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[发明专利]基于生长前后期氮素输出累积指数的土豆制图方法-CN202110865431.4有效
发明人： 邱炳文;林多多 -专利权人：福州大学
申请日： 2021-07-29 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06Q10/0639 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于生长前后期氮素输出累积指数的土豆制图方法，该方法首先建立植被指数、氮素指数时序数据集，对氮素指数时序数据进行时序差分，获得氮素指数差分时序数据集，进而对其实施取绝对值操作，获得氮素指数变化量时序数据集，同时基于植被指数时序曲线获得农作物物候期。在农作物生长前期，分别计算氮素输出量和氮素变化量，两者相除获得农作物生长前期氮素输出率；在农作物生长后期，分别计算氮素累积量和氮素变化量，两者相除获得农作物生长后期氮素累积率；在此基础上，构建生长前后期氮素输出累积指数，建立土豆制图方法。该方法简便易行，精度合理，适用于大尺度土豆自动制图。
基于生长后期氮素输出累积指数土豆制图方法

[发明专利]基于植被-色素-土壤时序耦合离散度的耕地抛荒信息提取方法-CN202110658551.7有效
发明人： 邱炳文;叶智燕;闫超 -专利权人：福州大学
申请日： 2021-06-13 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G01N21/55 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于植被‑色素‑土壤时序耦合离散度的耕地抛荒信息提取方法，该方法基于植被指数、色素指数和土壤指数时序数据集，综合植被、土壤与色素三个维度，考虑耕地抛荒区域有别于农作物耕种区域的特点，通过设计植被‑色素‑土壤时序耦合离散度指标，建立耕地抛荒信息提取方法。本发明利用相对耕作区域而言，耕地抛荒区域色素指数与植被指数变化同步性好，并且土壤指数和植被指数相对变化更加平稳的特点，通过设计综合多维度遥感指数时序耦合度指标，用于耕地抛荒信息提取。本发明克服了南方湿润区耕地抛荒后杂草丛生仅仅通过植被指数难以有效监测的问题，适用于大尺度耕地抛荒信息提取。
基于植被色素土壤时序耦合离散耕地抛荒信息提取方法

[发明专利]基于多模态知识图谱的冬季作物早期自动识别方法-CN202211438839.4在审
发明人： 邱炳文;苏中豪 -专利权人：福州大学
申请日： 2022-11-17 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G01N21/17 文献下载
摘要：本发明提出一种基于多模态知识图谱的冬季作物早期自动识别方法，基于光学和雷达时序数据集，分别设计多模态植被指数以及多极化雷达系数增强变换的时谱特征空间，建立冬季作物类型早期识别多模态知识图谱，以达成冬季农作物类型早期识别的目标。鉴于冬小麦和冬油菜等冬季作物在作物株型和冠层结构方面的差异性，其多极化雷达系数时序曲线呈现出此消彼长的特征，通过选取合适的幂底数实施幂指变换后，冬油菜和冬小麦分别呈现出低值平稳、高值急剧增加的特点，提前在冬油菜现蕾期和冬小麦返青期，就可以获得高精度冬季作物类型分布图。
基于多模态知识图谱冬季作物早期自动识别方法

[发明专利]一种基于时序遥感影像的水体变化自动识别方法-CN201910168472.0有效
发明人： 邱炳文;李海文;杨鑫怡 -专利权人：福州大学
申请日： 2019-03-06 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于时序遥感影像的水体变化自动识别方法。本发明首先基于植被指数时序数据提取植被丰度指标，通过缨帽变换建立亮度、绿度和湿度指标时序数据集，同时利用研究区森林区域指标的均值和标准差，对亮度、绿度和湿度三个指标进行标准化处理，结合标准化处理后的亮度、绿度和湿度指标，提取干扰指数，进而检测植被丰度、干扰指数和湿度指标是否存在显著的变化趋势，最终依据植被丰度、干扰指数和湿度指标的变化趋势，建立基于时序遥感影像的水体变化自动识别方法。本发明具有时空连续性好、鲁棒性强，适用于大范围水体变化自动提取等优点。
一种基于时序遥感影像水体变化自动识别方法

[发明专利]一种基于叶片衰老失水指数的大豆制图方法-CN202010445924.8有效
发明人： 邱炳文;蒋范晨;黄莹泽 -专利权人：福州大学
申请日： 2020-05-23 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于叶片衰老失水指数的大豆制图方法，该方法基于植被指数和短波红外水分胁迫指数的年内时序数据集，逐像元检测每个农作物生长周期内植被指数最大值所对应的数值盛期，进而确定农作物生长后期，锁定农作物生长峰值期和生长后期，设计生长峰值期植被水分比值指数，进而依据农作物生长后期植被指数与水分胁迫指数的变化幅度，建立叶片衰老失水指数，构建大豆制图方法流程与方法。相对其他农作物而言，大豆具有生长峰值期植被水分比值指数较大、叶片衰老失水指数数值较小的特点。该方法利用大豆在生长过程中植株水分变异特性，通过分析利用不同农作物成熟衰老过程中水分胁迫特征，进行农作物制图。具有鲁棒性好、分类精度高、自动化程度与抗干扰能力强等特点。
一种基于叶片衰老失水指数大豆制图方法

