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公开(公告)号:CN109211802B
公开(公告)日:2021-03-02
申请号:CN201811070661.6
申请日:2018-09-13
Applicant: 航天信德智图(北京)科技有限公司
IPC: G01N21/25
Abstract: 本发明公开了一种监测感染松材线虫病枯死马尾松的方法,包括如下步骤:1)采集马尾松冠层960nm、760nm、650nm和540nm波段冠层光谱反射率;2)计算比值植被指数RVI和植被状态指数α;3)计算光谱指数β,根据计算得到的β的值来获得马尾松感染松材线虫病的评价结果。本发明以光谱数据分析技术为基础,提取与马尾松松材线虫病发生动态密切相关的960nm、760nm、650nm和540nm光谱参数,根据比值植被指数和光谱指数预测马尾松感病阶段,以光谱指数变化规律与比值植被指数的变化阈值判断肉眼可识别前感病与否,为未知情况下的森林健康无损鉴定提供了依据。
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公开(公告)号:CN109142237A
公开(公告)日:2019-01-04
申请号:CN201811079465.5
申请日:2018-09-13
Applicant: 航天信德智图(北京)科技有限公司
IPC: G01N21/25
CPC classification number: G01N21/25
Abstract: 本发明公开了一种监测感染松材线虫病枯死马尾松的卫星光谱指数,包括如下步骤:1)采集马尾松冠层960nm、760nm、650nm和540nm波段冠层光谱反射率;2)计算归一化光谱指数NDVI和植被状态指数α;3)计算光谱指数β,根据计算得到的β的值来获得马尾松感染松材线虫病的评价结果。本发明以光谱数据分析技术为基础,提取与马尾松松材线虫病发生动态密切相关的960nm、760nm、650nm和540nm光谱参数,根据植被状态指数和光谱指数预测马尾松感病阶段,以光谱指数变化规律与植被状态指数的变化阈值判断肉眼可识别前感病与否,为未知情况下的森林健康无损鉴定提供了依据。
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公开(公告)号:CN109142236A
公开(公告)日:2019-01-04
申请号:CN201811070108.2
申请日:2018-09-13
Applicant: 航天信德智图(北京)科技有限公司
IPC: G01N21/25
CPC classification number: G01N21/25
Abstract: 本发明公开了一种基于高分卫星影像的感染松材线虫病枯死马尾松识别系统,包括马尾松松材线虫病采集模块、分析模块和马尾松松材线虫病灾害预警模块,马尾松松材线虫病采集模块与分析模块、马尾松松材线虫病灾害预警模块电连接实现载波通信。本发明通过马尾松松材线虫病采集模块采集环境数据、马尾松的实时光谱数据,并将采集数据传输给分析模块,通过分析模块分析,判断松材线虫病的的潜伏期和发生等级;马尾松松材线虫病灾害预警模块用于根据分析模块的分析结果,准确及时地发出病虫害灾情预警,并将分析结果反馈至用户终端,流程简单,可以及时准确的对目标区域进行马尾松松材线虫病监测预警。
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公开(公告)号:CN109142237B
公开(公告)日:2021-09-17
申请号:CN201811079465.5
申请日:2018-09-13
Applicant: 航天信德智图(北京)科技有限公司
IPC: G01N21/25
Abstract: 本发明公开了一种监测感染松材线虫病枯死马尾松的卫星光谱指数,包括如下步骤:1)采集马尾松冠层960nm、760nm、650nm和540nm波段冠层光谱反射率;2)计算归一化光谱指数NDVI和植被状态指数α;3)计算光谱指数β,根据计算得到的β的值来获得马尾松感染松材线虫病的评价结果。本发明以光谱数据分析技术为基础,提取与马尾松松材线虫病发生动态密切相关的960nm、760nm、650nm和540nm光谱参数,根据植被状态指数和光谱指数预测马尾松感病阶段,以光谱指数变化规律与植被状态指数的变化阈值判断肉眼可识别前感病与否,为未知情况下的森林健康无损鉴定提供了依据。
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公开(公告)号:CN109211802A
公开(公告)日:2019-01-15
申请号:CN201811070661.6
申请日:2018-09-13
Applicant: 航天信德智图(北京)科技有限公司
IPC: G01N21/25
CPC classification number: G01N21/25
Abstract: 本发明公开了一种卫星监测感染松材线虫病枯死马尾松的快速提取算法,包括如下步骤:1)采集马尾松冠层960nm、760nm、650nm和540nm波段冠层光谱反射率;2)计算比值植被指数RVI和植被状态指数α;3)计算光谱指数β,根据计算得到的β的值来获得马尾松感染松材线虫病的评价结果。本发明以光谱数据分析技术为基础,提取与马尾松松材线虫病发生动态密切相关的960nm、760nm、650nm和540nm光谱参数,根据比值植被指数和光谱指数预测马尾松感病阶段,以光谱指数变化规律与比值植被指数的变化阈值判断肉眼可识别前感病与否,为未知情况下的森林健康无损鉴定提供了依据。
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