申请/专利权人：农芯(南京)智慧农业研究院有限公司

申请日：2023-12-14

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117745611A

主分类号：G06T5/90

分类号：G06T5/90;G06T5/80

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明专利公开一种修正光照强度变化对地物光谱影响的方法，包括a.对原始采集图像预处理操作，包括辐射校正、几何校正；b.对步骤a预处理后的遥感影像数据，通过区域均一化法对光谱数据处理，获取相应光谱数据；c.以步骤b处理好的光谱数据为基础，保持光谱信息无损并进行光谱修正，减弱太阳辐射强度变化带来的光谱信息误差；d.利用相关性分析算法计算步骤c修正后的光谱信息与地物参量之间关联程度，采用随机森林算法建模；修正前、后光谱对地物指标的敏感性采用决定系数、均方根误差、平均绝对误差对比评价；本发明提升了光谱数据对地物理化参量敏感性，提高了提升光谱对地物信息的检测能力，为利用遥感技术进行目标定性、定量分析提供支撑。

主权项：1.一种修正光照强度变化对地物光谱影响的方法，其特征在于，包括：a.对原始无人机采集图像进行基础的预处理操作，包括辐射校正、几何校正和大气校正；b.基于步骤a预处理后的遥感影像数据，通过区域均一化法对光谱数据进行处理，并获取相应的光谱数据；采用区域均一化法对光谱数据处理时，数量不低于100个像元，且获取的像元应在空间尺度连续而非分散，样点像元集在空间尺度的聚集形状应保持一致；具体采用公式如下： 式中ρj为j波段平均后的反射率，n为取点的个数，ρi_j为j波段第i个点对应波段的反射率；c.以步骤b处理好的光谱数据为基础，在保持光谱信息无损的前提下，对光谱信息进行光谱修正，从而减弱太阳辐射强度变化带来的光谱信息误差；d.利用光谱与实测水质参数相关性分析算法计算步骤c修正后的光谱信息与地物参量之间的关联程度，并采用随机森林算法构建地物理化参量估测模型；修正前、后光谱对地物指标的敏感性采用决定系数R2对比评价，R2越接近1，表示模型解释了更多的变异性；R2越接近0，表示模型的解释能力较弱；评价修正前、后光谱对地物指标的敏感性的决定系数R2计算公式如下： 式中，R2是残差平方和与总平方和之比的差值，yi为样本的真实值，为样本均值；ei为残差，对于每个观测值，计算实际观测值与模型预测值之间的差异；对比修正前、后差异，采用地物理化参量估测模型得到预测结果的均方根误差和平均绝对误差进行评价，均方根误差与平均绝对误差越小越好。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 农芯(南京)智慧农业研究院有限公司 一种修正光照强度变化对地物光谱影响的方法

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