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公开(公告)号：CN109523498A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201811312555.4
申请日：2018-11-06
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明提出一种面向田块尺度作物生长监测的遥感影像时空融合方法，包括以下步骤：步骤1：获取一对准同步中高分辨率卫星影像及一景待融合的中分辨率影像并进行预处理；步骤2：利用二维高斯函数和粒子群优化算法，构建空间尺度匹配滤波函数；步骤3：基于滤波处理后的两景中分辨率影像，以像元为处理单元，计算中分辨率影像获取时间间隔内的光谱变化速率；步骤4：将高分辨率影像逐像元乘以对应的光谱变化速率，生成待融合中分辨率影像对应时间的高分辨率影像。本发明的方法操作步骤简单、运算速度快、融合精度高，适用于农业生产规模小、田块较小的作物种植区，为实现区域性精细田块尺度下的作物动态长势监测提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN109522929A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201811200992.7
申请日：2018-10-16
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明提供一种基于多源图像融合的自然环境下麦田杂草识别方法，属于精准农业技术领域。该方法结合深度图像与RGB图像，通过对位置特征、形状特征、纹理特征以及高度特征等多维信息的提取，实现了自然环境下的小麦田间杂草识别。本发明考虑到小麦不同生育期的生长特征以及小麦的施肥时间，将杂草识别分为分蘖期和拔节期进行，有效利用了不同生长特征，大大减少了图像处理的计算量。相比于现有技术中采用的基于二维图像信息或结合多光谱技术等方法，引入的深度信息与不同生育期的特征信息使杂草识别效率有效提高，可以实现杂草的实时识别。
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公开(公告)号：CN108693122A
公开(公告)日：2018-10-23
申请号：CN201810310624.1
申请日：2018-04-09
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01N21/27
CPC classification number: G01N21/27 , G01N2021/1797
Abstract: 本发明公开了一种基于固定翼无人机平台的作物生长监测装置，包括固定翼无人机、安装有作物生长监测器的传感器装置，以及地面接收器；其中，传感器装置设置于固定翼无人机的机身主轴正下方，包括套筒、主轴和底座，所述主轴的上半部分为球形部件，该球形部件与套筒相连形成一个球形副的机械结构，主轴通过底部设置的通孔与底座相连，作物生长监测器放置在底座下面的底板上面。本发明还提出了一种基于固定翼无人机平台的作物生长监测方法。本发明通过重力与球形副的作用，在飞机偏转过程中使传感器的视场始终与地面垂直，克服了无人机飞行过程中产生偏转角度对测量的影响，实现了作物生长信息实时、准确、便捷、高通量地获取。
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公开(公告)号：CN102967562B
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201210472211.6
申请日：2012-11-20
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01N21/27
Abstract: 本发明公开了一种高精度作物生长信息监测仪，包括光谱传感器（1）、标准反射率白板（13）、信号采集器（5）、屏蔽导线(4)，以及由水平支架（2）、活动支撑杆(3)组成的支架；其中，光谱传感器固定于水平支架的一端，水平支架的另一端与活动支撑杆活动连接，信号采集器紧固于活动支撑杆上位于人眼易于观察的高度；光谱传感器的输出端通过屏蔽导线串接信号采集器；标准反射率白板设置于光谱传感器下方且与光谱传感器垂直。本发明还公开了一种基于高精度作物生长信息监测仪的检测方法。本发明能够实时、无损获取作物氮含量、氮积累量、叶面积指数和叶干重多个生长指标，不仅结构简单，而且提高了仪器的稳定性和测量精度。
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公开(公告)号：CN103149162B
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201210554515.7
申请日：2012-12-19
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01N21/27
