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公开(公告)号：CN104142142A
公开(公告)日：2014-11-12
申请号：CN201410310530.6
申请日：2014-07-01
Applicant: 北京师范大学
CPC classification number: G01S7/4802
Abstract: 本发明提供了一种全球植被覆盖度估算方法，包括：先根据全球植被类型分布情况选取若干个全球陆表空间采样点；在采样点处获取卫星遥感数据中空间分辨率较高的第一地表反射率数据和空间分辨率较低的第二地表反射率数据，再以第一地表反射率数据通过像元二分模型得到植被覆盖度训练样本。然后在采样点处提取第二地表反射率数据及其空间上对应的根据第一地表反射率数据计算的植被覆盖度，分别作为训练样本的输入和输出对广义回归神经网络模型进行训练，最后使用训练好的模型根据第二地表反射率数据估算全球陆表植被覆盖度。其充分利用了地面实测资料、高空间分辨率遥感观测数据和人工智能学习算法，具有稳定性好、适应性强、精度高、易于操作等优点。
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公开(公告)号：CN103344645A
公开(公告)日：2013-10-09
申请号：CN201310285581.3
申请日：2013-07-09
Applicant: 北京师范大学
IPC: G01N21/84
Abstract: 本发明公开了一种多通道窄波段设置的波谱反照率测量装置。所述波谱反照率测量装置包括一壳体和分别设置于所述壳体的顶部和底部上的向上观测传感器和向下观测传感器；所述向上观测传感器和所述向下观测传感器均包括余弦矫正器、滤光片和探测器；所述向上观测传感器中，所述余弦矫正器、所述滤光片和所述探测器由上至下依次设置；所述向下观测传感器中，所述余弦矫正器、所述滤光片和所述探测器由下至上依次设置。本发明可以精确测定与卫星传感器波谱响应一致的窄波段波谱反照率，为卫星产品的验证提供直接的验证设备和数据；本发明采用的余弦校正器可以有效降低传感器的余弦误差；本发明为一体式的上下两个传感器，可以简化设备，便于防水和安装。
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公开(公告)号：CN102540165B
公开(公告)日：2013-07-17
申请号：CN201110427350.2
申请日：2011-12-19
Applicant: 北京师范大学
IPC: G01S7/48
Abstract: 本发明公开了一种MODIS地表反射率数据的预处理方法及系统，所述方法包括以下步骤：S1：获取原始输入的遥感数据；S2：对所述原始输入的遥感数据进行缺失数据检测；S3：对所述原始输入的遥感数据进行云、雪初步检测；S4：得到的云和雪数据作为训练样本，对所有数据检测，标识异常数据；S5：对原始输入的遥感数据进行时空滤波与插值。所述系统包括分别用于实现上述步骤的：数据输入模块、数据缺失检测模块、云雪检测模块、异常数据检测模块以及时空滤波与插值模块。本发明通过对地表反射率数据中缺失和异常数据进行处理，可以生成长时间序列、时空连续一致的地表反射率数据，提高了后续应用和遥感反演的精度。
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公开(公告)号：CN105183366B
公开(公告)日：2018-04-17
申请号：CN201510398862.9
申请日：2015-07-08
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06F3/06
Abstract: 本发明公开了一种基于预读缓写的数据分析处理方法及系统，本发明中首先读入一部分待输入数据；然后根据输入的数据先行进行计算，同时读入剩余的一部分或全部的待输入数据，继续进行计算；同时，当有计算结果可以进行输出的时候，就先行将此部分结果输出，这种处理方式通过多线程编程，并行运行，以在最短的时间内完成程序的运行，达到内存的动态高效的使用；这种预读缓写机制的引入最大可以提高75％的程序运行效率，并且避免了数据在批量输入和输出时造存储堵塞。
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公开(公告)号：CN102354328B
公开(公告)日：2014-11-12
申请号：CN201110180128.7
申请日：2011-06-29
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种全球陆表的叶面积指数(LAI)产品反演方法及系统，涉及遥感数据处理领域。该方法包括步骤：将原始数据输入系统；对MODIS地表反射率数据和AVHRR地表反射率数据进行预处理，对MODIS LAI数据和CYCLOPES LAI数据进行平滑处理；将平滑处理后的CYCLOPES LAI数据转化为CYCLOPES LAI真实数据；得到融合LAI数据；利用融合LAI数据、预处理后的MODIS地表反射率数据和AVHRR地表反射率数据，以及MODIS地表分类数据训练得到神经网络；得到全球陆表的LAI产品。该方法提高了LAI产品的精度，能够满足地球系统科学和应用研究的需要。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107782700B
