公开(公告)号：CN114299393A

公开(公告)日：2022-04-08

申请号：CN202111637590.5

申请日：2021-12-30

Applicant: 福州大学

Inventor： 邱炳文 ,  简泽宇 ,  蒋范晨

IPC: G06V20/10 ,  G06K9/00

Abstract: 本发明涉及一种基于光学和雷达时序数据的烟稻种植模式识别方法，包括以下步骤：步骤S01：建立研究区植被指数、花青素指数时序数据集；步骤S02：建立研究区VV极化信号时序数据集；步骤S03：设计植被‑色素高高重叠度指标；步骤S04：划分前后茬农作物生长期；步骤S05：设计前后茬VV变幅指标；步骤S06：设计VH谷底曲率指标；步骤S07：建立烟稻种植模式识别技术流程；步骤S08：获得研究区烟稻种植模式空间分布图。该方法可解释能力强、简单易行、鲁棒性好，在不依赖训练样本数据情况下，具有大尺度多年份自动应用推广能力。

公开(公告)号：CN114299393B

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202111637590.5

申请日：2021-12-30

Applicant: 福州大学

Inventor： 邱炳文 ,  简泽宇 ,  蒋范晨

IPC: G06F18/24 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明涉及一种基于光学和雷达时序数据的烟稻种植模式识别方法，包括以下步骤：步骤S01：建立研究区植被指数、花青素指数时序数据集；步骤S02：建立研究区VV极化信号时序数据集；步骤S03：设计植被‑色素高高重叠度指标；步骤S04：划分前后茬农作物生长期；步骤S05：设计前后茬VV变幅指标；步骤S06：设计VH谷底曲率指标；步骤S07：建立烟稻种植模式识别技术流程；步骤S08：获得研究区烟稻种植模式空间分布图。该方法可解释能力强、简单易行、鲁棒性好，在不依赖训练样本数据情况下，具有大尺度多年份自动应用推广能力。