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公开(公告)号：CN117173597A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311103507.5
申请日：2023-08-30
Applicant: 河南省农业科学院农业经济与信息研究所 , 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06V20/17 , G06V20/10 , G06Q10/063 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供一种优化影像植被指数的小麦植株氮含量精准监测方法。该方法包括：步骤1：获取研究区域的无人机影像，对所述无人机影像进行预处理得到对应的正射影像；步骤2：从所述正射影像中提取植被指数；步骤3：构建自然对数对称转换规则，利用所述自然对数对称转换规则对所述植被指数进行优化；步骤4：将优化后的植被指数划分为训练集和测试集；步骤5：构建预测模型，使用训练集中的植被指数及其对应的小麦植株氮含量测量值对所述预测模型进行训练得到氮含量精准监测模型；步骤6：将测试集中的植被指数输入至所述氮含量精准监测模型，得到氮含量预测结果。本发明提出的技术方案具有快速、精度高的特点。
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公开(公告)号：CN117173597B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202311103507.5
申请日：2023-08-30
Applicant: 河南省农业科学院农业经济与信息研究所 , 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06V20/17 , G06V20/10 , G06Q10/063 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供一种优化影像植被指数的小麦植株氮含量精准监测方法。该方法包括：步骤1：获取研究区域的无人机影像，对所述无人机影像进行预处理得到对应的正射影像；步骤2：从所述正射影像中提取植被指数；步骤3：构建自然对数对称转换规则，利用所述自然对数对称转换规则对所述植被指数进行优化；步骤4：将优化后的植被指数划分为训练集和测试集；步骤5：构建预测模型，使用训练集中的植被指数及其对应的小麦植株氮含量测量值对所述预测模型进行训练得到氮含量精准监测模型；步骤6：将测试集中的植被指数输入至所述氮含量精准监测模型，得到氮含量预测结果。本发明提出的技术方案具有快速、精度高的特点。
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公开(公告)号：CN115201210A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210968301.8
申请日：2022-08-12
Applicant: 河南省农业科学院农业经济与信息研究所
IPC: G01N21/88 , G06T5/00 , G06V10/24 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V20/10 , G06V20/13
Abstract: 本发明公开了一种基于卫星数据的小麦黄花叶病遥感监测方法，包括如下步骤：获取待监测区域的高分辨率多光谱遥感影像数据；将多期高分辨率多光谱遥感影像进行几何校正、辐射校正、大气校正、裁剪与拼接的预处理，结合小麦生育时期信息，从高分辨率遥感影像上提取监测区小麦种植区域信息；在监测区开展地面调查，建立地面调查样本，包括健康小麦样本及小麦黄花叶病不同病害等级的样本；根据地面调查的健康小麦、发病小麦以及不同病害等级的病害波谱信息分别进行特征提取，根据小麦病害程度的不同等级，对病害特征进行分类，生成病害监测的训练样本和验证样本，获得小麦NDVIwheat，据此判断小麦是否健康。本发明实时监测并准确从待监测区域确定病害信息。
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公开(公告)号：CN110210990A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910462431.2
申请日：2019-05-30
Applicant: 河南省农业科学院农业经济与信息研究所
Abstract: 本发明提出了一种基于高分卫星遥感数据的冬小麦冻害监测方法，用以解决现有冬小麦冻害监测缺少定量模型、精度低的问题。本发明的步骤为：地面调查样点获取；高分一号卫星遥感数据获取与预处理；冬小麦种植空间分布提取；利用波段计算预处理后的高分卫星遥感数据的归一化植被指数图层，与冬小麦种植空间分布结果进行叠加；地面调查点冬小麦植被指数获取；冬小麦种植区域NDVI的归一化；植被指数NDVI比值计算；灾害等级的划定。本发明将植被指数的差异通过比值的方法进行放大处理，快速地进行冬小麦冻害的监测，迅速估计灾害的发生与范围，结合地面调查进行灾害等级的划分，对于评估灾害造成的损失，进行农业保险快速理赔具有重要的意义。
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公开(公告)号：CN115424147A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211157960.X
申请日：2022-09-22
Applicant: 河南省农业科学院农业经济与信息研究所
