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公开(公告)号：CN115018105B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202110237189.6
申请日：2021-03-03
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V20/10
Abstract: 本发明提供一种冬小麦气象产量预测方法及系统，该方法包括：对基于预设时间序列的冬小麦MODIS遥感数据进行波段运算，获取冬小麦目标研究区域的MODIS遥感信息特征；根据预设时间序列划分时间段，采集所述冬小麦目标研究区域的环境数据和管理数据，并输入到WOFOST模型中，获取在不同时间段中冬小麦生长时期的WOFOST模拟量特征；将MODIS遥感数据和WOFOST模拟量特征输入到训练好的冬小麦气象产量预测模型中，获取冬小麦气象产量预测结果。本发明加入WOFOST作物模型拔节到抽穗期的模拟量，构建融合WOFOST和LSTM的产量预测模型，提高了产量预测效果。
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公开(公告)号：CN114692971A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210330408.X
申请日：2022-03-30
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明提供一种基于产量差的作物产量预测方法及装置，该方法包括：采用马尔科夫链‑蒙特卡洛方法标定WOFOST作物模型参数；将气象数据输入已标定的WOFOST模型，生成待预测作物的潜在产量；将待预测作物潜在产量与田间观测产量相减，获取待预测作物的实际产量差；以实测样本作物生育期内的卫星数据、气象数据和潜在产量作为输入样本，以待预测作物的实际产量差为标签，搭建基于过程模型的神经网络模型；逐作物格网运行WOFOST模型生成潜在产量，输入神经网络模型生成预测产量差，由潜在产量减去预测产量差生成预测产量空间图。本发明融合过程模型和深度学习的优势，充分利用机理模型和遥感数据的丰富信息，提高作物产量预测精度。
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公开(公告)号：CN109754125A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201910048135.8
申请日：2019-01-18
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明属于农业遥感领域，具体涉及一种基于作物模型、历史和气象预报数据的作物产量预报方法，其为：以县界为基准分区标定敏感参数；筛选生育期内MODIS反射率产品中的高质量反射率数据；耦合PROSAIL和WOFOST模型，并构建代价函数搭建数据同化框架以实现区域参数优化；将ECMWF中提供的50组气象预报数据作为WOFOST模型未来15d气象输入；用日最高温构成的向量，使用广义向量夹角法计算该像元历史年份同时段气象数据中相似度最高的年份，将该年份的气象数据作为WOFOST模型未来时段的气象输入；用50组不同的气象输入数据驱动耦合模型后得到50个不同的预报产量，实现概率预报；逐格网运行，得到区域作物产量概率预报统计图。本发明的方法能准确预报分区高产或地产的概率。
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公开(公告)号：CN108509836A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810084248.9
申请日：2018-01-29
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明属于农业遥感领域，涉及一种双极化合成孔径雷达与作物模型数据同化的作物估产方法，具体步骤为：收集双极化合成孔径雷达的卫星数据，对预处理获得的双极化SAR数据进行极化分解，选择精度最高的散射分量关系组合的LAI反演模型反演，得到遥感观测LAI；标定研究区作物的WOFOST模型LAI；利用粒子滤波算法对两种LAI进行同化；逐个作物格网采用优化后的作物生育期LAI轨迹重新驱动WOFOST模型，进行空间制图。本发明的方法融合了SAR遥感数据和作物模型的优势，充分利用了多极化SAR数据提供的丰富信息，克服了玉米关键生育期光学遥感数据缺失的问题，提高了作物模型的产量模拟，精度优化了作物生育期内LAI轨迹，还能在区域尺度上估测作物产量。
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公开(公告)号：CN101949916B
公开(公告)日：2013-08-14
申请号：CN201010252503.X
申请日：2010-08-12
Applicant: 中国农业大学
IPC: G01N33/24
Abstract: 本发明公开了一种土壤水分供给量的遥感定量反演方法，其包括作物生长的动态模拟、遥感定量反演、以及土壤水分平衡和动力学方程相结合的集成，从而获得作物生长期内某一时段至整个生长期内的土壤水分供给量。本发明集成了作物水分胁迫信息的动态模拟技术与遥感定量反演技术的特色，实现了作物生长期土壤水分供给量的实时和动态监测，其最大的优点为其监测的土壤水分供给量在时间上来说是动态的，在空间上来说是连续的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN1959343B
公开(公告)日：2011-02-16
申请号：CN200510116862.1
申请日：2005-10-31
Applicant: 北京师范大学 , 中国科学院上海技术物理研究所 , 中国科学院遥感应用研究所 , 中国农业大学
Abstract: 一种利用机载多角度成像系统辅以GPS/POS装置的摄影测量地形测绘技术。硬件系统包括3个高性能数字相机、平台、姿态测量系统(POS)、全球定位系统(GPS)、数据采集记录系统(DCRS)以及中央控制单元(MCU)。软件系统采用如下流程，首先对硬件部分采集的图像进行预处理，包括获得每景图像拍照时刻的外方位元素，图像的几何畸变纠正以及图像配准，而后经过空中三角测量平差得到修正后的图像的外方位元素，由此外方位元素计算准确的数字地面模型(DSM)并进行相应的高度测量。本发明能够大大减少地面控制点甚至完全不使用地面控制点而直接进行遥感图像的地理定位，可以在很大程度上降低航空摄影测量的外业工作量，提高测图效率，符合航空摄影测量的发展方向。
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公开(公告)号：CN114782835A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210482156.2
申请日：2022-05-05
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/766 , G06V10/764 , G06K9/62 , G06T7/62
Abstract: 本发明提供一种作物倒伏面积比例检测方法及装置，该方法包括：获取作业区内作物的卫星遥感影像；将卫星遥感影像输入至倒伏面积比例检测模型中，得到倒伏面积比例检测模型输出的倒伏面积比例检测结果；倒伏面积比例检测模型为从样本遥感影像中提取光谱特征和植被指数特征，基于光谱特征和植被指数特征，确定目标尺度格网单元，基于目标尺度格网单元确定敏感特征，基于敏感特征以及敏感特征对应的倒伏面积比例样本数据进行训练得到的。本发明提供的作物倒伏面积比例检测方法及装置，样能够实现对作物倒伏面积的定量分析，扩大了应用范围，实现了大范围区域的空间外推，提高了检测精度，能够满足大范围倒伏作物的监测需求。
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公开(公告)号：CN112924967A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110104065.0
申请日：2021-01-26
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明涉及农业遥感技术领域，公开了一种基于雷达和光学数据组合特征的农作物倒伏遥感监测方法与应用。其包括：收集倒伏区域的信息；获取作物分布区Sentinel‑1 SAR数据，将VH除以VV作为第一信号特征；获取作物分布区Sentinel‑2光学遥感数据，获取归一化差异植被指数，作为第二信号特征；通过灰度共生矩阵计算Sentinel‑2光学遥感数据的空间纹理特征，作为第三信号特征；根据第一、第二、第三信号特征的分布分别构建倒伏区域的掩膜区域，求并集获得非倒伏区的掩膜范围；对倒伏区域进行掩膜之后，获得初步倒伏分布图，通过衡量其中每一待验证像元的各信号特征来得到综合相似性指数，据此筛除掉非倒伏区域的像元。本发明可对作物倒伏进行实时监测、准确评估。
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公开(公告)号：CN108106676B
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201810110826.1
申请日：2018-02-05
Applicant: 中国农业大学
CPC classification number: Y02A90/14
Abstract: 本发明提供一种基于遥感数据的农作物晚霜冻害的监测方法和装置，通过将监测区域网格化，对于每一网格点，一方面获取农作物生长期内气象站点的气象数据，另一方面，提取农作物生长期内遥感数据中的气象数据，并将两方面的气象数据进行数据同化，获得同化后的气象数据，并以同化后的气象数据作为基础，确定当日的农作物的生长量以确定农作物冠层的生物特征，根据农作物冠层的生物特征和当日的气象数据确定当日的农作物冠层的气温数据，根据当日的农作物冠层的气温数据确定当日的晚霜冻害区域。从而在对晚霜冻害的监测过程中，将遥感数据和地面实时监控数据结合起来，克服了仅依靠地面实时监控数据中存在的缺点，提高了晚霜冻害的监测精度。
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公开(公告)号：CN108802728A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810403545.5
申请日：2018-04-28
Applicant: 中国农业大学
CPC classification number: G01S13/90 , G01N33/0098
Abstract: 本发明属于农业遥感领域，涉及一种双极化合成孔径雷达与作物模型同化的作物灌溉指导方法，具体步骤为：收集双极化合成孔径雷达的卫星数据并预处理，采用AIEM模型与MIMICS模型反演土壤水分SM；标定研究区作物的SWAP模型；利用集合卡尔曼滤波算法同化所得遥感反演SM和所得SWAP模型模拟SM，优化SWAP模型；逐个作物格网基于优化后的SWAP模型输出的土壤水百分比含量，得出灌溉需求，得到区域作物灌溉制度制图，指导作物生产。本发明的方法融合了SAR遥感数据和作物模型的优势，采用SAR遥感数据有效克服了云雨条件下的卫星遥感数据缺失问题，极大增加了可用数据时间分辨率，有效提高了区域作物土壤水分估算精度。
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