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公开(公告)号：CN104077475B
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201410287104.5
申请日：2014-06-24
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明属于气象水文测量技术领域，涉及一种基于多算法集成的全球陆表蒸散估算系统及方法。该方法首先利用MODIS遥感数据和MERRA再分析气象数据驱动MODIS蒸散算法模块、订正的PM遥感蒸散算法模块、Priestly‑Taylor蒸散算法模块、改进的Priestly‑Taylor蒸散算法模块、基于经验方法的蒸散算法模块，分别得出各自的蒸散量；然后根据站点实测数据样本质量由观测数据提取模块从全球通量站点观测数据提取地面蒸散观测值；最后通过贝叶斯模型方法，将提取的地面蒸散观测值和各个蒸散算法模块算出的蒸散量进行集成，形成贝叶斯模型集成模块。与现有技术相比，本发明的全球陆表蒸散估算系统及方法具有更强的稳定性，适用面更加宽广，有广阔的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104077475A
公开(公告)日：2014-10-01
申请号：CN201410287104.5
申请日：2014-06-24
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明属于气象水文测量技术领域，涉及一种基于多算法集成的全球陆表蒸散估算系统及方法。该方法首先利用MODIS遥感数据和MERRA再分析气象数据驱动MODIS蒸散算法模块、订正的PM遥感蒸散算法模块、Priestly-Taylor蒸散算法模块、改进的Priestly-Taylor蒸散算法模块、基于经验方法的蒸散算法模块，分别得出各自的蒸散量；然后根据站点实测数据样本质量由观测数据提取模块从全球通量站点观测数据提取地面蒸散观测值；最后通过贝叶斯模型方法，将提取的地面蒸散观测值和各个蒸散算法模块算出的蒸散量进行集成，形成贝叶斯模型集成模块。与现有技术相比，本发明的全球陆表蒸散估算系统及方法具有更强的稳定性，适用面更加宽广，有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN103196862A
公开(公告)日：2013-07-10
申请号：CN201310058961.3
申请日：2013-02-25
Applicant: 北京师范大学
IPC: G01N21/35
Abstract: 本发明提供基于ASAR和Hyperion数据反演植被覆盖下土壤水分的方法及系统，具体包括：获取实验区的Hyperion高光谱图像数据，提取实验区中的植被区域；构建基于比值指数及经验系数的植被含水量模型；结合地面实测的植被含水量及Hyperion数据计算的植被比值指数，进行回归计算，获得所述经验系数值；匹配高光谱数据所需的ASAR雷达数据；将匹配后的高光谱数据、ASAR雷达数据和所述植被含水量模型、经验系数值输入水云模型，反演计算获得植被覆盖下土壤含水量。本发明的方法及系统既有明确的物理基础，又具有输入参数少、简单、灵活、易于操作等优点，使植被覆盖下土壤含水量测量更为准确。
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公开(公告)号：CN118135391A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202311619457.6
申请日：2023-11-29
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/54 , G06V10/58 , G06V10/774 , G06T7/45
Abstract: 本发明提供一种基于光谱和纹理综合特征的植被异常识别方法及装置，方法包括：获取同一区域正常和异常状态下植被高分辨率遥感影像，构建正常及异常状态样本集；计算正常和异常状态样本的灰度共生矩阵，基于灰度共生矩阵，得到正常和异常状态样本的多个单独纹理特征；筛选得到区分度大的单独纹理特征；根据光谱指数计算公式对区分度大的单独纹理特征进行运算，构建单独纹理异常识别指标，计算单独纹理异常识别指标下的异常状态样本的异常识别精度，基于异常识别精度，得到Kappa系数；将Kappa系数作为权重系数，对单独纹理异常识别指标进行加权，得到基于光谱和纹理综合特征的植被异常识别模型。该方法可以提高植被异常识别结果的准确度。
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公开(公告)号：CN107644284A
公开(公告)日：2018-01-30
申请号：CN201710612578.6
申请日：2017-07-25
Applicant: 北京师范大学
Abstract: 本发明提供一种农田蒸散估算方法及系统，所述方法包括：S1、获取农田的遥感影像数据和气象数据；S2、基于所述农田的遥感影像数据和气象数据，计算潜热通量、净辐射通量和土壤热通量；S3、基于所述潜热通量、所述净辐射通量和所述土壤热通量，估算蒸散值。本发明提供的农田蒸散估算方法及系统，通过充分利用气象数据与光学遥感和热红外遥感相结合，物理基础明确，空间分辨率高，估算结果具有更强的可靠性。
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公开(公告)号：CN103196862B
公开(公告)日：2015-01-21
申请号：CN201310058961.3
申请日：2013-02-25
Applicant: 北京师范大学
Abstract: 本发明提供基于ASAR和Hyperion数据反演植被覆盖下土壤水分的方法及系统，具体包括：获取实验区的Hyperion高光谱图像数据，提取实验区中的植被区域；构建基于比值指数及经验系数的植被含水量模型；结合地面实测的植被含水量及Hyperion数据计算的植被比值指数，进行回归计算，获得所述经验系数值；匹配高光谱数据所需的ASAR雷达数据；将匹配后的高光谱数据、ASAR雷达数据和所述植被含水量模型、经验系数值输入水云模型，反演计算获得植被覆盖下土壤含水量。本发明的方法及系统既有明确的物理基础，又具有输入参数少、简单、灵活、易于操作等优点，使植被覆盖下土壤含水量测量更为准确。
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