申请/专利权人：山东科技大学

申请日：2023-12-19

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN117423003B

主分类号：G06V20/10

分类号：G06V20/10;G06Q50/02;G06V10/764;G06N3/126

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.19#授权;2024.02.06#实质审查的生效;2024.01.19#公开

摘要：本发明公开一种冬小麦越冬期苗情分级遥感监测方法，属于图形数据读取技术领域，用于对冬小麦进行苗情分级。本发明根据农学统计数据，应用多种植被指数的遥感信息确定苗情分级阈值，即冬小麦苗情遥感分级阈值与地理空间位置的相关性得到确定，使用权重分配构建苗情识别模型，从而得到不同区域的冬小麦苗情的空间分布。本发明结合了先进的遥感技术和少量统计数据的资源，为冬小麦苗情的精确监测提供了一种有效且广泛适用的解决方法。

主权项：1.一种冬小麦越冬期苗情分级遥感监测方法，其特征在于，包括：S1.获取影像数据，选取天气晴朗、云量少的哨兵2卫星的遥感数据，根据波段反射信息获取三类影像数据，包括归一化植被指数NDVI、归一化差异池塘指数NDPI、土壤调节植被指数SAVI数据，根据冬小麦种植空间分布提取结果，提取研究时间段内冬小麦的影像数据，基于研究区行政矢量图，利用云平台对县级冬小麦时序影像集合的影像数据进行提取，对空缺日期应用空间线性插值进行填补；S2.聚合影像数据，根据冬小麦种植面积提取结果，对S1处理后的影像数据做时间聚合操作，提取当季冬小麦植被指数最大值： ；式中，对应冬小麦播种期，对应冬小麦越冬期，表示返回最大时对应的，即，对应当季冬小麦植被指数，对应冬小麦某个时期；S3.权重分配和函数构建，对影像数据的三个指数分别赋予权重因子、、，赋权后求和得到复合指数CTVI，根据农情区域实测统计数据设定一类苗、二类苗和三类苗分级的CTVI阈值和，CTVI的权重分配为： ；式中，下标表示该指数对应的当季冬小麦植被指数最大值； 的计算式以及CTVI的权重分配组合即为苗情识别模型；S4.优化算法参数优化；S5.得到苗情识别模型的最优参数，结合实际数据完成苗情分级。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山东科技大学 一种冬小麦越冬期苗情分级遥感监测方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD