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公开(公告)号：CN110866540A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201910958849.2
申请日：2019-10-10
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种田间幼苗期草类识别方法及装置，将采集的田间幼苗期草类图像输入至田间幼苗期草类识别模型，输出田间幼苗期草类图像对应的田间幼苗期草类种类，其中，田间幼苗期草类识别模型是将经过初始训练的InceptionV3模型迁移至田间幼苗期草类样本图像集上进行训练后获得的。本发明使InceptionV3模型经过初始训练后直接迁移至田间幼苗期草类样本图像集上进行训练，由于InceptionV3模型经过初始训练后已经具备了一定的图像识别能力，因此再迁移到田间幼苗期草类样本图像集上进行训练能提高训练效率，由此可提高田间幼苗期草类识别模型的训练效率和识别准确率。
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公开(公告)号：CN109584172A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811337780.3
申请日：2018-11-12
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明实施例提供一种基于迭代模糊超限学习机的背光补偿方法及装置，所述方法包括：将获取到的待补偿背光图像的第一背光度和第二背光度，输入至训练好的迭代模糊超限学习机，输出第三背光度；基于所述第三背光度对所述待补偿背光图像进行补偿。本发明实施例提供的基于迭代模糊超限学习机的背光补偿方法及装置，通过使用迭代模糊超限学习机对待补偿背光图像的两个背光度指标进行回归，得到待补偿背光图像的最终背光度，基于最终背光度对待补偿背光图像进行补偿，从而提高了背光图像的亮度，提高了补偿的运算速度，扩大了背光补偿的应用范围。
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公开(公告)号：CN103969632B
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201410116033.2
申请日：2014-03-26
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
Abstract: 本发明涉及一种利用雷达遥感数据监测小麦倒伏的方法及装置，包括：获取监测区域的全极化合成孔径雷达遥感影像；处理所述合成孔径雷达遥感影像，提取不同极化通道的后向散射系数；提取监测区域内小麦种植区域的地块单元；计算每个地块单元所有像素在不同极化通道上的平均后向散射系数，并利用所述平均后向散射系数构建极化指数；将所述极化指数作为判断指标，对小麦的倒伏状况进行判断。采用该方法及装置，实现了大面积、快速准确监测小麦倒伏状况，掌握小麦倒伏的发生范围和严重程度，是灾情诊断、及时防控、损失评估的关键；雷达遥感数据不受天气影响，且雷达遥感观测对结构变化十分敏感，利用全极化合成孔径雷达数据监测倒伏更具优势。
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公开(公告)号：CN103969632A
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201410116033.2
申请日：2014-03-26
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
Abstract: 本发明涉及一种利用雷达遥感数据监测小麦倒伏的方法及装置，包括：获取监测区域的全极化合成孔径雷达遥感影像；处理所述合成孔径雷达遥感影像，提取不同极化通道的后向散射系数；提取监测区域内小麦种植区域的地块单元；计算每个地块单元所有像素在不同极化通道上的平均后向散射系数，并利用所述平均后向散射系数构建极化指数；将所述极化指数作为判断指标，对小麦的倒伏状况进行判断。采用该方法及装置，实现了大面积、快速准确监测小麦倒伏状况，掌握小麦倒伏的发生范围和严重程度，是灾情诊断、及时防控、损失评估的关键；雷达遥感数据不受天气影响，且雷达遥感观测对结构变化十分敏感，利用全极化合成孔径雷达数据监测倒伏更具优势。
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公开(公告)号：CN103198314A
公开(公告)日：2013-07-10
申请号：CN201310054700.4
申请日：2013-02-20
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
IPC: G06K9/32
Abstract: 本发明公开了一种遥感图像辐射校正方法。所述方法包括以下步骤：测量遥感图像成像时成像区域的太阳天顶角θ、地形坡度角α、太阳方位角地形坡度方位角和地表辐射亮度L(λ)；计算地形校正因子Tscs+c；通过MODTRAN模型计算直接辐射和水平面像元的散射辐射以及大气投射非对称性指数k(λ,z)；计算地表入射太阳辐射E(λ,z)；从遥感图像中提取大气顶层辐射Ll(λ)并通过MODTRAN模型计算出成像区域的程辐射Lp(λ,z)和地表至传感器入瞳处的透过率Tu(λ,z)；求取地表反射率ρ(λ)，λ为遥感器接收到的光谱波长，z为遥感器监测的高程。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102313699B
