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[发明专利]一种基于信息增益的高光谱数据光谱指数提取方法-CN202210171795.7在审
发明人：张衍福;刘凯;赵新;杨丽 -专利权人：山东省水利综合事业服务中心
申请日： 2022-02-24 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于信息增益的高光谱数据光谱指数提取方法，包括步骤：(1)样本数据的获取、预处理；(2)利用波段替换构建同公式不同波段组合的多个类似光谱指数形式，计算各光谱指数形式下不同类的光谱指数；(3)计算光谱指数在其类中的信息增益：先根据光谱指数在各类中取值的连续性划分节点，计算各划分节点的信息熵，根据信息熵计算信息增益，选择信息增益最大的划分点作为最优划分点，该划分点的信息增益作为光谱指数形式a的信息增益；(4)计算各光谱指数的信息增益，取最大值所对应的光谱指数为最优分类光谱指数。该方法能够有效的扩充光谱指数的形式和组合方法，能够从大量光谱指数和波段组合中快速地筛选出最优的分类指数。
一种基于信息增益光谱数据指数提取方法

[发明专利]一种基于铜元素光谱指数反演的铜元素丰度预测方法-CN202111277032.2有效
发明人：王珊珊;周可法;王金林;周曙光;陈艺超;杜茜诗慧;吴梦娟;唐超;刘盈娣 -专利权人：中国科学院新疆生态与地理研究所
申请日： 2021-10-29 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06F17/15 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于铜元素光谱指数反演的铜元素丰度预测方法，通过获取目标铜矿区的样品，并在预设的光谱指数集合中确定出最佳光谱指数；然后判断所述最佳光谱指数对应的最佳波段是否在预设区间内，若是，则通过所述最佳光谱指数建立回归模型，同时通过哈普克模型构建反演函数，并通过所述回归模型和所述反演函数进行铜元素丰度预测；若否，则通过哈普克模型构建反演函数，并通过所述反演函数进行铜元素丰度预测，其中，光谱指数集合包括反射率光谱指数、一阶导数光谱指数、第一简单比值光谱指数、第二简单比值光谱指数、第一归一化差值光谱指数和第二归一化差值光谱指数，本方案具有普适性，能够快速准确地对目标铜矿区进行铜元素丰度预测。
一种基于铜元光谱指数反演素丰度预测方法

[发明专利]一种面向对象的作物叶面积指数遥感反演方法-CN201210299570.6有效
发明人：杨贵军;赵春江;冯海宽;宋晓宇;顾晓鹤;杨小冬;徐新刚;李存军;杨浩;陈红 -专利权人：北京农业信息技术研究中心
申请日： 2012-08-21 - 公布日： 2012-12-19 - 主分类号： G01B11/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向对象的作物叶面积指数遥感反演方法，包括：获取多光谱遥感数据；利用获取的多光谱遥感数据计算作物群体生物量光谱指数NDVI、作物养分光谱指数BRI和水分敏感光谱指数NDWI；依据作物群体生物量光谱指数NDVI、作物养分光谱指数BRI和水分敏感光谱指数NDWI，利用均值漂移算法进行面向对象分割及编码；按照编码顺序依次对各对象进行像元原始光谱均值并得出与LAI敏感的光谱指数SAVI，以及纹理结构的计算；建立地面LAI观测数据、与LAI敏感的光谱指数SAVI和纹理结构计算的回归模型；利用回归模型对没有地面LAI观测数据的对象进行反演计算，获得没有地面LAI观测数据对象的LAI。
一种面向对象作物叶面积指数遥感反演方法

