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公开(公告)号：CN119234491A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411493211.3
申请日：2024-10-24
Applicant: 西华师范大学 , 西南民族大学 , 四川省林业科学研究院(四川省林产工业研究设计所)
IPC: A01B49/02
Abstract: 本发明提供一种高原草地生态修复用土地改良机，涉及土地改良技术领域，包括：车架座，所述车架座的底部表面固设有多个车轮，所述车架座顶部表面的一端固定安装有车头本体，所述车头本体的一侧表面固设有控制终端，所述车架座的顶部表面固定安装有车座，所述车架座顶部表面的另一端设有翻土组件，所述翻土组件的一侧表面设有松土组件，所述翻土组件包括斜板，所述斜板固定安装在车架座顶部表面的另一端。本发明，第二电机带动多个翻土铲转动，同时第一电机带动螺纹杆转动能够竖直方向调节多个翻土铲，使得翻土铲翻土的深度能够调节，适用不同调节的土壤，提高高原草地生态土地改良的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118839828A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411320735.2
申请日：2024-09-23
Applicant: 四川省林业科学研究院(四川省林产工业研究设计所)
Abstract: 本申请提供一种高寒沙地土壤种子库物种多样性预测方法和装置，所述方法包括：在目标高寒沙地土壤区域的多个预设的物种采集点的集合中，随机采样多个物种取样点；确定物种取样点的节点类型为可靠取样点或不可靠取样点；读取物种采集点关联度知识图谱，确定物种采集点的集合中的每一节点的节点类型；更新物种采集点的集合中的每一节点对应的物种多样性预测函数，确定每一节点对应的实际种子库物种多样性数值。本发明实施例提供的高寒沙地土壤种子库物种多样性预测方法和装置，实现了对物种多样性预测函数进行了更新，保证了监测的准确性；基于知识图谱的数据结构，在更新预测函数时减少了大量的人工采集分析的工作量，大幅度提高了每次监测效率。
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公开(公告)号：CN118839828B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411320735.2
申请日：2024-09-23
Applicant: 四川省林业科学研究院(四川省林产工业研究设计所)
Abstract: 本申请提供一种高寒沙地土壤种子库物种多样性预测方法和装置，所述方法包括：在目标高寒沙地土壤区域的多个预设的物种采集点的集合中，随机采样多个物种取样点；确定物种取样点的节点类型为可靠取样点或不可靠取样点；读取物种采集点关联度知识图谱，确定物种采集点的集合中的每一节点的节点类型；更新物种采集点的集合中的每一节点对应的物种多样性预测函数，确定每一节点对应的实际种子库物种多样性数值。本发明实施例提供的高寒沙地土壤种子库物种多样性预测方法和装置，实现了对物种多样性预测函数进行了更新，保证了监测的准确性；基于知识图谱的数据结构，在更新预测函数时减少了大量的人工采集分析的工作量，大幅度提高了每次监测效率。
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公开(公告)号：CN119278704A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411673247.X
申请日：2024-11-21
Applicant: 四川省林业科学研究院(四川省林产工业研究设计所)
Abstract: 本发明公开一种高寒高海拔地区受损边坡植被重建结构及方法，包括如下步骤：S1，对边坡坡面进行修整；S2，在修整后坡面上铺设第一挂网；S3，在第一挂网上喷播绿化基材混合物；S4，在绿化基材混合物上铺设第二挂网；S5，在第二挂网上喷播含草籽的绿化基材混合物；S6，喷播后覆盖无纺布。本发明能够实现高寒高海拔地区受损边坡植被重建修复，修复效果自然，能够适应高寒高海拔地区特殊地理环境并与区域大地景观协调；喷播植物采用垂穗披碱草、老芒麦和一年生黑麦草，为草种创造性组合试验成果，能较好适应当地环境且萌发生长表现良好，增强生态系统的稳定性和抗干扰能力，采用一年和多年生草种组合，近期效果和远期效果兼顾，利于植物群落正向演替。
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公开(公告)号：CN118965180B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411442835.2
申请日：2024-10-16
Applicant: 四川省林业科学研究院(四川省林产工业研究设计所)
IPC: G06F18/2415 , G06F18/21 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了基于林草湿数据库智能识别的退化林分析和评估系统，涉及退化林量化评估技术领域，包括退化林评估管理平台，所述退化林评估管理平台通信连接有退化林数据获取模块、特征提取模块、识别分析模块、评估预测模块以及管理策略生成模块，其中，各模块间电信号连接。本发明通过集成包括生态、土壤、气象的多源数据，实现对退化林的识别，相较于传统的人工监测方法，能够自动化、实时地处理大量数据，快速定位并识别退化林区域，显著提升监测的精准度和效率，不仅减轻了林业工作者的工作负担，还进一步确保了监测结果的及时性和准确性，为后续的评估与管理工作奠定了坚实基础。
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公开(公告)号：CN118965180A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411442835.2
申请日：2024-10-16
Applicant: 四川省林业科学研究院(四川省林产工业研究设计所)
IPC: G06F18/2415 , G06F18/21 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了基于林草湿数据库智能识别的退化林分析和评估系统，涉及退化林量化评估技术领域，包括退化林评估管理平台，所述退化林评估管理平台通信连接有退化林数据获取模块、特征提取模块、识别分析模块、评估预测模块以及管理策略生成模块，其中，各模块间电信号连接。本发明通过集成包括生态、土壤、气象的多源数据，实现对退化林的识别，相较于传统的人工监测方法，能够自动化、实时地处理大量数据，快速定位并识别退化林区域，显著提升监测的精准度和效率，不仅减轻了林业工作者的工作负担，还进一步确保了监测结果的及时性和准确性，为后续的评估与管理工作奠定了坚实基础。
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