公开(公告)号：CN108828147A

公开(公告)日：2018-11-16

申请号：CN201810615801.7

申请日：2018-06-14

Applicant: 福州大学

Inventor： 许章华 ,  黄旭影 ,  石文春 ,  周紫嫣

IPC: G01N33/00

Abstract: 本发明公开了一种耦合遥感响应特征的刚竹毒蛾危害检测方法，本发明通过遥感技术手段来获取受刚竹毒蛾危害毛竹的遥感指标，并结合对应的数据相关性进行拟合出能够实现刚竹毒蛾危害等级划分的危害检测模型，为基于遥感的刚竹毒蛾危害的快速、准确检测提供了解决方案。

公开(公告)号：CN109816270B

公开(公告)日：2022-05-13

申请号：CN201910135774.8

申请日：2019-02-22

Applicant: 福州大学

Inventor： 许章华 ,  黄旭影 ,  胡新宇 ,  周紫嫣

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。

公开(公告)号：CN108596254A

公开(公告)日：2018-09-28

申请号：CN201810378632.X

申请日：2018-04-25

Applicant: 福州大学

Inventor： 许章华 ,  黄旭影 ,  石文春

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。

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

Inventor： 许章华 ,  黄旭影 ,  石文春

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。

公开(公告)号：CN108828147B

公开(公告)日：2021-04-20

申请号：CN201810615801.7

申请日：2018-06-14

Applicant: 福州大学

Inventor： 许章华 ,  黄旭影 ,  石文春 ,  周紫嫣

IPC: G01N33/00

Abstract: 本发明公开了一种耦合遥感响应特征的刚竹毒蛾危害检测方法，本发明通过遥感技术手段来获取受刚竹毒蛾危害毛竹的遥感指标，并结合对应的数据相关性进行拟合出能够实现刚竹毒蛾危害等级划分的危害检测模型，为基于遥感的刚竹毒蛾危害的快速、准确检测提供了解决方案。

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

Inventor： 许章华 ,  黄旭影

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。

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

Inventor： 许章华 ,  黄旭影 ,  胡新宇 ,  周紫嫣

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。

公开(公告)号：CN108333140A

公开(公告)日：2018-07-27

申请号：CN201810099887.2

申请日：2018-02-01

Applicant: 福州大学

Inventor： 许章华 ,  黄旭影

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。