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201710800321.3
申请日：2017-09-07
Applicant: 北京师范大学
IPC: G01N21/55
Abstract: 本发明提供一种AVHRR地表反射率重建方法、系统与装置，所述方法包括：对原始地表反射率数据进行去除无效值处理；对处理获取的有效原始地表反射率数据进行指定时间分辨率的合成处理；基于合成处理获取的合成地表反射率数据，计算归一化植被指数NDVI，并基于所述NDVI，利用给定算法重建NDVI上包络线；基于所述NDVI和所述NDVI上包络线，对所述合成地表反射率数据进行云检测，去除受云影响的数据；基于去除受云影响数据所得的剩余数据，以及所述NDVI上包络线，通过函数拟合，获取指定时间内任意时刻的计算反射率数据，重建时间连续的地表反射率。本发明能够在不影响通用性的基础上有效去除地表反射率重建中的云干扰并进行缺失值填充。
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公开(公告)号：CN107782700A
公开(公告)日：2018-03-09
申请号：CN201710800321.3
申请日：2017-09-07
Applicant: 北京师范大学
IPC: G01N21/55
CPC classification number: G01N21/55
Abstract: 本发明提供一种AVHRR地表反射率重建方法、系统与装置，所述方法包括：对原始地表反射率数据进行去除无效值处理；对处理获取的有效原始地表反射率数据进行指定时间分辨率的合成处理；基于合成处理获取的合成地表反射率数据，计算归一化植被指数NDVI，并基于所述NDVI，利用给定算法重建NDVI上包络线；基于所述NDVI和所述NDVI上包络线，对所述合成地表反射率数据进行云检测，去除受云影响的数据；基于去除受云影响数据所得的剩余数据，以及所述NDVI上包络线，通过函数拟合，获取指定时间内任意时刻的计算反射率数据，重建时间连续的地表反射率。本发明能够在不影响通用性的基础上有效去除地表反射率重建中的云干扰并进行缺失值填充。
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公开(公告)号：CN102435586B
公开(公告)日：2014-04-16
申请号：CN201110276104.1
申请日：2011-09-16
Applicant: 北京师范大学
Abstract: 本发明公开了一种地表反照率产品的生成方法及系统，涉及卫星遥感领域。所述方法包括步骤：根据经过分类的POLDER BRDF数据，得到POLDER反照率数据，转换POLDER反照率数据得到宽波段地表反照率数据；根据样本MODIS地表反射率数据和宽波段地表反照率数据建立第一转换模型，得到第一地表反照率数据；根据样本MODIS表观反射率数据和宽波段地表反照率数据建立第二转换模型，得到第二地表反照率数据；整合第一和第二地表反照率数据，及经网格划分的MODIS地表反照率数据，生成时空连续的地表反照率产品。本发明生产出了长时间序列并且时空连续、高时空分辨率的地表反照率产品，提高了地表反照率产品反演的精度。
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公开(公告)号：CN102298150B
公开(公告)日：2012-11-14
申请号：CN201110133789.4
申请日：2011-05-23
Applicant: 北京师范大学
Abstract: 本发明涉及卫星遥感技术领域，特别涉及一种全球陆表宽波段发射率反演方法及系统，该方法包括：S1：获取多种分辨率的地表反射率和反照率，并获取配套的土壤分类图数据；S2：对多种分辨率的地表反射率和反照率分别进行预处理；S3：对土壤分类图数据进行空间重采样，对经预处理后的多种分辨率的地表反射率和反照率进行空间匹配，并将经空间匹配后的地表反照率逐个像元进行标识；S4：判断陆地像元的地表类型；S5：建立窄波段发射率与宽波段发射率之间的换算关系，得到水体像元和冰雪像元宽波段发射率；S6：计算出陆地像元的宽波段发射率。本发明通过对反射率数据和反照率数据的处理，提高了宽波段发射率反演的精度。
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公开(公告)号：CN102354328A
公开(公告)日：2012-02-15
申请号：CN201110180128.7
申请日：2011-06-29
Applicant: 北京师范大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种全球陆表的叶面积指数(LAI)产品反演方法及系统，涉及遥感数据处理领域。该方法包括步骤：将原始数据输入系统；对MODIS地表反射率数据和AVHRR地表反射率数据进行预处理，对MODIS LAI数据和CYCLOPES LAI数据进行平滑处理；将平滑处理后的CYCLOPES LAI数据转化为CYCLOPES LAI真实数据；得到融合LAI数据；利用融合LAI数据、预处理后的MODIS地表反射率数据和AVHRR地表反射率数据，以及MODIS地表分类数据训练得到神经网络；得到全球陆表的LAI产品。该方法提高了LAI产品的精度，能够满足地球系统科学和应用研究的需要。
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