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[发明专利]耦合过程模型和深度学习的农作物产量预测方法及装置-CN202110826944.4有效
发明人： 黄健熙;李雪草;牛全弟;慕号伟;张学友;苏伟 -专利权人：中国农业大学
申请日： 2021-07-21 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种耦合过程模型和深度学习的农作物产量预测方法及装置，方法包括：将训练集样本和待估产地块的目标农作物产量输入至预设物理指导网络PGNet模型进行训练，以获取目标PGNet模型；将测试集样本输入至目标PGNet模型，以获取目标农作物产量的预测值。具体地，通过目标PGNet模型中两个分支进行产量预测，即遥感分支及土壤水分分支，其中第二分支结合过程模型，通过土壤及水分条件保证光能利用率在合理范围内波动，并利用注意力机制将两个分支进行结合。所述装置用于执行上述方法。本发明提供的农作物产量预测方法，基于获得的目标物理指导网络模型可以实现对农作物产量实时准确的估产，并对指导农业生产具有重大意义。
耦合过程模型深度学习农作物产量预测方法装置

[发明专利]基于遥感信息及水分胁迫提高WheatSM模型精确性的方法-CN202310683465.0在审
发明人：李颖;陈先冠;冯利平;黄健熙;曹淑超 -专利权人：河南省气象科学研究所
申请日： 2023-06-09 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于遥感信息及水分胁迫提高WheatSM模型精确性的方法，采用卡尔曼滤波使多种遥感数据与改进后的WheatSM模型结合，基于数据同化调整改进后的WheatSM模型的输入参数，提高WheatSM模型的精确性。本发明的优点在于基于EnKF实现遥感信息与WheatSM模型多变量同化，并充分考虑了水分胁迫下WheatSM模型冬小麦发育期预测，极大地提高了WheatSM模型在干旱条件下的适应性，提高遥感信息与作物模型的多变量同化效率，进而提高了WheatSM模型的预测精确性。
基于遥感信息水分胁迫提高 wheatsm 模型精确性方法

[发明专利]基于SAR的玉米留茬方式识别方法、装置和介质-CN202110605154.3有效
发明人：李俐;谢小曼;黄健熙;许佳薇;蒋朝为;白铁成;苗双喜;张迁迁 -专利权人：中国农业大学;塔里木大学
申请日： 2021-05-31 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明提供一种基于SAR的玉米留茬方式识别方法、装置和介质，该方法包括：获取作业区Sentinel‑1SAR数据，计算作业区的总体后向散射系数；基于稀疏留茬地表结构数学表达，构建适用于留茬散射特性分析的单体散射模型，分析留茬后向散射特性；构建留茬区总散射模型，并生成留茬后向散射系数分离算法，从所述总体后向散射系数去除土壤散射贡献，分离留茬后向散射系数；针对所述留茬方式及其散射特性，构建新型雷达指数，结合留茬层后向散射系数、SAR纹理等特征构建留茬识别特征，并优选特征形成识别特征集；基于深度学习框架设计1D CNN神经网络结构，实现作业区玉米留茬方式的识别。本发明将为大范围留茬识别信息的提取提供高精度低样本的技术。
基于 sar 玉米方式识别方法装置介质

[发明专利]一种果园灌溉管理方法及系统-CN202111243209.7有效
发明人：白铁成;黄健熙;王德胜;张楠楠 -专利权人：塔里木大学;中国农业大学
申请日： 2021-10-25 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种果园灌溉管理方法及系统，其中方法包括：确定世界粮食研究WOFOST模型中待校正的敏感参数；通过建立有效光合叶面积指数分段方程优化所述WOFOST模型的有效光合叶面积指数和光合作用模块；校正优化后的WOFOST模型中待校正的敏感参数以完成所述WOFOST模型的改进；将设定的土壤基本属性参数和气象信息输入所述改进后的WOFOST模型，得到水分胁迫系数；基于所述水分胁迫系数判定果树水分需求量，并根据所述果树水分需求量实现果园灌溉管理。本发明实现了果树水分需求精准定量分析以使得果树作物得到精准灌溉管理。
一种果园灌溉管理方法系统

[发明专利]冬小麦长势的综合评价方法-CN202310381476.3在审
发明人：李颖;余卫东;梁辰;李彤霄;陈怀亮;魏永强;黄健熙;罗蔚然 -专利权人：河南省气象科学研究所
申请日： 2023-04-11 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06Q50/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种冬小麦长势的综合评价方法，根据公式（1）计算冬小麦长势综合评价指标Q值并与去年同期Q值或历史多年同期平均Q值进行对比，评价作物长势情况。本发明的优点在于改进了作物气候适宜度中温度适宜度的计算方法，建立了基于遥感植被指数、气候适宜度和作物缺水指数的作物长势综合评价指标，该指标适用于冬小麦全生育期的长势监测，尤其适用于极端低温或极端高温发生时，以及干旱情况下冬小麦长势的准确监测。
冬小麦长势综合评价方法

