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公开(公告)号：CN116434083A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310045088.8
申请日：2023-01-30
Applicant: 南通大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/764 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种基于可见光无人机航拍照片的水质分类方法，包括如下步骤：S1：获取监测单元；S2：水质类型获取；S3：航拍照片分析；S4：水质类型分类；S5：水质类型预测。本发明的效率高、成本低廉：无人机灵活、操作简单、全自动化，同时水质分析过程相较于传统的方法，省略了传统人工监测采样中需要人力沿河道观测采样的过程，节省了工作时间和人力劳动的投入，购买设备及后续耗费较低，可以反复利用，节约了成本。本发明能实现大范围水质分析：无人机便于操作，能够实现无死角水质分析，有效解决了传统监测方式中存在效率低下、水质采样死角的问题，水质分析范围能够有效布及整条河流；可实现长期重复定点水质分析，便于推广。
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公开(公告)号：CN118968359A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411036344.8
申请日：2024-07-31
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机航拍技术的家庭牧场草地放牧强度评估方法，基于无人机航拍技术获取了对牧场草地放牧强度的一种智能检测方法。基于无人机航拍的家畜群影像，结合Pix4Dmappe、GIS软件以及OpenCV可视化功能软件HerdCounter获取家畜群时空动态变化分布数据。计算放牧强度并进行地学插值与归一化处理获取家畜分异规律，从而解决了传统放牧强度调查费时费力，效率低下，无法高频次调查等一系列问题。
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公开(公告)号：CN116879200A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310837333.9
申请日：2023-07-10
Applicant: 南通大学
IPC: G01N21/31 , G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/10 , G06V10/24 , G06V10/58 , G06V10/764 , G06V10/82 , G01N21/3577 , G01N21/359 , G01N21/84 , G01C11/04
Abstract: 本发明公开了一种基于机载多光谱数据的城市水体叶绿素a监测方法，包括：步骤1、多光谱无人机航拍及影像预处理；步骤2、叶绿素a浓度测定；步骤3、叶绿素a反演模型构建；步骤4、遥感估测模型；步骤5、水质遥感反演。本发明基于无人机航拍多光谱影像和与其相对应的实地观测叶绿素a浓度，结合人工智能算法构建叶绿素a浓度估算模型。基于FragMAP无人机航拍观测系统，开展大范围、定点重复水体观测，结合叶绿素a浓度多光谱估算模型，实现大范围Chl‑a浓度的快速监测。
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公开(公告)号：CN118275356A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202310977976.3
申请日：2023-08-04
Applicant: 南通大学
IPC: G01N21/25 , G01N21/31 , G01N21/3577 , G01N21/359 , G01C11/04 , G06V20/13 , G06V10/20 , G06V10/25 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于GF WFV卫星遥感数据的水体叶绿素a监测方法，包括以下步骤：步骤1、GF WFV遥感影像预处理；步骤2、GF WFV水体指数计算；步骤3、叶绿素a遥感反演模型构建；步骤4、遥感反演模型；步骤5、水质遥感反演。本发明的水质反演方法相对简单，适用范围广。此方法有效提高城市水质Chl‑a浓度的反演精度和监测效率，可以实现大范围水体Chl‑a浓度同步监测，节约人力、物力和时间成本。
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