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公开(公告)号：CN115508356A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211301573.9
申请日：2022-10-24
申请人： 南京农业大学
IPC分类号： G01N21/84
摘要： 本发明提出一种基于氮分配理论的稻麦叶片氮含量高光谱估算方法，包括以下步骤：构建叶片氮分配模型，利用稻麦叶片尺度数据集标定模型系数，基于冠层反射光谱估算叶片叶绿素含量和干物质含量，利用标定的叶片氮分配模型估算叶片氮含量。本发明的方法在叶片尺度构建叶片氮分配模型，然后用遥感技术更容易估算的生化参数来估算叶片氮含量，该方法操作步骤简单，模型具有跨尺度可拓展性，适用于冠层水平不同稻麦品种、不同栽培处理、不同生育时期，可广泛用于稻麦冠层水平的叶片氮含量监测。
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公开(公告)号：CN115099071A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202211005719.5
申请日：2022-08-22
申请人： 南京农业大学 , 神农智慧农业研究院南京有限公司
IPC分类号： G06F30/20 , G06N7/00 , G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06F111/08 , G06F119/02
摘要： 本发明提供了一种生产力预测不确定性计算方法，包括如下步骤：根据预设的划分方式将研究区域划分成不同亚区；获取亚区内多个农业观测站点的多组作物生产力数据；根据品种管理数据选取每个亚区内的主栽品种；将每个主栽品种相匹配的多组作物生产力数据分为调参用数据和验证用数据两部分；根据调参用数据计算出每个主栽品种的n组品种参数；根据验证用数据对对应主栽品种的n组品种参数进行验证；在品种参数验证结果合格的情况下，将每个主栽品种的n组品种参数构建为参数库；基于参数库，计算作物生长情况的平均值及其变异系数的空间分布。本发明能够实现在预测区域作物生产力的同时，对预测结果的不确定性进行量化。
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公开(公告)号：CN110710361B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN201911116350.3
申请日：2019-11-15
申请人： 南京农业大学
摘要： 本发明属于农业机械与精准农业技术领域，尤其涉及一种支持小麦精量播种的窝眼轮式排种装置及其播种方法，排种装置主要包括壳体、窝眼轮部件与同步带轮部件；其中窝眼轮安装在排种轮上，窝眼轮上设有便于导流的凹槽，凹槽下方均匀排布着若干个窝眼，同时窝眼轮一侧安装有护种板，护种板上方安装有种盒挡块，种盒挡块上布置有清种刷，窝眼轮的另一侧设有清种挡块；同步带轮部件处于窝眼轮部件正下方，包括大同步带轮、小同步带轮、张紧轮以及外侧带有一定数量挡块的同步带。本发明通过窝眼轮部件和同步带轮部件之间转速的高容差性匹配，可以完成不同数量小麦低位低惯性投种，确保小麦播种的均匀性和株距一致性，实现精量化和变量化播种作业。
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公开(公告)号：CN113192117A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110172049.5
申请日：2021-02-08
申请人： 南京农业大学
IPC分类号： G06T7/62 , G06F30/20 , G01N21/3563 , G01N21/55
摘要： 本发明公开了一种基于Sentinel‑2卫星影像红边波段改进小麦生长早期叶面积指数估算的方法，通过Sentinel‑2获取田间背景光谱与小麦冠层光谱信息，分别获取“秸秆‑土壤”光谱与“小麦‑秸秆‑土壤”光谱，并计算两者红边区域的斜率，计算由背景调节系数α修正后的正切函数SATF，基于光谱变量SATFNIR‑RE2构建小麦LAI估算模型，采用交叉验证对LAI估算模型进行初步筛选，而后用独立数据对筛选模型进行测试。本发明构建的SATFNIR‑RE2能够减少秸秆还田后小麦田间复杂背景的影响，并改善小麦生长前期LAI估算，可基于卫星平台应用于区域范围内小麦生长前期LAI的实时、无损和准确的估算。
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公开(公告)号：CN112903600A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110055875.1
申请日：2021-01-15
申请人： 南京农业大学
IPC分类号： G01N21/25
摘要： 本发明基于固定翼无人机影像光谱数据，提出一种基于固定翼无人机多光谱影像的水稻氮肥推荐方法，用于水稻追肥关键生育期氮肥施用量推荐。通过水稻田间试验，构建水稻植株氮积累量监测模型，并拟合无人机时序光谱动态曲线。利用上述模型和曲线构建充足指数氮肥推荐算法，并通过独立试验对该算法进行验证。本发明充分考虑了无人机平台的光谱数据特性，通过敏感植被指数筛选、最优曲线拟合的方法能够精准、无损地监测水稻关键生育期的氮素营养状况，最后通过充足指数算法结合监测结果与无人机光谱特征给出准确的氮肥推荐量。本发明将为水稻精确氮素管理提供优化途径，为区域尺度的精准农业管理和决策提供重要理论基础与技术支撑。
