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公开(公告)号：CN111752921A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010582526.0
申请日：2020-06-23
Applicant: 广西壮族自治区农业科学院农业科技信息研究所
Abstract: 本发明属于农业信息管理技术领域，具体涉及一种种质资源信息管理系统，包括数据库管理模块、表单控件管理模块和表单生成模块；数据库管理模块用于包括数据库的建立、主键的建立、索引的建立；表单控件管理模块用于对数据库中各个字段相关属性进行配置，包括字段名、字段类型、字段关联、对应控件类型、是否为空和输入值长度；表单生成模块以数据库管理模块作为数据支撑，以控件管理、控件选项管理作为表现支撑，其用于对各个数据库中数据的管理，以及相关界面模板与生成管理。本发明使用动态表单的模式来构建数据库系统，可以在系统内直接进行数据库表的建立、表字段的建立等操作，不需要将代码重新编译生成，可以避免繁琐的开发与维护工作。
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公开(公告)号：CN106327452B
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201610665330.1
申请日：2016-08-14
Applicant: 曾志康 , 广西壮族自治区农业科学院农业科技信息研究所
Abstract: 本发明公开了一种面向多云雨地区的碎片化遥感影像合成方法，包括以下步骤：获取多云雨地区的多星、多时相的初始影像数据集；对初始影像数据集进行传感器和外部因子的辐射差异校正以获取辐射特征一致的第一影像数据集；获取第一影像数据集的云层及其阴影分布范围，通过掩膜处理得到多云雨地区的无云数据碎片集；从无云数据碎片集选取基准数据子集，利用其它无云数据碎片集对缺失区域进行补修，获取多云雨地区的完整无云合成影像。该方法充分利用了以往视为无用数据的高云量影像进行合成，有效提高了多云雨地区的遥感观测时空覆盖频率，为基于国产卫星数据的遥感应用尤其是对时效要求高的应用提供了强大数据支撑。
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公开(公告)号：CN106327452A
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201610665330.1
申请日：2016-08-14
Applicant: 曾志康 , 广西壮族自治区农业科学院农业科技信息研究所
Abstract: 本发明公开了一种面向多云雨地区的碎片化遥感影像合成方法，包括以下步骤：获取多云雨地区的多星、多时相的初始影像数据集；对初始影像数据集进行传感器和外部因子的辐射差异校正以获取辐射特征一致的第一影像数据集；获取第一影像数据集的云层及其阴影分布范围，通过掩膜处理得到多云雨地区的无云数据碎片集；从无云数据碎片集选取基准数据子集，利用其它无云数据碎片集对缺失区域进行补修，获取多云雨地区的完整无云合成影像。该方法充分利用了以往视为无用数据的高云量影像进行合成，有效提高了多云雨地区的遥感观测时空覆盖频率，为基于国产卫星数据的遥感应用尤其是对时效要求高的应用提供了强大数据支撑。
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公开(公告)号：CN105494948A
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201610000384.6
申请日：2016-01-04
Applicant: 梁丽莉 , 广西壮族自治区农业科学院农业科技信息研究所
CPC classification number: Y02P60/877
Abstract: 本发明公开了一种百香果全价生物饲料，其由以下重量份数原材料组成：百香果果壳25-35份、棕榈粕10-30份、豆粕10-20份、米糠10-15份、玉米10-15份和禽畜预混料5份。还公开了一种百香果全价生物饲料的制备方法，本发明可以作为畜禽的一种优质原料，百香果果壳独有的香味使得畜禽肉质风味独特，通过对果壳中抗营养因子的降解及对粗纤维和果胶等物质的降解更好的改善畜禽适口性，增加营养的吸收，提高了饲喂效果，生产出的生物饲料可以长时间保存，防止腐败变质，可以工业化生产，更方便运输。
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公开(公告)号：CN108830312B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN201810556049.3
申请日：2018-06-01
Applicant: 苏州中科天启遥感科技有限公司 , 广西壮族自治区农业科学院农业科技信息研究所 , 中国科学院遥感与数字地球研究所
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于样本自适应扩充的集成学习方法，一方面通过采用bootstrap特征抽样与动态加权投票的方式对多个弱分类器进行集成，继承了集成学习方法分类精度高、重复性好的优点；另一方面，该方法能够在少量地面调查样本的基础上，通过迭代分类与基于空间离散度和属性相似度的样本筛选，实现样本的自适应扩充，解决了分类中小样本导致的模型欠学习问题。本案所涉及的集成学习方法采用样本自适应扩充的方式，可以有效解决遥感分类过程中样本不足的问题，同时减少了研究人员获取样本所耗费的人力及时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108830312A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810556049.3
