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公开(公告)号：CN119314043A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411342430.1
申请日：2024-09-25
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于多时相高分辨遥感影像与物候信息的动态收获指数估测方法，包括以下步骤：首先基于遥感云平台的多时相Sentinel‑2影像采用拐点法获取水稻生长季开始、旺盛和结束日期，同时计算三个关键时间点的Sentinel‑2影像缨帽变换三个分量和植被指数；然后参照收获指数定义提出物候差比值法PDR，耦合缨帽变换三个分量与植被指数形成具有生理基础的遥感指标；最后采用特征筛选和穷举法确定最优动态收获指数估测模型，实现大范围多年份水稻收获指数估算。该方法可以对大范围田块级水稻收获指数进行及时、准确估算，在水稻产量准确估测、水稻品种选育和栽培技术优化与效果评价方面具有极大的应用价值。
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公开(公告)号：CN114782840B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202210414686.3
申请日：2022-04-20
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06V20/17 , G06V20/68 , G06V10/20 , G06V10/54 , G06V10/58 , G06V10/771 , G06V10/764
Abstract: 本发明提出了一种基于无人机RGB影像的小麦物候期实时分类方法，其步骤为：(1)根据不同播期处理的小麦大田实际生长情况，获取时序高空间分辨率RGB影像并进行预处理，得到不同年份间的相同区域的无人机影像；(2)提取时序无人机影像的光谱信息和纹理信息，衍生出的所有光谱特征与纹理特征作为特征全集；(3)基于紧致‑分离原则的特征选择算法对所有特征重要性进行排序，确定最佳特征与特征数量；(4)应用mRVM分类器，自动对不同物候阶段的特征进行分类识别，获得总体分类精度与各时期分类精度。本发明构建的分类方法简单、高效，可得到及时的作物物候信息，为有效指导农业管理决策提供依据，例如特定阶段的灌溉、施肥和农药管理活动等。
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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
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 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
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01N21/64 , G06F18/214 , G06F18/2411
Abstract: 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
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 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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Patent Agency Ranking
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
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/13 , G06V10/774 , G06V10/26 , G06Q50/02
Abstract: 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
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06F30/20 , G06T3/4053 , G06T5/80 , G06V10/764 , G01N21/25 , G01N21/47
Abstract: 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：CN117074318A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310860144.3
申请日：2023-07-13
Applicant: 南京农业大学 , 神农智慧农业研究院南京有限公司
Abstract: 本发明公开了一种快照‑马赛克式多光谱成像型作物生长传感装置串扰信息去除方法，包括以下步骤：S1快照‑马赛克式多光谱成像型作物生长传感装置获取不同波段的均匀光源图像；S2根据马赛克滤光片的波段设置，提取随着光谱仪波段步进分光后各波段所对应像素位置的灰度值平均值，并对各对应位置灰度值进行高斯拟合；S3对原始数据与高斯拟合后的数据进行最小二乘拟合，输出校正系数矩阵；S4使用校正系数矩阵消除原始光谱图像波段间的数据串扰。本发明有效解决了因马赛克滤光片与探测器安装间距造成的光谱信息串扰问题，具有通用型、简单化等特点。
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公开(公告)号：CN115808668A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211499194.5
申请日：2022-11-28
Applicant: 南京农业大学 , 神农智慧农业研究院南京有限公司
IPC: G01S7/48 , G01S17/88 , G06T5/00 , G06T7/33 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种田间小麦茎蘖数提取方法，包括步骤为：首先，采集小麦茎蘖数样本和点云数据，并对数据进行预处理，在数据预处理中引入卡尔曼滤波算法，以去除多余噪声，提高初始点云数据质量；其次，在将数据体素化后，利用孔隙率与体素点云密度间的数学关系，对冠层中缺失体素进行插值，以减轻遮挡对算法的影响，获取较为完整的冠层点云信息；最后，用均值漂移算法对插值后的冠层进行聚类，聚类数即为茎蘖数。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。本发明在一定程度上解决了地基激光雷达应用中出现的噪声和遮挡问题，为今后的地基激光雷达估测其他生长参数提供了技术支撑。
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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
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01N21/64 , G06F18/214 , G06F18/2411
Abstract: 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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