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公开(公告)号：CN112784907A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110113912.X
申请日：2021-01-27
Applicant: 安徽大学 , 中国科学院空天信息创新研究院
Abstract: 本发明公开了基于空谱特征与BP神经网络的高光谱图像分类方法，涉及图像处理技术领域。首先通过PCA对高光谱图像进行降维处理，获得兼具低维波段和特征显著的光谱信息；通过LBP算法提取高光谱图像的空间纹理信息；最后将光谱信息和空间纹理信息通过串行融合的方式组成高光谱图像的特征向量，并输入BP神经网络中训练分类。将本发明的方法应用于Pavia University、Salinas和Botswana高光谱图像处理，分类精度分别达到了93.67％、98.09％和92.97％。本发明的算法相比较于经典算法KNN和几种性能优越的算法，在总体精度、平均精度和Kappa系数上均有提升，证明了本发明方法的实用性。
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公开(公告)号：CN112924211B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202110095082.2
申请日：2021-01-25
Applicant: 安徽大学 , 中国科学院空天信息创新研究院
IPC: G01N1/04
Abstract: 本发明公开了一种用于小麦白粉病鉴定的病菌收集装置，包括工作箱、电机、第一夹紧块、第二夹紧块、驱动组件、气缸和收集组件，第一夹紧块设置在工作箱的内部且其底部设有环形挡板，其侧壁上倾斜设有多个呈条形的第一通口，每个第一通口内均设有第一夹紧组件，第二夹紧块设置在第一夹紧块的正下方且其侧壁上设有多个第二通口，每个第二通口内均设有第二夹紧组件，驱动组件设置在工作箱的内部用于带动第一夹紧块和第二夹紧块同步转动，气缸倾斜固定在工作箱的侧壁上且其活塞杆上垂直固定有平行夹爪，每个夹爪上均设有清扫组件。本发明可以同时将小麦叶片两面的病菌收集进行收集，收集效率高，而且能批量对多个小麦叶片上的病菌进行收集。
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公开(公告)号：CN112924211A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110095082.2
申请日：2021-01-25
Applicant: 安徽大学 , 中国科学院空天信息创新研究院
IPC: G01N1/04
Abstract: 本发明公开了一种用于小麦白粉病鉴定的病菌收集装置，包括工作箱、电机、第一夹紧块、第二夹紧块、驱动组件、气缸和收集组件，第一夹紧块设置在工作箱的内部且其底部设有环形挡板，其侧壁上倾斜设有多个呈条形的第一通口，每个第一通口内均设有第一夹紧组件，第二夹紧块设置在第一夹紧块的正下方且其侧壁上设有多个第二通口，每个第二通口内均设有第二夹紧组件，驱动组件设置在工作箱的内部用于带动第一夹紧块和第二夹紧块同步转动，气缸倾斜固定在工作箱的侧壁上且其活塞杆上垂直固定有平行夹爪，每个夹爪上均设有清扫组件。本发明可以同时将小麦叶片两面的病菌收集进行收集，收集效率高，而且能批量对多个小麦叶片上的病菌进行收集。
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公开(公告)号：CN112488050A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011486562.3
申请日：2020-12-16
Applicant: 安徽大学 , 中国科学院空天信息创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种结合颜色与纹理的航拍影像场景分类方法，包括：采用基于HSV颜色空间的颜色直方图，获取航拍场景图像颜色特征向量；采用局部二值模式LBP，获取航拍场景图像的局部纹理特征向量；采用梯度‑灰度共生矩阵GLGCM，获取航拍场景图像的全局纹理特征向量；将颜色特征向量、局部纹理特征向量、全局纹理特征向量，形成新特征向量矩阵；将新特征向量进行标准化处理后输入支持向量机SVM分类器进行训练，获得分类结果。该分类方法有效的提高了应用低级视觉特征时的分类精度。
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公开(公告)号：CN113989181B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202111082891.6
申请日：2021-09-15
Applicant: 中国科学院空天信息创新研究院
IPC: G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供一种塑料大棚内作物生长期遥感监测方法和电子设备设备，方法包括：获取作物所在塑料大棚的遥感影像；基于遥感影像进行对象特征提取；对象特征包括光谱特征、形状特征以及纹理特征；将光谱特征、形状特征以及纹理特征输入预设的作物生长期分类模型；其中，作物生长期分类模型是通过不同地物的光谱特征、形状特征以及纹理特征训练得到的；基于作物生长期分类模型的预测结果判断作物生长期情况。本发明用以解决现有技术中对于棚内作物的生长期信息监测利用传统的人工调查方式，费时费力的缺陷，有助于实现对区域范围内农业经济作物上市时间的初步预测，进而实现农业经济作物经济效益最大化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115855151B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202211506679.2
