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公开(公告)号：CN116486034A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202211499179.0
申请日：2023-01-28
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06T17/20 , G06T7/136 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种田间小麦穗数提取方法，包括步骤：步骤1、采集小麦穗数样本和点云；步骤2、对从步骤1得到的小麦点云进行预处理；步骤3、选取任意点进行最小二乘曲面拟合，并获取该点所在平面的法向量；步骤4、计算点云法线差异度，分割茎或穗点云；步骤5、通过密度聚类进行茎或穗点云聚类：步骤6、根据聚类结果，统计小区内穗数。本发明方法提取的小麦穗数与田间实测的穗数进行比较，验证了算法的可行性，说明本发明方法实现了对大田作物穗数的快速、准确、无损提取，同时具有较高的普适性，为田间小麦穗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：CN116469019A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310400046.1
申请日：2023-04-14
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于全卷积神经网络的田间小区自动分割方法，该方法基于无人机遥感平台获取小麦育种试验的无人机影像，构建全卷积神经网模型，在模型中引入注意力机制用于平衡数据集中类别分布不均衡的情况，之后使用图像细化以及直线检测等后处理算法对全卷积神经网络得到的边界提取结果行进一步的改进和完善，最后将训练好的全卷积神经网络模型和后处理算法部署至电脑端实现Windows操作系统下的育种小区边界提取系统，实现一套系统化、自动化的育种小区边界提取流程。本发明能够有效地缓解传统方法因小区内部阴影和杂草等原因造成的误分类现象，适用于基于无人机平台获取的遥感影像的育种试验边界提取问题。
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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：CN113989296A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111074382.9
申请日：2021-09-14
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明提出基于改进U‑net网络的无人机麦田遥感图像分割方法，通过加入注意力模块的方式加强目标特征学习，同时通过改进损失函数的方法对权重进行重分配，从而解决遥感图像中目标背景类别分布不均的问题；最后，结合形状先验信息对分割结果进行进一步修正。本发明利用采集的无人机麦田数据集进行训练和模型验证，试验结果表明，分割准确率和平均交并比分别达93.31％和73.91％，较好解决了田埂分割遮挡和缺失等问题。
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公开(公告)号：CN112613338A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011303935.9
申请日：2020-11-19
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明提出基于RGB图像融合特征的小麦叶层氮含量估测方法，步骤包括：采集小麦冠层RGB图像和实测小麦叶层氮含量；首先，进行RGB图像预处理，计算可见光植被指数；其次，利用离散小波变换方法实现水平方向、垂直方向和对角方向的多尺度小波纹理特征提取；再次，利用卷积神经网络提取RGB图像深层特征；最后，构建基于融合特征的粒子群优化支持向量回归模型估测小麦叶层氮含量。本发明的方法估测精度高、特征鲁棒性强，适用于小麦全生育期，同时也是目前第一次提出综合RGB图像的可见光植被指数、小波纹理特征、优选的深层特征构建融合特征来估测小麦叶层氮含量的方法。
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Patent Agency Ranking
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：CN119314043A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411342430.1
申请日：2024-09-25
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于多时相高分辨遥感影像与物候信息的动态收获指数估测方法，包括以下步骤：首先基于遥感云平台的多时相Sentinel‑2影像采用拐点法获取水稻生长季开始、旺盛和结束日期，同时计算三个关键时间点的Sentinel‑2影像缨帽变换三个分量和植被指数；然后参照收获指数定义提出物候差比值法PDR，耦合缨帽变换三个分量与植被指数形成具有生理基础的遥感指标；最后采用特征筛选和穷举法确定最优动态收获指数估测模型，实现大范围多年份水稻收获指数估算。该方法可以对大范围田块级水稻收获指数进行及时、准确估算，在水稻产量准确估测、水稻品种选育和栽培技术优化与效果评价方面具有极大的应用价值。
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公开(公告)号：CN114782840B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202210414686.3
申请日：2022-04-20
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06V20/17 , G06V20/68 , G06V10/20 , G06V10/54 , G06V10/58 , G06V10/771 , G06V10/764
Abstract: 本发明提出了一种基于无人机RGB影像的小麦物候期实时分类方法，其步骤为：(1)根据不同播期处理的小麦大田实际生长情况，获取时序高空间分辨率RGB影像并进行预处理，得到不同年份间的相同区域的无人机影像；(2)提取时序无人机影像的光谱信息和纹理信息，衍生出的所有光谱特征与纹理特征作为特征全集；(3)基于紧致‑分离原则的特征选择算法对所有特征重要性进行排序，确定最佳特征与特征数量；(4)应用mRVM分类器，自动对不同物候阶段的特征进行分类识别，获得总体分类精度与各时期分类精度。本发明构建的分类方法简单、高效，可得到及时的作物物候信息，为有效指导农业管理决策提供依据，例如特定阶段的灌溉、施肥和农药管理活动等。
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公开(公告)号：CN117934564B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410018558.6
申请日：2024-01-05
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于体素分割法向量算法的小麦冠层叶倾角分布自动估算方法，其包括步骤：步骤1、获取小麦冠层的点云数据；步骤2、点云的拼接和去噪；步骤3、计算点云的法向量；步骤4、将点云进行体素化；步骤5、利用体素分割法向量；步骤6、计算体素的角度；步骤7、统计体素的角度并曲线拟合计算得到叶倾角分布和平均叶倾角。本发明的方法估算的平均叶倾角与田间实测数据进行了比较，并利用三维辐射传输模型验证了算法的可行性。本发明在一定程度上解决了利用地基激光雷达估算小麦冠层叶倾角分布时受叶片具有曲率和冠层的点密度不均影响的问题，为今后的高通量表型分析提供了技术支撑。
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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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