公开(公告)号：CN117849040A

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN202410055848.8

申请日：2024-01-15

Applicant: 南京农业大学

Inventor： 房婉萍 ,  姬浩田 ,  江杰 ,  赵丽玉 ,  朱旭君 ,  潘荣玉 ,  马媛春 ,  段玉

IPC: G01N21/84 ,  G06V10/58 ,  G06V10/80 ,  G01N21/17 ,  G01N33/00 ,  G01N1/28 ,  G01N1/44

Abstract: 本发明公开的一种融合多类型高光谱指数的茶树生物量无损监测方法，步骤如下：将茶树冠层高光谱反射率数据分别与叶片干物质重量和植株干物质重量相结合，通过单因子和多因子的建模角度，采用不同建模方法构建了茶树生物量的监测模型。本发明充分考虑到不同生态点、不同茶树品种和不同氮素营养条件对茶树生物量的影响，通过原始光谱反射率的预处理、敏感高光谱波段的筛选，多类型高光谱指数的结合以及机器学习方法的应用能够精确无损地监测不同处理下的茶树生物量。该发明将为茶树生物量的无损监测方法提供新的思路，为茶园精准管理和决策提供重要理论基础与技术支撑。

公开(公告)号：CN118349944A

公开(公告)日：2024-07-16

申请号：CN202410419237.7

申请日：2024-04-09

Applicant: 南京农业大学

Inventor： 房婉萍 ,  江杰 ,  姬浩田 ,  潘荣玉 ,  周官子 ,  朱旭君 ,  马媛春 ,  段玉 ,  尹娟

IPC: G06F18/25 ,  G01N21/25 ,  G01N21/55 ,  G01N33/00 ,  G06F18/24 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06Q10/04 ,  G06F17/18

Abstract: 本发明属于作物生长监测领域，公开了一种耦合高光谱特征与深度学习模型的茶树氮素营养周年动态监测方法，通过获取茶树全年生长过程中的冠层高光谱数据，进一步提取高光谱特征(原始反射率、一阶导数反射率和小波特征)并建立其与茶树氮素营养参数的定量关系，采用深度学习方法融合敏感高光谱特征，构建茶树氮素营养周年动态监测模型。本发明充分考虑到全年不同时期茶树氮素营养的差异，通过原始光谱反射率的预处理、敏感光谱特征的筛选和融合以及深度学习方法的应用，实现全年不同时期茶树氮素积累量的精确无损监测。该发明将为茶树氮素营养状况的周年动态监测方法提供新的思路，为茶园精准管理和决策提供重要理论基础与技术支撑。