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摘 要:本发明公开了基于连续小波分析的光谱指数模型估算植被叶片叶绿素含量的方法,基于PROSPECT模型的叶片生化组分与叶片光谱反射率关系建立;叶绿素敏感波谱范围确定;基于连续小波分解的尺度和波段位置;基于PROSECT模型确定新光谱指数参数。本发明的有益效果是在精度上有较大提高,而且新光谱指数更加稳定,普适性更高。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201911026653.6 | 专利名称: | 基于连续小波分析的光谱指数模型估算植被叶片叶绿素含量的方法 |
申请日: | 2019-10-26 | 申请/专利权人 | 山东科技大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 山东省青岛市前湾港路579号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G01N21/31搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2022-10-11 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN110702628B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
2022/10/11 | 授权 | |
2020/07/07 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G01N 21/31 专利申请号: 201911026653.6 申请日: 2019.10.26 |
2020/01/17 | 公开 |