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公开(公告)号：CN116091936A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211504536.8
申请日：2022-11-28
申请人： 中国农业大学
IPC分类号： G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/52 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/094 , G06N3/096
摘要： 本发明公开了一种融合点‑地块‑区域尺度数据的农情参数定量解析方法，提高遥感影像的利用率，实现较少样本的精细农情参数定量解析。本发明采集不同时空分辨率的遥感影像与农情参数实测点数据，进行数据预处理；使用灰度共生矩阵提取较高分辨率影像的纹理特征并进行叠加；按照一定策略以256×256的行列数分割影像，并对较低分辨率影像升尺度，制作成数据集；使用叠加纹理特征的较高分辨率影像与升尺度后的较低分辨率影像数据集训练SRGAN模型，在此训练权重的基础上训练未叠加纹理特征的高分辨率影像与升尺度后的低分辨率影像；最后融合生成的高分辨率影像与农情信息点数据进行随机森林回归，得到高空间分辨率的面尺度农情信息，进行验证。
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公开(公告)号：CN108509836B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN201810084248.9
申请日：2018-01-29
申请人： 中国农业大学
IPC分类号： G06K9/00
摘要： 本发明属于农业遥感领域，涉及一种双极化合成孔径雷达与作物模型数据同化的作物估产方法，具体步骤为：收集双极化合成孔径雷达的卫星数据，对预处理获得的双极化SAR数据进行极化分解，选择精度最高的散射分量关系组合的LAI反演模型反演，得到遥感观测LAI；标定研究区作物的WOFOST模型LAI；利用粒子滤波算法对两种LAI进行同化；逐个作物格网采用优化后的作物生育期LAI轨迹重新驱动WOFOST模型，进行空间制图。本发明的方法融合了SAR遥感数据和作物模型的优势，充分利用了多极化SAR数据提供的丰富信息，克服了玉米关键生育期光学遥感数据缺失的问题，提高了作物模型的产量模拟，精度优化了作物生育期内LAI轨迹，还能在区域尺度上估测作物产量。
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公开(公告)号：CN107133900B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201710218068.0
申请日：2017-04-05
申请人： 中国农业大学
IPC分类号： G06Q50/26
摘要： 本发明提供一种城市土地混合利用特征格网计算方法及装置，该方法包括：获取研究区域，根据研究区域构建研究区域公里格网体系；根据研究区域公里格网体系和互联网地图获得各个单元格网对应的兴趣点数据集以及各个兴趣点对应的类型信息；根据兴趣点数据集和类型信息获得各个单元格网对应的城市土地混合利用多维特征向量；根据所述城市土地混合利用多维特征向量获得城市土地混合利用特征格网体系并显示，做到利用城市范围内数据量大、更新及时、时效性强的互联网地图数据，解决了以往使用城市规划、土地调查及统计数据为主要数据基础，导致的时效性差、数据与现实的城市空间现状存在差异的问题，可以满足从小尺度到大尺度的多尺度研究分析需求。
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公开(公告)号：CN107292755B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201610221767.6
申请日：2016-04-11
申请人： 中国农业大学
摘要： 本发明公开了一种玉米种植环境典型代表区的选取分析方法及装置，方法包括：根据最小区划单元划分和区域数据，计算每个最小区划单元中每个区划指标每年生育期内的累计值和年均值；根据每个区划指标的年均值对最小区划单元进行空间属性一体化聚类，得到作物种植环境的综合环境区划；根据每个区划指标的权重和年均值，确定每个综合环境区划的特征描述；对所有年的所有最小区划单元进行聚类，计算每个聚类后区划的波动情况；根据特征描述和波动情况对聚类后区划进行分析，选取玉米种植环境的典型代表区。本发明通过区划指标的年均值对区划单元进行聚类，分区边界明确精细；并通过不同综合环境区划的特征描述和波动情况，选取玉米种植环境典型代表区。
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公开(公告)号：CN111091052A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201911080762.6
申请日：2019-11-07
申请人： 中国农业大学
摘要： 本发明提供了一种基于最大似然法的玉米倒伏面积提取系统及方法，能够简单快速地提取倒伏面积。所述系统包括：获取单元、预处理单元、计算单元、分类单元和评价单元，所述获取单元、预处理单元、计算单元、分类单元和评价单元依次连接；所述方法包括：使用无人机搭载多光谱传感器采集试验区田间影像数据；对采集的田间影像数据进行预处理，得到玉米冠层多光谱影像；计算玉米冠层多光谱影像中倒伏玉米、正常玉米的纹理特征以及系列植被指数信息；选取红色、绿色、近红外三个波段的均值特征结合比值植被指数、三角植被指数这五个适宜的分类特征，使用最大似然法对影像进行监督分类，提取玉米倒伏面积；通过实地测量数据验证分类模型精度。
