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公开(公告)号：CN117236070A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311479393.4
申请日：2023-11-08
Applicant: 吉林大学 , 吉林高分遥感应用研究院有限公司
IPC: G06F30/20 , G06Q50/02 , G06F17/18 , G01N21/3563 , G01N21/359 , G01N21/25
Abstract: 本发明涉及农作物营养诊断技术领域，尤其涉及一种基于最佳产量的区域玉米植株磷需求量定量化获取方法，包括如下步骤：S1：获取玉米植株的光谱数据，并计算MNVI指数；S2：基于MNVI指数构建PNI反演模型；S3：获取玉米的LAI数据，并计算玉米的植株生物量W；S4：根据玉米植株的标准磷累积量Pcpa、玉米植株的实际磷累积量Papa和植株生物量W得出玉米植株的待吸收磷含量Pabs的公式；S5：引入PNItarget并进一步得到优化的待吸收磷含量Pabs的公式；S6：进一步完善玉米植株的待吸收磷含量Pabs的公式。本发明可增加作物磷素营养诊断的时效性，可为作物精准磷肥管理提供指导，可实现大面积的玉米磷营养诊断，对磷肥减投与农业可持续发展具有重要的现实意义。
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公开(公告)号：CN116187100A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310450162.4
申请日：2023-04-25
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及农业遥感领域，具体提供了一种结合作物生长模型估算玉米籽粒蛋白质含量的方法，包括如下步骤：S1：获取玉米生长周期内的时间序列数据、多期遥感数据及相应日期的玉米叶面积LAI和叶片氮累积量LNA；S2：构建基于遥感数据的LAI和LNA反演模型；S3：构建最小误差函数，最小误差函数中包括LAI和LNA；S4：引入DSSAT模型，将玉米基础参数输入至DSSAT模型进行模拟，并利用LAI、LNA结果与模型模拟结果相结合构建最小误差函数来判断是否达到了最优输入参数，最终得到最优输入参数对应的玉米籽粒蛋白质含量值。本方案通过将LAI和LNA结合构建误差函数并参与最优模型参数求解，可提高玉米籽粒蛋白质含量的估算精度。
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公开(公告)号：CN115690580A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211328189.8
申请日：2022-10-27
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种玉米倒伏遥感监测方法、系统、电子设备及介质，属于遥感监测领域。该方法通过野外采样提取建模样本点处的哨兵数据；对建模样本点处的哨兵数据进行筛选和预处理，得到全时相的哨兵1号双极化数据和倒伏前哨兵2号光学影像数据，并据此计算玉米倒伏前归一化植被指数以及玉米灾害期和恢复期的最佳敏感参数差值，从而将所有建模样本点划分为低活力、中活力和高活力三个等级，并在每个等级下分别统计玉米灾害期和恢复期的最佳敏感参数差值的均值作为统计阈值，建立玉米倒伏监测决策树；根据玉米倒伏监测决策树确定所监测玉米种植区域的玉米倒伏程度。采用本发明方法能够对大区域的玉米倒伏情况进行监测，有效提高了监测精度。
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公开(公告)号：CN113554232A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110845851.6
申请日：2021-07-26
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种农作物产量预测方法及系统，方法包括：获取待测区域的测试归一化植被指数和测试气象数据；将测试归一化植被指数和测试气象数据输入至分层线性回归模型中，得到待测区域的预测产量；其中，分层线性回归模型的确定方法为：获取农作物种植区域的训练归一化植被指数；获取农作物种植区域的训练气象数据和实测产量数据；构建第一回归方程和第二回归方程；所述第二回归方程的因变量为所述第一回归方程的斜率和截距；将所述训练归一化植被指数、所述实测产量数据和气象数据输入所述第一回归方程和所述第二回归方程中。本发明综合组织两种的线性回归模型，无需前期进行大量的信息收集工作，从而提高了农作物产量预测的便捷程度。
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公开(公告)号：CN109274737B
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN201811065674.4
申请日：2018-09-13
Applicant: 吉林大学
Inventor： 陈圣波
Abstract: 本发明公开一种油田勘探开发生产C/S技术架构系统，包括：监控中心、北斗终端和卫通便携站；监控中心包括数据接入服务器、主服务器、卫通中心站、数据存储管理子系统、部署有油田勘探开发生产多卫星三维服务平台客户端的工作站。该系统基于C/S架构，服务器端存储北斗终端和卫通便携站发送的信息并发送任务指令给北斗终端和卫通便携站，客户端实时获取服务器端的信息，并对信息整合、处理，三维可视化显示，通过对客户端进行简单的操作即可实现三维场景下对设备的监控，以支持油田勘探、开发、生产以及紧急情况下的指挥调度工作，并且能够对油田生产和安全进行实时监测、指挥和调度，极大地促进油气勘探开发生产和提升安全保障能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101975941B