[发明专利]文物红色系颜料的高光谱识别模型构建方法及系统-CN202010984680.0有效
发明人：吴太夏;李德辉;李哲华;刘洋;田意伟;费晓龙 -专利权人：河海大学
申请日： 2020-09-18 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本发明公开了光谱分析技术领域的文物红色系颜料的高光谱识别模型构建方法及系统，具有识别效率高，识别准确度高，识别结果不受波谱库的准确度的影响等特点。包括：采集若干种红色系颜料的光谱数据并绘制对应的光谱曲线；获取各光谱曲线的一阶微分方程，进而确定各光谱曲线的特征波段；基于归一化指数模型和各光谱曲线的特征波段，初步构建各颜料的光谱特征指数模型，获取各颜料的光谱特征指数；计算各颜料的光谱特征指数的区分度并进行有效性评价；在有效性评价中，若某种颜料的光谱特征指数的区分度不满足设定阈值，则将其对应的光谱特征指数模型进行优化，直至该颜料的光谱特征指数的区分度满足设定阈值，完成各颜料的光谱特征指数模型的构建
文物色系颜料光谱识别模型构建方法系统

[发明专利]一种基于中分辨率成像光谱仪数据的干旱监测方法及系统-CN202211353381.2在审
发明人：陈圣波;戴睿 -专利权人：吉林大学
申请日： 2022-11-01 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于中分辨率成像光谱仪数据的干旱监测方法及系统，属于干旱监测领域。基于温度植被干旱指数理论，使用高光谱植被干旱指数代替归一化植被指数，构建高光谱植被干旱指数‑地表温度的特征空间，提出温度高光谱植被干旱指数，温度高光谱植被干旱指数利用高光谱植被干旱指数和地表温度构建更趋近于三角形的特征空间，克服了温度植被干旱指数在高植被覆盖度地区的易饱和性，提高了作物干旱监测精度。
一种基于分辨率成像光谱仪数据干旱监测方法系统

[发明专利]一种林火火烧迹地的提取方法及系统-CN201911096832.7在审
发明人：吕琪菲;韩宇韬;陈银;张至怡;陈爽;杨佳龙;党建波;阳松江 -专利权人：四川航天神坤科技有限公司
申请日： 2019-11-11 - 公布日： 2020-02-28 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：该提取方法包括：获取森林的多光谱遥感影像；根据多光谱遥感影像确定多种光谱指数特征；光谱指数特征包括归一化植被指数、阴影植被指数、过火区识别指数、归一化差异水体指数和全球环境监测指数；获取多光谱遥感影像的多种纹理信息；获取多光谱遥感影像的近红外波段数据信息；采用波段融合方式对多种光谱指数特征、多种纹理信息和近红外波段数据信息进行融合，得到融合后的多波段影像；采用二分K‑means聚类算法对融合后的多波段影像进行非监督分类本发明可以避免单一的光谱指数以及光谱相似地物对火烧迹地提取结果的影响，提高了火烧迹地识别准确率。
一种火烧迹地提取方法系统

[发明专利]一种基于时间序列影像的植被群落变化分类方法及系统-CN202310642299.X在审
发明人：梁亚权;陈志莉 -专利权人：桂林理工大学
申请日： 2023-06-01 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：该方法为：获取时间序列多光谱森林影像数据并对其进行预处理；对多个植被光谱指数进行波段计算，并结合影像进行植被群落的预分类，选取出预分类植被光谱指数；基于SVM算法对预分类植被光谱指数对应的预分类影像图进行二次分类，得到各个预分类植被光谱指数下的二次植被群落分类结果影像图；用验证影像对各个预分类植被光谱指数下的二次植被群落分类结果影像图进行验证，得到各个预分类植被光谱指数对应的分类精度；选取分类精度最高的预分类植被指数作为植被群落时间序列监测的最佳植被光谱指数
一种基于时间序列影像植被群落变化分类方法系统

