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申请号:201610271547.4 公开号:CN105957079A 主分类号:G06T7/00(2006.01)I
申请人:淮阴师范学院 申请日:2016.04.28 公开日:2016.09.21
摘要:本发明公开一种基于Landsat OLI多光谱影像的湖泊水域信息提取方法,包括如下步骤:1)Landsat OLI多光谱数据的预处理,包括定标、几何校正、大气校正、剪裁、镶嵌;2)采用多尺度图像分割方法分割预处理的多光谱数据;3)构建2个自定义归一化差异水体指数,以及改进归一化差异水体指数MNDWI;4)为三个归一化差异水体指数分别设定阈值,提取水域信息;5)导出连续水域对象,生成水域矢量数据;6)使用水域矢量数据剪裁Landsat OLI多光谱影像,获得水域信息数据。本发明的湖泊水域信息提取方法综合利用
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申请号:202010638625.6 公开号:CN111781147A 主分类号:G01N21/17
申请人:淮阴师范学院 申请日:2020.07.06 公开日:2020.10.16
摘要:本发明提供一种基于两波段的内陆湖泊水体叶绿素a浓度遥感反演模型,该模型为:C=10m*Index+n,其中,C为反演的基于两波段的内陆湖泊水体叶绿素a浓度;其中,R1为678nm波段处内陆湖泊水体的水体遥感反射比,R2为724nm波段处内陆湖泊水体的水体遥感反射比;测量内陆湖泊水体的叶绿素a浓度CChla,对叶绿素a浓度进行如下计算:y=lg(CChla);使用Excel软件,以y和Index为变量,采用最小二乘法,确定y和Index之间的线性方程:y=m*Index+n,m和n分别为线性方程中的系数和常数项。还提供了相关反演方法。本发明的基于两波段的内陆湖泊水体叶绿素a浓度遥感反演模型能够减小计算结果误差,提高水体叶绿素a浓度的反演模型精度,设计巧妙,计算简便,易于实现,成本低,适于大规模推广应用。
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申请号:202010772337.X 公开号:CN111829965A 主分类号:G01N21/25
申请人:淮阴师范学院 申请日:2020.08.04 公开日:2020.10.27
摘要:本发明提供一种水稻地上部淀粉积累量遥感反演模型,水稻地上部淀粉积累量遥感反演模型为Python语言的极端随机树模型,并进一步提供了该极端随机树模型的模型参数。还提供了水稻地上部淀粉积累量遥感反演方法。本发明的水稻地上部淀粉积累量遥感反演模型能够快速、准确的获取水稻地上部淀粉积累量信息,克服水稻组分复杂带来的光谱叠加效应造成的水稻地上部淀粉积累量特征波段难以确定的困难,大大提高水稻地上部淀粉积累量反演模型精度,设计巧妙,计算简便,易于实现,成本低,适于去大规模推广应用。
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申请号:202010772338.4 公开号:CN111855589A 主分类号:G01N21/25
申请人:淮阴师范学院 申请日:2020.08.04 公开日:2020.10.30
摘要:本发明提供一种水稻叶片氮积累量遥感反演模型,水稻叶片氮积累量遥感反演模型为Python语言的极端随机树模型,并进一步提供了该极端随机树模型的模型参数。还提供了水稻叶片氮积累量遥感反演方法。本发明的水稻叶片氮积累量遥感反演模型能够快速、准确的获取水稻叶片氮积累量信息,克服水稻组分复杂带来的光谱叠加效应造成的水稻叶片氮积累量特征波段难以确定的困难,大大提高水稻叶片氮积累量反演模型精度,设计巧妙,计算简便,易于实现,成本低,适于去大规模推广应用。
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申请号:202010772353.9 公开号:CN111855590A 主分类号:G01N21/25
申请人:淮阴师范学院 申请日:2020.08.04 公开日:2020.10.30
摘要:本发明提供一种水稻叶片淀粉积累量遥感反演模型,水稻叶片淀粉积累量遥感反演模型为Python语言的极端随机树模型,并进一步提供了该极端随机树模型的模型参数。还提供了水稻叶片淀粉积累量遥感反演方法。本发明的水稻叶片淀粉积累量遥感反演模型能够快速、准确的获取水稻叶片淀粉积累量信息,克服水稻组分复杂带来的光谱叠加效应造成的水稻叶片淀粉积累量特征波段难以确定的困难,大大提高水稻叶片淀粉积累量反演模型精度,设计巧妙,计算简便,易于实现,成本低,适于去大规模推广应用。
