-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111612777B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202010445924.8
申请日：2020-05-23
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于叶片衰老失水指数的大豆制图方法，该方法基于植被指数和短波红外水分胁迫指数的年内时序数据集，逐像元检测每个农作物生长周期内植被指数最大值所对应的数值盛期，进而确定农作物生长后期，锁定农作物生长峰值期和生长后期，设计生长峰值期植被水分比值指数，进而依据农作物生长后期植被指数与水分胁迫指数的变化幅度，建立叶片衰老失水指数，构建大豆制图方法流程与方法。相对其他农作物而言，大豆具有生长峰值期植被水分比值指数较大、叶片衰老失水指数数值较小的特点。该方法利用大豆在生长过程中植株水分变异特性，通过分析利用不同农作物成熟衰老过程中水分胁迫特征，进行农作物制图。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。
-
公开(公告)号：CN114544508A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202011328699.6
申请日：2020-11-24
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于哨兵数据和类胡萝卜素时序特征的玉米制图方法。该方法基于哨兵影像数据计算植被指数、类胡萝卜素和叶绿素指数，建立三种指数的年内时序数据集，逐像元检测每个生长周期内类胡萝卜素时序变化特征，综合生长期类胡萝卜素全距和标准差，建立生长期类胡萝卜素变化特征指标，进而设计农作物生长期叶绿素极值指标，进行玉米制图。本发明利用玉米在生长盛期内叶绿素含量明显偏高以及整个生长期内胡萝卜素含量变异性更为显著的特点，通过探索整个生长期内农作物色素变异性特征，用于农作物制图。对比其他方法而言，具有鲁棒性好、自动化程度与抗干扰能力强、适用于大范围农作物高精度制图等特点。
-
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
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：CN111612777A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010445924.8
申请日：2020-05-23
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于叶片衰老失水指数的大豆制图方法，该方法基于植被指数和短波红外水分胁迫指数的年内时序数据集，逐像元检测每个农作物生长周期内植被指数最大值所对应的数值盛期，进而确定农作物生长后期，锁定农作物生长峰值期和生长后期，设计生长峰值期植被水分比值指数，进而依据农作物生长后期植被指数与水分胁迫指数的变化幅度，建立叶片衰老失水指数，构建大豆制图方法流程与方法。相对其他农作物而言，大豆具有生长峰值期植被水分比值指数较大、叶片衰老失水指数数值较小的特点。该方法利用大豆在生长过程中植株水分变异特性，通过分析利用不同农作物成熟衰老过程中水分胁迫特征，进行农作物制图。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。
-
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
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。
-
-
-
-
Search Results
5
records
(took 0.017 seconds)
