一种基于HMM的农作物物候动态估计方法

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专利权人:

苏州奥诺遥感科技有限公司

发明人:

沈永林

申请号：

CN201510510758.4

公开号：

CN105023011A

申请日:

2015.08.19

申请国别(地区):

中国

年份:

2015

代理人:

孙仿卫

摘要：

本发明涉及一种基于HMM的农作物物候动态估计方法，包括：建立HMM混合模型，获得包括：初始概率、局部状态转移矩阵、观测概率矩阵；向HMM混合模型输入农作物的多源特征，多源特征包括：NDVI均值、分维值、有效积温；通过HMM混合模型计算出农作物各发育阶段的百分比。本发明采用的分维值为遥感影像的纹理特征，可用于指示农作物生育过程的变化，可直接采用提取的多远特征作为数据输入，无须额外的过滤或平滑处理，农作物发育阶段百分比的精度在±12.91%至±16.14%之间，而遥感光谱逐像元方法最优的为±24.6%，所获得的结果较好，可实现玉米作物物候信息的动态估计。

来源网站：

中国工程科技知识中心

来源网址：

http://www.ckcest.cn/home/