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公开(公告)号：CN101666741B
公开(公告)日：2011-05-25
申请号：CN200910034988.2
申请日：2009-09-17
申请人： 南京农业大学
摘要： 本发明涉及一种机载式作物氮素信息高密度无损采集方法，属于作物生产技术领域。主要包括采用作物氮素信息传感变送器采集作物冠层叶片氮素信息、采用随动自适应平衡调节器自动调整保持传感变送器在适宜采集的姿态、采用可调悬挂支架悬挂并调节传感变送器使之处于适宜采集的位置和方位、采用作物氮素信息无线接收器接收和存储发自传感变送器的氮素信息。机载式作物氮素信息连续采集方法能够实现以机械化的作业方式高密度获取大范围农田的“面”上信息，是目前实际生产中迫切需要的较适用的农业信息装备。
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公开(公告)号：CN101021472A
公开(公告)日：2007-08-22
申请号：CN200710019340.9
申请日：2007-01-17
申请人： 南京农业大学
摘要： 本发明涉及一种基于冠层反射光谱的作物叶片氮素营养指标无损监测和装置，属于作物生产技术领域，专用于作物田间生产的实时监测和精确施肥管理指导。主要由支架、光谱信号采集总成和主机3个部分组成；光谱信号采集采用4波段8通道设计，硬件系统由模拟信号调理模块、A/D转换模块、单片机模块、存储模块、显示模块、键盘模块、通讯模块和电源管理模块组成，软件系统采用C51单片机语言编写。监测冠层叶片氮含量、氮积累量和叶面积指数3个指标，不仅保证了高监测精度，还为作物的氮素营养水平分析提供了3个不同方面的数据指标，保证了监测结果的可靠性和稳定性；具备适于农业生产一线人员田间操作、实时无损监测和田间实时管理指导的特点。
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公开(公告)号：CN117934564B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410018558.6
申请日：2024-01-05
申请人： 南京农业大学
摘要： 本发明公开了一种基于体素分割法向量算法的小麦冠层叶倾角分布自动估算方法，其包括步骤：步骤1、获取小麦冠层的点云数据；步骤2、点云的拼接和去噪；步骤3、计算点云的法向量；步骤4、将点云进行体素化；步骤5、利用体素分割法向量；步骤6、计算体素的角度；步骤7、统计体素的角度并曲线拟合计算得到叶倾角分布和平均叶倾角。本发明的方法估算的平均叶倾角与田间实测数据进行了比较，并利用三维辐射传输模型验证了算法的可行性。本发明在一定程度上解决了利用地基激光雷达估算小麦冠层叶倾角分布时受叶片具有曲率和冠层的点密度不均影响的问题，为今后的高通量表型分析提供了技术支撑。
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公开(公告)号：CN115684107B
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202211270765.8
申请日：2022-10-17
申请人： 南京农业大学
IPC分类号： G01N21/64 , G06F18/214 , G06F18/2411
摘要： 本发明提出了一种基于日光诱导叶绿素荧光指数的水稻盐胁迫早期定量监测方法，首先选择晴天的10:00‑14:00之间采集单叶日光诱导叶绿素荧光(Sun‑induced chlorophyll Fluorescence,SIF)光谱曲线信息，计算9个SIF产量指数(FY)，同步测定叶片净光合速率、光系统II(PSII)最大光化学效率、叶绿素含量；然后通过PCA算法和隶属度函数算法分别计算生理生化参数的权重值和隶属度值，再基于权重值和隶属度值构建盐胁迫响应指数(SRI)；最后使用灰色关联分析算法筛选出与SRI关联性较好的FY，基于筛选出的FY构建SRI的支持向量机(SVR)回归估算模型。本发明构建的SRI对水稻早期盐胁迫响应敏感、迅速，能够在盐胁迫开始的1‑2天内反映出水稻植株生长状态，可拓展到卫星、无人机尺度的水稻早期盐胁迫监测。
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公开(公告)号：CN118032672A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410168979.7
申请日：2024-02-06
申请人： 南京农业大学
摘要： 本发明公开了一种手持快照式多光谱成像型作物生长传感装置，包括成像物镜、光谱成像模块、主控模块、供电模块、维稳云台、RGB成像模组、测距传感器、手持杆、控制显示器和罩壳，所述成像物镜设于罩壳下方，所述光谱成像模块设于成像物镜上方，所述主控模块设于光谱成像模块上方，所述维稳云台设于罩壳上方，所述维稳云台与手持杆相连接，所述RGB成像模组和测距传感器设于罩壳下方，所述控制显示器紧固于手持杆，所述供电模块为各模块进行供电。本发明解决了因采集角度和高度不一致导致图谱信息实时处理难、作物生长监测精度低等问题，同时实现了作物生长多特征信息实时无损高精度感知，具有携带方便、操作简单及功能丰富等特点。
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公开(公告)号：CN117475313A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311495045.6
