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公开(公告)号：CN112147078A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202011001086.1
申请日：2020-09-22
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 本发明提供一种农作物表型信息多源遥感监测方法，包括：通过遥感传感器采集待监测区域的低空遥感多源数据，所述的多源数据是可见光图像、多光谱图像和热红外图像的组合；对所采集的多源数据按照以下方法进行图像处理；根据处理后得到的图像信息做数据提取各类图形谱表型信息并进行统计分析，最终得到农作物表型信息低空遥感监测结果。本发明的监测方法能够在大田环境下实现高精度的作物长势相关指标的快速提取。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112215169B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202011101682.7
申请日：2020-10-10
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机被动遥感的作物株高及生物量自适应解算方法。获取高精度的作物株高和生物量估算结果通常需要一些空间辅助数据，如作物多生育期的数字表面模型DSM，表裸土高程的数字地面模型DTM，地面控制点GCP以及光谱图像。本发明提供四种不同的空间辅助数据组合，一种具有完备的空间辅助数据，三种为不完备的空间辅助数据。用户可根据成本和精度需求采集必要的空间辅助数据。本发明通过用户提供的不同数据条件，自适应产生相应的作物株高及生物量估算方案，通过数据协同互补来消除特定种类数据缺失带来的不确定性，从而可以通过已有数据获取最优精度的作物株高和生物量结算结果。
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公开(公告)号：CN112330672B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202011374100.2
申请日：2020-11-28
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于PROSAIL模型和冠层覆盖度优化的作物叶面积指数反演方法，该方法实现了利用遥感数据结合PROSAIL模型提取作物精确的叶面积指数。本发明利用冠层覆盖度参数优化模拟的LAI，确保在不充分满足浑浊介质假设情况下依然能得到精确的结果，提高整体的准确度。建立的神经网络模型具有较强的鲁棒性，可以适应于多种情况。本发明对影像的分辨率要求不高，在合适分辨率下，依然可以得到相似且理想的结果。对于利用无人机进行遥感数据采集而言，可以节约用户购买多光谱相机的成本，还可以在获取图像时提高飞行高度，以降低飞行成本。
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公开(公告)号：CN112330672A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011374100.2
申请日：2020-11-28
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于PROSAIL模型并在冠层覆盖度参与优化下作物叶面积指数反演方法，该方法实现了利用遥感数据结合PROSAIL模型提取作物精确的叶面积指数。本发明利用冠层覆盖度参数优化模拟的LAI，确保在不充分满足浑浊介质假设情况下依然能得到精确的结果，提高整体的准确度。建立的神经网络模型具有较强的鲁棒性，可以适应于多种情况。本发明对影像的分辨率要求不高，在合适分辨率下，依然可以得到相似且理想的结果。对于利用无人机进行遥感数据采集而言，可以节约用户购买多光谱相机的成本，还可以在获取图像时提高飞行高度，以降低飞行成本。
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公开(公告)号：CN112147078B
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202011001086.1
申请日：2020-09-22
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 本发明提供一种农作物表型信息多源遥感监测方法，包括：通过遥感传感器采集待监测区域的低空遥感多源数据，所述的多源数据是可见光图像、多光谱图像和热红外图像的组合；对所采集的多源数据按照以下方法进行图像处理；根据处理后得到的图像信息做数据提取各类图形谱表型信息并进行统计分析，最终得到农作物表型信息低空遥感监测结果。本发明的监测方法能够在大田环境下实现高精度的作物长势相关指标的快速提取。
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公开(公告)号：CN112215169A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011101682.7
申请日：2020-10-10
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于低空无人机被动遥感的作物株高及生物量自适应高精度解算方法。获取高精度的作物株高和生物量估算结果通常需要一些空间辅助数据，如作物多生育期的数字表面模型DSM，表裸土高程的数字地面模型DTM，地面控制点GCP以及光谱图像。本发明提供四种不同的空间辅助数据组合，一种具有完备的空间辅助数据，三种为不完备的空间辅助数据。用户可根据成本和精度需求采集必要的空间辅助数据。本发明通过用户提供的不同数据条件，自适应产生相应的作物株高及生物量估算方案，通过数据协同互补来消除特定种类数据缺失带来的不确定性，从而可以通过已有数据获取最优精度的作物株高和生物量结算结果。
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