公开(公告)号：CN119007008A

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202411071276.9

申请日：2024-08-06

Applicant: 中国农业科学院深圳农业基因组研究所(岭南现代农业科学与技术广东省实验室深圳分中心) ,  中国农业科学院农业基因组研究所

Inventor： 乔曦 ,  覃锋 ,  陈颖 ,  刘博 ,  夏保升 ,  万方浩 ,  钱万强

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了适用于薇甘菊入侵植物叶绿素含量的预测方法，通过结合多光谱遥感技术和深度学习算法，实现了对薇甘菊入侵植物叶绿素含量的高精度预测，首先，使用多光谱无人机获取技术采集待测区域的图像数据；接着，通过计算机视觉技术对图像中的植物进行分类和识别；然后，对研究区域的多光谱图像进行预处理并提取关键的光谱信息，如归一化植被指数、比值植被指数及差值植被指数；最后，利用这些光谱信息，通过机器学习模型预测植物的叶绿素含量，该预测模型经过精度评估和优化，确保能够提供准确的叶绿素含量预测，从而在地理信息系统中实现叶绿素含量的精确空间分布预测，本发明显著提高了薇甘菊入侵植物监测的效率和精度，对于生态监测与管理具有重要意义。

公开(公告)号：CN115331124A

公开(公告)日：2022-11-11

申请号：CN202210962022.0

申请日：2022-08-11

Applicant: 中国农业科学院农业基因组研究所

Inventor： 乔曦 ,  覃锋 ,  钱万强 ,  李岩舟 ,  刘聪辉 ,  刘博

IPC: G06V20/17 ,  G06V10/26 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06F17/18 ,  G01C11/04 ,  G01N5/04

Abstract: 本发明公开了一种基于无人机遥感的入侵植物生物量估算方法，包括以下步骤：①获取研究区域的无人机RGB影像数据，采集地面样方实测生物量数据；②利用Agisoft PhotoScan获取区域的正射影像数据，基于深度学习提取研究区域的入侵植物分布图；③构建样方图像的17个特征变量，利用线性回归、随机森林回归、极限梯度提升回归、岭回归、K近邻回归五种模型对入侵植物地上生物量进行估算。④利用图像扩充技术对样本数据进行扩充，进一步提高生物量估算模型稳定性，选择最优的回归模型，对研究区域的入侵植物地上生物量制图。本发明解决了在野外复杂环境下，入侵植物地上生物量人工调查工作难度大，难以获取大量样本数据和估算结果精度较低等技术问题。

公开(公告)号：CN114782842A

公开(公告)日：2022-07-22

申请号：CN202210423323.6

申请日：2022-04-21

Applicant: 中国农业科学院农业基因组研究所

Inventor： 钱万强 ,  乔曦 ,  何艳洲 ,  覃锋 ,  李岩舟 ,  刘博 ,  刘聪辉

IPC: G06V20/17 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一年四季中零散斑块互花米草的识别监测与预警，尤其是互花米草识别与预警方法，其识别与预警方法为：一、搭建采集平台，采集互花米草图像；二、图像拼接与分割；三、制作训练集、验证集、测试集；四、选择主流的卷积神经网络，进行模型的训练、验证与测试。五、判断识别准确率，选择满足条件的卷积神经网络；六、分别训练四个时期的数据，进行互花米草的空间分布；七、构建危害等级评估模型；八、获取互花米草的扩散距离；九、获取互花米草的生物量作物参数；十、生成互花米草预警可视化热图。本发明实现了局域尺度下互花米草的精准识别，并生成预警可视化热图，为互花米草早期的监测与防治提供数据资料。