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公开(公告)号：CN115641505A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211351432.8
申请日：2022-10-31
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/13 , G06V20/52 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供一种倒伏作物监测方法，包括：获取预处理后的实地调查样本数据、光学遥感数据和全极化SAR卫星影像数据；建立倒伏样本集数据和未倒伏样本集数据；提取作业区农田地块的所有极化参数，并统计每一格网下作物的倒伏比例；建立不同极化参数下的概率密度分布信息，利用多元线性回归模型和后退法，筛选出优选极化参数；利用概率密度分布信息，构建参数权重评价指标，并确定优选极化参数的权重；采用高斯混合模型，根据所有优选极化参数和所有优选极化参数的权重，获得作业区倒伏作物的概率空间分布信息。本发明通过构建参数权重评价指标作为估计像素倒伏比例的权重，确定所有最优参数的权重，提高了对倒伏作物的监测结果的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114782835A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210482156.2
申请日：2022-05-05
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/766 , G06V10/764 , G06K9/62 , G06T7/62
Abstract: 本发明提供一种作物倒伏面积比例检测方法及装置，该方法包括：获取作业区内作物的卫星遥感影像；将卫星遥感影像输入至倒伏面积比例检测模型中，得到倒伏面积比例检测模型输出的倒伏面积比例检测结果；倒伏面积比例检测模型为从样本遥感影像中提取光谱特征和植被指数特征，基于光谱特征和植被指数特征，确定目标尺度格网单元，基于目标尺度格网单元确定敏感特征，基于敏感特征以及敏感特征对应的倒伏面积比例样本数据进行训练得到的。本发明提供的作物倒伏面积比例检测方法及装置，样能够实现对作物倒伏面积的定量分析，扩大了应用范围，实现了大范围区域的空间外推，提高了检测精度，能够满足大范围倒伏作物的监测需求。
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公开(公告)号：CN119131582A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411157483.6
申请日：2024-08-22
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/84 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种作物制图确定方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：确定耕地区域图像中各像素对应的作物相对高度和各像素对应的作物遥感光谱指数；基于各像素对应的作物相对高度，确定各像素在高度维上为目标作物的高度维概率；基于各像素对应的作物遥感光谱指数，确定各像素在遥感光谱维上为目标作物的遥感光谱维概率；基于高度维概率和遥感光谱维概率，确定各像素是否为目标作物；基于目标作物对应的像素，确定作物制图；作物制图用于表征目标作物与非目标作物的分类情况。本发明通过利用高度维和遥感光谱两种特征指数确定目标作物，提高了目标作物与其他作物分类的准确度和精度。
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公开(公告)号：CN114782835B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202210482156.2
申请日：2022-05-05
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/766 , G06V10/764 , G06T7/62
Abstract: 本发明提供一种作物倒伏面积比例检测方法及装置，该方法包括：获取作业区内作物的卫星遥感影像；将卫星遥感影像输入至倒伏面积比例检测模型中，得到倒伏面积比例检测模型输出的倒伏面积比例检测结果；倒伏面积比例检测模型为从样本遥感影像中提取光谱特征和植被指数特征，基于光谱特征和植被指数特征，确定目标尺度格网单元，基于目标尺度格网单元确定敏感特征，基于敏感特征以及敏感特征对应的倒伏面积比例样本数据进行训练得到的。本发明提供的作物倒伏面积比例检测方法及装置，样能够实现对作物倒伏面积的定量分析，扩大了应用范围，实现了大范围区域的空间外推，提高了检测精度，能够满足大范围倒伏作物的监测需求。
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公开(公告)号：CN114545410B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202210157010.0
申请日：2022-02-21
Applicant: 中国农业大学 , 航天宏图信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供基于合成孔径雷达双极化数据相干性的作物倒伏监测方法，包括：提取作业区倒伏前后的后向散射系数；确定后向散射变化特征、相干系数和平均值纹理特征；筛选获得后向散射变化特征、相干系数和平均值纹理特征中的倒伏作物监测敏感特征；采用偏最小二乘分类方法识别倒伏作物，得到作业区的倒伏作物的空间分布信息。本发明将双时相双极化合成孔径雷达数据提供的主副相位影像进行一次差分与相位解缠，生成作物倒伏前后的相干系数，通过相位差表征作物倒伏前后的形态变化，同时，融合基于空间邻近统计的二阶概率纹理特征监测作物倒伏，抑制后向散射变化特征以及相干系数的噪声干扰，提高在光学数据缺失条件下的作物倒伏监测结果的精度。
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公开(公告)号：CN114545410A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210157010.0
申请日：2022-02-21
Applicant: 中国农业大学 , 航天宏图信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明提供基于合成孔径雷达双极化数据相干性的作物倒伏监测方法，包括：提取作业区倒伏前后的后向散射系数；确定后向散射变化特征、相干系数和平均值纹理特征；筛选获得后向散射变化特征、相干系数和平均值纹理特征中的倒伏作物监测敏感特征；采用偏最小二乘分类方法识别倒伏作物，得到作业区的倒伏作物的空间分布信息。本发明将双时相双极化合成孔径雷达数据提供的主副相位影像进行一次差分与相位解缠，生成作物倒伏前后的相干系数，通过相位差表征作物倒伏前后的形态变化，同时，融合基于空间邻近统计的二阶概率纹理特征监测作物倒伏，抑制后向散射变化特征以及相干系数的噪声干扰，提高在光学数据缺失条件下的作物倒伏监测结果的精度。
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