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公开(公告)号：CN119125023A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411172500.3
申请日：2024-08-26
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G01N21/25 , G01N21/55 , G06V10/766 , G06V20/13
Abstract: 基于MSI的耕地表层土壤pH值估算方法，涉及卫星遥感技术及其应用领域，具体涉及一种耕地表层土壤pH值估算方法。本发明是为了解决现有土壤pH值测量方法受限于样本量和成本限制，且时效性较差，很难在区域或国家尺度上分析土壤酸碱度分布的问题。本方法：(1)获取不同波段的遥感反射率；(2)将MSI遥感反射率的不同波段反射率、13种光谱指数、环境变量作为随机森林回归模型输入变量；(3)随机森林回归模型输出为耕地表层土壤pH预测值，实现耕地表层土壤pH值快速制图。遥感技术凭借低成本、高时效、空间展示以及非接触的优势，只需处理卫星影像光谱数据，便能够获取目标区域耕地表层土壤pH含量空间分布图。
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公开(公告)号：CN115468921B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202211156901.0
申请日：2022-09-21
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G01N21/25 , G01N21/47 , G06F18/243
Abstract: 使用环境因素与光谱结合的土壤分类方法，本发明属于土壤光谱分类领域，具体涉及一种土壤高光谱分类的方法。本发明是为了解决大区域土壤光谱分类精度低的技术问题。本方法如下：一、表层土壤样本采集与测试；二、土壤样本光谱测试；三、土壤光谱处理；四、环境数据下载与处理；五、不同土类光谱特征分析；六、分类变量的重要性分析；七、土壤分类模型的构建。土壤分类模型使用随机森林模型，使用环境因素和包络线去除光谱的主成分作为分类变量，验证样点分类精度可以达到81.5％，kappa系数为0.77。如果仅使用光谱信息去构建随机森林分类模型，最高分类精度仅为45.9％。对于大区域的土壤分类研究，环境因素很重要，可以识别光谱信息不能识别的土壤类型。
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公开(公告)号：CN116952849A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310955450.5
申请日：2023-08-01
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
Abstract: MSI的表层土壤质地反演方法，属于卫星遥感技术应用领域，具体涉及MSI的表层土壤质地反演方法。本发明的是为了解决在较大的区域范围内采样困难且成本较高的技术问题。本方法如下：典型黑土区表层土壤样本采集与测试；遥感影像下载与处理；变量选取；典型黑土区土壤质地遥感反演模型的构建；典型黑土区土壤质地制图。本方法简单，计算出来的土壤质地与实测土壤质地线性拟合较好，精度较高，具有较高的可信度，可用于黑土区表层土壤质地定量反演、耕地质量评估以及土壤生态修复绩效评估等领域，实用性强。
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公开(公告)号：CN119322021B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411436323.5
申请日：2024-10-15
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
Abstract: WFV的耕地土壤阳离子交换量空间分布制图方法，本发明属于卫星遥感技术及其应用领域，具体涉及一种耕地土壤阳离子交换量空间分布制图方法。本发明是为了解决现有土壤CEC含量遥感制图多采用国外卫星的问题。本方法：获取目标研究区WFV影像，经过数据预处理获取不同中心波长地表反射率；输入本发明的随机森林算法输入变量(年均降雨量、年均温度、高程、DI3、DVI、RDVI3、GDVI1)，输出变量为耕地土壤土壤阳离子交换量(CEC，cmol/kg)，可以实现目标研究区土壤阳离子交换量空间分布图。本发明方法能够实现区域尺度土壤阳离子交换量动态卫星遥感监测，经过实地样本土壤阳离子交换量含量验证，本发明方法精度较好，具有适用性。
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公开(公告)号：CN119540401A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411436322.0
申请日：2024-10-15
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06T11/40 , G06T3/4023 , G06F18/243
Abstract: WFV的耕地表层土壤pH快速空间制图方法，本发明属于卫星遥感技术及其应用领域，涉及一种耕地表层土壤pH快速空间制图方法。本方法：获取目标研究区高分1号卫星WFV传感器影像，经过预处理之后获取不同波段地表反射率；将本发明确定的不同地理气候环境协变量数据作为随机森林算法输入变量，输出变量为耕地表层土壤pH，实现耕地表层土壤pH制图。本发明方法拓展了我国国产高分1号卫星在数字土壤制图中应用，可减少人力、物力和财力，以不实地采样破坏耕地目标，实现农业耕地土壤酸碱度监测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116642860A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310084943.6