Abstract: 一种基于主动光源的便携式作物生长信息监测仪，其特征是包括光源系统、光谱信号采集系统和主机系统，其中光源系统的前端连接主机系统，光源系统的后端连接光谱信号采集系统，光谱信号采集系统的后端连接主机系统，主机系统的后端连接光源系统。本发明能同时对作物的叶绿素含量、植被归一化指数（NDVI）、叶面积指数、叶干重、氮含量、氮积累量、净光合速率、蒸腾速率和叶温等多种生理、生态信息进行综合监测与诊断，具有数据采集、分析、显示、存储、查看和显示功能；嵌入式电子信息技术的应用，简化了系统结构，使仪器具有携带方便、低功耗等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103024939B
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201210554396.5
申请日：2012-12-19
Applicant: 南京农业大学
IPC: H04W84/18
Abstract: 本发明公开了一种农田作物生长信息网络化采集系统，包括N个作物生长感知节点、1个汇聚节点；N个感知节点与汇聚节点之间通过无线信道建立自组织无线传感网络，各感知节点通过自组织无线传感网络将采集的作物生长信息传输至汇聚节点；汇聚节点部署于N个感知节点的中心位置，通过自组织无线传感网络向各监测点发布无线传感器网络管理任务，控制作物生长感知节点的工作状态，协调各感知节点采集数据的传输与汇聚；本发明还提出一种农田作物生长信息网络化采集系统构建方法，根据感知节点的能耗模型动态地管理工作节点，实现了农田开放环境下作物生长信息长时间、低功耗采集。
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公开(公告)号：CN103528965A
公开(公告)日：2014-01-22
申请号：CN201310382064.8
申请日：2013-08-28
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01N21/25
Abstract: 本发明公开了一种小麦叶片等效水厚度高光谱监测方法，基于不同生态点、不同施氮水平、不同水分处理、不同生育期和不同年份小麦品种的田间试验，构建了基于两波段指数而新建的三波段光谱指数，建立了基于新型三波段光谱指数的小麦等效水厚度高光谱监测模型。本发明通过不同氮素、水分、年份和生育期的田间试验，确定监测小麦LEWT的敏感波段范围和最佳光谱指数，构建定量监测模型，模型具有较高的普适性、机理性和准确性，且对水分敏感对氮素钝感。本发明方法简单，操作方便，快速、准确并无损，为不同氮素条件下的小麦水分监测和精确灌溉提供理论基础和技术支撑。
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公开(公告)号：CN102867115A
公开(公告)日：2013-01-09
申请号：CN201210312253.3
申请日：2012-08-29
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊c均值聚类的农田划分方法,该方法包括以下步骤：对取样点农田土壤养分数据进行空间插值，生成栅格数据，将不同养分的栅格数据组织成样本矩阵。在给定分类范围内利用模糊c均值聚类对样本矩阵进行聚类分析，对分类范围内的所有聚类结果计算聚类效果指数S，最小S值对应的聚类结果为农田划分结果。本发明通过确定农田最佳分类数的方法，解决了FPI和NCE评价函数的缺陷，提高了农田划分时对土壤养分差异的区分度，可较好地满足农田精确管理或作物生长信息监测对农田划分的需要。
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公开(公告)号：CN102636439A
公开(公告)日：2012-08-15
申请号：CN201210109597.4
申请日：2012-04-16
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明属于小麦生长无损监测领域，提供了一种确定小麦植株吸氮量核心波段的方法，该方法基于任意两波段组合的归一化植被指数，综合考虑了建模和检验的模型表现，选取了六种统计指标，分别将上述6种统计指标进行排序后将所得序号相加得到综合排名从而确定监测植株吸氮量的NDVI的核心波段。该方法独立试验资料的检验表现进一步表明由该方法确定的监测植株吸氮量的核心波段的稳定性和准确性。此外，与已有的方法相比，本发明提供的方法普适性更强，准确性更高，基于确定的核心波段构建的小麦生长监测模型表现更加稳定，且不需要依赖于先验知识，可以扩展到其他作物中监测不同生理参数核心波段的确定上。
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公开(公告)号：CN102435564A
公开(公告)日：2012-05-02
申请号：CN201110278513.5
申请日：2011-09-19
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01N21/31
Abstract: 本发明公开了一种基于三波段光谱指数估测植物氮含量的方法，属于植物遥感监测领域，本发明在近红外光波段、可见光红光波段的基础上，增加了蓝绿光波段及其修正系数，建立了三波段光谱指数及氮含量的监测模型，同时提供该模型的检验模型。本发明克服了现有二波段光谱指数法趋向饱和时灵敏度下降的缺陷，尤其对不同品种、不同水分处理、不同氮素水平下的水稻、小麦叶片氮含量监测具有较高的精度和准确性，实现了作物氮素信息的实时获取，促进了基于光谱技术的作物无损监测技术的广泛应用。
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