一种农业旱情遥感监测方法

    公开(公告)号:CN105929406B

    公开(公告)日:2018-11-02

    申请号:CN201610264159.3

    申请日:2016-04-25

    Abstract: 本发明公开了一种农业旱情遥感监测方法,包括步骤:(1)根据地表反射率和热红外遥感影像分别计算增强植被指数和地表温度;(2)利用地表温度和增强植被指数计算结果构建ETVDI模型,并获取相同增强植被指数值下的地表温度的最大值和最小值以及不同增强植被指数值对应的地表温度值相同点的像元点数量;(3)通过对相同增强植被指数值对应的最大值和最小值进行多项式拟合获取ETVDI模型中的干湿边方程,获取拟合参数。本发明克服了传统的TVDI模型在植被茂密地区易发生植被指数饱和的缺陷以及干湿边方程拟合存在不确定性的不足,提高了拟合精度,在旱情的时空发展表现方面精度更高,能更真实反映旱情孕育、发展、消亡的过程,为农业旱情预警监测提供参考。

    一种遥感影像融合方法、系统及可读存储介质

    公开(公告)号:CN117935079B

    公开(公告)日:2024-07-26

    申请号:CN202410121080.X

    申请日:2024-01-29

    Abstract: 本发明公开了一种遥感影像融合方法、系统及可读存储介质。所述方法包括:输入卫星遥感影像;计算遥感影像融合的特征比值指数;确定特征比值指数的特征阈值;构建特征比值指数原空间平滑约束函数;构建特征比值指数变换空间的归一化指数对称曲线;确定植被特征增强的特征增量系数和增强系数函数;根据增强系数函数对真彩色影像的红波段、绿波段植被特征进行增强;用增强后的绿波段、增强后的红波段、蓝波段三个波段对应彩色影像的红、绿、蓝通道合成彩色影像,并存储增强后的真彩色影像。本发明在高植被区具有保持和放大植被特征差异的优异性能,从而实现对高植被影像特征的增强,以提高真彩色遥感影像目视分辨力和计算机解析力。

    一种遥感影像融合方法、系统及可读存储介质

    公开(公告)号:CN117935079A

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202410121080.X

    申请日:2024-01-29

    Abstract: 本发明公开了一种遥感影像融合方法、系统及可读存储介质。所述方法包括:输入卫星遥感影像;计算遥感影像融合的特征比值指数;确定特征比值指数的特征阈值;构建特征比值指数原空间平滑约束函数;构建特征比值指数变换空间的归一化指数对称曲线;确定植被特征增强的特征增量系数和增强系数函数;根据增强系数函数对真彩色影像的红波段、绿波段植被特征进行增强;用增强后的绿波段、增强后的红波段、蓝波段三个波段对应彩色影像的红、绿、蓝通道合成彩色影像,并存储增强后的真彩色影像。本发明在高植被区具有保持和放大植被特征差异的优异性能,从而实现对高植被影像特征的增强,以提高真彩色遥感影像目视分辨力和计算机解析力。

    一种基于特征匹配的影像乘积融合方法、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN116977868B

    公开(公告)日:2024-03-01

    申请号:CN202310665236.6

    申请日:2023-06-07

    Abstract: 本发明公开了一种基于特征匹配的影像乘积融合方法、系统及可读存储介质,所述方法包括:输入全色波段影像和多光谱波段影像,将全色波段影像与多光谱波段影像进行空间配准,使全色波段影像与多光谱波段影像中同一地物的几何空间位置一致;利用多光谱波段影像构建中介波段I;将全色波段P、中介波段I和多光谱波段Bi按高空间分辨率影像重采样,并重新进行合成,得到合成影像,并计算合成影像各波段的均值μ和标准差σ;将中介波段I、多光谱波段Bi、全色波段P进行影像特征匹配;采用乘积算法原理,将多光谱波段信息和全色波段进行影像信息融合,得到融合后的多光谱波段影像。本发明方法融合后的影像数据可保持多光谱波段的丰富光谱信息和全色波段精细几何信息。

    一种影像植被特征自适应增强方法、系统及可读存储介质

    公开(公告)号:CN119648539A

    公开(公告)日:2025-03-18

    申请号:CN202411619114.4

    申请日:2024-11-13

    Abstract: 本发明公开了一种影像植被特征自适应增强方法、系统及可读存储介质,所述方法包括:输入多光谱遥感影像;计算遥感影像的特征比值指数;确定特征比值指数的特征阈值及特征变换函数;构建平滑约束函数空间;构建基于三点约束的特征比值指数变换函数对称曲线;构建植被特征增强系数函数及植被特征增强的融合表达式;合成植被增强后的真彩色影像。本发明通过构建三点约束的特征曲线作为遥感影像的植被特征增强增量函数,基于影像自身数据特征实现增强幂次、对称曲线斜率等增强参数的自动选取,提高了大范围海量遥感影像增强处理过程的自动化、规范化、标准化程度,为海量遥感影像标准化增强提供了技术基础。

    基于无人机山体阴影区植被覆盖度修正方法、设备和介质

    公开(公告)号:CN116385883A

    公开(公告)日:2023-07-04

    申请号:CN202310393541.4

    申请日:2023-04-13

    Abstract: 本发明公开了基于无人机山体阴影区植被覆盖度修正方法、设备和介质,具体涉及山体阴影区植被覆盖度修正技术领域,包括基于无人机山体阴影区植被覆盖度修正系统,该修正系统包括高分遥感影像单元、无人机影像单元以及数字高程模型;其中,高分遥感影像单元,用于计算植被覆盖度FVCNDVI;无人机影像单元,用于植被提取与植被覆盖度校准FVCGLI;数字高程模型,用于山体阴影计算;以上所述高分遥感影像单元、无人机影像单元以及数字高程模型,为该修正系统获取数据。本发明能够有效提高阴影区植被覆盖度反演结果的准确率,对基于植被覆盖度开展的地物识别、信息提取及定量算法构建具有重要的科学意义和实用价值。

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