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公开(公告)号：CN114782835B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202210482156.2
申请日：2022-05-05
申请人： 中国农业大学
IPC分类号： G06V20/13 , G06V10/766 , G06V10/764 , G06T7/62
摘要： 本发明提供一种作物倒伏面积比例检测方法及装置，该方法包括：获取作业区内作物的卫星遥感影像；将卫星遥感影像输入至倒伏面积比例检测模型中，得到倒伏面积比例检测模型输出的倒伏面积比例检测结果；倒伏面积比例检测模型为从样本遥感影像中提取光谱特征和植被指数特征，基于光谱特征和植被指数特征，确定目标尺度格网单元，基于目标尺度格网单元确定敏感特征，基于敏感特征以及敏感特征对应的倒伏面积比例样本数据进行训练得到的。本发明提供的作物倒伏面积比例检测方法及装置，样能够实现对作物倒伏面积的定量分析，扩大了应用范围，实现了大范围区域的空间外推，提高了检测精度，能够满足大范围倒伏作物的监测需求。
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公开(公告)号：CN115753625B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202211364828.6
申请日：2022-11-02
申请人： 中国农业大学
摘要： 本发明提供区域作物的产量估测方法、装置、电子设备及存储介质，包括：确定WOFOST模型的模型模拟误差Q；基于内外嵌套数据同化模型获得优化遥感观测误差R；其中，内外嵌套数据同化模型的内层采用集合卡尔曼滤波算法，外层采用最大似然函数形式的代价函数；利用遥感观测误差R得到LAI遥感观测集合，并将优化后的遥感观测误差R和模型模拟误差Q代入集合卡尔曼滤波同化算法，实现时间序列LAI的轨迹的优化，并采用优化的LAI驱动WOFOST模型进行作物产量估测。本发明基于内外嵌套数据同化模型，克服了遥感与作物模型数据同化系统中遥感观测误差和模型模拟误差难以定量化的瓶颈问题，提高了区域作物的产量估测精度。
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公开(公告)号：CN112183209A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010881317.6
申请日：2020-08-27
摘要： 本发明实施例提供一种基于多维特征融合的区域农作物分类方法及系统，该方法包括：获取目标区域农作物的多源多分辨率光学遥感数据和合成孔径雷达数据；首先对低分辨率光学遥感数据的光谱数据和提取得到的物候数据进行特征提取处理，得到光谱‑物候特征；对高分辨率光学遥感数据进行纹理特征提取，得到纹理特征；对合成孔径雷达进行特征提取，得到后向散射特征；将光谱‑物候特征、纹理特征和后向散射特征进行特征融合处理，得到目标区域农作物的多时相多特征数据集；利用多时相多特征对基于深度学习的农作物分类模型进行训练，得到分类结果。本发明实施例通过多源多时相特征融合以及深度学习分类，提高农作物识别精度。
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公开(公告)号：CN109840882A
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201811584000.5
申请日：2018-12-24
申请人： 中国农业大学
IPC分类号： G06T3/00
摘要： 本发明实施例提供一种基于点云数据的站位匹配方法及装置，属于增强现实技术领域。该方法包括：获取多个角度的场景点云数据，并将多个角度的场景点云数据配准拼接，得到全视角三维场景点云数据；从场景点云数据中分割出所有目标对象，并根据每一目标对象配准后的分布式点云数据，确定每一目标对象的空间点坐标；确定每一目标对象的空间点坐标所构成的凸包多边形，并作为待匹配图形；判断待匹配图形与预设图形之间是否满足预设条件，并根据判断结果确定每一目标对象的站位是否正确。由于能够方便地确定参与者的站位是否正确。结合几何认知教学应用场景，还可以测试参与者的几何认知能力，并可作为教学手段，提高几何认证能力。
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公开(公告)号：CN112183209B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202010881317.6
申请日：2020-08-27
摘要： 本发明实施例提供一种基于多维特征融合的区域农作物分类方法及系统，该方法包括：获取目标区域农作物的多源多分辨率光学遥感数据和合成孔径雷达数据；首先对低分辨率光学遥感数据的光谱数据和提取得到的物候数据进行特征提取处理，得到光谱‑物候特征；对高分辨率光学遥感数据进行纹理特征提取，得到纹理特征；对合成孔径雷达进行特征提取，得到后向散射特征；将光谱‑物候特征、纹理特征和后向散射特征进行特征融合处理，得到目标区域农作物的多时相多特征数据集；利用多时相多特征对基于深度学习的农作物分类模型进行训练，得到分类结果。本发明实施例通过多源多时相特征融合以及深度学习分类，提高农作物识别精度。
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公开(公告)号：CN113537604A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110826944.4