[发明专利]一种监测感染松材线虫病枯死马尾松的卫星光谱指数-CN201811079465.5有效
发明人：王治中;方国飞;戴维序;张旭;张青;李培琳 -专利权人：航天信德智图(北京)科技有限公司
申请日： 2018-09-13 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本发明公开了一种监测感染松材线虫病枯死马尾松的卫星光谱指数，包括如下步骤：1)采集马尾松冠层960nm、760nm、650nm和540nm波段冠层光谱反射率；2)计算归一化光谱指数NDVI和植被状态指数α；3)计算光谱指数β，根据计算得到的β的值来获得马尾松感染松材线虫病的评价结果。本发明以光谱数据分析技术为基础，提取与马尾松松材线虫病发生动态密切相关的960nm、760nm、650nm和540nm光谱参数，根据植被状态指数和光谱指数预测马尾松感病阶段，以光谱指数变化规律与植被状态指数的变化阈值判断肉眼可识别前感病与否
一种监测感染松材线虫枯死马尾松卫星光谱指数

[发明专利]基于无人机多光谱预测棉田吐絮率的方法和装置-CN202211336845.9在审
发明人：杜明伟;王玉坤;田晓莉;李召虎;张明才;李可心;王瑶;肖辰宇 -专利权人：中国农业大学
申请日： 2022-10-28 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G01N21/84 文献下载
摘要：本申请提出了一种基于无人机多光谱预测棉田吐絮率的方法，涉及作物生长监测技术领域，其中，该方法包括：获取待监测区域，并获取待监测区域的多光谱图像；获取多光谱图像的光谱参数，根据光谱参数和待监测区域中不同时间段的吐絮率，提取每个时间段的多光谱波段曲线；根据多光谱波段曲线和归一化植被指数确定棉田吐絮率的新植被指数；根据新植被指数和已有植被指数确定最佳植被指数，根据最佳植被指数实现棉田吐絮率的监测，其中，最佳植被指数用于预测棉田吐絮率
基于无人机光谱预测棉田吐絮方法装置

[发明专利]一种基于临界氮浓度的夏玉米氮素高光谱预测方法-CN201910876269.9有效
发明人：张宝忠;韩娜娜;周青云;彭致功 -专利权人：中国水利水电科学研究院;天津农学院
申请日： 2019-09-17 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： G01N21/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于临界氮浓度的夏玉米氮素高光谱预测方法，首先建立SPAD与NNI之间的关系，然后建立SPAD与半经验的光谱指数之间的关系，最后通过中间变量SPAD将半经验的光谱指数和氮营养指数联系起来，得到光谱指数和氮营养之间的关系，作为氮营养指数高光谱诊断模型对夏玉米植株内的氮素进行预测，克服了现有的直接建立光谱指数和NNI之间的统计关系，提高了诊断模型的稳定性和植株内氮素含量预测的准确性。
一种基于临界浓度玉米氮素光谱预测方法

[发明专利]氮营养指数估算方法及装置-CN201710628132.2在审
发明人：赵犇;段爱旺;肖俊夫;刘战东;刘祖贵;秦安振;宁东峰;赵鹏利 -专利权人：中国农业科学院农田灌溉研究所
申请日： 2017-07-28 - 公布日： 2017-11-24 - 主分类号： G01N21/31 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种氮营养指数估算方法及装置。该方法包括获得夏玉米的初始数据，初始数据包括各个采样点的冠层光谱反射率、植株地上部生物量以及地上部氮浓度；根据初始数据计算出每个采样点的氮营养指数；通过多个预设拟合函数分别计算归一化光谱指数与氮营养指数之间的拟合系数，其中，预设拟合函数包括幂函数、线性函数、指数函数以及对数函数，归一化光谱指数通过一预设光谱波段范围内的任意两个波段组合得到；选取计算得到的最大的拟合系数对应的目标光谱指数和目标拟合函数；根据目标光谱指数和目标拟合函数生成目标氮营养指数估算模型本发明可以快速精确地估测夏玉米的氮营养指数。
营养指数估算方法装置