[发明专利]粒子滤波数据同化的区域作物产量估测方法及系统-CN202211690110.6在审
发明人： 黄健熙;宋健健;黄海;卓文;吴妍潼;苏伟;刘峻明;李俐;李雪草;苗双喜 -专利权人：中国农业大学
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种粒子滤波数据同化的区域作物产量估测方法及系统，方法包括：在作物关键生育期内，按照固定时间间隔运行每个粒子，直至每个粒子都运行到作物成熟期为止，并获取每个粒子输出的第一LAI；根据后验概率密度函数、更新后的每个第一LAI和似然函数，更新每个粒子的初始权重，得到每个粒子的更新权重；在粒子散度小于预设值的情况下，对初始粒子集合中的每个粒子重采样，更新初始粒子集合；在每个粒子运行到作物成熟期的情况下，根据每个粒子的作物产量和最终权重，获取作物产量的估测值。本发明能够提高粒子的顺序采样效率，降低重采样次数，保持了粒子输入参数的多样性，同时提高了对作物产量预测的速度和精度。
粒子滤波数据同化区域作物产量估测方法系统

[发明专利]区域作物的产量估测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211364828.6在审
发明人： 黄健熙;卓文;黄海;吴妍潼;牛全弟 -专利权人：中国农业大学
申请日： 2022-11-02 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G01N21/17 文献下载
摘要：本发明提供区域作物的产量估测方法、装置、电子设备及存储介质，包括：确定WOFOST模型的模型模拟误差Q；基于内外嵌套数据同化模型获得优化遥感观测误差R；其中，内外嵌套数据同化模型的内层采用集合卡尔曼滤波算法，外层采用最大似然函数形式的代价函数；利用遥感观测误差R得到LAI遥感观测集合，并将优化后的遥感观测误差R和模型模拟误差Q代入集合卡尔曼滤波同化算法，实现时间序列LAI的轨迹的优化，并采用优化的LAI驱动WOFOST模型进行作物产量估测。本发明基于内外嵌套数据同化模型，克服了遥感与作物模型数据同化系统中遥感观测误差和模型模拟误差难以定量化的瓶颈问题，提高了区域作物的产量估测精度。
区域作物产量估测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种倒伏作物监测方法、电子设备及可读存储介质-CN202211351432.8在审
发明人： 黄健熙;官海翔;李雪草;苏伟;李俐;曾也鲁;黄海;牛全弟;刘晴宇 -专利权人：中国农业大学
申请日： 2022-10-31 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：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。
一种倒伏作物监测方法电子设备可读存储介质

[发明专利]一种基于雷达和光学数据组合特征的农作物倒伏遥感监测方法与应用-CN202110104065.0有效
发明人： 黄健熙;李雪草;苏伟;刘峻明;李俐;尹冬勤;曾也鲁 -专利权人：中国农业大学
申请日： 2021-01-26 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：本发明涉及农业遥感技术领域，公开了一种基于雷达和光学数据组合特征的农作物倒伏遥感监测方法与应用。其包括：收集倒伏区域的信息；获取作物分布区Sentinel‑1 SAR数据，将VH除以VV作为第一信号特征；获取作物分布区Sentinel‑2光学遥感数据，获取归一化差异植被指数，作为第二信号特征；通过灰度共生矩阵计算Sentinel‑2光学遥感数据的空间纹理特征，作为第三信号特征；根据第一、第二、第三信号特征的分布分别构建倒伏区域的掩膜区域，求并集获得非倒伏区的掩膜范围；对倒伏区域进行掩膜之后，获得初步倒伏分布图，通过衡量其中每一待验证像元的各信号特征来得到综合相似性指数，据此筛除掉非倒伏区域的像元。本发明可对作物倒伏进行实时监测、准确评估。
一种基于雷达光学数据组合特征农作物倒伏遥感监测方法应用

[发明专利]作物倒伏面积比例检测方法及装置-CN202210482156.2在审
发明人： 黄健熙;官海翔;李雪草;苗双喜;王薇;黄海;牛全弟;苏伟;曾也鲁;刘峻明;李俐 -专利权人：中国农业大学
申请日： 2022-05-05 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：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。
作物倒伏面积比例检测方法装置

