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公开(公告)号：CN118711692B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411218138.9
申请日：2024-09-02
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G16C20/20 , G16C20/70 , G06F18/214 , G06F30/27 , G06F18/22
Abstract: 一种观赏植物形态特征反演土壤重金属含量模型生成方法，涉及信息技术领域，具体涉及重金属污染土壤植物修复技术领域。针对现有技术对于重金属领域研究大多局限于单一品种，对于不同品种和植物生长初期的研究还很匮乏的技术问题。本发明提出如下方案：S1：获取观赏植物的形态数据和观赏植物种植区域土壤中重金属含量的数据；S2：确定形态特征参数；S3：用XGBoost算法选择选出匹配的形态特征参数；S4：构建样本数据集与反演土壤重金属含量模型；S5：使用样本数据集对反演土壤重金属含量模型进行训练；S6：参数优化，得到基于观赏植物形态特征的反演土壤重金属含量模型。本发明在重金属污染领域具有良好的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119804269A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510293060.5
申请日：2025-03-13
Applicant: 吉林农业大学
Abstract: 一种土壤三维孔隙结构特征分布规律综合指数构建方法。涉及土壤科学与计算机技术交叉技术领域，具体涉及一种通过构建综合指数来分析土壤三维孔隙结构特征分布规律技术领域。本发明基于三维闵可夫斯基泛函估计值构建三维孔隙结构特征分布规律指数，能够全面、直观地反映土壤孔隙度、比表面积和连通度等关键参数。所述方法包括如下步骤：获取二值化图像并进行预处理；切割像素矩阵数据集，得到土壤孔隙结构代表性基本体积数据集；计算三维空间中的闵可夫斯基泛函估计值；基于统计学中的偏度和峰度的特征，分析闵可夫斯基泛函估计值；基于不同土壤类型的孔隙结构分布特征参数，构建三维孔隙结构特征分布规律指数。
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公开(公告)号：CN118711692A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202411218138.9
申请日：2024-09-02
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G16C20/20 , G16C20/70 , G06F18/214 , G06F30/27 , G06F18/22
Abstract: 一种观赏植物形态特征反演土壤重金属含量模型生成方法，涉及信息技术领域，具体涉及重金属污染土壤植物修复技术领域。针对现有技术对于重金属领域研究大多局限于单一品种，对于不同品种和植物生长初期的研究还很匮乏的技术问题。本发明提出如下方案：S1：获取观赏植物的形态数据和观赏植物种植区域土壤中重金属含量的数据；S2：确定形态特征参数；S3：用XGBoost算法选择选出匹配的形态特征参数；S4：构建样本数据集与反演土壤重金属含量模型；S5：使用样本数据集对反演土壤重金属含量模型进行训练；S6：参数优化，得到基于观赏植物形态特征的反演土壤重金属含量模型。本发明在重金属污染领域具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN117853937B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410264215.8
申请日：2024-03-08
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G06V20/10 , G06T5/70 , G06T5/40 , G06T7/136 , G06V10/30 , G06V10/50 , G06V10/56 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开一种基于次要颜色聚类分析的水稻病害识别方法和系统，该方法包括通过高分辨率摄像机分类采集水稻叶片有病害图像和无病害图像、对收集到的每一张图像进行预处理操作，实现前背景分割、进行颜色空间转换，将采集到的RGB图像转换到HSV颜色空间，利用H通道和S通道生成二维颜色直方图、学习采集到的无病害图像和已知病害图像的二维颜色直方图特征及形态学特征等，本发明能够有效避免现有技术中的少而重要的次要颜色信息被忽视的问题，提高了对于像水稻无病害和有病害这两类图像的差异性。在保证识别过程中鲁棒性的同时，能够在复杂环境下稳定的完成水稻病害的识别。
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公开(公告)号：CN117853937A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410264215.8
申请日：2024-03-08
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G06V20/10 , G06T5/70 , G06T5/40 , G06T7/136 , G06V10/30 , G06V10/50 , G06V10/56 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开一种基于次要颜色聚类分析的水稻病害识别方法和系统，该方法包括通过高分辨率摄像机分类采集水稻叶片有病害图像和无病害图像、对收集到的每一张图像进行预处理操作，实现前背景分割、进行颜色空间转换，将采集到的RGB图像转换到HSV颜色空间，利用H通道和S通道生成二维颜色直方图、学习采集到的无病害图像和已知病害图像的二维颜色直方图特征及形态学特征等，本发明能够有效避免现有技术中的少而重要的次要颜色信息被忽视的问题，提高了对于像水稻无病害和有病害这两类图像的差异性。在保证识别过程中鲁棒性的同时，能够在复杂环境下稳定的完成水稻病害的识别。
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公开(公告)号：CN116731100A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310401092.3
申请日：2023-05-05
Applicant: 吉林农业大学
Abstract: 一种降解五氯硝基苯农药残留蛋白的制备方法及微量元素调控方法，该方法所用菌株为多粘类芽孢杆菌，已保存在中国微生物菌种保藏管理委员会普通微生物中心，保藏编号CGMCC No.7250；所述方法为40%饱和度硫酸铵提取多粘类芽孢杆菌蛋白可用于降解五氯硝基苯农药残留；微量元素Fe2+显著提高多粘类芽孢杆菌降解五氯硝基苯作用，地面适应性强，可根据环境需要实时调整工作模式。本发明制备的多粘类芽孢杆菌降解农药残留蛋白能显著的降解人参中的五氯硝基苯农药残留。其中的40%饱和度硫酸铵提取多粘类芽孢杆菌蛋白具有降解五氯硝基苯作用，微量元素Fe2+显著提高多粘类芽孢杆菌降解五氯硝基苯作用。
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