[发明专利]一种遥感和林相图相结合的林冠健康评价方法及系统-CN202211051390.6在审
发明人：覃先林;杨馨媛;黄水生;胡心雨;蒋凤;荚文 -专利权人：中国林业科学研究院资源信息研究所
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种遥感和林相图相结合的林冠健康评价方法及系统，方法包括：根据高分六号卫星宽幅影像确定待测区域的多光谱反射率影像；根据林相图和所述多光谱反射率影像得到森林区域影像；根据所述森林区域影像确定光谱指数；对所述光谱指数进行数据归一化处理和权重确定，得到各个所述光谱指数对应的权重值；根据所述权重值和所述光谱指数构建林冠健康评价指数；根据计算得到的所述林冠健康评价指数对森林区域的林冠进行评价。本发明综合卫星影像和光谱指数信息，对林冠健康情况进行定量评价，提高了评价结果的客观性，并且评价过程易操作，提高了评价过程的可靠性。
一种遥感林相相结合林冠健康评价方法系统

[发明专利]一种基于高光谱植被指数监测湿地植被冠层氮浓度的方法-CN201410111720.5有效
发明人：王莉雯;卫亚星 -专利权人：辽宁师范大学
申请日： 2014-03-25 - 公布日： 2014-06-18 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于高光谱植被指数监测湿地植被冠层氮浓度的方法，包括：湿地植被冠层光谱、叶面积指数（LAI）和氮浓度测量；Hyperion高光谱遥感影像预处理；将SAVI指数改进为SAVI₁₅₁₀指数；构建应用于湿地植被冠层氮浓度监测的高光谱植被指数NDNI/SAVI₁₅₁₀；高光谱植被指数NDNI/SAVI₁₅₁₀应用于湿地植被冠层氮浓度监测性能的评估；基于高光谱植被指数NDNI/SAVI₁₅₁₀构建湿地植被冠层氮浓度监测模型。本发明的有益之处在于：本发明提供了一种基于高光谱植被指数监测湿地植被冠层氮浓度的方法，降低了来自湿地植被复杂背景的多种散射信号对湿地植被冠层氮浓度估算精度的影响，能够以较高的精度估算湿地植被冠层氮浓度。
一种基于光谱植被指数监测湿地冠层氮浓度方法

[发明专利]一种确定果实膨大期树体叶片氮含量的方法及系统-CN202011296053.4有效
发明人：王洁;张跃强;石孝均;易时来;吕强 -专利权人：西南大学
申请日： 2020-11-18 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G01N21/31 文献下载
摘要：本发明涉及一种确定果实膨大期树体叶片氮含量的方法，包括：对叶片样本进行光谱采样，得到四组敏感波段光谱值；获取叶片样本的氮含量；根据第一组和第二组的敏感波段光谱值计算第一差值植被指数；根据第三组和第四组的敏感波段光谱值计算第二差值植被指数，根据第一差值植被指数和第二差值植被指数计算初始四波段高光谱指数；根据初始四波段高光谱指数和氮含量绘制初始回归曲线；根据初始回归曲线确定最优四波段高光谱指数；根据最优四波段高光谱指数和氮含量建立最优监测模型
一种确定果实膨大期树体叶片含量方法系统

[发明专利]基于无人机多光谱反演叶面积指数估测棉花脱叶进程方法-CN202310664798.9在审
发明人：杜明伟;王玉坤;田晓莉;李召虎;段留生;王瑶;张振旺;张明才;杜鑫;张立祯 -专利权人：中国农业大学
申请日： 2023-06-06 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06F18/27 文献下载
摘要：本发明提出一种基于无人机多光谱反演叶面积指数估测棉花脱叶进程方法，包括，获取不同时期棉花脱叶前后的叶面积指数；获取棉田多光谱影像数据；对棉花多光谱影像数据进行预处理，获得棉花冠层多光谱影像反射率数据；根据光谱影像反射率数据通过植被指数计算公式获得不同小区棉花冠层的植被指数；根据叶面积指数和植被指数进行植被指数与叶面积指数的一元线性回归建模与预测；通过对植被指数与叶面积指数的模型进行评价，获得反演叶面积指数精度最高的植被指数。
基于无人机光谱反演叶面积指数估测棉花进程方法

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