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公开(公告)号：CN106897400B
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201710074322.4
申请日：2017-02-10
申请人： 中国农业大学
IPC分类号： G06F16/957 , G06F16/35 , G06F16/9537 , G06F16/29 , G06Q50/00
摘要： 本发明提供一种网络社交媒体中地震信息的可视化方法和系统，包括创建分别描述震前时间段的地震宏观异常信息、震中时间段的地震震情信息以及震后时间段的救援信息的关键词库；基于地震发生前后的不同时间段和所述关键词库，对网络社交媒体数据进行分类，获得对应不同时间段的网络社交媒体数据集合；对各网络社交媒体数据集合设置各自的单位观测周期，基于发布时间信息、定位信息和单位观测周期，获得各单位观测周期的空间重心位置，并在地图上展示。本发明克服了现有技术中对地震信息的覆盖区域广而散，没有关注重点和准确度的弊端，集中展示了地震信息的时空变迁。
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公开(公告)号：CN106874448B
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201710074352.5
申请日：2017-02-10
申请人： 中国农业大学
IPC分类号： G06F16/9535 , G06F16/33
摘要： 本发明提供一种从微博中挖掘地震主题词的方法和装置，方法包括：对含有地震词汇的微博文本集中的每个微博文本提取特征词，基于TF‑PDF公式计算每个特征词在该特征词所在微博文本中的权重；基于微博文本对应的活跃度、传播力以及覆盖度，获得每个微博文本的影响力；以及基于各微博文本的影响力以及微博文本中各特征词的权重，获得各特征词的流行度，按照各特征词的流行度大小进行降序排列，将排名靠前的特征词作为地震主题词。本发明提高了特征词流行度计算的准确度，增加了从地震微博文本数据中提取热门主题词的准确性。
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公开(公告)号：CN110751035A
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201910872912.0
申请日：2019-09-16
申请人： 中国农业大学
摘要： 本发明实施例提供一种制种玉米的识别方法及装置，该方法包括：获取待考察制种玉米植被指数特征集；将所述待考察制种玉米植被指数特征集输入基于迁移学习的预设制种玉米识别分类模型，得到识别结果信息；其中，所述基于迁移学习的预设制种玉米识别分类模型是基于样本制种玉米植被指数特征集和样本地面参考数据集训练得到。通过基于迁移学习的预设制种玉米识别分类模型直接实现对于待考察地的制种玉米植被指数进行识别，通过迁移学习的思路基于迁移学习的预设制种玉米识别分类模型同样可以有效对所述待考察制种玉米植被指数特征集进行分类，提高样本利用效率，有效减少人力物力的耗费。
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公开(公告)号：CN108982369A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810401690.X
申请日：2018-04-28
申请人： 中国农业大学
摘要： 本发明属于农业遥感领域，涉及一种融合GF-1 WFV和MODIS数据的地块尺度作物长势监测方法，具体为：对历史几年作物生育期内MODIS反射率数据和GF-1 WFV影像数据预处理；基于卡尔曼滤波算法融合两种遥感数据；利用融合后的红光波段与近红外波段，计算历史几年NDVI时间序列影像并平均；目标年份监测时期的GF-1NDVI影像与对应时期的历史平均NDVI影像做差值判断长势等级，逐个作物格网单元运行获得监测结果指导作物生产。本发明克服了由于雨云影响难以获得作物生育期内中等空间分辨率多年平均NDVI基准曲线的问题，通过MODIS和WFV的数据融合方法，为精准长势监测提供了基准参考曲线。
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公开(公告)号：CN108665450A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810403342.6
申请日：2018-04-28
申请人： 中国农业大学
摘要： 本发明提供一种玉米果穗机械损伤区域识别方法，包括：S1、将玉米果穗图像分成图像小块，获取玉米果穗图像小块数据集；S2、根据图像小块数据集中各图像小块的归一化特征，利用支持向量机确定候选区域小块；S3、利用卷积神经网络模型确定候选区域小块中的机械损伤区域。本发明提供的一种玉米果穗机械损伤区域识别方法，通过支持向量机在玉米果穗图像中选出候选区域，并通过卷积神经网络模型进行进一步识别，能快速、准确地识别玉米果穗机械损伤区域，提高了玉米果穗机械损伤区域识别的速度和准确度，满足玉米考种需求。
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