WO2018028191A8 - 一种基于波段比模型和太阳高度角的tavi计算方法 - Google Patents

一种基于波段比模型和太阳高度角的tavi计算方法 Download PDF

Info

Publication number
WO2018028191A8
WO2018028191A8 PCT/CN2017/076022 CN2017076022W WO2018028191A8 WO 2018028191 A8 WO2018028191 A8 WO 2018028191A8 CN 2017076022 W CN2017076022 W CN 2017076022W WO 2018028191 A8 WO2018028191 A8 WO 2018028191A8
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
tavi
elevation angle
waveband
solar elevation
calculation method
Prior art date
Application number
PCT/CN2017/076022
Other languages
English (en)
French (fr)
Other versions
WO2018028191A1 (zh
Inventor
江洪
汪小钦
陈崇成
Original Assignee
福州大学
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Priority claimed from CN201610648417.8A external-priority patent/CN106324614B/zh
Priority claimed from CN201611127461.0A external-priority patent/CN106600586B/zh
Application filed by 福州大学 filed Critical 福州大学
Priority to US15/740,011 priority Critical patent/US10527542B2/en
Publication of WO2018028191A1 publication Critical patent/WO2018028191A1/zh
Publication of WO2018028191A8 publication Critical patent/WO2018028191A8/zh

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
    • G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
    • G01N21/3563—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light for analysing solids; Preparation of samples therefor
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
    • G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
    • G01N21/359—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light using near infrared light
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/10—Terrestrial scenes
    • G06V20/188—Vegetation
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N2021/1793—Remote sensing
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N2021/1793—Remote sensing
    • G01N2021/1797—Remote sensing in landscape, e.g. crops

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
  • Geophysics And Detection Of Objects (AREA)

Abstract

一种基于波段比模型和太阳高度角的TAVI计算方法，包括以下步骤：影像预处理得到遥感影像表观反射率数据，分析影像质量与数值分布，计算阴影植被指数SVI，构建TAVI组合算法：TAVI=Bir/Br+f(Δ)⋅1/Br，用太阳高度角计算调节因子f(Δ)，最后得到抗地形影响的TAVI植被信息；TAVI由RVI和SVI两个波段比子模型构成，分母都为遥感影像红光波段数据，调节因子f(Δ)以太阳高度角作为计算参数，并引入传感器因子，具有较强的物理意义；该TAVI计算方法无需DEM数据和遥感影像分类，同时不依赖于地面调查数据，并确保TAVI能有效消除地形影响对植被信息的干扰，避免了由于遥感影像与DEM数据配准精度差异导致的地物植被信息反演精度下降的问题。
PCT/CN2017/076022 2016-08-10 2017-03-09 一种基于波段比模型和太阳高度角的tavi计算方法 WO2018028191A1 (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US15/740,011 US10527542B2 (en) 2016-08-10 2017-03-19 Method of calculating TAVI based on a band ratio model and solar altitude angle

Applications Claiming Priority (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610648417.8 2016-08-10
CN201610648417.8A CN106324614B (zh) 2016-08-10 2016-08-10 一种新的tavi组合算法
CN201611127461.0A CN106600586B (zh) 2016-12-09 2016-12-09 一种基于太阳高度角的tavi调节因子算法
CN201611127461.0 2016-12-09

Publications (2)

Publication Number Publication Date
WO2018028191A1 WO2018028191A1 (zh) 2018-02-15
WO2018028191A8 true WO2018028191A8 (zh) 2023-03-30

Family

ID=61162611

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/CN2017/076022 WO2018028191A1 (zh) 2016-08-10 2017-03-09 一种基于波段比模型和太阳高度角的tavi计算方法

Country Status (2)

Country Link
US (1) US10527542B2 (zh)
WO (1) WO2018028191A1 (zh)

