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公开(公告)号：CN110874617A
公开(公告)日：2020-03-10
申请号：CN201911169596.7
申请日：2019-11-26
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明公开了一种冬小麦叶片氮含量估算模型的建立方法，包括：采集小麦冠层图像，测定小麦氮素营养参数；利用冠层图像H分量的K均值聚类方法分割小麦冠层图像，提取分割处理后冠层图像的非0像素值的R、G、B、H、S、V、L*、a*、b*分量，分别计算其平均像素值作为基础颜色分量，构建融合三个常用颜色空间的多颜色空间；以图像在多颜色空间下的基础颜色分量作为模型自变量，以叶片氮含量作为模型因变量，选用径向基核函数，建立ε-SVR模型。本发明建立的多颜色空间下的支持向量回归模型有着更好的泛化性能，具有较高的预测精度，可对小麦叶片氮含量进行快速无损检测。
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公开(公告)号：CN119418198A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411433912.8
申请日：2024-10-15
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/17 , G06V10/10 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/56 , G06V10/774 , G06V10/62
Abstract: 本发明提出了一种结合时间序列RGB图像和机器学习的小麦育种材料生育期的季内分类和估算方法，其步骤为：(1)根据不同生长季、不同生态点的小麦育种材料小区试验，获取时序高空间分辨率RGB影像并进行预处理，构建大量种质资源在不同生育期的样本库；(2)融合株高信息和图像信息的生育期阶段分类，实现生育阶段的高精度分类；(3)基于分类后获得的时序预测概率，构建关键生育期起始日期的估算模型；(4)确定育种材料的生育期监测的最佳数据采集间隔。本发明构建的方法高效，可得到及时的作物物候信息，可以指导种植管理、优化品种选择和提高产量和品质，为小麦生产提供科学依据和技术支持。
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公开(公告)号：CN118032672A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410168979.7
申请日：2024-02-06
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明公开了一种手持快照式多光谱成像型作物生长传感装置，包括成像物镜、光谱成像模块、主控模块、供电模块、维稳云台、RGB成像模组、测距传感器、手持杆、控制显示器和罩壳，所述成像物镜设于罩壳下方，所述光谱成像模块设于成像物镜上方，所述主控模块设于光谱成像模块上方，所述维稳云台设于罩壳上方，所述维稳云台与手持杆相连接，所述RGB成像模组和测距传感器设于罩壳下方，所述控制显示器紧固于手持杆，所述供电模块为各模块进行供电。本发明解决了因采集角度和高度不一致导致图谱信息实时处理难、作物生长监测精度低等问题，同时实现了作物生长多特征信息实时无损高精度感知，具有携带方便、操作简单及功能丰富等特点。
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公开(公告)号：CN117074318A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310860144.3
申请日：2023-07-13
Applicant: 南京农业大学 , 神农智慧农业研究院南京有限公司
Abstract: 本发明公开了一种快照‑马赛克式多光谱成像型作物生长传感装置串扰信息去除方法，包括以下步骤：S1快照‑马赛克式多光谱成像型作物生长传感装置获取不同波段的均匀光源图像；S2根据马赛克滤光片的波段设置，提取随着光谱仪波段步进分光后各波段所对应像素位置的灰度值平均值，并对各对应位置灰度值进行高斯拟合；S3对原始数据与高斯拟合后的数据进行最小二乘拟合，输出校正系数矩阵；S4使用校正系数矩阵消除原始光谱图像波段间的数据串扰。本发明有效解决了因马赛克滤光片与探测器安装间距造成的光谱信息串扰问题，具有通用型、简单化等特点。
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公开(公告)号：CN115099071B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211005719.5
申请日：2022-08-22
Applicant: 南京农业大学 , 神农智慧农业研究院南京有限公司
