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公开(公告)号:CN117272175A
公开(公告)日:2023-12-22
申请号:CN202311253310.X
申请日:2023-09-26
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/15 , G06F18/27
Abstract: 本发明涉及一种干旱胁迫下植被损失及恢复的定量识别方法,包括以下步骤:S1:利用游程理论在网格尺度上识别干旱事件,具体包括干旱事件的开始时间、延续时间、结束时间及干旱事件的强度等特征;S2:剔除历史时期干旱发生期间的植被数据,估算非干旱因素导致的植被变化;S3:估算场次干旱事件导致的植被变化;S4:采用概率分布的方法对干旱事件导致的植被变化进行分类;S5:基于植被正常波动的阈值,估算植被从损失到恢复的时间。本发明所述的干旱胁迫下植被损失及恢复的定量识别方法具有排除非干旱因素对植被变化的影响、实现植被损失等级有效划分和确定干旱发生后植被从损失恢复到正常状态所需的时间的优点。
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公开(公告)号:CN219416276U
公开(公告)日:2023-07-25
申请号:CN202320716085.8
申请日:2023-04-03
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本实用新型属于植物监测设备技术领域,提供一种基于物联网并用于监测茶树生长态势的装置,包括高度调节装置、监测传感器、无线通讯装置、处理器、信号发送装置、信号接收装置,可以根据茶树或者其他植物的高度来实时调整监测传感器与其的相对位置关系,提高了监测作业的灵活性,同时具备的无线通讯的结构可以实现与物联网进行通信的功能,可以方便快速高效的监测茶树或者其他植物的生长态势。
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