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公开(公告)号：CN119784260A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510281768.9
申请日：2025-03-11
Applicant: 北京林业大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/02
Abstract: 本发明涉及人工林定向改造的技术领域，具体为一种低质杨树人工林分级定向改造方法，包括，在人工林区域中的不同位置部署多个传感器构建传感器网络进行数据收集，并利用融合算法对传感器收集的数据进行数据处理；构建人工林退化等级划分模型，从融合后的数据中分别提取指标数据以及亚指标数据，并在约束层中构建约束函数进行约束，并构建最佳权重系数下的稳定性指标函数以及退化指标函数，在目标层中通过设置未退化指数阈值实现人工林退化的等级划分；构建综合改造目标函数，并根据划分的人工林退化等级进行定向改造，通过调整不同等级下的调整系数，进而实现不同等级下不同程度的定向改造。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118823589B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411300154.2
申请日：2024-09-18
Applicant: 北京林业大学
Inventor： 贾国栋 , 孟君 , 朱长轩 , 王堃莹 , 傅楷翔 , 蒋涛 , 丁兵兵 , 严涵 , 武昱鑫 , 李雪涵 , 李昌霖 , 张潇 , 张玉珊 , 刘子奇 , 刘子赫 , 冯岩开 , 王玉石 , 王欲坤 , 王丽芳 , 王旭
Abstract: 本发明涉及图像数据处理的技术领域，具体为一种人工林健康程度的监测方法，其中监测方法包括，利用无人机遥感技术收集人工林图像数据，并将收集的图像数据构建为多光谱图像数据进行人工林健康程度分类；基于深度学习算法构建人工林健康监测模型，同时输入多光谱图像数据训练集对人工林健康监测模型进行训练；利用目标检测算法对人工林健康监测模型进行优化，并根据优化之后的人工林健康监测模型的输出结果进行健康程度评定；本发明通过利用图神经网络和目标检测算法相结合的方式，能够更准确地对人工林的健康程度进行监测和分类；利用图神经网络的节点分类方法，能够有效减少模型训练的时间和计算资源消耗，同时确保模型的高效性和准确性。
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公开(公告)号：CN112730781A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011545154.0
申请日：2020-12-24
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明提供一种原位持续测定森林生态系统稳定水同位素值的系统，包括：氮气源、探头和气态水同位素分析仪，所述氮气源通过直流线和稀释线与探头连接，所述探头插入被测对象中，所述探头通过采样线与气态水同位素分析仪连接，所述气态水同位素分析仪与真空泵连接，本发明通过设置氮气源、探头和气态水同位素分析仪，整套系统相对较容易移动，不依赖于实验室环境，可以在有供电和一定保护的前提下在野外持续工作，实现原位持续测定森林生态系统稳定水同位素值。
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公开(公告)号：CN112729975A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011545151.7
申请日：2020-12-24
Applicant: 北京林业大学
IPC: G01N1/22
Abstract: 本发明提供一种原位持续获取森林生态系统气态水分样品的装置，包括管体及设置在管体一端的探头，所述管体内设有与探头内部连通的混合腔，所述管体内设有用于进气的直流管、用于稀释气态水分的稀释管和用于抽气的样本管，所述直流管和稀释管均与可控制流量的氮气供气装置连接，所述样本管与真空泵连接，所述探头上均匀布满透气孔，本发明通过设置管体和探头，水分子通过探头上设置的透气孔进入探头的内部，通过直流管将干式氮气不断传输至探头末梢，水分子在混合腔中由稀释管稀释后，经由样本管输出并收集；通过不断地吹气‑混合‑抽气，循环往复，从而实现持续、高频的原位采集，且成本低廉，操作简单。
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公开(公告)号：CN118823589A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411300154.2
申请日：2024-09-18
Applicant: 北京林业大学
Inventor： 贾国栋 , 孟君 , 朱长轩 , 王堃莹 , 傅楷翔 , 蒋涛 , 丁兵兵 , 严涵 , 武昱鑫 , 李雪涵 , 李昌霖 , 张潇 , 张玉珊 , 刘子奇 , 刘子赫 , 冯岩开 , 王玉石 , 王欲坤 , 王丽芳 , 王旭
Abstract: 本发明涉及图像数据处理的技术领域，具体为一种人工林健康程度的监测方法，其中监测方法包括，利用无人机遥感技术收集人工林图像数据，并将收集的图像数据构建为多光谱图像数据进行人工林健康程度分类；基于深度学习算法构建人工林健康监测模型，同时输入多光谱图像数据训练集对人工林健康监测模型进行训练；利用目标检测算法对人工林健康监测模型进行优化，并根据优化之后的人工林健康监测模型的输出结果进行健康程度评定；本发明通过利用图神经网络和目标检测算法相结合的方式，能够更准确地对人工林的健康程度进行监测和分类；利用图神经网络的节点分类方法，能够有效减少模型训练的时间和计算资源消耗，同时确保模型的高效性和准确性。
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公开(公告)号：CN112729975B
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202011545151.7
申请日：2020-12-24
Applicant: 北京林业大学
IPC: G01N1/22
Abstract: 本发明提供一种原位持续获取森林生态系统气态水分样品的装置，包括管体及设置在管体一端的探头，所述管体内设有与探头内部连通的混合腔，所述管体内设有用于进气的直流管、用于稀释气态水分的稀释管和用于抽气的样本管，所述直流管和稀释管均与可控制流量的氮气供气装置连接，所述样本管与真空泵连接，所述探头上均匀布满透气孔，本发明通过设置管体和探头，水分子通过探头上设置的透气孔进入探头的内部，通过直流管将干式氮气不断传输至探头末梢，水分子在混合腔中由稀释管稀释后，经由样本管输出并收集；通过不断地吹气‑混合‑抽气，循环往复，从而实现持续、高频的原位采集，且成本低廉，操作简单。
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