公开(公告)日：2013-03-13
申请号：CN201110138022.0
申请日：2011-05-26
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
IPC: G01N21/25
Abstract: 本发明公开了一种作物冠层叶片的全氮含量估算方法，涉及作物生化组分光谱无损检测技术领域，所述方法包括步骤：S1：测定作物冠层包含400nm～760nm波段范围的高光谱数据，计算作物冠层光谱反射率并得到其光谱反射率曲线；S2：利用作物冠层光谱反射率计算作物冠层相对光谱反射率并得到其相对光谱反射率曲线；S3：对作物冠层相对光谱反射率曲线中400nm～500nm与680nm～760nm两个特征波段的相对光谱反射率曲线分别进行线性拟合，计算得到两段相对光谱反射率曲线的斜率；S4：利用680nm～760nm与400nm～500nm两个特征波段相对光谱反射率曲线斜率的比值，建立作物冠层叶片全氮含量估算模型，实现作物冠层叶片全氮含量的估算。本发明能够建立扩展性强、稳定的作物氮素生化组分估算模型。
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公开(公告)号：CN102829739A
公开(公告)日：2012-12-19
申请号：CN201210299570.6
申请日：2012-08-21
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
Abstract: 本发明公开了一种面向对象的作物叶面积指数遥感反演方法，包括：获取多光谱遥感数据；利用获取的多光谱遥感数据计算作物群体生物量光谱指数NDVI、作物养分光谱指数BRI和水分敏感光谱指数NDWI；依据作物群体生物量光谱指数NDVI、作物养分光谱指数BRI和水分敏感光谱指数NDWI，利用均值漂移算法进行面向对象分割及编码；按照编码顺序依次对各对象进行像元原始光谱均值并得出与LAI敏感的光谱指数SAVI，以及纹理结构的计算；建立地面LAI观测数据、与LAI敏感的光谱指数SAVI和纹理结构计算的回归模型；利用回归模型对没有地面LAI观测数据的对象进行反演计算，获得没有地面LAI观测数据对象的LAI。
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公开(公告)号：CN108876903B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN201810508702.9
申请日：2018-05-24
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种基于玉米雄穗三维表型的玉米品种区分方法及系统，其中方法包括：在目标玉米雄穗四周标注多个特征点，采集目标玉米雄穗在多个视角下的图像；根据多个视角下的图像构建目标玉米雄穗的三维模型；基于三维模型获取目标玉米雄穗的三维表型参数，三维表型参数包括外包络体积、分支垂直投影总面积、平面聚集度、空间聚集度、主轴变化系数、冠高比、头茎比和重心；根据三维表型参数对目标玉米雄穗的玉米品种进行区分。该方法及系统从三维角度科学地定义了玉米雄穗三维表型参数，并利用不同玉米品种三维表型参数的差异准确地实现了玉米品种的区分，有利于加速玉米育种进程，有效提升了育种效率和水平。
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公开(公告)号：CN111553200A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010268657.1
申请日：2020-04-07
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
Abstract: 本发明实施例提供一种图像检测识别方法及装置，将无人机航拍图像数据输入区域卷积神经网络Faster-RCNN的网络模型，得到所述Faster-RCNN的网络模型输出的目标物体的准确位置；其中，所述Faster-RCNN的网络模型根据探测分类概率和探测边框回归对分类概率和边框回归进行训练得到。通过基于图像识别技术结合无人机平台采集的图像数据，应用深度学习中的目标检测算法和训练特定深度的学习模型，实现目标物体的精确定位和识别，同时减少了复杂的图像预处理过程，检测效率高，检测精度高，实用性强，具有较好的适应性及可靠性，能够快速检测识别目标物体。
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公开(公告)号：CN107505271B
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201710569833.3
申请日：2017-07-13
Applicant: 北京农业信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种基于氮素组分辐射传输模型的植株氮素估算方法和系统，所述方法包括：S1、获取叶片叶绿素与氮素的定量关系，通过替换光学辐射传输模型(PROSAIL模型)中叶绿素含量在不同波段的吸收系数得到以氮素组分为输入的辐射传输模型，得到以氮素组分为输入的N‑PROSAIL模型；S2、采用复合型混合演化算法，并结合多年实测数据确定作物叶片生理生化及群体结构信息在不同生育时期的先验知识，解决模型的病态反演问题，实现不同生育时期叶片和冠层氮素信息的准确估算。
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