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申请号:202010772357.7 公开号:CN111855600A 主分类号:G01N21/31
申请人:淮阴师范学院 申请日:2020.08.04 公开日:2020.10.30
摘要:本发明提供一种内陆湖泊水体CDOM光谱吸收系数遥感反演模型,内陆湖泊水体CDOM光谱吸收系数遥感反演模型为Python语言的极端随机树模型,并进一步提供了该极端随机树模型的模型参数。还提供了内陆湖泊水体CDOM光谱吸收系数遥感反演方法。本发明的内陆湖泊水体CDOM光谱吸收系数遥感反演模型能够减小计算结果误差,提高水体CDOM光谱吸收系数的反演模型精度,设计巧妙,计算简便,易于实现,成本低,适于大规模推广应用。
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申请号:202010772391.4 公开号:CN111855591A 主分类号:G01N21/25
申请人:淮阴师范学院 申请日:2020.08.04 公开日:2020.10.30
摘要:本发明提供一种水稻地上部碳氮比遥感反演模型,水稻地上部碳氮比遥感反演模型为Python语言的极端随机树模型,并进一步提供了该极端随机树模型的模型参数。还提供了水稻地上部碳氮比遥感反演方法。本发明的水稻地上部碳氮比遥感反演模型能够快速、准确的获取水稻地上部碳氮比信息,克服水稻组分复杂带来的光谱叠加效应造成的水稻地上部碳氮比特征波段难以确定的困难,大大提高水稻地上部碳氮比反演模型精度,设计巧妙,计算简便,易于实现,成本低,适于去大规模推广应用。
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申请号:202010772402.9 公开号:CN111855592A 主分类号:G01N21/25
申请人:淮阴师范学院 申请日:2020.08.04 公开日:2020.10.30
摘要:本发明提供一种水稻单位面积内地上部干物重遥感反演模型,水稻单位面积内地上部干物重遥感反演模型为Python语言的极端随机树模型,并进一步提供了该极端随机树模型的模型参数。还提供了水稻单位面积内地上部干物重遥感反演方法。本发明的水稻单位面积内地上部干物重遥感反演模型能够快速、准确的获取水稻单位面积内地上部干物重信息,克服水稻组分复杂带来的光谱叠加效应造成的水稻单位面积内地上部干物重特征波段难以确定的困难,大大提高水稻单位面积内地上部干物重反演模型精度,设计巧妙,计算简便,易于实现,成本低,适于大规模推广应用。
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申请号:202010773150.1 公开号:CN111855593A 主分类号:G01N21/25
申请人:淮阴师范学院 申请日:2020.08.04 公开日:2020.10.30
摘要:本发明提供一种水稻叶片淀粉含量遥感反演模型,水稻叶片淀粉含量遥感反演模型为Python语言的极端随机树模型,并进一步提供了该极端随机树模型的模型参数。还提供了水稻叶片淀粉含量遥感反演方法。本发明的水稻叶片淀粉含量遥感反演模型能够快速、准确的获取水稻叶片淀粉含量信息,克服水稻组分复杂带来的光谱叠加效应造成的水稻叶片淀粉含量特征波段难以确定的困难,大大提高水稻叶片淀粉含量反演模型精度,设计巧妙,计算简便,易于实现,成本低,适于去大规模推广应用。
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申请号:202010773162.4 公开号:CN111855601A 主分类号:G01N21/31
申请人:淮阴师范学院 申请日:2020.08.04 公开日:2020.10.30
摘要:本发明提供一种内陆湖泊水体叶绿素a浓度遥感反演模型,内陆湖泊水体叶绿素a浓度遥感反演模型为Python语言的极端随机树模型,极端随机树模型的模型参数为:'max_features':'sqrt','min_samples_split':2,'min_weight_fraction_leaf':0.0,'min_samples_leaf':1,'max_depth':None,'splitter':'random','ccp_alpha':0.0,'min_impurity_decrease':0.0,'min_impurity_split':None,'criterion':'mse','max_leaf_nodes':None。还提供了内陆湖泊水体叶绿素a浓度遥感反演方法。本发明的内陆湖泊水体叶绿素a浓度遥感反演模型能够减小计算结果误差,提高水体叶绿素a浓度的反演模型精度,设计巧妙,计算简便,易于实现,成本低,适于大规模推广应用。
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