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公开(公告)号：CN119089712A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411579598.4
申请日：2024-11-07
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种基于时序DEM的流域径流含沙量空间分布计算方法，涉及土壤学与水土保持科学技术领域，采用质量守恒原理约束下的多流向算法对泥沙输移路径进行模拟，计算输沙率空间分布，采用多流向算法计算径流量空间分布，最终计算得到流域含沙量空间分布，能够提高对含沙量的监测精度，弥补了过去只能监测流域部分点位含沙量的缺点，可用于流域水土流失的监测，以评价区域的生态环境，为生态环境治理提供重要参考。
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公开(公告)号：CN113420412B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202110577260.5
申请日：2021-05-26
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F30/20 , G01N21/25 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了基于成像光谱的土壤有机碳含量连续深度分布提取方法，涉及计量土壤学技术领域，通过对目标区域采样点中的土壤完整剖面样品和剖面条带样品的采集、处理，得到土壤有机碳含量的范围、完整剖面样品成像的行平均光谱数据、以及剖面条带样品土壤的光谱数据，获得土壤有机碳含量预测模型，进一步提取土壤样品中有机碳含量连续深度分布曲线，进一步得到土壤有机碳含量的分布。通过本发明的技术方案实现了土壤点状反射光谱向面状图像光谱的转变，避免了采样深度间隔较大带来的不足，提供了高空间、高光谱分辨率的土壤剖面精细化数据，为获取土壤有机碳垂直方向连续深度变化特征提供技术支持，极大提高数据的获取能力。
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公开(公告)号：CN120028276A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510518516.3
申请日：2025-04-24
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于室内高光谱和线性回归的土壤碳酸钙含量预测方法，包括：采集土壤样本并进行预处理；测定土壤样本2000‑2400nm波段的光谱反射率数据；测定土壤样本的碳酸钙含量；对土壤样本2000‑2400nm波段的光谱反射率数据进行断点校正、去趋势和连续统去除处理；在处理后的数据中选取2330‑2360nm波段的光谱反射率数据，计算其最大吸收深度；基于碳酸钙含量和最大吸收深度，建立线性回归模型；基于线性回归模型和目标地区土壤样本的光谱反射率数据，预测目标地区土壤样本的碳酸钙含量。本发明具有高效精确、成本低廉、环境友好的特点，能够为土壤质量评估、精准农业和生态环境保护等领域提供支持。
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公开(公告)号：CN119089712B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411579598.4
申请日：2024-11-07
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种基于时序DEM的流域径流含沙量空间分布计算方法，涉及土壤学与水土保持科学技术领域，采用质量守恒原理约束下的多流向算法对泥沙输移路径进行模拟，计算输沙率空间分布，采用多流向算法计算径流量空间分布，最终计算得到流域含沙量空间分布，能够提高对含沙量的监测精度，弥补了过去只能监测流域部分点位含沙量的缺点，可用于流域水土流失的监测，以评价区域的生态环境，为生态环境治理提供重要参考。
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公开(公告)号：CN119273926A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411783797.7
申请日：2024-12-06
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/70 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/30 , G06V10/36 , G06V10/774 , G06V10/776 , G01N21/27
Abstract: 本发明公开了一种基于室内成像光谱技术的土壤剖面发生层划分方法，包括：S1、采用基于像素镶嵌的方法获取完整的土壤剖面高光谱图像；S2、对图像进行几何校正，去除木质边框，保留固定宽度的土壤剖面原始影像；S3、采用随机森林算法去除裂缝、阴影等无效像元；S4、对保留的光谱数据进行平滑去噪处理；S5、提取行平均光谱曲线，获取固定深度行平均光谱曲线，作为分层条带土样的光谱数据；S6、生成光谱曲面；S7、基于语义分割网络模型划分发生层。本发明能够实现各类土壤剖面发生层的精准划分，为大规模土壤分类和土壤资源的可持续管理提供了有力的技术支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118036167A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410445399.8
