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公开(公告)号：CN109325630B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN201811194915.5
申请日：2018-10-12
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于形态参数建立高温胁迫下水稻产量预测模型的方法，包括：于水稻孕穗期或开花期对水稻进行短期极端高温处理，同时设立对照处理；获取高温胁迫下的水稻形态指标，并求得各指标的相对值；获取水稻产量，并求得产量相对值；对形态指标相对变化值与产量相对变化值进行逐步回归分析，筛选出与产量相关的形态指标；基于形态参数建立高温胁迫下水稻产量预测模型。本发明筛选出便于观察的形态指标能够对产量较好的预测，成本低，方法简单有效。本发明还公开了一种基于形态参数建立高温胁迫下水稻产量预测模型预测高温胁迫下水稻产量方法，从而实现基于形态指标预测水稻产量的目的。
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公开(公告)号：CN109885926A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910119740.X
申请日：2019-02-18
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明提出一种基于R语言的作物生长模型空间栅格模拟方法，基于事先设定的分辨率以及模拟区域，通过R语言把不同来源的生长模型输入数据等进行矩阵转换、双线性插值处理等预处理，将多源空间数据统一到同一分辨率的区域栅格阵列，并根据阵列编号给不同类型输入数据进行栅格定位匹配，使得所有模型输入数据的预处理更加高效规范，同时利用R语言多线程技术驱动作物生长模型对所有匹配好的空间栅格数据进行多线程并行模拟，不需要直接在模型中模拟，同时多线程也提高了模型模拟效率。本发明的模拟方法具有更高的分辨率和可靠性，有效地提高了模拟效率。
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公开(公告)号：CN109325630A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201811194915.5
申请日：2018-10-12
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于形态参数建立高温胁迫下水稻产量预测模型的方法，包括：于水稻孕穗期或开花期对水稻进行短期极端高温处理，同时设立对照处理；获取高温胁迫下的水稻形态指标，并求得各指标的相对值；获取水稻产量，并求得产量相对值；对形态指标相对变化值与产量相对变化值进行逐步回归分析，筛选出与产量相关的形态指标；基于形态参数建立高温胁迫下水稻产量预测模型。本发明筛选出便于观察的形态指标能够对产量较好的预测，成本低，方法简单有效。本发明还公开了一种基于形态参数建立高温胁迫下水稻产量预测模型预测高温胁迫下水稻产量方法，从而实现基于形态指标预测水稻产量的目的。
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公开(公告)号：CN119251283A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411789837.9
申请日：2024-12-06
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06T7/62 , G06T7/00 , G06N3/0455
Abstract: 本发明提供了一种活体作物叶片表型获取方法、装置、系统及应用，方法包括如下步骤：S1、获取活体作物叶片的表型图像；S2、绘制表型图像的叶片掩码图像；S3、将叶片掩码进行增强处理并得到训练集和测试集；S4、利用训练集训练Segformer神经网络模型；S5、利用经过训练的Segformer神经网络模型对测试集进行测试，测得叶片的分割掩码；S6、确定分割掩码的像素点数量；S7、根据像素点数量和预设像素面积计算叶片面积。本发明能够实现现场活体作物叶片表型测量及图像绘制的目的，避免了叶片离体失水卷曲而造成的测量不准确的问题，提高了测量的准确性，为后续在缺素类型和病害严重程度方面的研判提供条件。
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公开(公告)号：CN119089104A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411067121.8
申请日：2024-08-06
