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公开(公告)号：CN117664878A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202410134202.9
申请日：2024-01-31
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种作物亩穗数测量系统及方法，涉及农业信息技术领域，该系统包括：多光谱图像传感器、测距传感器、角度传感器以及控制器；控制器用于在满足测量条件的情况下，控制多光谱图像传感器获取待测区域中待测作物的多光谱影像作为目标影像，控制角度传感器获取多光谱图像传感器在获取目标影像时的拍摄角度，以及控制测距传感器获取多光谱图像传感器在获取目标影像时与待测作物之间的距离，控制器还用于在接收到目标影像、拍摄角度以及距离的情况下，基于目标影像、拍摄角度以及距离，计算得到待测区域中待测作物的亩穗数。本发明提供的作物亩穗数测量系统及方法，能更准确、更高效、更便捷且更低成本地测量作物亩穗数。
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公开(公告)号：CN116297243B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202310194616.6
申请日：2023-02-28
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G01N21/25
Abstract: 本发明提供一种烤烟氮肥追施量估计方法、装置、电子设备及存储介质，涉及农业技术领域，该方法包括：基于目标区域的多光谱影像，获取目标区域在目标观测时间点的叶面积指数实测值；在基于叶面积指数实测值以及与目标区域和目标观测时间点相对应的叶面积指数目标值，确定目标区域在目标观测时间点对应的目标时间窗口内需要追施氮肥的情况下，基于叶面积指数实测值和叶面积指数目标值，获取目标区域在目标时间窗口内的氮肥追施量。本发明提供的烤烟氮肥追施量估计方法、装置、电子设备及存储介质，能更准确、更客观地估计烤烟的氮肥追施量，(56)对比文件CN 113450353 A,2021.09.28CN 109197437 A,2019.01.15郭 涛.氮肥追施量对香稻 1601 品质和淀粉 RVA 谱特征值的影响《.北方水稻》.2021,第第51卷卷(第第1期期),第6-10页.余长平 .玉米新品种郧单 23 氮肥追施量试验研究《.中国农业科技通讯》.2021,第80-82页.顾晓鹤.冬小麦光合速率对施氮量与光照强度的响应分析《.华北农学报》.2017,第第31卷卷(第第4期期),第122-128页.
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公开(公告)号：CN116306984A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310548054.0
申请日：2023-05-16
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种紫色系作物鲜叶花色苷检测模型训练、检测方法及装置，涉及农业技术领域，紫色系作物鲜叶花色苷检测模型训练方法包括：基于样本紫色系作物鲜叶的花色苷含量、叶绿素含量以及目标光谱数据，获取样本紫色系作物鲜叶的花色苷光谱指数；以样本紫色系作物鲜叶的花色苷光谱指数为训练样本，以花色苷含量为训练样本的样本标签，对初始模型进行训练，获得紫色系作物鲜叶花色苷检测模型。本发明提供的紫色系作物鲜叶花色苷检测模型训练、检测方法及装置，仅需光谱数据就能实现花色苷含量的无损检测，模型训练的效率更高，模型训练的投入成本更低，进行花色苷含量检测的准确率更高、效率更高且所需投入的成本更低。
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公开(公告)号：CN115494007A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202210927980.4
申请日：2022-08-03
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种基于随机森林的土壤有机质高精度快速检测方法及装置，属于遥感技术领域，该方法包括：通过无人机获取待检测区域的包含多个波段的多光谱遥感影像；所述多个波段包括蓝光波段、红光波段、红边波段和近红外波段；根据多光谱遥感影像中不同波段反射率值的组合构建多个目标光谱特征；将多光谱遥感影像每个像素的多个目标光谱特征，输入训练后的随机森林预测模型，得到每个像素对应区域的土壤有机质含量预测结果；所述预测模型根据土壤有机质含量和多个目标光谱特征已确定的多光谱遥感影像样本训练得到。该方法提高了土壤有机质监测的效率，通过少量波段便可准确对土壤有机质进行反演，在提高土壤有机质检测效率的同时还提高了检测精度。
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公开(公告)号：CN113515758B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202110529271.6
申请日：2021-05-14
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06F21/60
Abstract: 本发明提供一种稀疏区域的样本点加密方法及系统，包括：确定目标稀疏样本点及其加密采样区域；对加密采样区域空间离散化，并确定待选样本点子集合；将每个待选样本点子集合中的待选样本点与原样本点构成一个样本点空间布局，并从中选择最优样本点空间布局，以将最优样本点空间布局中的待选样本点作为加密样本点，对稀疏区域进行样本点加密处理。迭代执行上述加密处理步骤，直至不存在稀疏样本点。本发明通过迭代的方式，依次确定当前样本点空间布局中的目标稀疏样本点，并确定其加密采样区域相关的加密样本点，能够确保每次迭代加密样本点的全局最优性，有效地提高样本点数据的代表性和无偏性，保证了样本点数据分析评价的准确性和可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117932444B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410310868.5
