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公开(公告)号：CN107064932A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710111524.1
申请日：2017-02-28
Applicant: 华南农业大学
IPC: G01S13/90
CPC classification number: G01S13/9035
Abstract: 本发明涉及一种基于时间序列SAR遥感影像的建设用地变化检测方法，方法包括以下步骤：(1)通过欧空局的Sentinel数据发布的网站，获取遥感数据；(2)预处理构建时间序列数据集；(3)SAR时间序列线性变换；(4)SAR时间序列时空特征提取；(5)建设用地变化检测与模式分类。本发明有助于城市建设用地开发的监测、监管以及工程项目的进度评估，具有高效、成本低、获得变化区域精度高、能对地物变化的形式进行分类等优点。
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公开(公告)号：CN106446564A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610864259.X
申请日：2016-09-29
Applicant: 华南农业大学
CPC classification number: Y02A90/15 , G06F2219/10 , G06T7/0002 , G06T2207/10032 , G06T2207/30188 , G16Z99/00
Abstract: 本发明公开了一种植被净初级生产力遥感估算方法，包括步骤：对遥感数据进行数据预处理；提取遥感数据中MODIS产品的LAI数据，计算FPAR；根据研究区的地理位置信息，包括经纬度和日期，计算天文辐射总量Q0；根据研究区域过往的总辐射和日照百分率数据，提取经验系数；使用Q0和经验系数计算太阳总辐射量SOL；根据FPAR和SOL计算光合有效辐射APAR；提取遥感数据中的土壤含水量和经验参数，计算当前的叶水势，并结合以往的经验系数计算水分胁迫因子提取气象数据中研究区的温度数据，计算温度胁迫因子f1(Ta)；根据f1(Ta)、 和最大光能利用率，计算光能利用率ε；根据APAR和ε，计算净初级生产力NPP。本发明具有估算精度高的优点。
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公开(公告)号：CN105868899A
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201610178771.9
申请日：2016-03-24
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明提供一种建设用地整治现场快速监测管理系统，包括：电子门牌，用于标识各建设用地整治监测现场目标建筑物；外业采集终端，用于通过电子门牌识别建设用地整治监测现场目标建筑物，对建设用地整治监测现场进行在线数据采集更改、坐标测量监测、现场违建取证；用于扫描内业纸质文档材料二维码，进行相关项目文档的归类和整理存档；内业数据管理平台，用于实现对建设用地整治各个项目地块的历史资料、监测数据、权属信息、备注说明的存储、管理、跟踪和修正。本发明实现了建设用地整治监测现场目标建筑物的快速识别标定，可在线管理各种权属信息，进行目标建筑物立体坐标的高精度测量。
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公开(公告)号：CN105809140A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201610156982.2
申请日：2016-03-18
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00503 , G06K9/00523
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于遥感模型的地表水体信息的提取方法及其装置，其中，该方法包括：获取遥感影像数据；对所述遥感影像数据进行数据预处理，获得处理后的遥感数据；为所述处理后的遥感数据设置对应的阈值；根据所述阈值对所述处理后的遥感数据进行二值化处理，获得处理后的二值化遥感数据；根据所述处理后的二值化遥感数据进行地表水体信息提取。在本发明实施例中，逐步增强了水体信息，使水体提取信息达到更高的准确率、更快的提取速度，解决了现有技术中无法彻底抑制与水体无关的背景信息，以及提取精度低、耗时等问题。
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公开(公告)号：CN104181214A
公开(公告)日：2014-12-03
申请号：CN201410414434.6
申请日：2014-08-21
Applicant: 华南农业大学
IPC: G01N27/26
Abstract: 本发明公开了一种水质传感器小信号分段拟合温度补偿方法，涉及小信号处理的技术领域。具体的说，是一种采用分段拟合法，以达到提高测量准确度、减小测量数据转换误差、拟合非线性曲线以增强测量精度拟合效果。本发明采用分段直线拟合方法建立数学模型，将pH温度系数KpH标定曲线划分为几个区间，然后用最小二乘法拟合出相应的直线方程，并计算直线拟合精度，若精度低于阀值，则重新划分区间进行拟合，直到精度满足要求为止，进而实现温度补偿。本发明是一种简单、快捷、精准的数学模型，有效提高数据采集准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113610346B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202110754536.2