申请日：2022-11-29
Applicant: 中国科学院空天信息创新研究院
IPC: G01D21/02 , G01W1/02 , G06Q10/0639 , G06Q50/02
Abstract: 本申请公开了一种农作物干旱监测方法、装置、存储介质和设备，该方法为：获取农作物在预设历史时间段内的遥感数据；利用植被指数、地表温度，计算得出农作物在预设历史时间段内的遥感干旱指数；从农作物在预设历史时间段内的遥感干旱指数中，获取各个观察时期的遥感干旱指数；从农作物在预设历史时间段内的总初级生产力中，获取各个观察时期的总初级生产力；将各个观察时期的遥感干旱指数和总初级生产力，代入到干旱评估模型中，计算得到整体干旱指数。以各个观察时期的遥感干旱指数、总初级生产力作为参考依据，具有较强的客观性，能充分考虑农作物不同生长期的干旱情况，相较于现有技术，该方法能够准确评估干旱情况与农作物产量的相关性。
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公开(公告)号：CN111768051B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202010640887.6
申请日：2020-07-06
Applicant: 中国科学院空天信息创新研究院
IPC: G06F18/20 , G06F18/211 , G06Q50/02 , G01N21/25 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种小麦赤霉病动态预警方法及装置，通过历史时期的小麦生长数据提取到小麦抽穗期和开花期对应的气象特征，利用关联性信息在气象特征中筛选得到小麦气象解释因子，并且利用目标数据确定小麦赤霉病光谱解释因子，最后结合小麦气象解释因子和小麦赤霉病光谱解释因子，预测得到小麦赤霉病发病预测数据。本发明结合了小麦赤霉病解释因子的综合性，考虑了遥感数据长时间序列上的信息，对于气象数据的时间定位更准确，使得该方法具有更优的普遍性，提高了预测精度。
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公开(公告)号：CN115855151A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211506679.2
申请日：2022-11-29
Applicant: 中国科学院空天信息创新研究院
IPC: G01D21/02 , G01W1/02 , G06Q10/0639 , G06Q50/02
Abstract: 本申请公开了一种农作物干旱监测方法、装置、存储介质和设备，该方法为：获取农作物在预设历史时间段内的遥感数据；利用植被指数、地表温度，计算得出农作物在预设历史时间段内的遥感干旱指数；从农作物在预设历史时间段内的遥感干旱指数中，获取各个观察时期的遥感干旱指数；从农作物在预设历史时间段内的总初级生产力中，获取各个观察时期的总初级生产力；将各个观察时期的遥感干旱指数和总初级生产力，代入到干旱评估模型中，计算得到整体干旱指数。以各个观察时期的遥感干旱指数、总初级生产力作为参考依据，具有较强的客观性，能充分考虑农作物不同生长期的干旱情况，相较于现有技术，该方法能够准确评估干旱情况与农作物产量的相关性。
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公开(公告)号：CN115544808A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211385568.0
申请日：2022-11-07
Applicant: 中国科学院空天信息创新研究院
IPC: G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本申请提供了一种昆虫迁飞预测方法和装置，涉及生物防治领域，方法包括：获取昆虫的历史发生位置数据、迁飞行为数据、目标区域包含的每个子区域的气象数据、昆虫的每个飞行时段内的大气轨迹数据和全球物候数据；根据历史发生位置数据和每个子区域的气象数据，确定昆虫在目标区域内的至少一个迁飞起点；根据迁飞行为数据和大气轨迹数据，对昆虫从每个迁飞起点开始迁飞时的下一迁飞落点进行预测；根据全球物候数据对每个迁飞起点对应的至少一个迁飞落点进行筛选，得到每个迁飞起点对应的筛选后的迁飞落点。本申请能够结合气象数据和全球物候数据对昆虫的迁飞落点进行预测，提高了预测出的迁飞落点的可靠性和准确性。
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公开(公告)号：CN113409292B
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202110728965.2
申请日：2021-06-29
Applicant: 中国科学院空天信息创新研究院
Abstract: 本申请公开了一种小麦赤霉病的检测方法、装置及电子设备，该方法结合光谱指数和图像的纹理特征用于小麦赤霉病的检测，并且，通过对由多个不同尺度的纹理特征训练后得到的第一赤霉病检测模型进行分析，得到了用于检测小麦赤霉病严重程度时，或者用于训练第二赤霉病检测模型时所采用的纹理特征提取的最佳尺度，表示为目标尺度。由此，通过由最佳尺度的纹理特征训练后得到的第二赤霉病检测模型对待检测的高光谱影像进行预测，预测的准确度得到了大大的提升。
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