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[发明专利]高光谱数据和高分辨率图像融合方法-CN201910160281.X有效
发明人： 郝荣欣 -专利权人：北京麦飞科技有限公司
申请日： 2019-03-04 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种高光谱数据和高分辨率图像融合方法，涉及高光谱遥感技术领域，包括：采集具有经纬度坐标的多波段高光谱数据，查找高分辨率图像中与多波段高光谱数据对应的像元，根据每个像元对应的像元值建立二次多项式约束条件，计算二次多项式的系数，根据系数和像元值计算每个像元的多波段光谱值，然后根据像元值与多波段光谱值获得同时具有高光谱分辨率和高空间分辨率的图像。通过强调光谱值和像元值的对应，避免了像元重采样等误差，将像元值和多波段光谱值进行关联处理，使其对特征属性的判断具有更高的可信度和准确性，有利于提高融合效果，此外，还使得围绕辅助决策的针对性更强，从而使数据处理量大大减少，有利于实时处理。
光谱数据高分辨率图像融合方法

[发明专利]一种作物病虫害空间动态分布监测的方法和系统-CN201910826049.5在审
发明人： 郝荣欣;施蕾蕾;刘龙;宫华泽;陈祺 -专利权人：北京麦飞科技有限公司
申请日： 2019-09-03 - 公布日： 2019-12-03 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种作物病虫害空间动态分布监测的方法和系统，属于作物病虫害监测技术领域，方法包括：利用无人机搭载多光谱相机获取待监测区域的多张连续的多光谱影像；将多张连续的多光谱影像分别进行拼接、辐射校正和去噪处理，获得待监测区域的地表反射率影像图；根据获得的待监测区域的地表反射率影像图计算地表反射率归一化植被指数NDVI。本发明通过多光谱相机获取待监测区域的多张连续的多光谱影像，然后分别进行拼接、辐射校正和去噪处理，最后获得地表反射率归一化植被指数NDVI，判断效率高，准确率高。
地表反射率监测区域多光谱影像归一化植被指数多光谱相机作物病虫害影像图去噪拼接校正分布监测空间动态辐射准确率监测

[发明专利]病虫害时间动态分布监测方法及系统-CN201910808245.X在审
发明人： 郝荣欣;田静国;施蕾蕾;刘龙;宫华泽;陈祺 -专利权人：北京麦飞科技有限公司
申请日： 2019-08-29 - 公布日： 2019-11-22 - 主分类号： G01N21/84 文献下载
摘要：本申请公开了一种病虫害时间动态分布监测方法及系统，涉及植物病虫害监测技术领域，包括：采集农作物各个生育期对应的冠层光谱数据，针对同一时期的农作物，对农作物光谱进行分析，得到农作物受病虫害的敏感波段的反射率；利用敏感波段的反射率构建EVI；根据冠层光谱数据获取EVI的时序数据；对EVI的时序数据进行滤波和重构，得到受病虫害农作物和健康农作物的时序曲线；根据受病虫害农作物和健康农作物的时序曲线的状态，判断病虫害情况。本申请利用时间序列数据集，提取作物植被指数时间序列曲线，分析发生病虫害和未发生病虫害的植被指数时序曲线的变化特征，实现病虫害时间动态分布监测。
农作物病虫害时序曲线分布监测冠层光谱敏感波段时间动态时序数据反射率虫害农作物受病虫害时间序列曲线时间序列数据植物病虫害变化特征数据获取植被指数作物植被生育期构建光谱滤波重构申请采集分析健康监测

[发明专利]基于无人机高光谱的水稻叶片氮含量监测方法-CN201910689197.7在审
发明人：刘龙;陈晓岩;李晓鹏;高晨;郝荣欣 -专利权人：北京麦飞科技有限公司
申请日： 2019-07-29 - 公布日： 2019-10-25 - 主分类号： G01N21/55 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于无人机高光谱的水稻叶片氮含量监测方法，属于农业遥感监测技术领域，包括：获取水稻冠层叶片氮含量以及无人机高光谱反射率数据，无人机高光谱数据的验证、叶片氮含量敏感波段的筛选和构建可用于田间尺度的全生育期作物叶片氮含量的监测模型。本发明通过无人机搭载麦氏探针(MVD)高光谱传感器，节约光谱数据获取时间和人力成本，提升了作物叶片氮含量的快速识别能力，进而可服务于较大尺度的作物氮肥管理，对于现代农业的发展更具有实用价值。
高光谱含量监测水稻叶片作物叶片叶片氮高光谱传感器反射率数据高光谱数据光谱数据监测模型快速识别敏感波段农业遥感全生育期人力成本水稻冠层现代农业大尺度构建可用麦氏探针氮肥尺度验证筛选田间监测节约服务管理

[发明专利]基于高光谱的病害程度诊断方法-CN201910811521.8在审
发明人：董锦绘;施蕾蕾;郝荣欣;刘龙;宮华泽;陈祺 -专利权人：北京麦飞科技有限公司
申请日： 2019-08-30 - 公布日： 2019-10-22 - 主分类号： G01N21/31 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于高光谱的病害程度诊断方法，包括步骤：无人机搭载非成像高光谱仪；通过无人机采集多个待测作物的原始高光谱数据，得到待测作物可见光到近红波段的连续曲线，进行连续统去除处理归一化，得到待测作物的吸收特征参数，根据赤池信息量准则筛选吸收特征参数得到诊断特征，诊断特征包括吸收峰面积、吸收深度、和吸收对称度；将诊断特征作为自适应网络模糊推理系统模型的输入变量，通过自适应网络模糊推理系统模型得到输出量，输出量为待测作物的病害程度值数。本发明基于高光谱的病害程度诊断方法，节约人工、时间成本，避免了因调查人的主观性而造成的误差，更加准确地对作物病害程度进行诊断。
病害程度诊断高光谱诊断模糊推理系统自适应网络吸收特征输出量高光谱数据信息量准则可见光高光谱仪连续曲线时间成本输入变量作物病害对称度归一化吸收峰主观性波段去除吸收成像采集筛选节约申请调查