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公开(公告)号：CN118503734B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202410645784.7
申请日：2024-05-23
Applicant: 国家林业和草原局林草调查规划院 , 中国农业大学
IPC: G06F18/231
Abstract: 本申请提供了一种草原调查监测样地抽样方法及系统、可读存储介质，涉及草原样地布设技术领域，草原调查监测样地抽样方法包括：根据样地面积确定最小抽样单元；根据最小抽样单元布设地理空间均衡抽样格网；根据地理空间均衡抽样格网中的草地面积、产草量及盖度，分配地理空间均衡抽样格网内的样地数量；根据最小抽样单元、地理空间均衡抽样格网、样地数量制作抽样数据表；根据抽样数据表进行空间属性双均衡抽样，得到初始抽样结果；根据初始抽样结果生成最终抽样结果。通过本申请的技术方案，能够解决典型样地布设覆盖范围小、主观性强等问题，保证样地抽样结果覆盖全部草原区域、满足客观反映草地整体状况的需求。
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公开(公告)号：CN118503734A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410645784.7
申请日：2024-05-23
Applicant: 国家林业和草原局林草调查规划院 , 中国农业大学
IPC: G06F18/231
Abstract: 本申请提供了一种草原调查监测样地抽样方法及系统、可读存储介质，涉及草原样地布设技术领域，草原调查监测样地抽样方法包括：根据样地面积确定最小抽样单元；根据最小抽样单元布设地理空间均衡抽样格网；根据地理空间均衡抽样格网中的草地面积、产草量及盖度，分配地理空间均衡抽样格网内的样地数量；根据最小抽样单元、地理空间均衡抽样格网、样地数量制作抽样数据表；根据抽样数据表进行空间属性双均衡抽样，得到初始抽样结果；根据初始抽样结果生成最终抽样结果。通过本申请的技术方案，能够解决典型样地布设覆盖范围小、主观性强等问题，保证样地抽样结果覆盖全部草原区域、满足客观反映草地整体状况的需求。
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公开(公告)号：CN118134323A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410249856.6
申请日：2024-03-05
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/02 , G06F18/25
Abstract: 本发明属于农业工程管理技术领域，涉及一种基于多源数据融合的高标准农田建设评价方法，本发明首先从土壤质地符合度和土壤养分符合度两方面综合分析目标农田建设项目的土质评价系数，其次综合考量到目标农田建设项目规划场地对应设定种植作物整个生长周期的气象条件情况，合理分析目标农田建设项目的气象评价系数，接着依据水质的质量和可利用性筛选出目标农田建设项目规划场地周边各灌溉合格水域，并从设施建造难度系数和灌溉资格评价系数有效分析目标农田建设项目的水利建造评价系数，综合评估目标农田建设项目的建设适宜性，实现土地土质、灌溉建设和气象条件的多维度和深层次的分析，为农田建设提供科学准确的决策依据。
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公开(公告)号：CN116994153B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311061243.1
申请日：2023-08-22
Applicant: 中国科学院空天信息创新研究院 , 中国农业大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/776 , G06V20/17 , B64U80/25 , G01D21/02 , G01C21/20 , B64U101/30
Abstract: 本发明提供一种遥感卫星真实性检验系统，涉及遥感技术领域，该系统包括：图像传感器、无人机和控制器；控制器用于在获取到目标遥感卫星的真实性检验任务的情况下，基于真实性检验任务的任务参数，确定目标时段，并在目标时段内确定目标实时数据满足无人机的飞行条件的情况下，向无人机发送第一指令和目标路径的路径信息；无人机用于在接收到第一指令的情况下，带动图像传感器按照目标路径飞行；图像传感器用于在飞行过程中进行图像采集，并将采集到的图像数据发送至控制器。本发明提供的遥感卫星真实性检验系统，能提高遥感卫星真实性检验中图像数据采集工作的自动化水平，从而能提高遥感卫星真实性检验的效率，能降低无人机遗失和损坏的风险。
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公开(公告)号：CN117197544A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311062539.5
申请日：2023-08-22
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06T5/00 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多任务深度学习的田块提取方法、装置及设备，该方法包括：获取待识别区域内农业作物物候期的遥感时序影像；将所述待识别区域内农业作物物候期的遥感时序影像输入到训练好的农田田块提取框架进行预测，得到农田田块识别结果；其中，所述农田田块提取框架为根据遥感时序影像训练集训练得到，所述遥感时序影像训练集为研究区域内的经过数据预处理后的数据集。本发明解决了田块识别的准确性差和效率低的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118051845A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410446330.7