Families Citing this family (39)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018180686A1 (ja) * 2017-03-31 2018-10-04 日本電気株式会社 植生影響算出装置、植生影響算出システム及び植生影響算出プログラムを格納した記憶媒体
CN109345611A (zh) * 2018-10-31 2019-02-15 龙源（北京）风电工程设计咨询有限公司 一种基于遥感影像的地表粗糙度图的制图方法
CN109635765B (zh) * 2018-12-19 2023-08-29 海南空天信息研究院 一种浅海珊瑚礁遥感信息自动提取方法
CN109740220B (zh) * 2018-12-25 2023-08-18 核工业北京地质研究院 一种山区邻近地表反射辐射的计算方法
CN109948175B (zh) * 2019-01-14 2020-11-03 广州地理研究所 基于气象数据的卫星遥感反照率缺失值反演方法
CN109886962B (zh) * 2019-03-27 2022-08-09 南京林业大学 基于lai和多角度数据的植被覆盖与管理措施因子的遥感反演方法
WO2020214793A1 (en) * 2019-04-16 2020-10-22 Precision Silver, LLC Systems and methods for rating vegetation health and biomass from remotely sensed morphological and radiometric data
CN110347499B (zh) * 2019-06-13 2021-04-16 武汉大学 一种遥感影像瓦片生成及实时部署的方法
CN110502994B (zh) * 2019-07-19 2022-10-04 河南大学 一种基于OpenACC的归一化植被指数并行提取方法
CN112446256A (zh) * 2019-09-02 2021-03-05 中国林业科学研究院资源信息研究所 一种基于深度isa数据融合的植被类型识别方法
CN112924401B (zh) * 2019-12-06 2022-09-16 中国科学院光电研究院 一种植被冠层叶绿素含量半经验反演方法
CN110929423B (zh) * 2019-12-17 2023-04-14 山东科技大学 一种综合干旱模型的土壤含水量反演方法
CN111222453B (zh) * 2020-01-03 2022-06-14 武汉大学 基于密集连接和几何结构约束的遥感影像变化检测方法
CN111157524B (zh) * 2020-01-09 2022-09-27 北京观澜智图科技有限公司 基于高分影像的道路材质识别方法及装置和电子设备
CN111650129B (zh) * 2020-03-05 2022-07-01 广东省科学院广州地理研究所 一种荔枝叶片钙含量预测方法及预测装置
CN111354054B (zh) * 2020-03-13 2023-03-31 中山大学 一种极地可见光遥感自适应制图方法
CN111612685B (zh) * 2020-04-07 2023-05-16 河南大学 面向遥感影像的gpu动态自适应加速方法
CN111487200A (zh) * 2020-04-27 2020-08-04 中国科学院空天信息创新研究院 一种植被指数产品的计算方法及装置
CN111598961B (zh) * 2020-05-22 2022-02-01 中国科学院西北生态环境资源研究院 地物信息提取方法、装置、电子设备及存储介质
CN111666918B (zh) * 2020-06-22 2023-08-15 大连海洋大学 一种基于多因素的海岸线变化识别方法
CN111833446B (zh) * 2020-06-24 2024-06-25 浙江省测绘科学技术研究院 一种基于特征线提取的架空地物快速纠正方法
CN111931648B (zh) * 2020-08-10 2023-08-01 成都思晗科技股份有限公司 一种基于Himawari8波段数据的山火实时监测方法
CN112364691B (zh) * 2020-10-10 2024-02-09 广东省科学院生态环境与土壤研究所 一种烟草病虫害识别方法
CN112666120B (zh) * 2020-12-17 2024-04-05 淮阴师范学院 基于近红外光谱的植被与非植被识别指数构建方法
CN112666121B (zh) * 2020-12-17 2024-04-05 淮阴师范学院 基于红外光谱的植被与非植被识别方法
CN112835115B (zh) * 2021-01-07 2022-04-19 中铁工程设计咨询集团有限公司 一种活动断裂解译方法及装置
CN112964643B (zh) * 2021-02-03 2022-04-19 福州大学 一种遥感影像可见光波段地形落影校正方法
CN113125351B (zh) * 2021-03-25 2022-11-29 国家卫星气象中心(国家空间天气监测预警中心) 一种多时次遥感影像优化合成方法及系统
CN113672847B (zh) * 2021-08-18 2023-01-31 滁州学院 一种基于卫星遥感数据的积雪多角度二向反射率反演方法
CN113837078B (zh) * 2021-09-24 2024-02-02 大连海洋大学 水体卤虫分布的确定方法
CN113870147B (zh) * 2021-10-19 2024-07-12 北京航空航天大学 一种考虑阴影区域的遥感图像brdf校正方法
CN113989664A (zh) * 2021-10-21 2022-01-28 中铁第四勘察设计院集团有限公司 一种遥感影像的分类方法、装置、设备和存储介质
CN113960625B (zh) * 2021-10-22 2024-06-11 自然资源部第二海洋研究所 一种基于星载单光子激光主被动遥感融合的水深反演方法
CN114398812B (zh) * 2021-12-31 2024-06-21 华中科技大学 滤除分布式地下建筑背景热流通量的反演探测方法及装置
CN114841231B (zh) * 2022-03-21 2024-04-09 赛思倍斯(绍兴)智能科技有限公司 一种农作物遥感分类方法及系统
CN115824972B (zh) * 2022-11-29 2023-07-25 中国科学院空天信息创新研究院 一种内陆水体半解析透明度反演方法和系统
CN116701819B (zh) * 2023-06-13 2024-06-14 昆明理工大学 一种植被总初级生产力的遥感反演方法
CN116935222B (zh) * 2023-07-25 2024-02-13 珠江水利委员会珠江水利科学研究院 一种遥感影像蓝波段模拟方法、系统及可读存储介质
CN117935082B (zh) * 2024-03-22 2024-07-09 青岛星科瑞升信息科技有限公司 基于机器学习的夜间图像处理方法及系统

