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公开(公告)号：CN106772429B
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201611210341.7
申请日：2016-12-24
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于生长盛期NMDI增减比值指数的玉米自动制图方法：逐像元建立研究区的植被指数时序数据集和NMDI时序数据集；逐像元计算农作物在每个生长周期内的EVI最大值，获取农作物生长峰值时间；依据所述农作物生长峰值时间，确定农作物生长盛期前段区间和农作物生长盛期后段区间；分别建立所述农作物生长盛期前段区间的NMDI增量指标和所述农作物生长盛期后段区间的NMDI增量指标；分别建立所述农作物生长盛期前段区间的NMDI减量指标和所述农作物生长盛期后段区间的NMDI减量指标；基于所述NMDI增量指标和NMDI减量指标，建立NMDI增减比值指数；依据所述NMDI增减比值指数进行研究区玉米制图。本发明具备自动化程度高、简单易用、鲁棒性好以及分类精度高等特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107340268B
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201710550389.0
申请日：2017-07-07
Applicant: 福州大学
IPC: G01N21/3563
Abstract: 本发明涉及一种基于遥感时序数据的旱地作物识别方法。该方法基于研究区植被指数和短波红外波段的时序数据，获取每个生长周期内的农作物生长盛期，进而推断农作物生长前期和生长后期，依次建立农作物生长前期的SWIR和EVI增量乘积指数、农作物生长后期的SWIR和EVI增量乘积指数，综合形成整个农作物生长期的SWIR和EVI增量乘积指数，最后依据整个农作物生长期的SWIR和EVI增量乘积指数开展旱地作物识别。该方法用于旱地作物识别，具有鲁棒性好、分类精度高、自动化程度与抗干扰能力强等特点。
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公开(公告)号：CN107340268A
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201710550389.0
申请日：2017-07-07
Applicant: 福州大学
IPC: G01N21/3563
CPC classification number: G01N21/3563
Abstract: 本发明涉及一种基于遥感时序数据的旱地作物识别方法。该方法基于研究区植被指数和短波红外波段的时序数据，获取每个生长周期内的农作物生长盛期，进而推断农作物生长前期和生长后期，依次建立农作物生长前期的SWIR和EVI增量乘积指数、农作物生长后期的SWIR和EVI增量乘积指数，综合形成整个农作物生长期的SWIR和EVI增量乘积指数，最后依据整个农作物生长期的SWIR和EVI增量乘积指数开展旱地作物识别。该方法充分利用旱地作物在整个生长期内，SWIR波段变化幅度较大并且与EVI的变化方向相反，而水体作物的SWIR波段变化幅度较小并且与EVI变化方向相对一致的特点，设计整个农作物生长期的SWIR和EVI增量乘积指数，用于旱地作物识别，具有鲁棒性好、分类精度高、自动化程度与抗干扰能力强等特点。
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公开(公告)号：CN104850694A
公开(公告)日：2015-08-19
申请号：CN201510241648.2
申请日：2015-05-13
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于生长期植被指数增量的冬小麦遥感监测方法，该方法通过构建冬小麦抽穗期的趋势面模型，逐像元推算冬小麦播种期、抽穗期以及成熟期，利用研究区植被指数时序数据，计算每个像元在冬小麦生长前期以及生长后期的植被指数增量指标，依据所建立的冬小麦信息提取模型，获得研究区冬小麦空间分布图。本发明依据冬小麦物候期的时空分布规律，动态确定每个区域冬小麦的抽穗期，而非假设固定时间段的冬小麦抽穗期，能有效地避免不同区域冬小麦抽穗期不一致带来的干扰，同时参考冬小麦物候历，在抽穗期的基础上，推断冬小麦播种期和成熟期，进而以这些关键物候参数确定的生长期内植被指数增量指标作为分类依据，具有较好的自适应性。
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公开(公告)号：CN104850694B
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201510241648.2
申请日：2015-05-13
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于生长期植被指数增量的冬小麦遥感监测方法，该方法通过构建冬小麦抽穗期的趋势面模型，逐像元推算冬小麦播种期、抽穗期以及成熟期，利用研究区植被指数时序数据，计算每个像元在冬小麦生长前期以及生长后期的植被指数增量指标，依据所建立的冬小麦信息提取模型，获得研究区冬小麦空间分布图。本发明依据冬小麦物候期的时空分布规律，动态确定每个区域冬小麦的抽穗期，而非假设固定时间段的冬小麦抽穗期，能有效地避免不同区域冬小麦抽穗期不一致带来的干扰，同时参考冬小麦物候历，在抽穗期的基础上，推断冬小麦播种期和成熟期，进而以这些关键物候参数确定的生长期内植被指数增量指标作为分类依据，具有较好的自适应性。
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公开(公告)号：CN106772429A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611210341.7
申请日：2016-12-24
Applicant: 福州大学
CPC classification number: G01S17/89 , G01N21/25 , G01N2021/1793 , G01S7/4802
Abstract: 本发明涉及一种基于生长盛期NMDI增减比值指数的玉米自动制图方法：逐像元建立研究区的植被指数时序数据集和NMDI时序数据集；逐像元计算农作物在每个生长周期内的EVI最大值，获取农作物生长峰值时间；依据所述农作物生长峰值时间，确定农作物生长盛期前段区间和农作物生长盛期后段区间；分别建立所述农作物生长盛期前段区间的NMDI增量指标和所述农作物生长盛期后段区间的NMDI增量指标；分别建立所述农作物生长盛期前段区间的NMDI减量指标和所述农作物生长盛期后段区间的NMDI减量指标；基于所述NMDI增量指标和NMDI减量指标，建立NMDI增减比值指数；依据所述NMDI增减比值指数进行研究区玉米制图。本发明具备自动化程度高、简单易用、鲁棒性好以及分类精度高等特点。
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