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申请/专利权人：宁波大学
申请日：2023-11-16
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN117690017B
主分类号：G06V20/10
分类号：G06V20/10;G06V20/13;G06V10/28;G06V10/58;G06V10/62;G06V10/80
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.28#授权;2024.03.29#实质审查的生效;2024.03.12#公开
摘要：本发明涉及一种顾及物候时序特征的单、双季水稻提取方法，首先对归一化植被指数时间序列数据进行重建，再构建基于物候时序特征的单、双季水稻指数来增大单、双季稻与其他地物的差异，根据样本的指数统计结果确定阈值精确提取单、双季水稻。本发明的有益效果是：本发明可以快速获得目标年份，大尺度的单、双季水稻分布数据集，且流程容易实现，有助于掌握单、双季水稻的种植时空动态，为农业决策提供数据支持和参考。
主权项：1.一种顾及物候时序特征的单、双季水稻提取方法，其特征在于，包括：步骤1、筛选目标区域在目标年份的遥感影像，并对所述遥感影像进行预处理；步骤2、计算所述遥感影像对应的归一化植被指数NDVI图像，构建NDVI原始时间序列；步骤3、利用谐波模型对每个像素的NDVI时间序列进行重建，得到重建后的时间序列数据，分别用以表征该像素的物候时序特征；步骤4、构建基于物候时序特征的单季水稻拟合系数组合NDSRI与双季水稻拟合系数组合NDDRI并计算目标年份的NDSRI图像与NDDRI图像；步骤4中，NDSRI和NDDRI的计算公式分别为：NDSRI＝c3+d2-c2-d3c3+d2+c2+d3+0.3NDDRI＝c4+d3-c3-d4c4+d3+c3+d4+0.3其中，c2、c3、c4、和d2、d3、d4为NDVI时间序列模型的谐波分量；步骤5、确定单季稻和双季稻的阈值，并根据样本的NDSRI统计结果提取单季水稻范围，以及根据样本的NDDRI统计结果提取双季水稻范围步骤5中，单季水稻提取需满足的表达式为：NDSRIm，n≥THNDSRI其中，NDSRIm，n为位置m，n的NDSRI值，THNDSRI为NDSRI阈值；双季水稻提取需满足的表达式为：NDDRIm，n≥THNDDRI其中，NDDRIm，n为位置m，n的NDDRI值，THNDDRI为NDDRI阈值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 宁波大学 一种顾及物候时序特征的单、双季水稻提取方法
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