申请日：2024-03-19
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06F18/241 , G06N7/01 , G06F17/18 , G06F18/22 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供一种土壤重金属实验室检测样点筛选方法及装置，涉及污染检测领域，其中方法包括：基于研究区各个土壤采样点的待测重金属XRF检测结果，计算各个土壤采样点的土壤调查综合误差指数；所述土壤调查综合误差指数包括农用地风险区错划误差指数、XRF定量限误差指数以及XRF检测误差指数；基于所述各个土壤采样点的土壤调查综合误差指数进行实验室检测样点的初步筛选，得到实验室检测初筛样点集；以环境相似度最小化与空间分布均匀性最大化为优化目标，通过多目标模拟退火算法从所述实验室检测初筛样点集中确定出实验室检测目标样点，以期减少实验室检测土壤样品数量，提高区域土壤重金属预测精度，降低农田土壤重金属监测调查成本。
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公开(公告)号：CN118209502A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410637619.7
申请日：2024-05-22
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G01N21/25 , G01N21/55 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供一种烤烟烟叶含钾量估计方法、装置、电子设备及存储介质，涉及智慧农业技术领域，该方法包括：基于待估计烤烟种植区域的多光谱影像，获取待估计烤烟种植区域中每一子区域内的待估计烤烟的烟叶钾素诊断指数；将每一子区域内的待估计烤烟的烟叶钾素诊断指数输入烤烟烟叶含钾量估计模型，获取每一子区域内烤烟烟叶含钾量的估计值。本发明提供的烤烟烟叶含钾量估计方法、装置、电子设备及存储介质，能更准确、更高效以及更全面地估计大面积的烤烟种植区域内烤烟烟叶的含钾量，能更及时的发现大面积的烤烟种植区域内烤烟的缺钾情况，能为烤烟种植区域的钾肥管理工作提供数据基础，能提高烤烟种植区域钾肥管理工作的精准性和效率性。
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公开(公告)号：CN117664878B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410134202.9
申请日：2024-01-31
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种作物亩穗数测量系统及方法，涉及农业信息技术领域，该系统包括：多光谱图像传感器、测距传感器、角度传感器以及控制器；控制器用于在满足测量条件的情况下，控制多光谱图像传感器获取待测区域中待测作物的多光谱影像作为目标影像，控制角度传感器获取多光谱图像传感器在获取目标影像时的拍摄角度，以及控制测距传感器获取多光谱图像传感器在获取目标影像时与待测作物之间的距离，控制器还用于在接收到目标影像、拍摄角度以及距离的情况下，基于目标影像、拍摄角度以及距离，计算得到待测区域中待测作物的亩穗数。本发明提供的作物亩穗数测量系统及方法，能更准确、更高效、更便捷且更低成本地测量作物亩穗数。
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公开(公告)号：CN116665044A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310544862.X
申请日：2023-05-15
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种农田林网化率监测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及遥感技术领域，该方法包括：基于待监测区域的目标遥感影像的光谱信息，在目标遥感影像中确定植被区域；获取植被区域对应的特征参数值，基于植被区域对应的特征参数值，在植被区域中确定林带区域；基于林带区域和目标遥感影像中的农田区域，获取待监测区域的农田林网化率；特征参数包括归一化植被指数和增强植被指数，以及长宽比和/或信息熵；农田区域依据待监测区域中农田的地理信息确定。本发明提供的农田林网化率监测方法、装置、电子设备及存储介质，能更准确、更高效地监测大区域的农田林网化率，能减低农田林网化率监测的成本投入。
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公开(公告)号：CN115965954A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202310251813.7
申请日：2023-03-16
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06V20/60 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V20/17 , G06V20/70
Abstract: 本发明提供一种秸秆类型识别方法、装置、电子设备及存储介质，涉及农业信息技术领域，该方法包括：获取待识别多光谱影像；将待识别多光谱影像输入秸秆类型识别模型，获取秸秆类型识别模型输出的秸秆类型识别结果；其中，秸秆类型识别模型是以样本影像为样本，以样本影像的秸秆类型识别结果为样本标签，进行训练后得到的；样本影像是基于原始样本影像红光波段、红边波段和近红外波段的光谱信息生成的。本发明提供的秸秆类型识别方法、装置、电子设备及存储介质，能提高秸秆类型识别的智能化水平和自动化水平，能提高秸秆类型识别的识别准确率和识别效率，能为秸秆资源的高效管理利用以及秸秆焚烧的防控等提供数据支撑。
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