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公开(公告)号：CN117288753A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311361226.X
申请日：2023-10-20
Applicant: 福州大学
IPC: G01N21/84
Abstract: 本发明提供了基于无人机高光谱影像的毛竹林刚竹毒蛾虫害检测方法，包括以下步骤：步骤1：提取无人机高光谱影像的毛竹、阔叶树、裸地、阴影组地物样本和光谱特征及其衍生指标；建立监测模型；步骤2：将地物样本与待分析的39个特征进行Pearson相关性分析；步骤3：获取不同虫害等级状态下的大小年期毛竹冠层原始光谱等特征；步骤4：将大小年期及混合期毛竹冠层光谱样本按7:3划分为建模集和验证集；本技术方案在一定程度上提升森防检疫措施的针对性，以更好地维护森林健康与生态安全，巩固和提升竹林经济与生态价值，服务于生态文明建设与可持续发展。
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公开(公告)号：CN108596254B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201810378632.X
申请日：2018-04-25
Applicant: 福州大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提出一种耦合叶片多表征的刚竹毒蛾危害检测方法，包括以下步骤：步骤1：依据《林业有害生物发生及成灾标准》并结合专家咨询法，划定毛竹叶片虫害等级；步骤2：测定多片毛竹叶片的叶损量、相对叶绿素含量、相对含水量和特征波长光谱值；步骤3：以毛竹叶片的叶损量、相对叶绿素含量、相对含水量和特征波长光谱值为自变量，以虫害等级为因变量，构建随机森林模型；步骤4：获取测量范围外毛竹叶片的叶损量、相对叶绿素含量、相对含水量和特征波长光谱值，代入随机森林模型，获得对应毛竹叶片的虫害等级。本发明检测效率高、准确率高、能够满足对毛竹叶片刚竹毒蛾危害等级的快速、简易、准确的判别。
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公开(公告)号：CN108333140B
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN201810099887.2
申请日：2018-02-01
Applicant: 福州大学
IPC: G01N21/359 , G01N21/3563
Abstract: 本发明提出一种用于刚竹毒蛾危害检测的特征光谱指数及检测方法，其特征在于，基于表达式：；其中，CSI为刚竹毒蛾危害特征光谱指数；NIR为多光谱遥感卫星影像近红外波段的反射率；R为多光谱遥感卫星影像红光波段的反射率；G为多光谱遥感卫星影像绿光波段的反射率；所述多光谱遥感卫星光谱图通过多光谱遥感卫星传感器对竹林所在区域进行采集获得。本发明检测效率高、准确率高、能够满足对该虫害的快速、简易、准确的识别，通过能够直接获得的遥感卫星数据直接大规模地进行病虫害的评估，节约了大量人力、物力资源，具有广泛的应用前景，对社会生产生活具有很大的促进作用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111062265A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911186417.0
申请日：2019-11-28
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种适于高光谱遥感影像的阴影检测方法。（1）采用连续投影算法对高光谱影像进行光谱波长优选，筛选出红光和近红外特征波段；（2）分析阴影区植被、明亮区植被及水体区的光谱特征及差异，尤其是各典型地物像元在近红外波段与归一化差值植被指数上的差异性；（3）剔除影像中的非目标干扰信息，基于优选的特征波段及光谱差异分析，并建立适于此高光谱遥感影像的阴影植被指数并予以归一化；（4）基于步长法，设置上述指数的最佳阈值，从而实现阴影区植被的有效检测。本发明方法可将高光谱遥感影像中的阴影区植被与明亮区植被、水体区等地物有效区分，实现阴影检测，为影像阴影去除与信息修复奠定基础。
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公开(公告)号：CN118172184A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202311260144.6
申请日：2023-09-27
Applicant: 福州大学
IPC: G06Q50/02
Abstract: 本发明涉及一种追溯毛竹林刚竹毒蛾早期虫害点的方法及系统，该方法包括以下步骤：（1）建立虫害网络：将虫害点抽象为网络节点，并基于虫害点的位置信息，将虫害点之间的距离作为节点连接的成本函数，建立刚竹毒蛾虫害网络；（2）初步判定早期虫害点：利用动态年龄算法获取每个虫害节点的动态年龄，初步判定动态年龄较大的节点为早期虫害点；（3）判定早期虫害区：运用度中心性和接近中心性指标判定早期虫害区，以限定早期虫害点的分布范围；（4）确定早期虫害点：综合动态年龄算法初步判定的早期虫害点以及度中心性和接近中心性指标对早期虫害点的分布范围的限制，确定早期虫害点的位置。该方法及系统能够高效准确地识别刚竹毒蛾早期虫害点。
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公开(公告)号：CN114708491A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202111592200.7
申请日：2021-12-23
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种刚竹毒蛾虫害早期虫源点的识别方法及系统，该方法包括：（1）获取刚竹毒蛾越冬代与第一代时期的遥感影像，提取遥感影像中虫害信息；（2）将轻度危害、中度危害、重度危害区域合并为危害区，对危害区影像进行叠置分析，提取出公共区域，记为S1；（3）将无危害、轻度危害、中度危害、重度危害依次赋值为1~4，将越冬代与第一代刚竹毒蛾危害影像叠放，利用差分分析，采用对应像元相减的方式，逐步比较影像中各个小区域像元值变化速率，提取变化速率大于设定阈值区域虫害范围，记为S2；（4）对S1、S2进行综合分析，得出刚竹毒蛾虫害早期虫源点的分布信息。该方法及系统有利于快速、准确检测出刚竹毒蛾虫害早期虫源点。
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公开(公告)号：CN113255491A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110532514.1
申请日：2021-05-17
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于随机森林的线性光谱分解方法。（1）基于V‑I‑S模型，利用随机森林对遥感影像进行分类，利用改进归一化差异水体指数进行水体掩膜，将影像进行MNF变换和PPI指数计算，选取纯净端元；（2）利用全约束最小二乘法求解线性光谱分解模型（FCLS），获取影像中植被、高反照度、土壤、低反照度4种信息；（3）利用随机森林分类结果提取低反照度信息中的植被低反照度、不透水面低反照度和土壤低反照度，将提取后的低反照度信息与FCLS分解得到的植被、高反照度和土壤信息相加，获得基于随机森林的线性光谱分解模型（RF‑FCLS）所提取的下垫面丰度信息。本发明可以实现下垫面地类丰度信息的有效提取，为城市热岛效应、内涝、生态等相关研究提供数据基础。
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公开(公告)号：CN109816270A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910135774.8
申请日：2019-02-22
Applicant: 福州大学
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明涉及一种确定刚竹毒蛾危害遥感最佳诊断时段的方法。（1）基于实测数据与突变理论确定刚竹毒蛾危害的诊断阈值；（2）基于可获取的多时点遥感影像，分别获取刚竹毒蛾危害检测的遥感响应特征，包括叶面积指数LAI、特征光谱指数CSI、归一化差值山地植被指数NDMVI和全局植被湿度指数GVMI等，并依此建立各指标的时间序列数据，提取刚竹毒蛾危害等级；（3）统计虫害风险评价指标值并绘制曲线图，分别确定该虫害的最佳监测与预警时段。本发明能够为刚竹毒蛾虫害的遥感检测与精准防控提供重要依据。
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