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公开(公告)号：CN101666741B
公开(公告)日：2011-05-25
申请号：CN200910034988.2
申请日：2009-09-17
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明涉及一种机载式作物氮素信息高密度无损采集方法，属于作物生产技术领域。主要包括采用作物氮素信息传感变送器采集作物冠层叶片氮素信息、采用随动自适应平衡调节器自动调整保持传感变送器在适宜采集的姿态、采用可调悬挂支架悬挂并调节传感变送器使之处于适宜采集的位置和方位、采用作物氮素信息无线接收器接收和存储发自传感变送器的氮素信息。机载式作物氮素信息连续采集方法能够实现以机械化的作业方式高密度获取大范围农田的“面”上信息，是目前实际生产中迫切需要的较适用的农业信息装备。
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公开(公告)号：CN101021472A
公开(公告)日：2007-08-22
申请号：CN200710019340.9
申请日：2007-01-17
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于冠层反射光谱的作物叶片氮素营养指标无损监测和装置，属于作物生产技术领域，专用于作物田间生产的实时监测和精确施肥管理指导。主要由支架、光谱信号采集总成和主机3个部分组成；光谱信号采集采用4波段8通道设计，硬件系统由模拟信号调理模块、A/D转换模块、单片机模块、存储模块、显示模块、键盘模块、通讯模块和电源管理模块组成，软件系统采用C51单片机语言编写。监测冠层叶片氮含量、氮积累量和叶面积指数3个指标，不仅保证了高监测精度，还为作物的氮素营养水平分析提供了3个不同方面的数据指标，保证了监测结果的可靠性和稳定性；具备适于农业生产一线人员田间操作、实时无损监测和田间实时管理指导的特点。
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公开(公告)号：CN119131045B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411160757.7
申请日：2024-08-22
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06T7/10 , G01B11/24 , G01B11/28 , G01B11/26 , G01N21/84 , G01N21/25 , G06T7/50 , G06T7/90 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种无接触式大豆单叶片外部表型参数与光谱修正方法，包括：S1、建立大豆叶片实例分割数据库；S2、获取大豆叶片的RGB信息，深度信息，与多光谱信息；S3、获取单叶多光谱图像；同时获取每个叶片对应的深度信息，多光谱信息；S4、根据大豆单叶的RGB信息，深度信息计算其叶片外部表型参数并利用外部表型参数修正光谱信息作为最终光谱修正结果。本发明利用深度相机获取置植株盆栽外部参数，避免了繁杂的建模过程，节省了时间，减少了计算量。同时光谱修正算法可以修正角度对光谱的影响，不再需要手持仪器夹持，大大提高了效率，对表型获取以及育种有着提高效率的效果。
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公开(公告)号：CN119619460A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411848932.1
申请日：2024-12-16
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明提供了一种土壤原位自动检测机器人以及土壤原位检测方法，包括机器人底盘以及安装在机器人底盘上的土壤超声辅助钻削系统、土壤原位检测系统、横移部件、定位导航系统、工控机。机器人底盘设有前后两对扭矩单独分配的差速轮；土壤超声辅助钻削系统设有超声辅助钻削机械臂，旋转的钻削机械臂叠加超声机械振动对土壤实施土壤超声钻削操作；土壤原位检测系统设有升降机、土壤原位检测机械臂、激光诱导击穿光谱定量分析系统及多种土壤传感器；土壤超声辅助钻削系统和土壤原位检测系统均安装在滑块上；定位导航系统包括导航定位系统以及避障系统。本发明机器人将激光诱导击穿光谱系统及多种土壤传感器结合，实现不同深度土壤的信息获取。
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公开(公告)号：CN119131045A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411160757.7
申请日：2024-08-22
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06T7/10 , G01B11/24 , G01B11/28 , G01B11/26 , G01N21/84 , G01N21/25 , G06T7/50 , G06T7/90 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种无接触式大豆单叶片外部表型参数与光谱修正方法，包括：S1、建立大豆叶片实例分割数据库；S2、获取大豆叶片的RGB信息，深度信息，与多光谱信息；S3、获取单叶多光谱图像；同时获取每个叶片对应的深度信息，多光谱信息；S4、根据大豆单叶的RGB信息，深度信息计算其叶片外部表型参数并利用外部表型参数修正光谱信息作为最终光谱修正结果。本发明利用深度相机获取置植株盆栽外部参数，避免了繁杂的建模过程，节省了时间，减少了计算量。同时光谱修正算法可以修正角度对光谱的影响，不再需要手持仪器夹持，大大提高了效率，对表型获取以及育种有着提高效率的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118961626A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411023684.7
