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公开(公告)号：CN106772427B
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201611116173.5
申请日：2016-12-07
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01S17/89
Abstract: 本发明公开了一种基于连续小波分析的冠层高光谱小麦叶干重监测方法，该方法的步骤如下：选定采样小区，获取小麦冠层高光谱反射率、测定小麦叶干重；采样小区采自不同试验点、不同品种、不同施氮水平、不同种植密度和不同年份；对获得的小麦冠层高光谱反射率数据进行连续小波变换，获得特定波长和特定尺度下的小波系数C；利用获得的小波系数，分析小麦叶干重与小波系数的定量关系，筛选出对小麦叶干重敏感的最佳小波函数及最佳小波函数对应的特征值，并构建基于连续小波分析的小麦叶干重定量模型；使用独立小麦试验数据评估定量模型的可靠性和适用性，采用预测值和观测值之间的决定系数R2和相对均方根差RRMSE对定量模型进行评价。
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公开(公告)号：CN109978047A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910223270.1
申请日：2019-03-22
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明公开了一种田间小麦茎蘖数提取方法，通过激光雷达获取田间小麦点云，提取研究区任意一行小麦点云，将Y轴投影到一个平面，保留X轴和Z轴，应用自适应分层，获得该行小麦的簇数；应用层次聚类分析，获得每簇小麦的分蘖数，进一步获得整行小麦的茎蘖数，从而提取田间小麦茎蘖数。本发明方法提取的小麦茎蘖数与田间实测的茎蘖数进行比较，验证了算法的可行性，说明本发明方法实现了对大田作物茎蘖数的快速、准确、无损提取，同时具有较高的普适性，为田间小麦茎蘖数的提取提供了理论基础和技术支撑。
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公开(公告)号：CN106872383A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710205193.8
申请日：2017-03-31
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01N21/31
CPC classification number: G01N21/3103
Abstract: 本发明提出一种基于连续小波分析的水稻反射光谱红边位置提取方法，包括以下步骤：分别测量水稻的叶片单叶和冠层的反射光谱及相对应的叶绿素含量；对反射光谱进行预处理，获得小波系数；在680nm～750nm光谱区间提取出小波系数光谱的零点，定义该零点对应的光谱位置为红边位置。本发明的方法通过对水稻叶片和冠层的反射光谱进行连续小波变换，基于获得的小波系数提取出红边位置，该方法操作步骤简单，运算速度快，适用于不同水稻品种、不同栽培处理、不同生育时期的叶片和冠层水平，可广泛用于监测水稻叶片和冠层叶绿素含量。
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公开(公告)号：CN106772427A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611116173.5
申请日：2016-12-07
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01S17/89
CPC classification number: G01S17/89
Abstract: 本发明公开了一种基于连续小波分析的冠层高光谱小麦叶干重监测方法，该方法的步骤如下：选定采样小区，获取小麦冠层高光谱反射率、测定小麦叶干重；采样小区采自不同试验点、不同品种、不同施氮水平、不同种植密度和不同年份；对获得的小麦冠层高光谱反射率数据进行连续小波变换，获得特定波长和特定尺度下的小波系数C；利用获得的小波系数，分析小麦叶干重与小波系数的定量关系，筛选出对小麦叶干重敏感的最佳小波函数及最佳小波函数对应的特征值，并构建基于连续小波分析的小麦叶干重定量模型；使用独立小麦试验数据评估定量模型的可靠性和适用性，采用预测值和观测值之间的决定系数R2和相对均方根差RRMSE对定量模型进行评价。
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公开(公告)号：CN103472012B
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201310423209.4
申请日：2013-09-16
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01N21/27
Abstract: 一种用于作物生长信息监测的信号调理电路，其特征是包括前级放大器电路、仪表放大器电路和峰值信号检波电路；前级放大器电路的电流信号输入端连接光电探测器输出端，前级放大器电路的电压输出端连接仪表放大器电路的电压输入端，仪表放大器电路的调制信号输出端连接峰值信号检波电路的调制信号输入端。本发明的用于作物生长信息监测的信号调理电路采用光电二极管接收作物冠层反射的敏感光谱信息，将其转化为电信号，电信号中主要含有固定频率信号（有效信号）、低频日光干扰信号和高频电磁波干扰信号。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103293111B