Abstract: 本发明公开了一种耕地地块边界遥感提取方法及系统，该方法包括：获取待处理的多个遥感图像，所述多个遥感图像对应至少一个地理场景；利用改进U‑Net网络模型确定至少一个地理场景中的目标耕地场景；利用多通道RCF模型对目标耕地场景下的目标遥感图像识别，以得到所述目标遥感图像中耕地地块对应的耕地边缘。本发明实施例能够保证耕地边缘获取的精度的同时缩减耕地边缘提取的成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117576583A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311220937.5
申请日：2023-09-21
Applicant: 河南省农业科学院农业经济与信息研究所
Abstract: 本发明提出了一种基于无人机的冬小麦生物量快速高精准估测方法，其步骤如下：利用无人机多光谱传感器获取研究区域的无人机图像，并对无人机图像进行预处理，得到正射图像与数字表面模型的数据；基于栅格计算提取预处理后的正射图像与数字表面模型中冬小麦株高；根据冬小麦株高，采用BP神经网络回归方法建立生物量估测模型；利用模型决定系数对改进前后的生物量估测模型进行精度评价。本发明具有简单、快速、精度高的特点，通过对图像数据的分析和转换，充分利用单位株高生物量与株高的关系，即可实现生物量的快速高精准估测，精度比直接利用株高进行生物量估测的方法提高了51.72%，实现了冬小麦生物量的低成本高精准估测。
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公开(公告)号：CN114119536B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202111403485.5
申请日：2021-11-22
Applicant: 河南省农业科学院农业经济与信息研究所
Abstract: 基于云平台技术的作物氮含量快速监测与诊断方法，包括：控制无人机采集小麦区域的多源图像，将采集到的多源图像进行分割，提取小麦种植空间分布信息，建立小麦氮素含量信息快速解析模型，根据小麦种植空间分布信息绘制氮含量空间分布图，根据氮含量空间分布图构建小麦氮含量决策诊断模型，得出小麦的施肥方案，本申请通过云平台控制无人机采集小麦图像，然后利用云平台的强大的数据存储和分布式运算能力，可以实现作物氮素监测数据的实时收集、处理与诊断分析，并可以自动输出结果，供生产经营管理者及时调整施肥和管理决策，提高测肥经济性和管理决策的效率。
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公开(公告)号：CN114119536A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111403485.5
申请日：2021-11-22
Applicant: 河南省农业科学院农业经济与信息研究所
Abstract: 基于云平台技术的作物氮含量快速监测与诊断方法，包括：控制无人机采集小麦区域的多源图像，将采集到的多源图像进行分割，提取小麦种植空间分布信息，建立小麦氮素含量信息快速解析模型，根据小麦种植空间分布信息绘制氮含量空间分布图，根据氮含量空间分布图构建小麦氮含量决策诊断模型，得出小麦的施肥方案，本申请通过云平台控制无人机采集小麦图像，然后利用云平台的强大的数据存储和分布式运算能力，可以实现作物氮素监测数据的实时收集、处理与诊断分析，并可以自动输出结果，供生产经营管理者及时调整施肥和管理决策，提高测肥经济性和管理决策的效率。
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公开(公告)号：CN106600434B
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN201610900984.8
申请日：2016-10-18
Applicant: 河南省农业科学院农业经济与信息研究所
Abstract: 本发明涉及一种农作物长势监测预报方法，尤其涉及一种基于作物模型与同化技术的作物长势遥感监测方法，以GF‑1卫星数据为主要信息源，在应用共性关键技术，以及农业遥感基础产品生产分系统支持下，开展NDVI、EVI及LAI等长势指标的反演；以区域化的WOFOST作物生长模型为核心，以遥感长势指标或作物产量作为同化量，构建SCE‑UA算法代价函数，形成针对GF‑1号长势参数反演同化，从而能够有效的对农作物长势进行监测预报。
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公开(公告)号：CN116229289A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211603974.X
申请日：2022-12-13
Applicant: 河南省农业科学院农业经济与信息研究所
Abstract: 本发明提出了一种基于无人机的冬小麦生物量快速高精准估测方法，其步骤如下：利用无人机多光谱传感器获取研究区域的无人机图像，并对无人机图像进行预处理，得到正射图像与数字表面模型的数据；基于栅格计算提取预处理后的正射图像与数字表面模型中冬小麦株高；根据冬小麦株高，采用BP神经网络回归方法建立生物量估测模型；利用模型决定系数对改进前后的生物量估测模型进行精度评价。本发明具有简单、快速、精度高的特点，通过对图像数据的分析和转换，充分利用单位株高生物量与株高的关系，即可实现生物量的快速高精准估测，精度比直接利用株高进行生物量估测的方法提高了51.72%，实现了冬小麦生物量的低成本高精准估测。
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