一种基于三波段植被指数的小麦叶面积指数估算模型的构建方法

    公开(公告)号:CN107796764A

    公开(公告)日:2018-03-13

    申请号:CN201610803703.7

    申请日:2016-09-05

    Abstract: 本发明公开了一种适用于小麦叶面积指数估算的新型三波段植被指数的构建方法,步骤如下:规范采集小麦的冠层反射率和叶面积指数;基于归一化植被指数构建新型的三波段植被指数形式,利用建模数据,采用比较任意组合形式确定三个波段最佳波长和系数k,得到一种适用于小麦叶面积估算的最优三波段植被指数并以此建立小麦叶面积指数估算模型。采用独立实验数据对该新型植被指数及其估算模型进行验证和测试。发现,本发明构建的新型植被指数结构简单,所建立的估算模型对小麦叶面积指数进行估算表现出较高的精度,在作物叶面积指数较高时,有效避免了饱和现象的发生。可以广泛应用于精确农业小麦生产中叶面积指数的实时、无损和准确估算。

    基于深度学习的无人机影像麦穗识别方法

    公开(公告)号:CN113435282B

    公开(公告)日:2021-12-21

    申请号:CN202110677003.9

    申请日:2021-06-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的无人机影像麦穗识别方法,通过将无人机测试影像输入至麦穗识别模型识别出麦穗信息,所述识别模型的构建包括:S1、数据采集步骤;S2、数据处理步骤;S3、构建适用于无人机影像麦穗识别网络,对所述无人机影像数据进行训练,得到麦穗识别模型;S4、利用训练好的麦穗识别模型对无人机影像中的待检测麦穗进行识别,融合麦穗识别模型的检测框,得到识别结果;其特征在于S3构建多尺度网络特征架构,通过多尺度检测层提取麦穗特征,增强网络对小尺寸麦穗特征的提取能力;基于交并比计算检测层的置信度损失权重,提高小尺寸麦穗特征对网络的贡献。本发明提出的方案具有检测小尺寸密集麦穗影像的优点,很好解决了麦穗识别的技术困境。

    一种日本脑炎颗粒疫苗及其制备方法和应用

    公开(公告)号:CN102127554B

    公开(公告)日:2012-07-25

    申请号:CN201010599687.7

    申请日:2010-12-22

    CPC classification number: Y02A50/39

    Abstract: 本发明属于生物技术领域,涉及一种嵌合表达日本脑炎病毒多表位抗原的病毒样颗粒疫苗及其制备方法和应用。本发明涉及的疫苗抗原为嵌合表达日本脑炎病毒中和抗原表位和CTL抗原表位的乙肝病毒核心抗原自发装配而成的病毒样颗粒,通过大肠杆菌可溶性表达、纯化制备。日本脑炎病毒样颗粒抗原用生理盐水适当稀释或与免疫佐剂配伍后制成本发明所述的日本脑炎颗粒疫苗。动物试验表明,该疫苗安全高效,接种小鼠产生较高水平的日本脑炎病毒中和抗体,100%保护小鼠对日本脑炎强毒的攻击。

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