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公开(公告)号：CN119625526A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411687420.1
申请日：2024-11-25
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/24 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/70 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明涉及草地生态遥感智能化检测技术领域，具体涉及一种基于YOLOv8的有毒植物狼毒大戟识别与空间定位方法。通过对YOLOv8网络模型的主干特征提取网络、颈部网络以及卷积模块进行优化，形成改进后的RFC‑YOLOv8网络模型；与现有技术相比，不仅提高了YOLOv8的检测精度，还使网络模型更加轻量化，同时提升了推理速度，从而实现了快速、准确地识别和定位天然草原中的狼毒大戟，并最终实现了狼毒大戟的空间分布制图。
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公开(公告)号：CN118521843B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202410586162.1
申请日：2024-05-13
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 , 河北农业大学
IPC: G06F30/27 , G06V10/766 , G06V20/10
Abstract: 本发明公开了基于相对高度重构植被指数的草原地上生物量反演方法，包含以下步骤:步骤1:利用无人机搭载多光谱和激光雷达传感器获取待监测草原无人机遥感图像；步骤2:通过无人机多光谱图像计算目标区域植被指数；通过无人机激光雷达数据获取目标区域数字表面模型DSM；步骤3:实地获取研究区草原植被冠层高度、植被覆盖度和地上生物量；步骤4:对植被指数进行阈值分割，获取草原中植被和裸土的具体位置，基于DSM获取草原植被冠层相对高度；步骤5:利用冠层相对高度结合植被指数构建重构植被指数；步骤6:基于重构植被指数进行草原地上生物量反演；本发明研制了草原植被冠层相对高度模型，并构建了基于重构植被指数的草原地上生物量估算新方法。
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公开(公告)号：CN118521843A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410586162.1
申请日：2024-05-13
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 , 河北农业大学
IPC: G06V10/766 , G06V20/10
Abstract: 本发明公开了基于相对高度重构植被指数的草原地上生物量反演方法，包含以下步骤:步骤1:利用无人机搭载多光谱和激光雷达传感器获取待监测草原无人机遥感图像；步骤2:通过无人机多光谱图像计算目标区域植被指数；通过无人机激光雷达数据获取目标区域数字表面模型DSM；步骤3:实地获取研究区草原植被冠层高度、植被覆盖度和地上生物量；步骤4:对植被指数进行阈值分割，获取草原中植被和裸土的具体位置，基于DSM获取草原植被冠层相对高度；步骤5:利用冠层相对高度结合植被指数构建重构植被指数；步骤6:基于重构植被指数进行草原地上生物量反演；本发明研制了草原植被冠层相对高度模型，并构建了基于重构植被指数的草原地上生物量估算新方法。
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公开(公告)号：CN118261866A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410326414.7
申请日：2024-03-21
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06T7/00 , G06T7/13 , G06T5/70 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的凤眼莲差值变化检测方法，包括以下步骤：步骤S1：使用IDL语言实现Canny算子对遥感影像瞬时水边线提取，得到提取结果；步骤S2：根据提取结果，计算OTSU阈值，得到阈值结果；步骤S3：根据阈值结果，对阈值结果进行卷积神经网络分类，得到卷积神经网络分类结果；步骤S4：通过将不同时相的二值化分类结果进行逐像元差分，得到具有动态特征的凤眼莲像元；步骤S5：根据具有动态特征的凤眼莲像元，提取凤眼莲；本发明解决了现有技术中凤眼莲遥感监测的研究大都分别南非以及热带亚热带国家展开，研究方法一般为监督分类、时间序列空间分布等，容易受到光谱可分性限制，缺少高精度的凤眼莲监测方法。
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公开(公告)号：CN116335058A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310474247.6
申请日：2023-04-28
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移枯落物截留效应的退化草地修复方法，以重度退化或沙化草地作为处理目标；于目标地点处布设机械风障，机械风障高1.5‑2m且为透风结构；机械风障包括拦截部和固定部，固定部与拦截部垂直可拆卸连接，拦截部中的拦截网为可调结构。本发明在草场退化部位设置机械障，使迁移枯落物于此被截留，其中的种子、降解后的有机体均留存于此，风障与截留枯落物形成组合体更有效拦截风吹雪提供水源，多重作用使退化处形成植物带进而实现生态修复。可拆卸、可调机械风障结构提升拦截效果；通过本发明的治理方法，可实现土壤质量与植被覆盖状况双提升，起到增水保墒、防风固沙、化害为利之成效，使得严重退化或沙化草地得到高效快速恢复。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118863202A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410987912.6