[发明专利]一种基于产量差的作物产量预测方法及装置-CN202210330408.X在审
发明人： 黄健熙;李仕冀;李雪草;黄海;苏伟;刘峻明;李俐 -专利权人：中国农业大学
申请日： 2022-03-30 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种基于产量差的作物产量预测方法及装置，该方法包括：采用马尔科夫链‑蒙特卡洛方法标定WOFOST作物模型参数；将气象数据输入已标定的WOFOST模型，生成待预测作物的潜在产量；将待预测作物潜在产量与田间观测产量相减，获取待预测作物的实际产量差；以实测样本作物生育期内的卫星数据、气象数据和潜在产量作为输入样本，以待预测作物的实际产量差为标签，搭建基于过程模型的神经网络模型；逐作物格网运行WOFOST模型生成潜在产量，输入神经网络模型生成预测产量差，由潜在产量减去预测产量差生成预测产量空间图。本发明融合过程模型和深度学习的优势，充分利用机理模型和遥感数据的丰富信息，提高作物产量预测精度。
一种基于产量作物预测方法装置

[发明专利]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-CN202210157010.0在审
发明人： 黄健熙;官海翔;刘东升;李俐;黄海;李雪草;苏伟 -专利权人：中国农业大学;航天宏图信息技术股份有限公司
申请日： 2022-02-21 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G01S13/90 文献下载
摘要：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。
基于合成孔径雷达极化数据相干性作物倒伏监测方法

[发明专利]一种农作物高精度制图方法及系统-CN202111643634.5在审
发明人：李雪草;黄健熙;温亚楠;苗双喜;苏伟;曾也鲁 -专利权人：中国农业大学
申请日： 2021-12-29 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供一种农作物高精度制图方法及系统，该方法包括：根据预设年份内目标区域的陆地卫星表面反射率影像，获取所述目标区域对应的月均值时序合成影像集合；将所述月均值时序合成影像集合输入到训练好的分类模型中，得到所述目标区域在所述预设年份内的农作物空间分布制图结果，其中，所述训练好的分类模型是由具有月均值时序合成影像像素特征的农作物采样点，对随机森林分类器进行训练得到的。本发明通过获取农作物区域的陆地卫星表面反射率影像，基于由随机森林分类器训练得到的分类模型，对陆地卫星表面反射率影像进行分类，得到农作物区域更为精准的空间分布图，更加准确的对农作物分布区域进行监测和评估。
一种农作物高精度制图方法系统

[发明专利]遥感与作物模型融合的区域尺度作物出苗日期估算方法-CN201810127259.0有效
发明人： 黄健熙;卓文;黄海;朱德海;张晓东;苏伟;刘哲;李俐 -专利权人：中国农业大学
申请日： 2018-02-08 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06Q50/02 文献下载
摘要：本发明属于农业遥感领域，涉及一种遥感与作物模型融合的区域尺度作物出苗日期估算方法，具体步骤为：处理中等分辨率遥感数据形成时间序列三个波段的反射率数据并评估不确定性；标定WOFOST模型并与冠层辐射传输模型PROSAIL耦合；采用MCMC方法评估WOFOST‑PROSAIL模型的不确定性；构建泰森多边形作为遥感与作物模型的数据同化单元；构建四维变分的代价函数并优化出苗日期参数；逐个作物格网运行并进行空间制图。本发明的方法融合了遥感数据和作物模型的各自优势，考虑作物模型模拟和遥感的反射率的不确定性构建四维变分的代价函数，有效降低了误差，提高区域作物出苗日期估算精度，实现了区域空间制图。
遥感作物模型融合区域尺度出苗日期估算方法

[发明专利]基于光学和雷达耦合的农作物涝灾等级监测方法及系统-CN202111484797.3在审
发明人： 黄健熙;李雪草;温亚楠;牛全弟;苗双喜;苏伟 -专利权人：中国农业大学
申请日： 2021-12-07 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明提供一种基于光学和雷达耦合的农作物涝灾等级监测方法及系统，该方法包括：根据目标农作物涝灾区域在预设时段内涝灾后的光学遥感数据，计算得到对应的相似性指数，并根据相似性指数和预设分割阈值，确定受灾农田分布区和成灾农田分布区；根据目标农作物涝灾区域在预设时段内的涝灾前合成孔径雷达影像和涝灾后合成孔径雷达影像，提取得到目标农作物涝灾区域的灾前水体区域和灾后水体区域，并根据灾前水体区域和灾后水体区域，确定目标农作物涝灾区域的绝收农田分布区；根据受灾农田分布区、成灾农田分布区和绝收农田分布区，构建农作物涝灾等级图。本发明使得农作物涝灾等级划分更为精准，从而针对不同的涝灾等级进行灾后监测和灾后评估。
基于光学雷达耦合农作物涝灾等级监测方法系统

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