基于模型提取植被冠层孔隙度的方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN114821325A

    公开(公告)日:2022-07-29

    申请号:CN202210455764.4

    申请日:2022-04-24

    Abstract: 本申请提供了一种植被冠层孔隙度的提取方法、装置、设备及存储介质,应用于生态学研究技术领域,该方法包括:对第一目标植被冠层图像进行目标标注,得到植被图像数据集;对植被图像数据集中的图片进行旋转,得到第一样本集,并对第一样本集进行亮度增强,得到增强图像数据集;将增强图像数据集的特征向量输入到对抗网络预设的植被冠层反射模型中进行模型训练,得到目标像元二分模型;将第二目标植被冠层图像输入到目标像元二分模型中进行分析,得到预测植被冠层图像;针对预测植被冠层图像,根据不同的可视角度提取植被冠层孔隙度。本申请基于全卷积神经网络能够清晰识别图像中更深层次的植被和背景特征,从而精准的计算出植被冠层图像孔隙度。

    基于模型提取植被冠层孔隙度的方法、装置、设备及介质

    公开(公告)号:CN114821325B

    公开(公告)日:2024-04-02

    申请号:CN202210455764.4

    申请日:2022-04-24

    Abstract: 本申请提供了一种植被冠层孔隙度的提取方法、装置、设备及存储介质,应用于生态学研究技术领域,该方法包括:对第一目标植被冠层图像进行目标标注,得到植被图像数据集;对植被图像数据集中的图片进行旋转,得到第一样本集,并对第一样本集进行亮度增强,得到增强图像数据集;将增强图像数据集的特征向量输入到对抗网络预设的植被冠层反射模型中进行模型训练,得到目标像元二分模型;将第二目标植被冠层图像输入到目标像元二分模型中进行分析,得到预测植被冠层图像;针对预测植被冠层图像,根据不同的可视角度提取植被冠层孔隙度。本申请基于全卷积神经网络能够清晰识别图像中更深层次的植被和背景特征,从而精准的计算出植被冠层图像孔隙度。

    一种用于夜间叶面积指数测量的无线传感器

    公开(公告)号:CN220507969U

    公开(公告)日:2024-02-20

    申请号:CN202320065174.0

    申请日:2023-01-09

    Inventor: 王瀚聪 吴寅

    Abstract: 本实用新型提供一种用于夜间叶面积指数测量的无线传感器,包括测量装置主体和测量机构。该夜间使用叶面积指数测量无线传感器,门板通过合页与收纳箱构成旋转连接,旋转打开门板,将收纳箱内部的测量仪取出,测量仪采用光谱测量方法可以仅在叶片中含有叶绿素的部位反射和吸收,通过近红外光谱和光合有效辐射的光谱透射率之比来测量叶面积指数,不需要担心光照的不足,测量数据通过无线信号模块传送至测量装置主体,并通过显示屏显示数据,便于记录观察,通过数据传输接口的设置,可以与电脑等电子设备连接,传输储存测量数据,实用性强,从而达到避免线缆带来的测量时不便的情况,并且在夜晚光线不足时依然可以进行测量,提高测量效率的作用。

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