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公开(公告)号：CN118397445A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410387079.1
申请日：2024-04-01
Applicant: 浙江大学
Abstract: 一种利用多元运算优化图谱二维融合指数监测作物生物量方法，包括以下步骤：1)作物生物量监测的多波段特征增强光谱指数构建；2)作物生物量监测的多元谱信息增益纹理指数构建；3)作物生物量监测的多元运算优化图谱二维融合指数(STCI)构建；4)基于多元运算优化的图谱二维融合指数的作物生物量监测模型的构建；5)作物生物量监测模型的精度验证。本发明综合考虑了作物生物量积累过程中光谱信息和纹理信息的内在动态联系，从机理的角度高效地耦合了光谱信息合纹理信息，搭建了一种多元运算优化图谱二维融合指数，为实现精准的作物生物量监测提供了一种全新的方法。
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公开(公告)号：CN114266388B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202111512583.2
申请日：2021-12-08
Applicant: 浙江大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/02
Abstract: 一种基于历史植被指数时序谱曲线与产量映射模式的大豆产量预测方法，包括以下步骤：1)历史植被指数时序谱曲线与历史产量映射模式的构建；2)基于植被指数时序谱曲线的大豆生育期划分；3)基于植被指数时序谱曲线匹配的大豆产量预测；4)基于历史植被指数时序谱曲线与产量映射模式进行时序推进的大豆产量预测；5)大豆产量预测精度验证。该方法从大豆的植被指数时序谱入手获取不同生育期的信息，依据预测当年时序谱曲线与历史时序谱曲线的相似性关系，构建基于历史植被指数时序谱曲线与历史产量映射模式的估产方法，为农作物产量预测精度改善提供了一种新的思路。
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公开(公告)号：CN111723984B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202010535680.2
申请日：2020-06-12
Applicant: 浙江大学
Abstract: 一种基于植被指数与稻花光谱信息的水稻遥感估产方法，所述方法包括以下步骤：1)水稻花期比值和差值光谱构建；2)基于水稻花期比值和差值光谱的水稻花期导数光谱构建；3)基于花期特征光谱的水稻估产敏感波段选择；4)基于多生育期植被指数和花期光谱信息的水稻估产模型构建；5)估产精度验证。本发明综合考虑了植被指数和开花期光谱信息，利用了水稻颖花数与产量的直接关系，为农作物精准估产提供了一种新的思路和方法。
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公开(公告)号：CN109063893B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN201810660189.5
申请日：2018-06-25
Applicant: 浙江大学
Abstract: 一种动态收获指数与净初级生产力结合的水稻单产估测方法，所述方法包括以下步骤：1)、基于实测产量的时间序列水稻实际收获指数反演；2)、时间序列水稻收获指数多年移动平均计算；3)、时间序列移动平均水稻收获指数随时间动态变化模型构建；4)、基于动态收获指数模型的目标年份收获指数计算；5)、目标年份水稻产量预测。该方法较好的预测了水稻单产，为精确进行水稻等农作物估产提供了一种新的思路和方法。
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公开(公告)号：CN109117977B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201810696110.4
申请日：2018-06-29
Applicant: 浙江大学
Abstract: 一种基于相对遥感变量及相对产量信息的水稻遥感估产方法，所述方法包括以下步骤：1消除环境影响的相对遥感变量；2相对产量变量的构建；3基于相对遥感变量和相对产量变量的水稻估产模型构建；4目标地块的“产量相对值”计算；5目标水稻单产估测。该方法有效的消除了遥感估产由于不同年份和不同区域的气候、土壤、栽培和田间管理等条件的不同对估产结果产生较大影响，为精确进行农作物估产提供了一种新的思路和方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109754127A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201910098197.X
申请日：2019-01-31
Applicant: 浙江大学