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5764819A (en) * 1991-10-18 1998-06-09 Dekalb Genetics Corporation Methods for classifying plants for evaluation and breeding programs by use of remote sensing and image analysis technology
US7068816B1 (en) * 2002-01-15 2006-06-27 Digitalglobe, Inc. Method for using remotely sensed data to provide agricultural information
WO2009149394A1 (en) * 2008-06-06 2009-12-10 Monsanto Technology Llc Generating agricultural information products using remote sensing
CN101561502B (zh) * 2009-05-07 2011-08-24 福州大学 地形校正植被指数的构造方法
CN101825702B (zh) * 2010-05-24 2012-11-21 福州大学 地形调节植被指数的地形调节优化方法
WO2015130365A2 (en) * 2013-12-04 2015-09-03 Urthecast Corp. Systems and methods for earth observation
CN104142142B (zh) * 2014-07-01 2016-08-24 北京师范大学 全球植被覆盖度估算方法
CN105487066B (zh) * 2015-11-20 2018-02-09 福州大学 一种新型tavi地形调节因子优化算法
CN106324614B (zh) * 2016-08-10 2018-08-17 福州大学 一种新的tavi组合算法

Also Published As

Publication number Publication date
WO2018028191A1 (zh) 2018-02-15
US10527542B2 (en) 2020-01-07
US20180356339A1 (en) 2018-12-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2018028191A8 (zh) 一种基于波段比模型和太阳高度角的tavi计算方法
CN105046746B (zh) 一种数字散斑人体三维快速扫描方法
Kiselev et al. Sensor independent adjacency correction algorithm for coastal and inland water systems
CN105354534A (zh) 一种基于多源同期高分辨率遥感数据的树种分类方法
Wu et al. Passive measurement method of tree diameter at breast height using a smartphone
CN105608293A (zh) 融合光谱与纹理特征的森林地上生物量反演方法及系统
CN104181612A (zh) 一种红外与激光联合的地基测云方法
CN104616325A (zh) 一种快速高精度的大型表面光条中心提取方法
CN105184801A (zh) 一种基于多层次策略的光学与sar影像高精度配准方法
Melin et al. Assessing the performance of aerial image point cloud and spectral metrics in predicting boreal forest canopy cover
CN103761536A (zh) 基于无监督最优美丽特征和深度评价模型的人脸美化方法
CN104463164A (zh) 一种基于伞骨法与冠高比的树木冠层结构信息提取方法
NZ630948A (en) Systems and methods for multi-flux color matching
CN102707336A (zh) 一种利用A-Train系列卫星数据协同反演云相态和云参量的新方法
CN102927921A (zh) 基于光学相似三角形法的立木胸径测量方法
CN103247074A (zh) 一种结合深度信息与人脸分析技术的3d照相方法
CN106324614B (zh) 一种新的tavi组合算法
CN108009392A (zh) 一种浓密植被地表的遥感反射率模型构建及标定应用方法
Wenxia et al. Normalization of NDVI from different sensor system using MODIS products as reference
CN112668534A (zh) 基于数字正射影像和数字表面模型反演林区植被高度的方法
CN109086661B (zh) 一种农作物相对辐射归一化方法及装置
Chen et al. Measurement of displacement and top beam attitude angle of advanced hydraulic support based on visual detection
CN110580468B (zh) 一种基于影像匹配点云的单木结构参数提取的方法
Deng et al. A method for forest vegetation height modeling based on aerial digital orthophoto map and digital surface model
Mizoguchi et al. Individual tree species classification based on terrestrial laser scanning using curvature estimation and convolutional neural network

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 17838326

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 17838326

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1