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申请/专利权人：福州大学
摘要：本发明提供基于多维数据时空演化树模型的冬小麦播种进度及季中作物高精度识别方法，充分融合核归一化植被指数、修正归一化差异裸地指数以及雷达时序影像等多维数据，通过设计多维数据时空演化树模型，自动有效获取冬季作物播种进度，并实现冬小麦季中作物高精度智能识别算法。本发明通过挖掘冬小麦物候期时空推演梯度和多源影像特征的时空关联关系，具有跨区域、跨年份大尺度自动迁移推广应用能力，能在收获前3‑4个月获得研究区高精度冬小麦分布图。本发明具有方法鲁棒性强、高精度、高时效等优点，能为耕地非粮化精准管控、农业保险等提供及时准确农情时空大数据支撑。
主权项：1.基于多维数据时空演化树模型的冬小麦播种进度及季中作物高精度识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S01：建立光学和雷达多源遥感时序数据集；步骤S02：构建基于裸土-植被峰谷时序关联耦合的作物播种期估算模型；步骤S03：创建基于作物播种期索引的多维数据时空演化树物候模型；步骤S04：设计裸土-植被时序协同变异性指标；步骤S05：设计基于多维雷达数据时序异质性的作物株型响应指标；步骤S06：建立多维作物指标演变理论趋势面模型；步骤S07：构建基于时空演化树的作物指标理论时空分布模型；步骤S08：构建冬小麦季中高精度智能识别算法；步骤S09：在冬小麦拔节期前实现季中作物高精度制图；步骤S10：获得研究区高精度冬小麦季中识别分布图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 福州大学 基于多维数据时空演化树模型的冬小麦播种进度及季中作物高精度识别方法
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