申请日：2024-04-15
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提供一种建筑设计方案总平图智能生成方法及系统，涉及国土空间规划信息化领域。该建筑设计方案总平图智能生成方法，包括获取工作底图；从工作底图中提取出新的矢量图层；输出建筑设计方案总平图草图；收集居民地、水体、铁路、公路四类训练样本，采用DreamBooth方法对stable diffusion模型开展微调，输出具有特定标签的四种主题模型。本方法能够应对以往建筑设计方案总平图编制设计领域中设计主观经验强、制作时间长、人工成本高等问题，基于建筑设计方案总平图生成模型，实现建筑设计方案总平图的自动化生成、管理应用，为国土空间规划信息化提供了高效、便捷的途径，为城乡规划师提供了设计参考。
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公开(公告)号：CN112782385B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202011471133.9
申请日：2020-12-14
IPC: G01N33/24
Abstract: 本发明公开了一种土壤有机碳密度和储量估算方法，属于计量土壤学技术领域，包括如下步骤：设置土壤样点位置，采集土体的剖面样本，同时测量各土层的厚度；测试各土层有机碳含量、大于2mm石砾所占的体积百分比和容重指标；计算各土层样本的单位厘米深度土壤有机碳密度，建立单位厘米深度土壤有机碳密度与土壤有机碳含量的线性回归模型；基于建立的线性回归模型，分别建立土壤有机碳密度与有机碳含量、有机碳储量与有机碳含量的函数关系。本发明通过有机碳含量直接、快速、精确地估算土壤碳密度和碳储量，提高了土壤有机碳储量数据的可获取性。
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公开(公告)号：CN118036167B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410445399.8
申请日：2024-04-15
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明提供一种建筑设计方案总平图智能生成方法及系统，涉及国土空间规划信息化领域。该建筑设计方案总平图智能生成方法，包括获取工作底图；从工作底图中提取出新的矢量图层；输出建筑设计方案总平图草图；收集居民地、水体、铁路、公路四类训练样本，采用DreamBooth方法对stable diffusion模型开展微调，输出具有特定标签的四种主题模型。本方法能够应对以往建筑设计方案总平图编制设计领域中设计主观经验强、制作时间长、人工成本高等问题，基于建筑设计方案总平图生成模型，实现建筑设计方案总平图的自动化生成、管理应用，为国土空间规划信息化提供了高效、便捷的途径，为城乡规划师提供了设计参考。
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公开(公告)号：CN113420412A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110577260.5
申请日：2021-05-26
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F30/20 , G01N21/25 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了基于成像光谱的土壤有机碳含量连续深度分布提取方法，涉及计量土壤学技术领域，通过对目标区域采样点中的土壤完整剖面样品和剖面条带样品的采集、处理，得到土壤有机碳含量的范围、完整剖面样品成像的行平均光谱数据、以及剖面条带样品土壤的光谱数据，获得土壤有机碳含量预测模型，进一步提取土壤样品中有机碳含量连续深度分布曲线，进一步得到土壤有机碳含量的分布。通过本发明的技术方案实现了土壤点状反射光谱向面状图像光谱的转变，避免了采样深度间隔较大带来的不足，提供了高空间、高光谱分辨率的土壤剖面精细化数据，为获取土壤有机碳垂直方向连续深度变化特征提供技术支持，极大提高数据的获取能力。
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公开(公告)号：CN119273926B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202411783797.7
申请日：2024-12-06
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/70 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/30 , G06V10/36 , G06V10/774 , G06V10/776 , G01N21/27
Abstract: 本发明公开了一种基于室内成像光谱技术的土壤剖面发生层划分方法，包括：S1、采用基于像素镶嵌的方法获取完整的土壤剖面高光谱图像；S2、对图像进行几何校正，去除木质边框，保留固定宽度的土壤剖面原始影像；S3、采用随机森林算法去除裂缝、阴影等无效像元；S4、对保留的光谱数据进行平滑去噪处理；S5、提取行平均光谱曲线，获取固定深度行平均光谱曲线，作为分层条带土样的光谱数据；S6、生成光谱曲面；S7、基于语义分割网络模型划分发生层。本发明能够实现各类土壤剖面发生层的精准划分，为大规模土壤分类和土壤资源的可持续管理提供了有力的技术支持。
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