Abstract: 一种基于无人机成像高光谱的水稻籽粒直链淀粉含量估测方法，所述方法包括以下步骤：1)成像高光谱数据变换；2)用于水稻品质估测的成像高光谱光谱变量确定；3)基于多生育期的水稻籽粒直链淀粉含量估测模型构建；4)水稻籽粒直链淀粉含量估测精度验证。该方法采用了无人机平台成像数据，克服了地面和卫星数据源存在的问题，考虑了多生育期信息对预测水稻籽粒直链淀粉含量的综合作用，引入孕穗期、成熟期、灌浆期、成熟期数据来完善单生育期模型，为水稻籽粒直链淀粉含量的监测与改进提供了一种新的思路和方法。
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公开(公告)号：CN106202971A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610624168.9
申请日：2016-08-02
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F19/00
CPC classification number: G06F19/00
Abstract: 基于FOLIUM模型多色素的遥感反演方法，包括：S1基于FOLIUM模型，利用绿色叶片LOPEX93/彩色叶片LOPEX_ZJU数据集中的半球反射透射光谱数据、FOLIUM模型各种参数、最小距离光谱拟合方法和最小二乘法优化方法，反演绿色/彩色叶片对应的各种色素含量的方法；S2利用各种色素实测值和反演值构建散点图阐述FOLIUM模型对各种色素反演功能，并与PROSPECT-5进行比较；S3利用精度评价函数均方根误差、偏差、校正标准差和变异系数反演精度的比较评价。本发明能利用绿色/彩色叶片半球反射和透射光谱反演其光合色素(叶绿素a、叶绿素b、和类胡萝卜素)或非光合色素(花青素)含量，相对PROSPECT-5模型能提高总叶绿素和类胡萝卜素反演精度。有利于更加准确地监测植物体的生理生态特性。
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公开(公告)号：CN103020444B
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201210523512.7
申请日：2012-12-04
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 一种基于瞬时光合速率积分的“天”尺度初级生产力的估测方法，包括：1）瞬时光合速率的计算：通过耦合瞬时光合速率、胞间CO2浓度，气孔导度之间关系的公式，构建三次方程，求算瞬时光合速率；2）瞬时气象数据模拟：用温度和辐射日变化遵循正弦变化的特征，利用正弦函数模拟气象瞬时气象；3）“天”尺度初级生产力积分计算：将模拟的气象数据代入1）中求解的瞬时光合速率，构成以时间为变量的函数，利用梯形或是辛普森公式对时间进行积分，获得“天”尺度的初级生产力。本发明利用气象数据日变化规律特征，并结合瞬时光合速率计算公式、测量精度高。
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公开(公告)号：CN101324664A
公开(公告)日：2008-12-17
申请号：CN200810120077.7
申请日：2008-07-24
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种地表参数遥感估算的最适波段宽度的确定方法，通过在一定波段范围内变化波段中心位置和波段宽度得到不同波段宽度光谱指数，建立这些光谱指数与地表参数之间的模型，并将模型决定系数R2对波段宽度求导将第一个导数极值对应的波段宽度确定为某一地表参数遥感估算的最适波段宽度。本发明是针对某一地表参数遥感估算，确定其最适波段宽度的方法，是解决窄波段和宽波段之间平衡问题的有效工具，它给出了一种在窄波段和宽波段之间确定最适宽度的方法，从而既保证了地表参数遥感监测的信息量，又有效的减少冗余信息，提升了卫星遥感监测能力和应用范围，并为专题卫星传感器的设计提供有益信息。
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公开(公告)号：CN108491562A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810081673.2
申请日：2018-01-29
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 一种利用参数自适应光响应积分模型估测天尺度总初级生产力的方法，所述方法包括以下步骤：1)瞬时尺度参数自适应光响应积分模型的建立；2)对瞬时尺度的参数自适应模型进行时间积分；3)由叶片水平天尺度光合速率转换为冠层水平GPP。本发明能应用于不同区域不同生长环境下的总初级生产力的估算，具有计算准确，计算效率高的特点，在全球陆地长时间序列总初级生产力计算方面具有广泛的应用前景。
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