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公开(公告)号：CN113642464B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202110931179.2
申请日：2021-08-13
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种结合TWDTW算法和模糊集的时序遥感影像作物分类方法，包括以下步骤：步骤S1：获取待测区域时间序列遥感影像数据、地块数据以及作物样本数据；步骤S2：对时间序列遥感影像数据进行预处理；步骤S3：构建NDVI时序数据集；步骤S4：分别构建不同作物标准NDVI时序数据和地块单元的NDVI时序数据集；步骤S5：构建非等长时序的TWDTW算法，获得不同作物相似性匹配的最小累积距离特征；步骤S6：基于地块单元的NDVI时序数据集，计算不同作物生长季长度的物候特征；步骤S7：基于最小累积距离特征和生长季长度特征，构建不同作物的高斯隶属度函数，并基于模糊集分类规则，实现地块尺度上的作物精细化分类。本发明实现地块尺度上作物的精细化分类。
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公开(公告)号：CN113450348A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110819211.8
申请日：2021-07-20
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于高分辨率立体像对影像的土壤侵蚀定量估算方法，包括以下步骤：步骤S1:获取区域参考DEM数据及高分辨率立体像对卫星影像，并进行高分辨率DEM构建，得到高分辨率DEM数据；步骤S2：根据高分辨率DEM数据，计算坡长因子Ly、坡度因子Sy；步骤S3:对高分辨率DEM数据中的正视全色和多光谱影像进行融合处理，进行土地利用分类，计算植被覆盖度FVC与植被覆盖因子B；步骤S4:计算每月的降雨侵蚀力因子Rm，m=1,2……12和全年降雨侵蚀力因子R；步骤S5:计算土壤可蚀性因子K、计算工程因子E和耕作因子T；步骤S6:根据步骤S2‑S5计算得到的数据，进一步获取单元土壤流失量。本发明能有效提高土壤侵蚀检测精度。
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公开(公告)号：CN109358162B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201811311680.3
申请日：2018-11-06
Applicant: 福州大学
IPC: G01N33/00
Abstract: 本发明涉及一种基于空间几何原理的新型遥感生态指数的构建方法，首先获取研究区包含红光、近红外和热红外波段的遥感数据并进行预处理，得到红光波段和近红外波段二维空间散点图；利用该散点图求出研究区域土壤线方程以及指示最干旱裸土的D点的表达式；接着计算垂直植被指数PVI、土壤湿度指数SMI、地表温度LST；然后以D点为原点，垂直植被指数PVI为x轴，土壤湿度指数SMI为y轴，地表温度LST为z轴构建一个三维特征空间；最后计算基于植被‑土壤湿度‑温度的遥感生态指数VMTEI。本发明既考虑了与生态相关的多个指标，又通过引入空间几何原理消除了多指标加权集成的不合理性，有效地提高了生态指数VMTEI的物理意义。
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公开(公告)号：CN107328741B
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201710479184.8
申请日：2017-06-22
Applicant: 福州大学
IPC: G01N21/47
Abstract: 本发明涉及一种土壤侵蚀方程中植被覆盖与管理因子C改进方法，引入遥感数据时空融合模型和地形调节植被指数TAVI，改进植被覆盖与管理因子C的计算方法，即利用地形调节植被指数TAVI代替传统的归一化指数NDVI来估算植被覆盖与管理因子C以消除地形引起的阴坡和阳坡差异，通过逐月植被覆盖与管理因子C与降雨侵蚀力因子R的相乘累加改进传统仅利用单一时相植被覆盖与管理因子C来计算土壤侵蚀模数，有效地匹配了植被覆盖与降雨的年内变化。本发明既消除了地形引起的阴坡和阳坡差异，又顾及了植被的季节变化特征，提高了C因子的估算精度，有效提高了土壤流失强度的估算精度与合理性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114821354B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202210409692.X
申请日：2022-04-19
Applicant: 福州大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094
Abstract: 本发明提供了一种基于孪生多任务网络的城市建筑物变化遥感检测方法，包括以下步骤：步骤S1：选择覆盖研究区域的双时相高分辨率遥感影像；步骤S2：构建多任务特征提取器；步骤S3：基于步骤S2，构建特征差异度量模块；步骤S4：建立联合损失函数；步骤S5：构建遥感影像数据集进行样本迁移，制作模型训练样本库；步骤S6：训练孪生多任务模型。应用本技术方案可解决传统孪生神经网络在遥感影像变化检测结果中出现的检测边界与实际边界吻合度较低的问题，减少由于高分辨率遥感影像的空间位移问题而造成的错检漏检现象，而且端对端的模型架构有效提升了变化检测效率，为高效获取高分辨率影像中精细的城市建筑物变化信息提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN113450348B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202110819211.8
申请日：2021-07-20
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于高分辨率立体像对影像的土壤侵蚀定量估算方法，包括以下步骤：步骤S1:获取区域参考DEM数据及高分辨率立体像对卫星影像，并进行高分辨率DEM构建，得到高分辨率DEM数据；步骤S2：根据高分辨率DEM数据，计算坡长因子Ly、坡度因子Sy；步骤S3:对高分辨率DEM数据中的正视全色和多光谱影像进行融合处理，进行土地利用分类，计算植被覆盖度FVC与植被覆盖因子B；步骤S4:计算每月的降雨侵蚀力因子Rm，m=1,2……12和全年降雨侵蚀力因子R；步骤S5:计算土壤可蚀性因子K、计算工程因子E和耕作因子T；步骤S6:根据步骤S2‑S5计算得到的数据，进一步获取单元土壤流失量。本发明能有效提高土壤侵蚀检测精度。
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公开(公告)号：CN109033599B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN201810787216.5
申请日：2018-07-18
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于随机森林的土壤侵蚀影响因子重要性分析方法，首先获取研究区水土流失等级情况及相应的属性，接着对得到的数据按照不同的流失等级分别随机抽取等量的样本；然后以抽取的样本点作为分析的数据集，通过遍历比较的方法确定随机森林模型中两个分别表示构建决策树分支时随机抽样的节点数mtry和决策树数量ntree的参数最优解；接着以确定的最优参数解为基础，构建最优随机森林模型，利用袋外数据计算两个度量变量因子重要性的指标；最后综合考虑平均精确率减少值MDA和平均不纯度减少值MDG进行重新排序，确定各变量因子的重要性。本发明解决了土壤侵蚀影响因子缺乏重要性界定标准的问题。
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公开(公告)号：CN110346329A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201810946862.1
申请日：2018-08-19
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种集成多分辨率遥感数据的土壤侵蚀模数定量估算方法，利用低、中、高不同空间和时间分辨率的遥感数据，引入时空融合模型，生成逐月生物措施因子B，进而通过逐月的生物措施B因子与降雨侵蚀力因子R相乘累加改进了传统的利用单一时期单一遥感数据来计算土壤侵蚀模数，有效匹配了植被覆盖度与降雨的内年变化。同时利用高空间分辨率遥感数据进行工程措施因子信息提取，改变了依靠人工统计粗略获得水土保工程持措施数量而缺少空间分布问题，提高了土壤侵蚀模数的空间分布精度和合理性。本发明提出的方法不仅顾及了植被和降雨的年内变化特征，还考虑了工程措施的空间分布，有效提高了土壤侵蚀模数的估算精度与空间分布合理性。
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