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公开(公告)号：CN113159167A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110420459.7
申请日：2021-04-19
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于内陆不同类型水体的叶绿素a反演方法，结合实测水体光谱曲线、水质参数和遥感影像反演水体的叶绿素a浓度。基于实测水体光谱曲线利用逐次降类的K‑means聚类方法对水体进行分类，并根据每一类平均水体光谱曲线，以光谱角为测距，匹配实现遥感影像水体分类；进一步分别构建适用于不同类型水体的叶绿素a反演模型。本发明克服了传统叶绿素a反演方法模型单一、精度低的难题，实现了基于不同光谱主导因子内陆水体的分类，针对分类后不同类型的水体分别建立了叶绿素a最优反演模型，提高了水体叶绿素a预测精度，为防治水体富营养化、精准监测水体叶绿素a空间分布及其随时间变化趋势提供有效的技术支持。
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公开(公告)号：CN109408773B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201811312526.8
申请日：2018-11-06
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种生态健康诊断的指标自动化筛选方法，引入网状生态健康诊断指标体系并结合一种新的指标权重确定方法，提出一种自动化的指标筛选方法，即构建“网状”生态健康诊断指标体系代替传统的“树杈状”指标体系以反映复杂系统的真实交叉联系，通过主成分分析、熵权法、二次权重分配法相结合解决传统无法客观获取抽象层指标权重和权重分配不合理的问题；通过自动化的指标筛选模型解决传统指标设置随意、冗余的问题。本发明既能反映生态系统系统真实交叉联系，又实现了指标筛选过程的定量化和自动化，避免了计算指标权重和指标筛选的过程中人的主观影响，提高了指标筛选过程的科学性和客观性。
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公开(公告)号：CN110599360A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910892595.9
申请日：2019-09-20
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种干旱区农作物生长季蒸散发高分辨率遥感估算方法，基于时序遥感数据计算干旱区高分辨率农作物生长季蒸散发。基于时序遥感数据利用SEBAL模型估算作物的瞬时蒸散发，并利用正弦函数法将瞬时蒸散发扩展得到日蒸散发；进一步结合作物生长季蒸散发的变化规律对日蒸散发进行时间尺度的扩展得到作物整个生长季的蒸散发。本发明克服了目前基于高分辨率遥感技术只能进行日尺度农作物蒸散发估算的难题，实现了日尺度向生长季尺度的扩展，解决了生长季的蒸散发遥感估算问题，为准确获取农作物生长季蒸散发、科学管理农田灌溉、精准估算农作物产量以及水资源的优化配置提供有效地方法参考。
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公开(公告)号：CN107328741A
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201710479184.8
申请日：2017-06-22
Applicant: 福州大学
IPC: G01N21/47
CPC classification number: G01N21/4738
Abstract: 本发明涉及一种土壤侵蚀方程中植被覆盖与管理因子C改进方法，引入遥感数据时空融合模型和地形调节植被指数TAVI，改进植被覆盖与管理因子C的计算方法，即利用地形调节植被指数TAVI代替传统的归一化指数NDVI来估算植被覆盖与管理因子C以消除地形引起的阴坡和阳坡差异，通过逐月植被覆盖与管理因子C与降雨侵蚀力因子R的相乘累加改进传统仅利用单一时相植被覆盖与管理因子C来计算土壤侵蚀模数，有效地匹配了植被覆盖与降雨的年内变化。本发明既消除了地形引起的阴坡和阳坡差异，又顾及了植被的季节变化特征，提高了C因子的估算精度，有效提高了土壤流失强度的估算精度与合理性。
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