[发明专利]一种基于关键物候期多源植被参量的水稻估产方法-CN201910206963.X有效
发明人： 邱炳文;张珂;李海文 -专利权人：福州大学
申请日： 2019-03-19 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于关键物候期多源植被参量的水稻估产方法。该方法首先基于水体与植被指数比值指数提取水稻分布区域，针对水稻种植区域，逐像元获取水稻拔节期、抽穗期、成熟期等关键物候期，进而确定水稻孕穗期和灌浆结实期，综合水稻孕穗期和灌浆结实期两个生长期的多个植被参量累积量，并考虑到抽穗期降水的影响，建立水稻估产模型。本发明方法具有时空连续性好、鲁棒性强、成本低，简单易用，适用于大范围水稻估产等优点。
一种基于关键物候期多源植被参量水稻估产方法

[发明专利]一种大范围不透水面百分比变化量快速制图技术-CN201810391296.2有效
发明人： 邱炳文;卢迪菲;黄莹泽 -专利权人：福州大学
申请日： 2018-04-27 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06T11/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种大范围不透水面百分比变化量快速制图技术。该方法利用植被指数、不透水面指数、裸土指数、水体指数、夜间灯光指数变化趋势的方向，确定不透水面增加区域，进而依据多种遥感指数变化趋势的Sen氏斜率并结合训练数据，利用随机森林方法，获得不透水面百分比变化量，最终获取不透水百分比变化量空间分布图。该方法通过综合地表覆盖变化的类型来源及其去向两方面，提取刻画不透水面百分比变化量的特征参数，所建立的技术方法，不依赖人工干预设置阈值，具有快速自动的优点，能很好地适用于大范围信息获取，并且具有很好的可解释性及其地理学意义。
一种范围不透水面百分比变化快速制图技术

[发明专利]基于农作物发育成熟全生命周期的熟制信息精准提取方法-CN202210505133.9在审
发明人： 邱炳文;胡翔;叶智燕 -专利权人：福州大学
申请日： 2022-05-10 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G01N21/3563 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于农作物发育成熟全生命周期的熟制信息精准提取方法，首先建立植被指数、褐变指数时序数据集并对其进行时序差分。然后，确定候选农作物成熟期、生长盛期、苗期以及候选农作物生长期；进而依据候选农作物苗期和成熟期植被褐变量指标，设计农作物发育成熟指数，最后基于该指数建立农作物生长期判别标准，实现熟制信息提取。本发明利用褐变指数时序特征巧妙地揭示农作物成熟收割过程，跳出长期以来主要依赖植被指数时序数据确定生长峰的研究思路，能有效地克服耕地区域内杂草生长以及冬小麦冬季生长峰引起的干扰，同时无需依据不同区域农作物种植模式特点设置约束条件或阈值参数，具有高精度大尺度应用推广能力。
基于农作物发育成熟生命周期信息精准提取方法

[发明专利]一种考虑变化过程的地表覆盖连续变化检测方法-CN201810519610.0有效
发明人： 邱炳文;燕雄飞 -专利权人：福州大学
申请日： 2018-05-28 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种考虑变化过程的地表覆盖连续变化检测方法，首先建立植被指数时序数据，建立表征地表覆盖变化过程的植被峰度时序曲线图，接着利用Logistic模型对植被峰度时序曲线进行模型拟合，依据Logistic模型参数将地表变化过程设置为突变型、渐变型和稳定型，进而针对突变型、渐变型两种地表变化过程，结合植被峰度变化量，建立考虑地表变化过程的地表覆盖连续变化检测技术流程方法。本发明充分考虑地表变化过程，将体现变化过程的模型参数纳入地表覆盖变化区域提取，具有时空连续性好、鲁棒性强以及自动化程度相对较高等优点。
一种考虑变化过程地表覆盖连续检测方法

[发明专利]基于哨兵数据和类胡萝卜素时序特征的玉米制图方法-CN202011328699.6在审
发明人： 邱炳文;黄莹泽;蒋范晨 -专利权人：福州大学
申请日： 2020-11-24 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G01N21/17 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于哨兵数据和类胡萝卜素时序特征的玉米制图方法。该方法基于哨兵影像数据计算植被指数、类胡萝卜素和叶绿素指数，建立三种指数的年内时序数据集，逐像元检测每个生长周期内类胡萝卜素时序变化特征，综合生长期类胡萝卜素全距和标准差，建立生长期类胡萝卜素变化特征指标，进而设计农作物生长期叶绿素极值指标，进行玉米制图。本发明利用玉米在生长盛期内叶绿素含量明显偏高以及整个生长期内胡萝卜素含量变异性更为显著的特点，通过探索整个生长期内农作物色素变异性特征，用于农作物制图。对比其他方法而言，具有鲁棒性好、自动化程度与抗干扰能力强、适用于大范围农作物高精度制图等特点。
基于哨兵数据类胡萝卜素时序特征玉米制图方法