申请日：2024-07-23
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06Q10/047 , G01C21/00 , G01C21/20 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供一种家畜放牧路径规划方法、装置、电子设备及存储介质，涉及电数字数据处理技术领域，该方法包括：以放牧路径的总长度最短以及放牧路径与饮水点之间的距离最小为目标建立放牧路径规划目标函数；基于目标放牧区域中的饮水点、禁牧区、放牧起始点以及放牧终止点的位置信息以及每一放牧访问点的位置信息，通过优化后的蚁群算法求解放牧路径规划目标函数，获得待放牧家畜在目标放牧区域内的最优放牧路径。本发明提供的家畜放牧路径规划方法、装置、电子设备及存储介质，通过改进启发式因子、引入多目标优化以及优化全局信息素浓度更新方式，对传统的蚁群算法进行优化，能基于优化后的蚁群算法有效提高放牧路径的规划效率。
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公开(公告)号：CN118836783A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410937552.9
申请日：2024-07-12
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 , 河北农业大学 , 内蒙古科学技术研究院
Abstract: 本发明涉及激光雷达监测植被冠层高度领域，具体涉及一种基于无人机激光雷达的苜蓿冠层高度监测方法。针对草本植物冠层高度较低，基于无人机激光雷达监测误差较大的问题，利用苜蓿实测冠层高度建立一种新的校正冠层高度模型，实现了利用无人机激光雷达更精准地获取植被冠层高度信息。
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公开(公告)号：CN117951417A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410122176.8
申请日：2024-01-30
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 , 内蒙古伊禾绿锦农业发展有限公司 , 河北农业大学
IPC: G06F17/10 , G01N21/84 , G01N33/00 , G01N5/04 , G06F18/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N20/10 , G06N20/20
Abstract: 本发明提供一种基于卫星遥感技术的苜蓿相对饲喂价值监测方法，包括如下步骤：地面数据获取；苜蓿相对饲喂价值(Relative Feed Value，RFV)数据获取；卫星遥感影像下载并进行图像处理；基于卫星遥感技术，结合地面苜蓿RFV数据，开展不同波段反射率、植被指数与苜蓿RFV数据相关性、回归分析，对比苜蓿RFV不同反演算法，构建苜蓿RFV、苜蓿收获前RFV反演模型；以卫星遥感影像作为数据源，通过已构建模型预测苜蓿RFV。本发明通过在监测区域内设置样本点，结合卫星遥感数据进行相关性、回归等分析，得到反演模型输入参数，并用其进行苜蓿RFV监测。
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公开(公告)号：CN103960037B
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201410232740.8
申请日：2014-05-29
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: A01G1/00
Abstract: 本发明涉及农业种植技术领域，特别公开了一种苜蓿与无芒雀麦的轮作方法。该苜蓿与无芒雀麦的轮作方法，包括如下步骤：在无芒雀麦种植5～6年后翻压种植苜蓿5～6年，然后再翻压种植无芒雀麦，重复进行轮作。本发明的有益效果是：通过轮作的方式提高单位面积优质牧草的产量与土壤肥力，改善土壤理化性状；苜蓿的根瘤还能固定大气中的氮素，提高了土壤肥力，这样就能相应减少施肥量，降低人工和化肥的投入，还可减少下一轮无芒雀麦种植时的肥料投入，增加了无芒雀麦的产量，使土地利用率和亩产量进一步地提高，增加了经济效益。
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公开(公告)号：CN118261866B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410326414.7
申请日：2024-03-21
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06T7/00 , G06T7/13 , G06T5/70 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的凤眼莲差值变化检测方法，包括以下步骤：步骤S1：使用IDL语言实现Canny算子对遥感影像瞬时水边线提取，得到提取结果；步骤S2：根据提取结果，计算OTSU阈值，得到阈值结果；步骤S3：根据阈值结果，对阈值结果进行卷积神经网络分类，得到卷积神经网络分类结果；步骤S4：通过将不同时相的二值化分类结果进行逐像元差分，得到具有动态特征的凤眼莲像元；步骤S5：根据具有动态特征的凤眼莲像元，提取凤眼莲；本发明解决了现有技术中凤眼莲遥感监测的研究大都分别南非以及热带亚热带国家展开，研究方法一般为监督分类、时间序列空间分布等，容易受到光谱可分性限制，缺少高精度的凤眼莲监测方法。
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