申请日：2021-07-21
申请人： 中国农业大学
摘要： 本发明提供一种耦合过程模型和深度学习的农作物产量预测方法及装置，方法包括：将训练集样本和待估产地块的目标农作物产量输入至预设物理指导网络PGNet模型进行训练，以获取目标PGNet模型；将测试集样本输入至目标PGNet模型，以获取目标农作物产量的预测值。具体地，通过目标PGNet模型中两个分支进行产量预测，即遥感分支及土壤水分分支，其中第二分支结合过程模型，通过土壤及水分条件保证光能利用率在合理范围内波动，并利用注意力机制将两个分支进行结合。所述装置用于执行上述方法。本发明提供的农作物产量预测方法，基于获得的目标物理指导网络模型可以实现对农作物产量实时准确的估产，并对指导农业生产具有重大意义。
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公开(公告)号：CN109840882B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201811584000.5
申请日：2018-12-24
申请人： 中国农业大学
IPC分类号： G06T3/00
摘要： 本发明实施例提供一种基于点云数据的站位匹配方法及装置，属于增强现实技术领域。该方法包括：获取多个角度的场景点云数据，并将多个角度的场景点云数据配准拼接，得到全视角三维场景点云数据；从场景点云数据中分割出所有目标对象，并根据每一目标对象配准后的分布式点云数据，确定每一目标对象的空间点坐标；确定每一目标对象的空间点坐标所构成的凸包多边形，并作为待匹配图形；判断待匹配图形与预设图形之间是否满足预设条件，并根据判断结果确定每一目标对象的站位是否正确。由于能够方便地确定参与者的站位是否正确。结合几何认知教学应用场景，还可以测试参与者的几何认知能力，并可作为教学手段，提高几何认证能力。
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公开(公告)号：CN114299385B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202111484797.3
申请日：2021-12-07
申请人： 中国农业大学
IPC分类号： G06V20/10 , G06Q50/02 , G06Q10/0639 , G01S13/90 , G06V10/80
摘要： 本发明提供一种基于光学和雷达耦合的农作物涝灾等级监测方法及系统，该方法包括：根据目标农作物涝灾区域在预设时段内涝灾后的光学遥感数据，计算得到对应的相似性指数，并根据相似性指数和预设分割阈值，确定受灾农田分布区和成灾农田分布区；根据目标农作物涝灾区域在预设时段内的涝灾前合成孔径雷达影像和涝灾后合成孔径雷达影像，提取得到目标农作物涝灾区域的灾前水体区域和灾后水体区域，并根据灾前水体区域和灾后水体区域，确定目标农作物涝灾区域的绝收农田分布区；根据受灾农田分布区、成灾农田分布区和绝收农田分布区，构建农作物涝灾等级图。本发明使得农作物涝灾等级划分更为精准，从而针对不同的涝灾等级进行灾后监测和灾后评估。
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公开(公告)号：CN113537604B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202110826944.4
申请日：2021-07-21
申请人： 中国农业大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明提供一种耦合过程模型和深度学习的农作物产量预测方法及装置，方法包括：将训练集样本和待估产地块的目标农作物产量输入至预设物理指导网络PGNet模型进行训练，以获取目标PGNet模型；将测试集样本输入至目标PGNet模型，以获取目标农作物产量的预测值。具体地，通过目标PGNet模型中两个分支进行产量预测，即遥感分支及土壤水分分支，其中第二分支结合过程模型，通过土壤及水分条件保证光能利用率在合理范围内波动，并利用注意力机制将两个分支进行结合。所述装置用于执行上述方法。本发明提供的农作物产量预测方法，基于获得的目标物理指导网络模型可以实现对农作物产量实时准确的估产，并对指导农业生产具有重大意义。
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公开(公告)号：CN115641505A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211351432.8
申请日：2022-10-31
申请人： 中国农业大学
IPC分类号： G06V20/10 , G06V20/13 , G06V20/52 , G06V10/764
摘要： 本发明提供一种倒伏作物监测方法，包括：获取预处理后的实地调查样本数据、光学遥感数据和全极化SAR卫星影像数据；建立倒伏样本集数据和未倒伏样本集数据；提取作业区农田地块的所有极化参数，并统计每一格网下作物的倒伏比例；建立不同极化参数下的概率密度分布信息，利用多元线性回归模型和后退法，筛选出优选极化参数；利用概率密度分布信息，构建参数权重评价指标，并确定优选极化参数的权重；采用高斯混合模型，根据所有优选极化参数和所有优选极化参数的权重，获得作业区倒伏作物的概率空间分布信息。本发明通过构建参数权重评价指标作为估计像素倒伏比例的权重，确定所有最优参数的权重，提高了对倒伏作物的监测结果的精度。
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