Document
拖动滑块完成拼图
个人中心

预订订单
商城订单
发布专利 发布成果 人才入驻 发布商标 发布需求

请提出您的宝贵建议,有机会获取IP积分或其他奖励

投诉建议

在线咨询

联系我们

龙图腾公众号
首页 专利交易 IP管家助手 科技果 科技人才 积分商城 国际服务 商标交易 会员权益 需求市场 关于龙图腾
 /  免费注册
到顶部 到底部
清空 搜索
当前位置 : 首页 > 专利喜报 > 河南省气象科学研究所郭其乐获国家专利权

河南省气象科学研究所郭其乐获国家专利权

买专利卖专利找龙图腾,真高效! 查专利查商标用IPTOP,全免费!专利年费监控用IP管家,真方便!

龙图腾网获悉河南省气象科学研究所申请的专利基于气象-遥感协同的小麦成熟期穗发芽霉变率预测方法及其预测模型的构建方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119399639B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202411229766.7,技术领域涉及:G06V20/13;该发明授权基于气象-遥感协同的小麦成熟期穗发芽霉变率预测方法及其预测模型的构建方法是由郭其乐;李军玲;成林;李树岩;郭鹏;彭记永;邹春辉;薛昌颖;李梦夏设计研发完成,并于2024-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

基于气象-遥感协同的小麦成熟期穗发芽霉变率预测方法及其预测模型的构建方法在说明书摘要公布了:本申请公开了一种基于气象‑遥感协同的小麦成熟期穗发芽霉变率预测方法及其预测模型的构建方法,旨在解决当前难以对小麦成熟期连阴雨胁迫下小麦穗发芽霉变率进行有效预测的技术问题。本申请综合应用气象和遥感数据,利用Pearson相关分析法筛选与小麦穗发芽霉变指数相关性较高关键因子,最后采用XGBoost回归方法构建穗发芽霉变率预测模型,实现了对小麦连阴雨期间穗发芽霉变率的精准预测。本申请技术方案填补了当前技术领域的空白,在小麦连阴雨灾害发生后用于救灾减损、灾情评估,能够有效降低灾害造成的经济损失,为农民提供风险保障,为相关部门提供科学依据和决策支持。

本发明授权基于气象-遥感协同的小麦成熟期穗发芽霉变率预测方法及其预测模型的构建方法在权利要求书中公布了:1.一种基于气象‑遥感协同的小麦成熟期穗发芽霉率预测模型的构建方法,其特征在于,包括如下步骤: 1采集待预测区域连阴雨期间的气象数据并进行预处理,所述气象数据包括逐日降雨量、日照时数、逐日平均相对湿度、平均风速;所述预处理包括将逐日降雨量和日照时数分别进行累计得到对应的连阴雨过程累计雨量Ptotal和过程累计日照时数Stotal,将逐日平均相对湿度和逐日平均风速分别进行平均得到对应的连阴雨过程平均湿度Uavg和过程平均风速Favg; 2由下式确定连阴雨气象指数C以表示连阴雨强度: C=PtotalStotal,式中:Ptotal为连阴雨过程累计雨量;Stotal为连阴雨过程累计日照时数; 3对所得预处理后的气象数据进行克里金空间插值处理,得到待预测区域的对应气象因子栅格数据; 4采集待预测区域连阴雨期间、连阴雨前5日、连阴雨结束次日及过去5年同日或相邻日的卫星光学遥感数据,并进行预处理;所述预处理包括:对连阴雨过程的每15min静止卫星的SSI进行累计以得到对应的连阴雨过程SSI;对连阴雨前的可见光‑近红外卫星遥感数据分别计算归一化植被指数,并进行最大值合成,用以表征小麦的成熟程度NDVI1;对连阴雨结束次日的可见光‑短波红外光卫星遥感数据进行植被指数计算,得到NDVI2、NDVI3、归一化差值红外指数NDII、比值指数RI、大气阻抗植被指数ARVI、结构不敏感色素指数SIPI、花青素反射指数2ARI2,用以表征小麦的健康状态;计算连阴雨结束次日与过去5年同日或相邻日可见光波段的相似性欧氏距离ED,用以表征连阴雨后遥感影像相比同期正常年的变化量; 5由下式确定连阴雨遥感指数VCRI: VVCRI=MNDVI1×ISSI×WNDII,式中:MNDVI1为连阴雨前的NDVI1;ISSI为连阴雨过程植被接受的太阳总辐射量;WNDII为连阴雨后的NDII;VCRI表示植被对连阴雨的响应程度; 6在待预测区域随机选取地块,取样并记录穗发芽、霉变茎数,脱粒后记录每穗的穗粒数、霉变粒数和发芽粒数,以获取小麦穗发芽霉变灾情样本数据; 7将利用遥感作物分类技术提取得到待预测区域的小麦种植分布栅格数据作为栅格底图; 8构建小麦穗发芽霉变指数EGMI: EEGMI=RGstem·RGear+RMstem·RMear×50,式中:RGstem为穗发芽的茎数比;RGear是穗上籽粒发芽比;RMstem为穗霉变的茎数比;RMear为穗上籽粒霉变比;50是发芽、霉变比的权重;EEGMI的取值范围0~100,表示监测的最小空间单元小麦穗发芽霉变率; 9利用所述小麦穗发芽霉变灾情样本数据计算穗发芽、霉变的茎数比和穗上籽粒发芽、霉变的比,并计算小麦穗发芽霉变指数EGMI; 10采用局部离群值因子算法对步骤9所得样本进行异常值处理; 11对步骤10所得样本进行正态性检验,当样本不符合正态分布时,对其进行正态分布转换; 12利用Pearson相关分析法筛选与穗发芽霉变指数EGMI相关性较高的气象和遥感因子; 13对筛选出的气象和遥感因子进行归一化处理; 14基于Pearson相关分析法筛选出的关键因子,利用XGBoost回归模型构建小麦穗发芽霉变率预测模型,并采用小麦灾情样本数据对该预测模型进行训练,确定其超参数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人河南省气象科学研究所,其通讯地址为:450000 河南省郑州市金水区金水路110号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。