[发明专利]一种基于光学和雷达时序数据的烟稻种植模式识别方法-CN202111637590.5在审
发明人： 邱炳文;简泽宇;蒋范晨 -专利权人：福州大学
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于光学和雷达时序数据的烟稻种植模式识别方法，包括以下步骤：步骤S01：建立研究区植被指数、花青素指数时序数据集；步骤S02：建立研究区VV极化信号时序数据集；步骤S03：设计植被‑色素高高重叠度指标；步骤S04：划分前后茬农作物生长期；步骤S05：设计前后茬VV变幅指标；步骤S06：设计VH谷底曲率指标；步骤S07：建立烟稻种植模式识别技术流程；步骤S08：获得研究区烟稻种植模式空间分布图。该方法可解释能力强、简单易行、鲁棒性好，在不依赖训练样本数据情况下，具有大尺度多年份自动应用推广能力。
一种基于光学雷达时序数据稻种模式识别方法

[发明专利]一种基于生长期色素变化特征的花生空间分布制图方法-CN202010068868.0在审
发明人： 邱炳文;黄莹泽 -专利权人：福州大学
申请日： 2020-01-21 - 公布日： 2020-05-22 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于生长期色素变化特征的花生空间分布制图方法，包括如下步骤：1、建立研究区植被指数、花青素指数时序数据集；2、根据所述植被指数时序数据集，获取农作物关键物候期；3、构建农作物生长前期花青素变化特征指标；4、根据所述农作物生长前期花青素变化特征指标，建立用于分离花生和其他作物的花生空间分布制图技术方法；5、根据所述花青素指数时序数据集，利用所述花生空间分布制图技术方法，制得研究区花生空间分布图。该方法基于花生开花早、花期较长、花青素含量较高且下降缓慢的特点，将植被指数和花青素指数在农作物关键物候期的时序变化规律应用于花生制图，分类精度高，鲁棒性好，抗干扰能力强。
一种基于生长期色素变化特征花生空间分布制图方法

[发明专利]基于多遥感指数变化趋势的植被流失去向识别方法-CN201710605772.1有效
发明人： 邱炳文;张珂;王壮壮 -专利权人：福州大学
申请日： 2017-07-24 - 公布日： 2019-11-12 - 主分类号： G06F17/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多遥感指数变化趋势的植被流失去向识别方法。该方法利用JM距离计算历年与起始年份的植被指数时序相似性，生成植被指数时序相似性轨迹，依据植被指数时序相似性变化量提取潜在植被流失区域，进而将植被指数显著下降并且不透水面指数显著上升的区域，明确为植被流失区域，在此基础上，依据水体指数、裸土指数变化趋势特征，最终判断城市化、荒化和湿地化等不同的植被流失去向。该方法通过时序相似性变化量确定植被变化区域，进而依据多种遥感指数判断植被流失去向，不依赖人工干预设置阈值，具有鲁棒性好、分类精度高、自动化程度与抗干扰能力强等特点。
基于遥感指数变化趋势植被流失去向识别方法

[发明专利]一种基于自适应特征选择的水稻制图方法-CN201610258528.8有效
发明人： 邱炳文;卢迪菲;齐文 -专利权人：福州大学
申请日： 2016-04-25 - 公布日： 2019-08-09 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于自适应特征选择的水稻制图方法，包括以下步骤：建立研究区增强型植被指数和水体指数的时序数据集；建立研究区云分布的时间序列数据；基于水稻关键物候期遥感影像的云分布，将研究区划分为有云区与无云区；基于时间序列分析法，获取无云区水稻分类结果；提取基于像元的遥感影像特征；选取最少云干扰的影像，分为有云区与无云区并依次进行分割获得遥感影像对象；综合基于像元的遥感影像特征，提取面向对象的遥感影像特征；将无云区水稻分类结果作为训练数据，获得有云区水稻分类结果；综合无云区水稻分类结果及有云区水稻分类结果，获取研究区水稻空间分布图。本发明具有自动化程度高、简单易用、鲁棒性好以及分类精度高等特点。
一种基于自适应特征选择水稻制图方法

[发明专利]一种基于遥感时序数据的旱地作物识别方法-CN201710550389.0有效
发明人： 邱炳文;陈功;罗钰涵 -专利权人：福州大学
申请日： 2017-07-07 - 公布日： 2019-07-09 - 主分类号： G01N21/3563 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于遥感时序数据的旱地作物识别方法。该方法基于研究区植被指数和短波红外波段的时序数据，获取每个生长周期内的农作物生长盛期，进而推断农作物生长前期和生长后期，依次建立农作物生长前期的SWIR和EVI增量乘积指数、农作物生长后期的SWIR和EVI增量乘积指数，综合形成整个农作物生长期的SWIR和EVI增量乘积指数，最后依据整个农作物生长期的SWIR和EVI增量乘积指数开展旱地作物识别。该方法用于旱地作物识别，具有鲁棒性好、分类精度高、自动化程度与抗干扰能力强等特点。
一种基于遥感时序数据旱地作物识别方法

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