IPC: G06F30/20 , G06N7/00 , G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06F111/08 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供了一种生产力预测不确定性计算方法，包括如下步骤：根据预设的划分方式将研究区域划分成不同亚区；获取亚区内多个农业观测站点的多组作物生产力数据；根据品种管理数据选取每个亚区内的主栽品种；将每个主栽品种相匹配的多组作物生产力数据分为调参用数据和验证用数据两部分；根据调参用数据计算出每个主栽品种的n组品种参数；根据验证用数据对对应主栽品种的n组品种参数进行验证；在品种参数验证结果合格的情况下，将每个主栽品种的n组品种参数构建为参数库；基于参数库，计算作物生长情况的平均值及其变异系数的空间分布。本发明能够实现在预测区域作物生产力的同时，对预测结果的不确定性进行量化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111273660A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010070549.3
申请日：2020-01-21
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于处方图的变量作业机械的田间实时控制方法，它包括作业过程中机械槽轮转速的控制：S1、获取播种施肥机当前位置和处方图；S2、将位置数据结合加载的处方图文件，一起代入基于空间位置关系的处方值生成模型，得到当前位置所在处方图的地块编号以及相应处方值，作为初始作业量；S3、使用时间滞后模型修正，输出最终作业量。本发明能够根据农机位置数据和处方图文件实时生成处方值的所在地块判读模型，充分利用GIS技术处理空间关系的优势，快速准确地对农机所在地块实时判读，得到当前位置对应的处方值，并发送给变量作业机械，改变槽轮转速，实现变量作业。
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公开(公告)号：CN112329856B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202011226965.4
申请日：2020-11-06
Applicant: 神农智慧农业研究院南京有限公司 , 南京农业大学
IPC: G06V10/80 , G06T7/00 , G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06V10/764 , G06T5/77 , G06N3/084 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开了一种基于光谱与RGB‑D融合图像的小麦氮积累量预测方法，属于精准农业技术领域。该方法根据RGB图像与深度图像对应像素之间的相关性，提出RGB图像与深度图像的像素级融合算法；通过构建结合小麦冠层颜色与结构信息的特征参数，对单一光谱特征预测小麦叶层氮积累量(Leaf layer nitrogen accumulation，LNA)和地上部氮积累量(Shoot nitrogen accumulation，SNA)的模型进行补偿，建立基于多维特征的预测模型。克服了光谱技术在预测小麦氮积累量时忽视冠层结构各向异性特征，导致预测结果精度低、不稳定等弊端，冠层结构特征的加入对基于光谱预测氮积累量模型进行了有效补偿，预测模型具有更好的精度与稳定性。
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公开(公告)号：CN114694036A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210267472.8
申请日：2022-03-18
Applicant: 南京农业大学 , 神农智慧农业研究院南京有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于高分影像和机器学习的高海拔地区作物分类识别的方法，该方法使用国产GF6‑PMS卫星影像，结合光谱、纹理、植被指数及地形因子等特征，通过基于随机森林的递归特征消除策略筛选出最优特征组合，并计算Gini指数获得各输入特征的重要性得分，进一步利用两层堆叠驱动的集成分类模型(包含Random Forest、XGBoost和AdaBoost三个单一分类器模型)对高海拔地区作物进行分类识别。本发明基于最优特征组合(Green、Red、NIR、TVI、GNDVI、Blue_Mean、Green_Mean、Red_Mean、NIR_Mean、DEM)构建的Stacking模型可以在较大程度上改善高海拔地区农作物的分类识别精度，尤其是种植面积较大的大宗作物的分类识别精度，为国产高分卫星影像在高海拔地区进行农作物遥感识别提供了科学参考依据。
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公开(公告)号：CN217195348U
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202123216452.8
申请日：2021-12-20
Applicant: 南京农业大学 , 神农智慧农业研究院南京有限公司
Abstract: 本实用新型公开了一种麦田巡检机器人，其特征在于它包括机器人底盘(1)，机器人底盘(1)的顶部前端装置激光雷达(2)、第二深度相机(3)、GNSS主天线(4)，机器人底盘(1)的顶部后端装置GNSS定向天线(5)，机器人底盘(1)的顶部中部装置双轴直线导轨(6)；机器人底盘(1)的尾部设置充电口(7)、2.4G天线(8)。设计采用双轴直线导轨和相机集成箱作为传感器搭载平台，可以对小麦生长动态进行多高度多行距多角度的信息采集，扩大长势信息采集范围，可满足对小麦全生育期进行监测的需求，便于对机器人进行远程控制，提高了麦田巡检机器人的自动化程度。
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