公开(公告)日：2013-09-18
申请号：CN201010275027.3
申请日：2010-09-08
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及一种便携式野外遥感影像信息采集系统。是由电子地图模块与遥感影像模块连接，并通过数据线与标准光谱数据库模块和采集信息数据库模块连接，再与标准光谱数据库管理模块、工作地图管理模块、遥感影像匹配模块、GPS导航定位模块和采集数据管理模块串联连接构成。将工作区域的遥感影像图和电子地图作为工作底图导入采集装置，判别地物类型；并且将地物类型关联到工作底图上，形成地质图。为野外地质工作提供了方便快捷的数字化地质信息采集工具，为实现地质工作野外无纸化作业奠定了基础，省去了携带大量地质图件到野外现场所带来的诸多麻烦；丰富了地质调查内容，提高了工作效率和质量，减轻了野外地质工作人员的负担。
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公开(公告)号：CN101419160B
公开(公告)日：2011-07-27
申请号：CN200810051466.9
申请日：2008-11-25
Applicant: 吉林大学
IPC: G01N21/25
Abstract: 本发明涉及一种大气物理探测，尤其是中低空大气成分临边探测方法。通过装有步进电机的飞艇云台搭载成像光谱仪，飞艇上升到探测目标大气的高度后，地面计算机系统通过无线通信遥控成像光谱仪按飞艇居留高度进行水平方向或垂直方向连续或不连续采集大气后向散射光并成像；成像后的光谱信号通过无线传输存储到地面计算机系统，经过光谱数据分析和处理，进而得到探测范围内的大气化学成分。既能减少地表反照率对大气成分剖面反演的影响，提高水平面内地表覆盖范围和垂直方向上的分辨率，又能灵活地选择大气成分剖面探测的高度范围。实现了大气成分剖面连续、大面积、高精度的探测。
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公开(公告)号：CN118840618B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411317925.9
申请日：2024-09-20
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V10/764 , G06V20/10 , G06V10/143 , G01S13/78
Abstract: 本发明涉及洪水监测领域，尤其涉及一种联合多源遥感数据的洪水自动监测方法，包括S1.针对洪水监测区域，获取洪水发生前后的雷达影像分别作为参考影像和洪水影像；S2.分别计算参考影像中每个像素的平均后向散射值和洪水影像中每个像素的最大后向散射值；S3.根据平均后向散射值和最大后向散射值计算NDFVI指数；S4.使用OTSU方法对NDFVI指数进行自动分类，提取洪水区域；S5.获取历年的光学遥感影像，通过多个指数构建水体提取模型；S6.根据水体提取模型计算遥感影像中水体的概率分布密度，获得永久性水体区域，并在洪水区域中刨除。本发明通过整合雷达遥感数据和光学遥感数据，实现对洪水区域的精确识别与监测。
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公开(公告)号：CN118864996A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411335936.X
申请日：2024-09-24
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V20/13 , G06V20/10
Abstract: 本发明涉及作物分类技术领域，尤其涉及一种基于多角度卫星观测数据的作物分类方法，包括S1.获取研究区域的天顶反射数据和多角度观测因子数据；S2.采用土地覆盖数据集对天顶反射数据和多角度观测因子数据中的作物进行筛选，得到单角度观测类型作物图像和多角度观测类型作物图像；S3.构建研究区域的不同种类作物的采样点数据库；S4.基于采样点数据库、单角度观测类型作物图像和多角度观测类型作物图像构建训练数据集和验证数据集，对GEE平台提供的四种机器学习分类器进行训练；S5.使用完成训练的四种机器学习分类器对单角度观测类型作物图像和多角度观测类型作物图像进行作物分类。本发明能够提高作物分布制图的精度。
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公开(公告)号：CN117236070B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311479393.4
申请日：2023-11-08
Applicant: 吉林大学 , 吉林高分遥感应用研究院有限公司
IPC: G06F30/20 , G06Q50/02 , G06F17/18 , G01N21/3563 , G01N21/359 , G01N21/25
Abstract: 断，对磷肥减投与农业可持续发展具有重要的现本发明涉及农作物营养诊断技术领域，尤其 实意义。涉及一种基于最佳产量的区域玉米植株磷需求量定量化获取方法，包括如下步骤：S1：获取玉米植株的光谱数据，并计算MNVI指数；S2：基于MNVI指数构建PNI反演模型；S3：获取玉米的LAI数据，并计算玉米的植株生物量W；S4：根据玉米植株的标准磷累积量Pcpa、玉米植株的实际磷累积量Papa和植株生物量W得出玉米植株的待吸收磷含量Pabs的公式；S5：引入PNItarget并进一步得到优化的待吸收磷含量Pabs的公式；S6：进一步完善玉米
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