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申请/专利权人：四川汉盛源科技有限公司
申请日：2024-03-28
公开（公告）日：2024-05-03
公开（公告）号：CN117975293A
主分类号：G06V20/13
分类号：G06V20/13;G06V20/10;G06V10/26;G06V10/50;G06V10/54;G06V10/58;G06V10/764;G06V10/80
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.21#实质审查的生效;2024.05.03#公开
摘要：本发明公开了多云雾地区水稻种植区域提取方法，涉及遥感应用技术领域，包括S1、获取研究区的年内数据集；S2、确定移栽日与水淹信号，提取水稻移栽后的微波信号变化斜率；S3、提取水稻对应物候期的光谱指数；S4、利用非迭代聚类算法SNIC进行影像分割；S5、将聚类因子应用于水淹信号和微波信号变化斜率；S6、计算坡度；S7、构建决策树算法进行水稻提取；微波数据的利用使本方法受云雨天气的影响较小，生长季无云融合后的光学数据的参与为面对对象合成提供了基础，减弱了微波数据中噪声对于水稻识别的干扰，提高了识别精度。此外，本方法不依赖于样本数据，而且基于遥感云平台的数据运算可以更加高效、准确的获取大范围的水稻生产信息。
主权项：1.多云雾地区水稻种植区域提取方法，其特征在于，包括：S1、在遥感云平台获取研究区的年内Sentinel-1SAR时序数据集、Sentinel-2MSI数据集、Sentinel-2:CloudProbability数据集和CGIARSRTM90_V4数据集；S2、根据Sentinel-1SAR时序数据集利用水稻物候特征确定移栽日与水淹信号，利用线性拟合提取水稻移栽后的微波信号变化斜率Slope；S3、对Sentinel-2MSI、Sentinel-2:CloudProbability数据集进行云像素识别，提取水稻对应物候期的光谱指数，并对整个生长期光谱指数进行融合处理；S4、根据融合处理后的光谱数据的纹理特征，利用非迭代聚类算法SNIC进行影像分割；S5、将影像分割后的聚类因子应用于水淹信号和微波信号变化斜率Slope；S6、根据CGIARSRTM90_V4数据集基于DEM数据计算坡度；S7、基于水淹信号、微波信号变化斜率Slope、整个生长期的光谱指数和坡度，根据统计直方图选择设定阈值，并构建决策树算法进行水稻提取。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川汉盛源科技有限公司 多云雾地区水稻种植区域提取方法
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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。
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