申请日：2023-11-10
申请人： 南京农业大学
IPC分类号： G06V20/10 , G06V20/13 , G06V10/774 , G06V10/26 , G06Q50/02
摘要： 本发明提出了一种基于训练样本自动化提取的大尺度冬小麦早期识别方法，该方法步骤如下：通过遥感云平台获取小麦生长季内的Sentinel‑1和Sentinel‑2卫星影像；生成时空连续的Sentinel‑1和Sentinel‑2时间序列；构建冬季作物指数WCI；提取冬季作物像素；进行冬小麦和冬油菜区分；结合当年的Sentinel‑1/2影像构建冬小麦分类模型；基于分类模型，获得当年冬小麦分类产品；迁移训练模型至目标年度，通过测试不同时间窗口时相特征对分类精度的影响，明确冬小麦最早可识别时期。该方法可以对冬小麦进行及时、准确提取，在冬小麦种植面积监测、产量预测、粮食安全评估等方面具有极大的应用潜力。
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公开(公告)号：CN116341223B
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202310236635.0
申请日：2023-03-13
申请人： 南京农业大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06T3/4053 , G06T5/80 , G06V10/764 , G01N21/25 , G01N21/47
摘要： 害监测与防治工作。本发明提出一种基于新型三波段光谱指数的水稻穗腐病病情严重度估算方法，包括以下步骤：提取稻穗的反射光谱和样本的病情严重度；利用多生育时期光谱响应特征与相关性分析，提取多个光谱区间的特征波段；创建三波段光谱指数以提高光谱特征对病情严重度的敏感性；最后通过精度对比筛选出最佳波段组合以估算穗腐病严重度。本发明在多生育时期内捕捉对病情严重度敏感的特征波段，构建指数在不同生育时期内的病情估算均适用，且显著提高了发病早期的
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公开(公告)号：CN115684107A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211270765.8
申请日：2022-10-17
申请人： 南京农业大学
IPC分类号： G01N21/64 , G06F18/214 , G06F18/2411
摘要： 本发明提出了一种基于日光诱导叶绿素荧光指数的水稻盐胁迫早期定量监测方法，首先选择晴天的10:00‑14:00之间采集单叶日光诱导叶绿素荧光(Sun‑induced chlorophyll Fluorescence,SIF)光谱曲线信息，计算9个SIF产量指数(FY)，同步测定叶片净光合速率、光系统II(PSII)最大光化学效率、叶绿素含量；然后通过PCA算法和隶属度函数算法分别计算生理生化参数的权重值和隶属度值，再基于权重值和隶属度值构建盐胁迫响应指数(SRI)；最后使用灰色关联分析算法筛选出与SRI关联性较好的FY，基于筛选出的FY构建SRI的支持向量机(SVR)回归估算模型。本发明构建的SRI对水稻早期盐胁迫响应敏感、迅速，能够在盐胁迫开始的1‑2天内反映出水稻植株生长状态，可拓展到卫星、无人机尺度的水稻早期盐胁迫监测。
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公开(公告)号：CN109978047B
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN201910223270.1
申请日：2019-03-22
申请人： 南京农业大学
IPC分类号： G06K9/62 , G06T5/00 , G06T7/00 , G06T7/62 , G06V10/762
摘要： 本发明公开了一种田间小麦茎蘖数提取方法，通过激光雷达获取田间小麦点云，提取研究区任意一行小麦点云，将Y轴投影到一个平面，保留X轴和Z轴，应用自适应分层，获得该行小麦的簇数；应用层次聚类分析，获得每簇小麦的分蘖数，进一步获得整行小麦的茎蘖数，从而提取田间小麦茎蘖数。本发明方法提取的小麦茎蘖数与田间实测的茎蘖数进行比较，验证了算法的可行性，说明本发明方法实现了对大田作物茎蘖数的快速、准确、无损提取，同时具有较高的普适性，为田间小麦茎蘖数的提取提供了理论基础和技术支撑。
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公开(公告)号：CN112884672A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110242020.X
申请日：2021-03-04
申请人： 南京农业大学
摘要： 本发明提出了一种基于同期卫星影像的多架次无人机影像相对辐射校正方法，包括以下步骤：对于多架次的无人机影像，首先获取同时期的中高空间分辨率卫星影像并进行预处理，得到相同区域的无人机和卫星影像；然后基于重采样无人机影像和卫星影像的光谱反射率，以回归树的方式将训练数据集分割为多个子集并开发回归模型；最后将多子集多元回归模型应用到无人机影像生成参考影像，并应用最小二乘回归建立各波段的辐射校正模型，从而获得相对辐射校正后的无人机影像。本发明构建的多架次无人机影像相对辐射校正方法操作步骤简单、高效，并且可实现自动化，可用于遥感影像拼接和遥感信息提取，以及基于无人机和卫星遥感协同的作物生长监测等。
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