申请日：2023-02-03
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G01N21/55 , G01N21/3577
Abstract: MSI的湖泊透明度估算方法，本发明涉及一种湖泊透明度估算方法，属于卫星遥感及其应用领域。本发明是为了解决现有湖库的透明度测试无法大尺度范围实现连续监测的技术问题。本方法：中国湖泊透明度估算采用Sentinel‑2卫星MSI传感器的归一化离水反射率组合模型进行估算，所述归一化离水反射率组合模型为红边波段与红波段比值；将红边波段与红波段归一化离水反射率数据代入下式中，估算水体透明度：SDD＝(rhown5/rhown4‑0.799)÷(‑0.134)。采用本发明的方法能够实现湖泊透明度的长期高精度监测，弥补现有湖库的透明度测试无法大尺度范围实现连续监测的缺陷。经实测样点模型验证，本发明估算湖库透明度的模型效果好，可以准确的估算湖泊透明度。
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公开(公告)号：CN119322021A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411436323.5
申请日：2024-10-15
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
Abstract: WFV的耕地土壤阳离子交换量空间分布制图方法，本发明属于卫星遥感技术及其应用领域，具体涉及一种耕地土壤阳离子交换量空间分布制图方法。本发明是为了解决现有土壤CEC含量遥感制图多采用国外卫星的问题。本方法：获取目标研究区WFV影像，经过数据预处理获取不同中心波长地表反射率；输入本发明的随机森林算法输入变量(年均降雨量、年均温度、高程、DI3、DVI、RDVI3、GDVI1)，输出变量为耕地土壤土壤阳离子交换量(CEC，cmol/kg)，可以实现目标研究区土壤阳离子交换量空间分布图。本发明方法能够实现区域尺度土壤阳离子交换量动态卫星遥感监测，经过实地样本土壤阳离子交换量含量验证，本发明方法精度较好，具有适用性。
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公开(公告)号：CN119023623A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411125308.9
申请日：2024-08-16
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
Abstract: 松花江河流水体悬浮颗粒物浓度遥感制图方法，本发明涉及一种河流水体悬浮颗粒物浓度遥感制图方法。本发明方法：一、获取目标卫星场景；二、将不同波段的Landsat系列卫星传感器SR地表反射率数据，作为随机森林输入变量；三、采用随机森林算法输出为河流水体悬浮物浓度，实现不同时空尺度松花江河流水体悬浮物浓度制图。采用本发明的方法能够实现松花江河流水体悬浮颗粒物浓度遥感制图，经实测样点模型验证发现该模型可以准确的估算松花江河流水体悬浮颗粒物浓度，可有效评估河流水质状况、流域水土流失情况和生态修复的绩效。
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公开(公告)号：CN114965300B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202210561763.8
申请日：2022-05-23
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G01N21/25 , G01N21/49 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 基于光学水体类型和BP神经网络算法构建BP‑TURB的湖泊浊度制图方法，它涉及一种基于光学水体类型和模型的湖泊浊度制图方法。本发明为了解决现有算法限制了浊度反演模型对光学多样性水体适用性的技术问题。方法构建过程：基于连续三年全国典型内陆湖泊水体星地同步数据，分析其水体光学特性与水质参数特征，并筛选湖泊水体中对浊度变化敏感的波段反射率组合；对波段反射率聚类成为3类，BP神经网络作为输入变量，构建不同反射率光谱聚类特征下的湖泊浊度反演算法；最后将建立后的BP‑TURB算法耦合浊度敏感波段线性斜率中值分割法运用到MSI影像上，准确反演并获取湖泊浊度的年际变化规律及其空间分布。本方法技术路线能够实现湖泊浊度的长期高精度监测，具有普适性。
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公开(公告)号：CN116468822A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310318125.8
申请日：2023-03-29
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06T11/20 , G01N1/04 , G01N21/25 , G06T11/00 , G06F18/2431 , G06F18/214
Abstract: 基于实测数据色组划分的土壤颜色制图方法，本发明属于数字土壤制图领域，是一种针对土壤颜色分类制图的方法。本发明是为了解决大区域基于实测数据的土壤颜色制图精度低的技术问题。本方法：一、表层土壤样本采集；二、土壤颜色测量；三、颜色数据划分色组；四、环境数据与遥感影像的下载与处理；五、分类变量的重要性分析；六、土壤颜色分类模型的构建与制图。土壤分类模型使用随机森林模型，使用环境因素和遥感影像作为分类变量，色组验证分类精度最高可以达到0.77。本发明在大尺度土壤颜色制图方面有重要意义，土壤颜色的空间分布有助于快速了解土壤财产的空间分布状况。
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