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申请/专利权人：山东锋士信息技术有限公司
摘要：本发明涉及一种基于光学和SAR数据融合的作物需水量计算方法，属于遥感数据处理和需水量预测技术领域。使用HOPC算法进行光学与SAR图像的配准；以经过配准的光学图像和SAR图像作为实验数据，基于纹理特征进行图像融合；用融合后的影像数据进行种植结构提取获得作物分类结果；采用彭曼‑蒙蒂斯公式计算作物蒸散量；利用后向散射系数与土壤含水量进行线性拟合；利用拟合的函数模型进行土壤含水量反演，转化计算土壤水分胁迫修正系数；计算修正后的基础作物系数；计算作物需水量。本发明方法可以减少单一数据源带来的误差和不确定性，提高作物需水量计算的准确性，同时在恶劣的天气条件下，也能保证作物需水量计算的连续性和稳定性。
主权项：1.一种基于光学和SAR数据融合的作物需水量计算方法，其特征是，包括步骤如下：S1.获取光学遥感影像数据和SAR影像数据，预处理，获取气象数据和土壤含水量实测数据；S2.将预处理后的光学图像作为基准图像，SAR图像作为待配准图像，使用HOPC算法进行光学与SAR图像的配准；S3.以经过配准的光学图像和SAR图像作为实验数据，基于纹理特征进行图像融合；S4.用融合后的影像数据进行种植结构提取获得作物分类结果；S5.采用彭曼-蒙蒂斯公式计算作物蒸散量；S6.对融合后的影像数据进行辐射定标后得到后向散射系数，利用后向散射系数与土壤含水量进行线性拟合得函数模型；S7.利用拟合的函数模型进行土壤含水量反演，将土壤含水量数据转化计算为土壤水分胁迫修正系数；S8.根据气象数据对标准状况下的作物系数进行修正计算得修正后的基础作物系数；S9.将得到修正的作物系数、土壤水分胁迫修正系数结合作物蒸散量计算得到作物需水量，计算公式如下： ，式中，ET为作物需水量；KS为土壤水分胁迫修正系数；KC为修正后的基础作物系数；ET0为参考作物蒸散量。
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百度查询： 山东锋士信息技术有限公司 一种基于光学和SAR数据融合的作物需水量计算方法
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