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明涉及农业信息领域，公开了基于AHDD的水稻孕穗开花双期高温下花后生育进程预测方法，其技术方案要点是基于AHDD量化孕穗期至开花期的高温处理水平和持续时间；计算开花期单期高温下生长发育速率；计算孕穗期高温下开花期再次高温下生长发育速率；对比开花期单期及孕穗开花双期的生长发育速率；孕穗期高温对花后生育进程的延长效应FP及其与孕穗‑开花的AHDD之间的关系进行量化；更新RiceGrow水稻生长模型，预测水稻孕穗开花双期高温下花后生长发育速率；基于原模型对开花期高温下反映高温逼熟效应的算法，通过引入孕穗期高温对花后生长发育速率的锻炼效应的算法，使孕穗开花双期高温下的水稻生长发育能出现延缓效应，花后生育进程延长。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118469345B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410917572.X
申请日：2024-07-10
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供了一种基于氮分配算法的水稻光合作用模拟方法、系统及装置，方法包括：获取水稻的相关数据；根据叶片氮分配理论构建叶片氮分配模型；将LMA、LNCm和LCCa代入叶片氮分配模型计算出kPN和kNPN；根据LCCa和Pmax之间的相关性构建基于叶片叶绿素含量的水稻光合作用模拟模型；将实测的LCCa和Pmax代入水稻光合作用模拟模型计算常数A和B；将叶片氮分配模型和基于叶片叶绿素含量的水稻光合作用模拟模型耦合得到基于叶片氮分配算法的水稻光合作用模拟模型。本发明能够利用已有的变量而无需引入任何新的变量及外源数据的情况下准确模拟出叶片叶绿素含量，进而通过叶绿素含量在作物模型中准确模拟光合作用。
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公开(公告)号：CN118350692A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410397083.6
申请日：2024-04-03
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/02
Abstract: 本发明农业信息技术领域，公开了基于AHDD的水稻孕穗开花双期高温下结实率的预测方法，其技术方案要点是建立以AHDD作为高温量化指标的孕穗期单期高温——结实率响应函数；比较同一温度处理下，开花期单期与孕穗开花双期下开花期结实率的变化，计算出孕穗期高温对开花期结实率损失产生的缓解效应FP；确定孕穗期对开花期产生的锻炼效应FP与孕穗期高温量化指标AHDD的相关关系；更新RiceGrow水稻生长模型，预测水稻孕穗开花双期高温下结实率来预测水稻在不同生育阶段暴露于不同温度情景下结实率变化的模型模拟方法，可为未来极端高温天气频发条件下农业生产的栽培管理与预测提供支持服务。
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公开(公告)号：CN118171785B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410597826.4
申请日：2024-05-14
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于作物生育期表型及其区域适应性的定量预测方法、系统及装置，定量预测方法包括：S1、获取与待测作物相关的数据，数据包括多个不同种植环境下记录的作物品种信息、生育期观测数据、气象数据、管理措施数据及QTN标记位点数据；S2、根据数据和作物模型确定品种参数校正值；S3、根据QTN标记位点数据、品种参数校正值和全基因组关联分析算法确定满足要求的QTN标记位点数据和品种参数校正值；S4、根据满足要求的QTN标记位点数据和品种参数校正值计算品种参数模拟值；S5、根据气象数据、管理措施数据、品种参数模拟值和作物模型计算生育期模拟数据。本发明能够实现不依赖人工观测的多基因型作物生育期表型的精确预测。
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公开(公告)号：CN116050188B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310329206.8
申请日：2023-03-30
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06F30/20 , G06F113/08 , G06F119/08
Abstract: 本发明提供了一种小麦花后冠层蒸散建模的方法、系统及装置，包括如下步骤：获取与小麦生长相关的试验数据；根据相关数据计算温度影响因子和水分影响因子；根据平行四边形定责将温度影响因子和水分影响因子计算高温干旱互作因子；根据任意相邻两天的高温干旱互作因子计算可量化胁迫恢复的效应因子；利用可量化胁迫恢复的效应因子和Jarvis气孔导度模型构建高温干旱互作下的气孔导度模拟模型；利用高温干旱互作下的气孔导度模拟模型预测冠层尺度的气孔导度；根据冠层尺度的气孔导度和相关数据构建高温干旱互作下的冠层蒸散模拟模型。本发明能够对相关影响因子进行整合，从而对预测模型进行优化，提高了预测结果的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN115099071A
公开(公告)日：2022-09-23
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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