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201310227380.8
申请日：2013-06-07
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01N21/25
Abstract: 本发明公开了一种土壤背景干扰条件下小麦叶层氮含量光谱监测模型及建模方法，将野外高光谱辐射仪采集到的小麦冠层叶片及土壤共存条件下的混合反射光谱数据、通过数码相机获取的田间小麦植被覆盖度，与小麦冠层叶片氮含量数据相融合，建立适用于土壤背景干扰下全生育期的小麦冠层叶片氮含量光谱监测模型。本发明利用两年的小麦田间试验资料，通过植被覆盖度修订归一化植被指数，构建面向土壤干扰下小麦叶层氮含量的最佳光谱参数和监测模型。基于土壤背景干扰下的数据集构建的监测模型，能够有效的降低土壤背景产生的噪音，提高小麦叶片氮含量监测的精准性，为早期小麦作物生长氮素营养状况的快速、无损、实时监测提供新的理论基础和技术支持。
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公开(公告)号：CN103472009B
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201310422607.4
申请日：2013-09-16
Applicant: 南京农业大学
CPC classification number: Y02A40/12
Abstract: 本发明属于作物生长监测领域，公开了一种不同植株氮含量水平下小麦植株含水率的监测方法，将小麦冠层叶片反射光谱数据与PWC数据相结合，按照不同PNC大小水平分类，确定不同PNC水平下的核心波段共性区域，构建基于核心波段共性区域的最优光谱指数，建立基于最优光谱指数通用的小麦植株含水率的监测模型。本发明充分考虑了低、中、高不同氮素营养条件对PWC监测的影响，所选最优光谱指数适用于多类氮素营养下的小麦PWC高光谱监测，可以快速、无损、精准的估测不同水氮条件下的小麦PWC。该发明将对精确农业中不同氮素营养条件下的小麦植株水分含量的高光谱监测提供重要技术支撑。
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公开(公告)号：CN102867115B
公开(公告)日：2015-08-19
申请号：CN201210312253.3
申请日：2012-08-29
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊c均值聚类的农田划分方法,该方法包括以下步骤：对取样点农田土壤养分数据进行空间插值，生成栅格数据，将不同养分的栅格数据组织成样本矩阵。在给定分类范围内利用模糊c均值聚类对样本矩阵进行聚类分析，对分类范围内的所有聚类结果计算聚类效果指数S，最小S值对应的聚类结果为农田划分结果。本发明通过确定农田最佳分类数的方法，解决了FPI和NCE评价函数的缺陷，提高了农田划分时对土壤养分差异的区分度，可较好地满足农田精确管理或作物生长信息监测对农田划分的需要。
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公开(公告)号：CN102768186B
公开(公告)日：2014-12-03
申请号：CN201210214137.8
申请日：2012-06-27
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01N21/27
Abstract: 本发明公开了一种田间作物生长信息无损快速检测装置，该检测装置包括多光谱作物生长传感器、电流-电压转换电路、灵敏度调节电路、滤波电路、模拟-数字转换电路、单片微型处理器、控制键盘、数字温度传感器、液晶屏、电源电路、指示电路；其中：所述多光谱作物生长传感器依次串接电流-电压转换电路、灵敏度调节电路、滤波电路、模拟-数字转换电路、单片微型处理器；所述控制键盘、数字温度传感器分别连接单片微型处理器；所述单片微型处理器与液晶屏连接；所述电源电路与指示电路相连且向整个装置供电。本发明还公开了一种基于该检测装置的检测方法；本发明结构紧凑，不仅能够实现小型化，而且提高系统的稳定性和可靠性。
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公开(公告)号：CN103149162A
公开(公告)日：2013-06-12
申请号：CN201210554515.7
申请日：2012-12-19
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01N21/27
Abstract: 一种基于主动光源的便携式作物生长信息监测仪，其特征是包括光源系统、光谱信号采集系统和主机系统，其中光源系统的前端连接主机系统，光源系统的后端连接光谱信号采集系统，光谱信号采集系统的后端连接主机系统，主机系统的后端连接光源系统。本发明能同时对作物的叶绿素含量、植被归一化指数（NDVI）、叶面积指数、叶干重、氮含量、氮积累量、净光合速率、蒸腾速率和叶温等多种生理、生态信息进行综合监测与诊断，具有数据采集、分析、显示、存储、查看和显示功能；嵌入式电子信息技术的应用，简化了系统结构，使仪器具有携带方便、低功耗等优点。
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