申请日：2018-06-01
Applicant: 苏州中科天启遥感科技有限公司 , 广西壮族自治区农业科学院农业科技信息研究所 , 中国科学院遥感与数字地球研究所
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于样本自适应扩充的集成学习方法，一方面通过采用bootstrap特征抽样与动态加权投票的方式对多个弱分类器进行集成，继承了集成学习方法分类精度高、重复性好的优点；另一方面，该方法能够在少量地面调查样本的基础上，通过迭代分类与基于空间离散度和属性相似度的样本筛选，实现样本的自适应扩充，解决了分类中小样本导致的模型欠学习问题。本案所涉及的集成学习方法采用样本自适应扩充的方式，可以有效解决遥感分类过程中样本不足的问题，同时减少了研究人员获取样本所耗费的人力及时间。
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公开(公告)号：CN106339423A
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201610670931.1
申请日：2016-08-14
Applicant: 李宇翔 , 广西壮族自治区农业科学院农业科技信息研究所
CPC classification number: G06F16/29 , G06K9/00657
Abstract: 本发明公开了一种甘蔗种植信息动态更新方法及装置，方法具体包括：获取同一地区不同时相的高分辨率遥感甘蔗地块影像，识别出未变化地块和变化地块；对所述未变化地块利用历史地类属性进行时间维度上迁移；及将所述变化地块与所述未变化地块进行特征匹配，判定出所述变化地块中的甘蔗地块和非甘蔗地块。本发明以高分辨率数据作为地块识别和分类的基础，避免了象元级分类中的“椒盐”现象，提高了分类和面积测算精度及结果的可验证性；以精准的地块边界替代传统面向对象的不具有自然和社会属性意义不规则图斑。提高了甘蔗种植信息更新速度、频率，降低更新过程中的数据量依赖。
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公开(公告)号：CN105494970A
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201610000385.0
申请日：2016-01-04
Applicant: 梁丽莉 , 广西壮族自治区农业科学院农业科技信息研究所
CPC classification number: Y02P60/877 , A23F3/34
Abstract: 本发明公开了一种百香果奶牛全混合颗粒饲料，其由以下重量份数原材料组成：玉米42-54份、豆粕12-15份、麦麸6-10份、百香果壳粉20-35份、预混料1份、磷酸氢钙0.8份、小苏打1份和盐1份。还公开了一种百香果奶牛全混合颗粒饲料。本发明可以降低养殖成本，提高养殖经济效益，实现生态绿色养殖，能提高奶牛产奶量，增强机体免疫力同时减少乳房炎症的发生，同时解决百香果饮料厂的废弃果壳问题，使工厂保持好的生产环境，增加收入，达到工厂和养殖户双赢的目的，所制得的百香果壳粉还可以经过超细粉碎后作为人类保健茶饮用。
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公开(公告)号：CN111709379A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010562660.4
申请日：2020-06-18
Applicant: 谢国雪 , 广西壮族自治区农业科学院农业科技信息研究所
Abstract: 本发明属于农业信息管理技术领域，具体涉及基于遥感影像的丘陵区柑橘种植地块监测方法及系统，步骤S1：获取待监测区域遥感中分影像和高分影像信息，并对影像进行预处理；步骤S2：对待监测区实地采集解译标志，得到训练样本及验证样本；步骤S3：以高分影像作为基底，叠加二调数据对地块形态边界更新；步骤S4：计算中分影像的多时相影像及高分影像的特征指数；步骤S5：以S2获取的地块信息作为训练样本，基于S4的特征指数对分类器进行训练；步骤S6：将需要检测区域影像输入分类器进行识别并分别输出结果；步骤S7：通过等权重计分方法进行分析，计分超过半数判别为柑橘信息。本发明使用提高现有技术识别作物的准确性和客观性。
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公开(公告)号：CN109840539A
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201711493848.2
申请日：2017-12-31
Applicant: 苏州中科天启遥感科技有限公司 , 广西壮族自治区农业科学院农业科技信息研究所 , 中国科学院遥感与数字地球研究所 , 中科坤元地理信息技术(苏州)有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公布了一种基于地块图斑的遥感时空数据融合方法，在获取地表真实地块图斑基础上，以图斑为约束条件，利用研究区的一期高分影像以及多期中分辨率影像，通过对高分影像进行无监督分类获取地表覆盖类型并且计算每个图斑的反射率；以图斑为约束条件对中分辨率数据进行最优解混；在对中分辨率影像进行解混的基础上，推测中分辨率数据对应的每期高分辨数据。本发明可以提高传统的基于像元级别的时空数据融合方法，与采用学习模型融合方法相比，可以降低难度，提高稳定性。
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