-
公开(公告)号：CN109840516B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN201910168472.0
申请日：2019-03-06
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于时序遥感影像的水体变化自动识别方法。本发明首先基于植被指数时序数据提取植被丰度指标，通过缨帽变换建立亮度、绿度和湿度指标时序数据集，同时利用研究区森林区域指标的均值和标准差，对亮度、绿度和湿度三个指标进行标准化处理，结合标准化处理后的亮度、绿度和湿度指标，提取干扰指数，进而检测植被丰度、干扰指数和湿度指标是否存在显著的变化趋势，最终依据植被丰度、干扰指数和湿度指标的变化趋势，建立基于时序遥感影像的水体变化自动识别方法。本发明具有时空连续性好、鲁棒性强，适用于大范围水体变化自动提取等优点。
-
公开(公告)号：CN109918826B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN201910206963.X
申请日：2019-03-19
Applicant: 福州大学
IPC: G06F30/20 , G06Q50/02 , G01N21/31 , G06F111/10
Abstract: 本发明涉及一种基于关键物候期多源植被参量的水稻估产方法。该方法首先基于水体与植被指数比值指数提取水稻分布区域，针对水稻种植区域，逐像元获取水稻拔节期、抽穗期、成熟期等关键物候期，进而确定水稻孕穗期和灌浆结实期，综合水稻孕穗期和灌浆结实期两个生长期的多个植被参量累积量，并考虑到抽穗期降水的影响，建立水稻估产模型。本发明方法具有时空连续性好、鲁棒性强、成本低，简单易用，适用于大范围水稻估产等优点。
-
公开(公告)号：CN109840516A
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201910168472.0
申请日：2019-03-06
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于时序遥感影像的水体变化自动识别方法。本发明首先基于植被指数时序数据提取植被丰度指标，通过缨帽变换建立亮度、绿度和湿度指标时序数据集，同时利用研究区森林区域指标的均值和标准差，对亮度、绿度和湿度三个指标进行标准化处理，结合标准化处理后的亮度、绿度和湿度指标，提取干扰指数，进而检测植被丰度、干扰指数和湿度指标是否存在显著的变化趋势，最终依据植被丰度、干扰指数和湿度指标的变化趋势，建立基于时序遥感影像的水体变化自动识别方法。本发明具有时空连续性好、鲁棒性强，适用于大范围水体变化自动提取等优点。
-
公开(公告)号：CN109918826A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910206963.X
申请日：2019-03-19
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于关键物候期多源植被参量的水稻估产方法。该方法首先基于水体与植被指数比值指数提取水稻分布区域，针对水稻种植区域，逐像元获取水稻拔节期、抽穗期、成熟期等关键物候期，进而确定水稻孕穗期和灌浆结实期，综合水稻孕穗期和灌浆结实期两个生长期的多个植被参量累积量，并考虑到抽穗期降水的影响，建立水稻估产模型。本发明方法具有时空连续性好、鲁棒性强、成本低，简单易用，适用于大范围水稻估产等优点。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.039 seconds)
