公开(公告)号：CN119559519A

公开(公告)日：2025-03-04

申请号：CN202510127936.9

申请日：2025-02-05

Applicant: 中国农业大学

Inventor： 王敏娟 ,  李桂鑫 ,  张梦琪 ,  周珈任 ,  张漫

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请公开一种多模态数据融合的作物产量预测方法、设备及介质，涉及作物产量评估领域，方法包括：采集目标农田的原始图像；对目标农田的原始图像进行预处理，得到多个样方区域的预处理图像；基于各样方区域的预处理图像，提取各样方区域的作物参数；基于各样方区域的预处理图像和作物参数，确定各样方区域的特征信息；将各样方区域的特征信息分别输入多模态数据融合预测模型，得到各样方区域的作物产量预测值；对所有样方区域的作物产量预测值求和，得到目标农田的作物产量预测值。本申请减少了人工干预，提高了作物产量预测的效率和精准度。

公开(公告)号：CN119580110A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202510142537.X

申请日：2025-02-10

Applicant: 中国农业大学 ,  中国科学院分子植物科学卓越创新中心

Inventor： 王敏娟 ,  张梦琪 ,  张美玲 ,  朱新广

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/82 ,  G06V10/25 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/082 ,  G06N3/048

Abstract: 本申请公开了一种基于深度学习的作物光合参数预测方法、设备、介质及产品，涉及光合参数预测领域，该方法包括获取待预测作物的高光谱数据立方体；根据高光谱数据立方体，确定待预测作物的高光谱反射率；根据高光谱反射率，利用光合参数预测模型，确定待预测作物的光合参数；光合参数包括特定光强下的光合速率、叶绿素相对含量、叶绿素a、叶绿素b和叶片氮含量；光合参数预测模型是利用训练数据集对深度学习模型进行训练得到的。本申请中利用光合参数的真值和对应的高光谱反射率确定光合参数预测模型，可快速、无损、准确地确定作物的多个光合参数。

公开(公告)号：CN119164920A

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202411187570.6

申请日：2024-08-28

Applicant: 中国农业大学

Inventor： 王敏娟 ,  张梦琪 ,  张美玲 ,  李桂鑫 ,  张漫

IPC: G01N21/47

Abstract: 本申请公开一种作物光合参数反演方法、装置、介质及产品，涉及表型组学技术领域，所述方法包括：获取待预测作物的所有特征波段的图像；基于各特征波段的图像确定对应特征波段的反射率；利用各特征波段对应的最佳预处理策略对对应特征波段的反射率进行预处理，得到对应特征波段的最佳预处理后的反射率；按照预设顺序依次将各光合参数对应的预测用参数的预测值输入至对应的光合参数反演模型中，得到对应光合参数的预测值；光合参数包括：A1200、SPAD、叶绿素a、叶绿素b和叶片氮含量。本申请可快速、无损、准确地确定作物的多个光合参数。