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公开(公告)号：CN108203714B
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN201611188402.4
申请日：2016-12-20
Applicant: 华中农业大学
IPC: C12N15/82 , C12N15/66 , C12N15/113
Abstract: 本发明属于植物基因工程技术领域，具体涉及一种棉花基因的编辑方法。公开了用于棉花基因组编辑的CRISPR‑Cas9系统及其构建方法。本发明克隆得到两个陆地棉U6启动子pGhU6‑7和pGhU6‑9，并突变了Bsa Ⅰ酶切位点。利用优化后的启动子构建了在棉花中具有编辑能力的CRISPR‑Cas9载体的两个载体pRGEB32‑GhU6.7‑NPT Ⅱ、pRGEB32‑GhU6.9‑NPT Ⅱ。选取1个棉花内源基因GhCLA为目标基因，设计四个靶向该基因的sgRNA，引导Cas9蛋白在GhCLA的特异位点进行切割。通过棉花的白化表型、酶切图、测序验证，表明pGhU6‑7I和pGhU6‑9I驱动的CRISPR‑Cas9基因编辑系统在棉花内具有编辑能力。
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公开(公告)号：CN105719320B
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201610049382.6
申请日：2016-01-25
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于彩色数字图像植被冠层覆盖度计算方法及系统，包括垂直拍摄获取待计算区域的彩色数字图像；计算彩色数字图像的每个像素的绿特征指数；调用Sobel算子分别根据每个像素的绿特征指数计算每个像素的梯度值，并将最大梯度值对应的像素的绿特征指数作为阈值；分别将每个像素的绿特征指数与所述阈值进行比较，将绿特征指数大于或等于所述阈值的对应像素归为植被像素，将绿特征指数小于所述阈值的对应像素归为非植被像素，根据植被像素和非植被像素计算所述待计算区域的植被冠层覆盖度；本发明实现了植被冠层覆盖度的高精度计算，且节省人力，自适应性强。
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公开(公告)号：CN112183451B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202011103617.8
申请日：2020-10-15
Applicant: 华中农业大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06N20/20
Abstract: 本发明涉及一种城市热岛强度的量化方法、系统、存储介质及设备，其方法包括获取目标区域的遥感影像信息并进行预处理；对预处理后的遥感影像信息进行反演计算，获取地表温度信息；根据地表温度信息对目标区域进行局部空间自相关分析；计算局部空间的相对城市热岛强度并进行ward最小方差聚类分析，确定局部空间的城市热岛强度等级。本发明通过对遥感影像进行预处理和反演计算，得到地表温度信息，并进行局部空间自相关分析，得到局部空间目标类型的地表温度信息的平均值，进而准确计算出局部空间的相对城市热岛强度及城市热岛强度等级，极大地克服了现有方法难以忽略的方法应用限制和地表温度会受周围环境的影响等问题，量化结果精确，使用范围更广。
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公开(公告)号：CN113033520B
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110569852.2
申请日：2021-05-25
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的树木线虫病害木识别方法及系统,其方法包括采集树木线虫病害区域的影像信息，对影像信息中的病害木位点进行标记并形成标记点；基于标记点构建以病害木位点为中心的二维高斯空间置信图；构建多尺度空间注意力卷积神经网络模型，并利用二维高斯空间置信图结合深度学习算法对多尺度空间注意力卷积神经网络模型进行训练；利用训练后的多尺度空间注意力卷积神经网络模型对目标区域树木线虫病害进行预测识别，得到病害预测结果。本发明可提高目标识别的准确性，通过多尺度空间注意力卷积神经网络模型融合不同感受野下的特征图，将多分辨率的深度信息整合到常规空间语义中，提升模型对于病害木与周围关系的学习和识别能力。
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公开(公告)号：CN111814666A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010647602.1
申请日：2020-07-07
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 本发明涉及一种复杂林分下的单木参数提取方法、系统、介质及设备，其方法包括利用激光雷达获取目标单木的树干点云，并在垂直方向进行不同尺度的分层处理；对每种尺度分层处理后的每一层树干点云分别进行云聚类处理，得到对应的要素类别点云，并针对每类要素类别点云筛选出对应层符合树干特征的目标树干点云；将同一尺度对应的不同层的所有目标树干点云进行融合，再将不同尺度对应的所有目标树干点云进行融合，得到目标单木的单木参数信息。本发明实现对林分空间结构进行量化分析，在样地水平上描述林木在水平结构的分布以及垂直结构的分布，不受树种类型和人为主观经验影响，不受地域限制，能准确获取复杂林分下的单木参数信息提取精度较高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111814666B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202010647602.1