申请日：2021-07-02
Applicant: 华南农业大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/067 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据的村庄发展潜力评价及村庄分类方法及装置，其中，所述方法包括：确定待潜力评价的村庄区域，并获得村庄区域的兴趣点数据、OSM数据和夜间灯光数据；形成村庄区域的潜力评价数据库；对村庄区域内的村庄进行发展潜力值进行计算评估处理，获得各村庄的发展潜力值；利用引力模型进行村与村之间的引力值计算处理，获得村与村之间的引力值；利用核密度分析法进行兴趣点数据的核密度分析处理，获得村庄区域的所有兴趣点数据的核密度分布；基于村与村之间的引力值和村庄区域的所有兴趣点数据的核密度分布进行村庄分类处理，获得村庄分类结果。在本发明实施例中，可以快速、准确地得到更具时效性的村庄发展潜力评价结果。
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公开(公告)号：CN110289900B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201910458321.9
申请日：2019-05-29
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于耕地质量监测的低空遥感和地面传感飞行速度优化方法及系统，其中，所述方法包括：计算每一个无线传感网络地面节点所需传输的数据量；基于无线网络地面节点所需传输的数据量以及传输速率计算所需的数据传输时间；根据无线网络地面节点与无人机的最大通信距离进行计算有效通信航线长度，获得有效通信航线长度；基于所述数据传输时间以及所有效通信航线长度进行无人机最优飞行速度计算，获得无人机最优飞行速度。在本发明实施中，使得优化飞行速度的无人机在飞越相应的监测耕地时，可以完成低空遥感数据采集和地面传感数据传输，防止出现重复飞行来汇聚无线传感器网络地面节点数据的情况，提升工作的效率。
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公开(公告)号：CN108896492B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201810894115.8
申请日：2018-08-07
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种用于重金属含量预测的PSO‑BP神经网络模型的训练方法、存储介质及终端设备，其中，所述训练方法包括：对样本土壤进行重金属含量的测定处理，获得样本土壤的重金属含量数据；对样本土壤进行光谱反射率处理，获得处理后的样本土壤的光谱反射率曲线；根据所述样本土壤的重金属含量数据和所述处理后的样本土壤的光谱反射率曲线进行特征波段选取处理，获得样本土壤的特征波段；构建PSO‑BP神经网络模型；采用所述样本土壤的特征波段输入构建好的PSO‑BP神经网络模型进行训练学习，直至所述PSO‑BP神经网络模型收敛。在本发明实施例中，通过本发明实施例训练的模型进行土壤重金属含量估算预测的精度大大提高。
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公开(公告)号：CN107564035B
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN201710643069.X
申请日：2017-07-31
Applicant: 华南农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于重要区域识别和匹配的视频跟踪方法，包括下述步骤：首先，基于最小生成树理论识别初始目标的重要区域，得到目标重要区域并构建目标模板；然后，识别后续帧目标扩展区域的重要区域，并将该区域作为采样区域进行样本采集；接着，计算每个样本与目标模版的形状相似度值、颜色相似度值、皮尔逊相关系数值，并对三个值进行加权计算得到样本与目标模版的匹配度；最后，基于阈值比较方法更新目标模板以支持后续跟踪直至跟踪完成。本发明方法基于重要区域识别可以较好地描述动态变化的跟踪场景中的目标物体，结合目标的重要区域进行样本采集，提高了采样质量，增强了跟踪的准确率和稳定性。
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公开(公告)号：CN110706004A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910937334.4
申请日：2019-09-30
Applicant: 华南农业大学 , 大连理工大学 , 广东友元国土信息工程有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于层次聚类的农田重金属污染物溯源方法，属于计算机技术领域。该方法包括如下步骤：(1)对样本数据集进行归一化和特殊值填充预处理；(2)计算任意样本对重金属间的相关性；(3)计算任意两种重金属间的相关性；(4)基于重金属间相关性对重金属集合进行自底向上的层次聚类；(5)定向解析农田重金属的污染物来源。本发明实施考虑利用每种污染源自身的特征成分，以及农田中重金属间的关联性，分析和计算出具有强关联性的重金属集合，并结合自底向上的层次聚类算法，实现定向解析农田重金属的污染物来源，为治理农田重金属环境污染提供新的途径和依据。
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