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公开(公告)号：CN119422506A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411655991.7
申请日：2024-11-19
Applicant: 中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司 , 北京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种高寒区土石边坡的植被修复方法，解决了现有技术施工工艺复杂，植被存活率低的技术问题。包括：制备粘合剂并将粘合剂使用喷泥浆机均匀的喷附在需要防护的土石边坡上；在喷附完边坡‑聚乳酸三维网粘合剂的土石边坡上；铺设土壤养分层；将披碱草、唐松草、委陵菜、附地菜、紫花针茅和箭叶橐吾的种子混合，将处理后的混合种子、土壤和水按比例充分搅拌混合形成草种泥浆，将草种泥浆均匀喷附在土壤养分层上；待种子萌发后，钻取膨胀螺栓孔道，将化学螺栓放入膨胀螺栓的孔道内，并使用膨胀螺丝钻入固定。本发明在提高植被存活率、增强边坡稳定性、简化施工工艺与降低成本以及提升生物多样性等方面均表现出显著的效果。
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Patent Agency Ranking
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：CN119374951A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411480446.9
申请日：2024-10-23
Applicant: 中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司 , 北京林业大学
IPC: G01N1/08
Abstract: 本发明公开一种适用于土壤取样的杠杆齿轮钻取设备，包括钻取设备本体，钻取设备本体包括钻头、支架和动力转换机构，所述动力转换机构包括从动螺杆，所述从动螺杆上套设有固定在支架上的限位筒，以及旋接有伞齿轮，且伞齿轮与支架可转动连接，限位筒与从动螺杆之间通过相互配合的滑块和滑槽连接，所述从动螺杆的底端可转动的设有用于装配所述钻头的连接螺杆，所述连接螺杆上旋接有固定在支架上的转换筒，钻取设备本体还包括用于带动所述伞齿轮转动的杠杆驱动机构。通过动力转换机构与杠杆驱动机构的相互配合，利用杠杆的原理驱动钻头在水平方向转动，以及在竖直方向移动，进而实现对一定深度的原状土采样，整个采样过程省力。
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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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公开(公告)号：CN119354587A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411479784.0
申请日：2024-10-23
Applicant: 中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司 , 北京林业大学
IPC: G01N1/08
Abstract: 本发明公开一种固定垂直的手摇式树芯取样装置，包括钻取机构和可拆卸的装配在树杆上固定装置，钻取机构包括固定在钻取机构上的支架，支架上固定有套筒，且当固定装置装配在树杆上后，套筒与树杆相互垂直，套筒内旋接有蜗杆，固定装置和支架上均开设有避让孔，且两个避让孔和套筒的中轴线均位于同一直线上，避让孔的口径大于蜗杆的杆径，套筒上固定有装配架，装配架上可转动的装配有与蜗杆相互啮合的涡轮，且套筒上开设有供涡轮和蜗杆啮合的避让口，涡轮上设有转动手柄，蜗杆靠近树杆的一端可拆卸的装配有取样钻头，取样钻头内部具有取样腔，取样端具有取样锯齿，本发明可加速对树芯的取样过程，进而保证样品完整性。
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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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