-
公开(公告)号：CN118736418A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410913179.3
申请日：2024-07-09
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/17 , G06V10/24 , G06V10/143 , G06V10/766 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明公布基于无人机遥感与WOFOST的米尺度玉米产量双参数同化估算方法，属于农业监测技术领域，所述方法包括：获取玉米不同生育期的气象数据、土壤数据、田间管理记录数据、玉米品种参数、样本实测点数据、预处理的无人机影像；重采样无人机影像，计算相关植被指数并与LAI和TAGP进行敏感性分析，获得相关性强植被指数并与模型进行LAI和TAGP的反演，反演后转为数组形式；获取玉米品种参数的敏感参数并校准；气象数据、土壤数据、田间管理记录数据、校准后敏感参数、数组形式的LAI和TAGP为WOFOST输入参数，模拟玉米生长期并逐像素计算，模拟结束得到模拟玉米产量并评价效果。该方法用于需精细尺度单产估算场景。
-
公开(公告)号：CN116028826A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211607639.7
申请日：2022-12-14
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于环境区划的生长监测站点布局方法，包括：多年环境特征值的计算；对点状数据集进行插值，并将其处理为10km×10km格网大小相同的栅格，通过聚类算法进行空间属性一体化聚类；通过不同环境区的监测目标变量的半变异函数获取最佳样本量；计算目标变量和各个环境变量的相关系数和显著性水平，选择环境变量，计算回归残差的变异函数；以土地利用类型数据作为约束条件，以回归克里金方差最小化为布点目标，通过多路空间模拟退火算法进行优化求解，确定回归克里金方差取得最小值时的布点数量和位置。可以实现以最少的监测点获得最大空间范围的代表性数据，提高监测的准确性。
-
公开(公告)号：CN114170500A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202010845296.2
申请日：2020-08-20
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/143 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06K9/62 , G06T3/40 , G06T5/00 , G06T7/40 , G06T7/62 , G06T7/90
Abstract: 本发明提出了小麦倒伏面积提取系统和方法，所述提取系统包括：获取单元，用于通过无人机搭载多光谱传感器获取试验区田间影像数据；预处理单元，所述预处理单元与所述获取单元相连，用于处理获取的试验区田间影像数据得到小麦冠层多光谱影像；计算单元，所述计算单元与所述预处理单元相连，用于计算小麦冠层多光谱影像中目标作物的纹理特征；选取单元，所述选取单元与所述计算单元相连，用于将计算得到的纹理特征分别与多光谱影像进行合并，使用马氏距离分类法对所述影像进行分类分析，提取小麦倒伏面积。本发明的提取系统和方法能够准确地提取小麦的倒伏面积，降低人工成本，适于规模化推广应用。
-
公开(公告)号：CN107103378B
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN201610099993.1
申请日：2016-02-23
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明属于种植业信息化技术领域，提供了一种玉米种植环境测试站点布局方法及系统，该方法包括：获取待布局区域的区域数据；根据所述区域数据，对所述待布局区域的种植环境进行网格划分和聚类区划，得到区划结果；基于预设的空间分层抽样模型和抽样精度，得到所述区划结果中的各分区所需最少数量的测试站点；基于预设的空间平衡抽样算法，对所述最少数量的测试站点进行布局。结合待布局区域的种植环境指标进行分析，基于空间聚类与空间分层抽样理论来确定玉米多环境测试站点的布局，提高了测试站点布局合理性。
-
公开(公告)号：CN110807357A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201910873233.5
申请日：2019-09-17
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于直方图估计的非监督大田作物分类方法及系统，所述方法包括：获取研究区的生育期内的GF-1遥感影像数据，对数据进行辐射定标、大气校正、正射校正、云检测、几何配准等预处理工作；提取多时相遥感影像的近红外波段、NDVI、NDWI植被指数；对近红外波段值进行归一化处理，得到归一化之后的多维特征值数据；使用机器学习中的主成分分析方法对归一化后的多维特征值进行降维处理，降为k维数据；选取最佳参数得到降维后数据的概率分布直方图，每一个矩体即代表一个类别，根据该区域的作物分布图确定类别标签，进行相似类的合并；根据作物的样本数据进行精度验证，求得用户精度、制图精度、Kappa系数等评价指标。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104678804B