申请日：2024-07-29
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明公开了一种通用型马赛克式多光谱成像作物生长传感装置串扰信息校正方法，包括：S1利用传感装置结合可调单色光源系统，步进获取不同波段的均匀光源图像；S2根据马赛克滤光片上的波段设置，寻找对应波段的均匀光源图像，遍历并记录各波段图像宏像素区域中响应值最大的像素索引。按照像素索引提取各步进波段图像所对应像素位置的响应值，并绘制各通道的响应平均值曲线；S3根据各通道的响应值曲线，绘制高斯响应曲线，并利用响应值数据的伪逆矩阵与高斯数据矩阵相乘，获取校正系数矩阵，使用该矩阵消除原始光谱图像波段间的数据串扰。本发明解决了马赛克式多光谱成像作物生长传感装置波段串扰信息问题，具有通用型和高效型的特点。
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公开(公告)号：CN118609003A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410751370.2
申请日：2024-06-12
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于点云和光谱融合的估测作物产量的新三维指标构建方法，首先，通过作物无人机多光谱影像构建植被指数，并与冠层叶绿素建立线性回归模型；然后，通过无人机激光雷达获取作物点云，利用多维矩阵融合的方法将点云与多光谱影像进行融合，生成作物多光谱点云；同时，将冠层叶绿素线性回归模型应用于作物多光谱点云，从而生成作物冠层叶绿素三维空间分布；最后，将冠层叶绿素三维空间分布进行垂直分层并统计垂直层的75％分位数(CCC_P75th)用来估测产量。结果表明，本发明构建的新型三维指标(CCC_P75th)同时包含了作物的结构和生理特征，相比于传统指标对产量具有更好的估测能力，这对作物高产株型筛选具有重要的指导意义。
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公开(公告)号：CN118314195A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410431639.9
申请日：2024-04-11
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于体素尺寸优化的田间作物绿色面积指数计算方法，该方法步骤为：通过激光雷达获取田间作物点云；利用强度信息差异获得作物绿色组分点云；对作物绿色组分点云进行体素化，获得三维体素模型；应用体素尺寸优化算法，获得作物绿色面积指数。本发明方法计算的作物绿色面积指数与田间实测的绿色面积指数进行比较，验证了算法的可行准确性，说明本发明方法实现了对大田作物绿色面积指数的快速、准确、无损提取，同时具有较高的普适性，为田间作物绿色面积指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：CN110874617B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN201911169596.7
申请日：2019-11-26
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/774 , G06T5/00 , G06T7/11 , G06T7/90
Abstract: 本发明公开了一种冬小麦叶片氮含量估算模型的建立方法，包括：采集小麦冠层图像，测定小麦氮素营养参数；利用冠层图像H分量的K均值聚类方法分割小麦冠层图像，提取分割处理后冠层图像的非0像素值的R、G、B、H、S、V、L*、a*、b*分量，分别计算其平均像素值作为基础颜色分量，构建融合三个常用颜色空间的多颜色空间；以图像在多颜色空间下的基础颜色分量作为模型自变量，以叶片氮含量作为模型因变量，选用径向基核函数，建立ε‑SVR模型。本发明建立的多颜色空间下的支持向量回归模型有着更好的泛化性能，具有较高的预测精度，可对小麦叶片氮含量进行快速无损检测。
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公开(公告)号：CN115641504A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211319295.X
申请日：2022-10-26
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于作物物候特征与决策树模型的田块边界自动化遥感提取方法，该方法主要步骤如下：获取单时相GF‑2和双时相PlanetScope卫星影像，计算归一化植被指数NDVI；基于边缘增强算法获得亚米级空间分辨率的地物边缘强度图；使用自适应阈值分割算法分割地物边缘强度图，提取同质空间对象；基于农作物生长规律，获取作物旺盛生长期和收获期PlanetScope数据，进行田块对象识别；对所提取的田块对象进行去噪和平滑处理，最后将处理后的田块对象转化为矢量田块边界。该方法可以对田块破碎地区的中小型自然田块边界进行准确、快速提取，在智慧农业管理中具有极大的应用潜力。
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