本發(fā)明屬于農(nóng)業(yè)災害監(jiān)測領域，具體涉及一種基于高分一號衛(wèi)星數(shù)據(jù)識別倒伏玉米的方法，包括如下步驟：步驟一，獲取目標區(qū)域內(nèi)的野外標志點以及玉米倒伏前后遙感影像；步驟二，提取玉米種植空間分布圖；步驟三，獲得倒伏和非倒伏玉米的光譜曲線；步驟四，構(gòu)建倒伏玉米識別指數(shù)并得出區(qū)分倒伏和非倒伏玉米的合理閾值；步驟五，通過與所述合理閾值比較，識別出目標區(qū)域內(nèi)的所有倒伏區(qū)域和非倒伏區(qū)域；步驟六，通過掩膜處理得到倒伏玉米的空間分布范圍和面積。本發(fā)明能夠精確區(qū)分倒伏和非倒伏玉米區(qū)域，可避免時間差異對倒伏玉米光譜特征的影響。同時，深化國產(chǎn)衛(wèi)星數(shù)據(jù)的農(nóng)業(yè)監(jiān)測應用，且計算簡單、識別快速，具有進一步推廣應用的優(yōu)勢。 

2.一種界址線位置信息采集方法及設備 

　　本發(fā)明公開一種基于移動設備的界址線位置信息采集方法及其設備。包括步驟：在移動設備中存儲并加載宗地信息，宗地信息包括用于存儲界址線位置信息的位置字段；選擇待采集的目標宗地；選擇一條或多條界址線，作為待采集界址線位置信息的目標界址線；在移動設備中畫一個點或者畫一條方向線；根據(jù)所畫點或所畫方向線更新目標界址線的界址線位置信息；根據(jù)所述更新的界址線位置信息，更新毗鄰宗地共線界址線的位置信息。該方法改善了界址線位置信息采集和記錄的方式，提高了界址線位置信息采集和記錄的效率和準確性。 

3.為矢量要素建立空間索引文件的方法和裝置 

　　本發(fā)明提供一種為矢量要素建立空間索引文件的方法和裝置，為矢量要素建立空間索引文件的方法包括：根據(jù)待存儲的矢量要素建立空間索引文件；根據(jù)矢量要素的數(shù)據(jù)范圍建立空間網(wǎng)格，其中，空間網(wǎng)格包括多個子網(wǎng)格；根據(jù)子網(wǎng)格建立要素偏移屬性表，要素偏移屬性表包括用以表征矢量要素在空間索引文件中的位置要素偏移量；將空間索引文件、空間網(wǎng)格和要素偏移屬性表進行打包存儲。通過這種存儲方法將矢量要素進行存儲，后續(xù)對矢量要素進行提取時，只需根據(jù)要素偏移屬性表中的偏移量查找空間索引文件，并通過空間索引文件對所需要的矢量要素進行提取即可，本發(fā)明提供的為矢量要素建立空間索引文件的方法為后續(xù)對矢量要素的快速查詢奠定了基礎。 

4.高速讀寫Shapfile中的矢量要素的方法和裝置 

　　本發(fā)明提供一種高速讀寫Shapfile中的矢量要素的方法和裝置，包括：建立數(shù)據(jù)緩沖區(qū)，數(shù)據(jù)緩沖區(qū)中包括：用以存儲矢量要素的多個存儲空間，及用以指示存儲空間地址的指針；將待讀取的Shapfile中的矢量要素依次寫入存儲空間中；指針始終指向首個未存儲矢量要素的存儲空間；根據(jù)數(shù)據(jù)緩沖區(qū)讀取矢量要素；根據(jù)矢量要素建立空間索引文件；根據(jù)矢量要素的數(shù)據(jù)范圍建立空間網(wǎng)格，其中，空間網(wǎng)格包括多個子網(wǎng)格；根據(jù)子網(wǎng)格建立要素偏移屬性表，要素偏移屬性表包括用以表征矢量要素在空間索引文件中的位置的要素偏移量；將空間索引文件、空間網(wǎng)格和要素偏移屬性表進行打包存儲。通過這種方法讀取Shapfile中的矢量要素時，效率更高，且占用內(nèi)存較低。 

5.矢量要素與行政區(qū)域全覆蓋檢查的方法和裝置 

　　本發(fā)明提供一種矢量要素與行政區(qū)域全覆蓋檢查的方法和裝置，其中，該方法包括：獲取待檢查矢量要素文件和預設矢量要素參考文件；根據(jù)待檢查矢量要素文件建立第一空間索引文件；根據(jù)待檢查矢量要素文件中的數(shù)據(jù)范圍建立第一空間網(wǎng)格，其中，第一空間網(wǎng)格包括多個第一子網(wǎng)格；根據(jù)第一子網(wǎng)格建立第一要素偏移屬性表，第一要素偏移屬性表包括用以表征矢量要素在第一空間索引文件中的位置的要素偏移量；根據(jù)要素偏移量和第一空間索引文件查詢第一矢量要素點；根據(jù)預設矢量要素參考文件查詢與第一矢量要素點相對應的第二矢量要素點；判斷第一矢量要素點與第二矢量要素點是否為同一要素點，得到查詢結(jié)果。 

6.基于任務模型的數(shù)據(jù)成果信息質(zhì)量智能檢測方法和系統(tǒng) 

　　本發(fā)明提供一種基于任務模型的數(shù)據(jù)成果信息質(zhì)量智能檢測方法和系統(tǒng)，該方法先將數(shù)據(jù)成果多維度質(zhì)量檢測因子所對應的若干檢測任務信息基于質(zhì)檢算法進行檢測任務計算建模，從而建立任務模型；采集待檢測的數(shù)據(jù)成果并選擇所需要的檢測任務以形成任務組，將任務組輸入至任務模型，通過任務模型來執(zhí)行任務組中全部的檢測任務，進而得到檢測任務計算結(jié)果；將檢測任務計算結(jié)果進行數(shù)據(jù)分析處理，并輸出數(shù)據(jù)成果信息質(zhì)量檢測報告以實現(xiàn)智能檢測。該方法可處理大量數(shù)據(jù)，將選擇的檢測任務直接輸入至任務模型進行自動檢測，從而節(jié)省了時間成本和人工成本，整體提高了數(shù)據(jù)成果信息檢測的效率以及準確性和全面性。 

7.農(nóng)村集體經(jīng)濟組織評價模型 

　　通過全國農(nóng)村集體資產(chǎn)監(jiān)督管理平臺中有關組織信息、成員信息、資產(chǎn)財務信息、經(jīng)營收入等數(shù)據(jù)，通過一定的權(quán)重計算，得出其評價得分，構(gòu)建組織評價模型體系，獲得組織等級評價結(jié)果，從而打通政府和市場主體的數(shù)據(jù)聯(lián)系，幫助農(nóng)村集體經(jīng)濟組織獲得金融支持。 

8.農(nóng)戶信貸模型 

　　通過細化農(nóng)戶基本信息、土地權(quán)益信息、身份認定信息、農(nóng)機專家指數(shù)、生產(chǎn)保障能力、地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展?jié)摿Φ榷囝愔笜?，?/font>“專家知識+機器學習雙重建模法”，并結(jié)合金融機構(gòu)相關數(shù)據(jù)構(gòu)建農(nóng)戶信貸準入、評級和額度模型，對農(nóng)戶貸款申請進行初步準入、信用分級和額度測算。