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201510032706.0
申请日：2015-01-22
Applicant: 中国农业大学
IPC: G05B19/04
Abstract: 本发明公开种玉米分散考种数据采集方法,所述方法包括以下步骤:S1、手持终端设备开启,建立所述手持终端与数据接收服务端的通信连接;S2、设置所述手持终端的工作模式以及玉米考种采集参数;S3、所述手持终端采集玉米分散考种小组编号以及玉米分散考种数据;所述玉米分散考种数据为所述玉米考种采集参数对应采集的数据。本发明中手持终端设备能便捷地在各个分散玉米考种点进行玉米分散考种数据的采集并无线传输至数据接收服务端进行数据汇总分析,降低了数据人工录入投入、提高了考种效率和数据准确率、实现了分散考种采集数据的统校验、管理和存储;本发明的方法实现了玉米分散考种中数据采集的自动化、智能化以及信息化。
-
公开(公告)号：CN106909881A
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201710030098.9
申请日：2017-01-16
Applicant: 中国农业大学
CPC classification number: G06K9/00657 , G06K9/4647 , G06T2207/10032 , G06T2207/20061 , G06T2207/30188
Abstract: 本发明提供了一种基于无人机遥感影像提取玉米育种基地垄数的方法及系统，利用无人机获取玉米育种基地的遥感影像，通过对图像超绿特征灰度化处理，将玉米植株与土壤背景信息分离；经过二值优化与形态学开启运算处理使图像分离彻底并过滤突刺连接；通过图像分割投影法提取玉米垄线的中心点，并对图像进行Hough变换；对于Hough变换的图像，通过改进的投影法提取峰值点，该峰值点个数即为垄线的条数。采用本发明提供的方法，提取玉米育种基地垄数的自动化程度高、准确度高，可方便地应用在无人机遥感影像玉米垄数的提取中，大大提高田间调查效率，为育种家和种业相关部门提供决策支持。
-
公开(公告)号：CN105335705A
公开(公告)日：2016-02-17
申请号：CN201510674358.7
申请日：2015-10-16
Applicant: 中国农业大学
CPC classification number: G06K9/00664 , G06K9/4652 , G06T2207/30188
Abstract: 本发明提供一种基于计算机视觉的玉米异常果穗筛分方法、装置及系统。所述方法包括：基于预设的图像截取规则，截取所述待筛分玉米果穗的图像，得到截取图像；所述待筛分玉米果穗的图像为图像采集装置采集的图像；基于预设的特征参数提取规则，提取所述截取图像中的特征参数；根据所述特征参数，基于预设的异常果穗筛分模型，确定玉米果穗的异常类别。上述玉米异常果穗筛分方法、装置及系统能够实现无损识别常见的几种异常果穗，使得筛分速度大大提高。计算机视觉技术的应用，可以很好地代替人工劳动力，解决了现有技术中依靠人工筛分玉米异常果穗效率低下的技术问题。
-
公开(公告)号：CN104865259A
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201510229679.6
申请日：2015-05-07
Applicant: 中国农业大学
IPC: G01N21/84
Abstract: 本发明提供一种掉落式玉米果穗穗部全息性状快速测量系统及方法，该系统包括：传送装置，用于使单穗玉米果穗呈竖直状态依次掉落；与传送装置连接的图像采集装置，用于采集掉落的单穗玉米果穗全方位图像；与图像采集装置连接的处理装置，用于控制图像采集装置采集单穗玉米果穗的全方位图像，以及获取图像采集装置采集的单穗玉米果穗的全方位图像，将其进行拼合，根据全方位图像的视差进行三维空间坐标的计算，对单穗玉米果穗的空间分布信息进行还原，从而计算得到单穗玉米果穗的穗部性状参数。上述系统能实现无损测量玉米果穗的穗部考种性状和穗选性状的参数，测量速度快，测量结果更精确，成本更低，效率更高。
-
公开(公告)号：CN118691710A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410875460.2
申请日：2024-07-01
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06T11/20 , G06V20/13 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种面向不同玉米种植场景的光学微波遥感数据协同制图方法，涉及遥感识别领域，包括：下载目标区域的卫星影像数据，存储至多源数据集成格网系统中，提取遥感影像时间序列数据；考虑云量按生育期提取不同时序长度的影像，并根据影像重返周期进行时序重采样；充分考虑时序互补的多源协同思路，采用归一化算法处理下载的遥感影像数据，构建协同数据集；针对玉米的四种种植场景通过随机森林算法的特征重要性评估得到表征玉米间差异的光学和微波遥感优势特征集；聚类不同种植场景的玉米样本，结合多源遥感优势特征集构建分类模型，将不同种植场景的样本输入到分类模型中训练，利用训练后的高精度分类器对目标年不同玉米种植场景分类制图。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
53
records
(took 0.025 seconds)