申请日：2020-07-07
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 本发明涉及一种复杂林分下的单木参数提取方法、系统、介质及设备，其方法包括利用激光雷达获取目标单木的树干点云，并在垂直方向进行不同尺度的分层处理；对每种尺度分层处理后的每一层树干点云分别进行云聚类处理，得到对应的要素类别点云，并针对每类要素类别点云筛选出对应层符合树干特征的目标树干点云；将同一尺度对应的不同层的所有目标树干点云进行融合，再将不同尺度对应的所有目标树干点云进行融合，得到目标单木的单木参数信息。本发明实现对林分空间结构进行量化分析，在样地水平上描述林木在水平结构的分布以及垂直结构的分布，不受树种类型和人为主观经验影响，不受地域限制，能准确获取复杂林分下的单木参数信息提取精度较高。
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公开(公告)号：CN113849773B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202111149015.0
申请日：2021-09-29
Applicant: 华中农业大学
IPC: G06F17/18
Abstract: 本发明涉及一种量化气溶胶光学厚度与景观指数之间相互关系的方法及系统，其方法包括获取目标区域的气溶胶光学厚度和土地覆盖类型数据信息，并进行预处理；计算预先选定的目标景观指数；分别计算目标景观指数与气溶胶光学厚度的空间自相关性，并在二者均具有显著的空间自相关特征时采用空间回归模型进行分析，得到气溶胶光学厚度与景观指数之间的相互关系。通过在目标景观指数与气溶胶光学厚度均具有显著的空间自相关特征时采用空间回归模型进行分析，克服了传统OLS线性回归模型在量化气溶胶光学厚度与景观指数之间相互关系对样本独立性的限制，将空间自相关性考虑到回归模型中，更加准确地量化气溶胶光学厚度与景观指数之间的相互关系。
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公开(公告)号：CN117194877A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311153400.1
申请日：2023-09-06
Applicant: 华中农业大学
IPC: G06F17/18 , G06T7/187 , G06F17/11 , G06T7/62 , G06V10/762
Abstract: 本发明涉及一种基于不完整激光雷达点云数据的森林参数提取方法及系统，其方法包括对预先设置的样地进行激光雷达扫描，获取激光雷达数据点云并进行预处理；对激光雷达数据点云进行单木分割，得到单木点云并提取单木胸径；根据单木点云进行单木理论树高提取，并根据单木理论树高和单木胸径计算得到单木估测信息。本发明通过对样地进行扫描，并对获取的激光雷达数据点云进行预处理，然后进行单木分割，根据得到的单木点云提取单木胸径和单木理论树高，进而得到单木估测信息，仅利用不完整激光雷达数据，针对不同复杂程度环境的样地，提取其胸径、树高、单木材积及样地蓄积等林分参数，为森林的可持续规划和管理提供数据及技术支持。
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公开(公告)号：CN113033520A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110569852.2
申请日：2021-05-25
Applicant: 华中农业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的树木线虫病害木识别方法及系统,其方法包括采集树木线虫病害区域的影像信息，对影像信息中的病害木位点进行标记并形成标记点；基于标记点构建以病害木位点为中心的二维高斯空间置信图；构建多尺度空间注意力卷积神经网络模型，并利用二维高斯空间置信图结合深度学习算法对多尺度空间注意力卷积神经网络模型进行训练；利用训练后的多尺度空间注意力卷积神经网络模型对目标区域树木线虫病害进行预测识别，得到病害预测结果。本发明可提高目标识别的准确性，通过多尺度空间注意力卷积神经网络模型融合不同感受野下的特征图，将多分辨率的深度信息整合到常规空间语义中，提升模型对于病害木与周围关系的学习和识别能力。
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公开(公告)号：CN108203714A
公开(公告)日：2018-06-26
申请号：CN201611188402.4
申请日：2016-12-20
Applicant: 华中农业大学
IPC: C12N15/82 , C12N15/66 , C12N15/113
CPC classification number: C12N15/8205 , C12N9/1247 , C12N15/66 , C12Y207/07006
Abstract: 本发明属于植物基因工程技术领域，具体涉及一种棉花基因的编辑方法。公开了用于棉花基因组编辑的CRISPR‑Cas9系统及其构建方法。本发明克隆得到两个陆地棉U6启动子pGhU6‑7和pGhU6‑9，并突变了Bsa Ⅰ酶切位点。利用优化后的启动子构建了在棉花中具有编辑能力的CRISPR‑Cas9载体的两个载体pRGEB32‑GhU6.7‑NPT Ⅱ、pRGEB32‑GhU6.9‑NPT Ⅱ。选取1个棉花内源基因GhCLA为目标基因，设计四个靶向该基因的sgRNA，引导Cas9蛋白在GhCLA的特异位点进行切割。通过棉花的白化表型、酶切图、测序验证，表明pGhU6‑7I和pGhU6‑9I驱动的CRISPR‑Cas9基因编辑系统在棉花内具有编辑能力。
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