申请日：2024-04-15
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06F18/243 , G06F16/29 , G06N20/20
Abstract: 本发明提供一种基于空间变参数机器学习的地理空间全覆盖数据生成方法和装置，涉及地理信息科学技术领域。该方法包括：对目标区域逐步分区，每次分区后基于所述目标区域中各观测站点中的各类辅助变量和目标变量，计算当前分区状态下各类辅助变量与目标变量间关系的空间分层异质性；基于空间分层异质性确定目标分区状态；在目标分区状态下，针对所述目标区域中的各子区域分别构建空间变参数机器学习模型；基于各子区域对应的各空间变参数机器学习模型对目标区域中预设的各待预测点的目标变量分别进行插值预测，获得插值预测结果与不确定性分析结果。该发明能够根据有限观测站点数据插值出准确的地理空间全覆盖数据对应的空间分布图。
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公开(公告)号：CN118656634B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411154774.X
申请日：2024-08-22
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06F18/2135 , G06N20/00 , G06N3/126 , G06F17/16 , G06F17/18
Abstract: 本申请公开了一种面向机器学习空间预测模型的样点布设方法、设备及介质，涉及土壤监测技术领域，该方法包括获取目标区域内用于抽样的空间单元以及待采样点的样点布设数据集；根据空间单元的数量，对辅助变量数据进行主成分分析，得到辅助变量数据的主成分得分矩阵；将主成分得分矩阵中特征值大于设定阈值的主成分变量作为新的辅助变量，得到新辅助变量数据集，并计算各主成分变量的方差贡献率；根据各主成分变量的方差贡献率和样本量，计算等累计概率分层数，得到各变量不同数目分层数；以新辅助变量的多维分层交叉组合为基础，按照对每一种多维分层交叉组合的代表性设定优化目标函数；利用进化算法，求解优化目标函数，得到最优样点布设方案。
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公开(公告)号：CN118656634A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202411154774.X
申请日：2024-08-22
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06F18/2135 , G06N20/00 , G06N3/126 , G06F17/16 , G06F17/18
Abstract: 本申请公开了一种面向机器学习空间预测模型的样点布设方法、设备及介质，涉及土壤监测技术领域，该方法包括获取目标区域内用于抽样的空间单元以及待采样点的样点布设数据集；根据空间单元的数量，对辅助变量数据进行主成分分析，得到辅助变量数据的主成分得分矩阵；将主成分得分矩阵中特征值大于设定阈值的主成分变量作为新的辅助变量，得到新辅助变量数据集，并计算各主成分变量的方差贡献率；根据各主成分变量的方差贡献率和样本量，计算等累计概率分层数，得到各变量不同数目分层数；以新辅助变量的多维分层交叉组合为基础，按照对每一种多维分层交叉组合的代表性设定优化目标函数；利用进化算法，求解优化目标函数，得到最优样点布设方案。
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公开(公告)号：CN118051845B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410446330.7
申请日：2024-04-15
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06F18/243 , G06F16/29 , G06N20/20
Abstract: 本发明提供一种基于空间变参数机器学习的地理空间全覆盖数据生成方法和装置，涉及地理信息科学技术领域。该方法包括：对目标区域逐步分区，每次分区后基于所述目标区域中各观测站点中的各类辅助变量和目标变量，计算当前分区状态下各类辅助变量与目标变量间关系的空间分层异质性；基于空间分层异质性确定目标分区状态；在目标分区状态下，针对所述目标区域中的各子区域分别构建空间变参数机器学习模型；基于各子区域对应的各空间变参数机器学习模型对目标区域中预设的各待预测点的目标变量分别进行插值预测，获得插值预测结果与不确定性分析结果。该发明能够根据有限观测站点数据插值出准确的地理空间全覆盖数据对应的空间分布图。
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公开(公告)号：CN115618611A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211289778.X
申请日：2022-10-20
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/18 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供一种空间多尺度梯度提升树模型建立方法和电子设备。该方法包括：基于目标土壤属性获取目标区域内的采样数据和解释变量数据；根据解释变量的空间分异性尺度，将解释变量分为多个组；建立初始空间多尺度梯度提升树模型，初始空间多尺度梯度提升树模型包括分别对应多个解释变量的分组的多个初始子空间梯度提升树模型；基于解释变量的分组，采用采样数据、解释变量数据以及采样数据对应的采样点位置数据，逐步对多个初始子空间梯度提升树模型进行训练，获得多个子空间梯度提升树模型；基于多个子空间梯度提升树模型获得空间多尺度梯度提升树模型。该方法建立的空间多尺度梯度提升树模型能够得到精度较高的土壤属性插值数据。
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