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公开(公告)号：CN112345458A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011137002.7
申请日：2020-10-22
申请人： 南京农业大学
摘要： 本发明提出一种基于无人机多光谱影像的小麦产量估测方法，将小麦冠层多光谱影像数据与产量数据相结合，通过单因子和多因子的建模角度，采用不同建模方法构建了小麦产量预测模型。本发明充分考虑了产量的形成过程机理以及不同生育时期对小麦产量估测的影响，通过敏感植被指数的筛选、多个生育期的结合以及机器学习方法的应用能够精准、无损地估测不同处理下的小麦产量，本发明将为小麦产量精准估测方法提供新的思路，为区域尺度的精准农业管理和决策提供重要理论基础与技术支撑。
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公开(公告)号：CN107038501B
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN201710237013.4
申请日：2017-04-12
申请人： 南京农业大学
摘要： 本发明提出一种基于R语言的小麦生育期特征参数估算方法，利用R语言对小麦生长模拟模型进行重新编写，通过拉丁超立方设置参数初始值，运算得到小麦品种特征参数的先验概率分布，根据初始值和先验概率分布选取候选参数，计算生育期的概率密度函数，判断是否接受新的参数，最终得到了品种各特征参数的后验概率密度分布。本发明的方法采用非线性最小二乘法提高了抽样的效率，避免了参数陷入局部最优；基于贝叶斯理论框架，有效地考虑了参数的先验分布，通过转化原始数据解决了站点之间误差相关性的问题，使得参数调试结果准确高效，在同类模型小麦品种特征参数估算当中具有普遍适用性。
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公开(公告)号：CN111189795A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN202010122379.9
申请日：2020-02-27
申请人： 南京农业大学
IPC分类号： G01N21/3563 , G01N21/359 , G01S19/42
摘要： 本发明公开了一种基于近红外光谱的便携式谷物品质在线检测装置，其包括发光模块、光谱采集模块和控制电路模块，所述发光模块包括近红外LED光源和全息光束整形扩散膜，所述近红外LED光源安装在灯筒的顶部四周，在灯筒的底部开设有检测窗，全息光束整形扩散膜设于检测窗的内部或下方，所述光谱采集模块包括光电探测器及菲涅尔透镜，所述菲涅尔透镜安装在检测窗的正上方，光电探测器安装在菲涅尔透镜的上方，同时光电探测器与所述控制电路模块连接，所述控制电路模块以无线或有线通信的方式将采集的数据信息发送到接收显示装置。本发明实现了在农机作业过程中谷物品质信息和地理位置信息的实时获取，及谷物品质田间分布图的绘制。
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公开(公告)号：CN105913326B
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201610220442.6
申请日：2016-04-06
申请人： 南京农业大学
摘要： 本发明提出一种约束性知识引导精英个体策略遗传算法的作物生育期模型参数优化方法，属于作物模型品种参数优化的最优化方法领域。其步骤：作物生育期模型品种参数优化的数据准备；作物生育期模型品种参数初始范围的等级划分；确定对模型品种参数具有关键约束性的物候期；关键约束性物候期实测数据范围的估算；设置改进型遗传算法控制参数的初始值；生成初始种群；构造适应度函数；构造个体的基因位方向因子；采用轮盘赌方法构造选择算子；构造方向引导交叉算子；构造方向与精英个体引导的变异算子；基于精英个体的局部搜索。本发明克服了效率低、优化结果不符合品种生物学含义等问题，增加了参数优化的准确性和效率，具有科学意义和实用价值。
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公开(公告)号：CN109459392B
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201811312158.7
申请日：2018-11-06
申请人： 南京农业大学
摘要： 本发明提出一种基于无人机多光谱影像的水稻地上部生物量估测方法，步骤如下：规范采集水稻冠层无人机多光谱影像数据和地面实测生物量数据；获取后进行影像预处理，提取反射率和纹理特征参数，计算植被指数，并构建新的纹理指数；利用逐步多元回归分析法，综合植被指数和纹理指数估测水稻生物量，并以此建立估测生物量的多元线性模型。采用交叉验证方法对该新估测模型进行精度验证。本发明的方法估测精度高、对输入数据要求少，适用于水稻全生育期，同时也是目前第一次提出综合无人机光谱和纹理信息估测水稻生物量的方法，可广泛用于无人机遥感监测作物长势。
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