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公开(公告)号：CN119360250B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411896407.7
申请日：2024-12-23
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了基于无人机多光谱植被指数变化率估测棉花脱叶率的方法，属于作物生长监测技术领域。基于无人机多光谱植被指数变化率估测棉花脱叶率的方法包括：脱叶处理前后，分别采用无人机对待测区域的棉花进行多光谱图像采集，对得到的多光谱数据进行预处理获得植被反射率，然后通过脱叶处理前后的植被反射率计算得到脱叶处理前的植被指数和脱叶处理后的植被指数；根据脱叶处理前的植被指数和脱叶处理后的植被指数计算得到待测区域的植被指数变化率；将待测区域的植被指数变化率输入到训练好的随机森林模型中，输出待测区域的棉花脱叶率。按照本发明的方法通过植被指数变化率反演脱叶率，可精确预测脱叶率的变化，评估棉花的脱叶进程。
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公开(公告)号：CN115753758A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211336845.9
申请日：2022-10-28
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本申请提出了一种基于无人机多光谱预测棉田吐絮率的方法，涉及作物生长监测技术领域，其中，该方法包括：获取待监测区域，并获取待监测区域的多光谱图像；获取多光谱图像的光谱参数，根据光谱参数和待监测区域中不同时间段的吐絮率，提取每个时间段的多光谱波段曲线；根据多光谱波段曲线和归一化植被指数确定棉田吐絮率的新植被指数；根据新植被指数和已有植被指数确定最佳植被指数，根据最佳植被指数实现棉田吐絮率的监测，其中，最佳植被指数用于预测棉田吐絮率。采用上述方案的本发明实现了棉花吐絮率的准确监测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN120032308A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202411787860.4
申请日：2024-12-06
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明公开了一种样点尺度的棉田吐絮率监测方法，涉及棉田吐絮率监测领域。方法包括：获取棉田喷施催熟剂前后的图像，并获取同期吐絮率；将图像分割为子图像并进行标注，使用多种模型对子图像进行棉铃识别，确定最优模型；将图像重新分割为多像素尺寸的子图像，采用最优模型对全部像素尺寸的子图像进行识别并标注，并重组为原始图像并保留棉铃标注框；将重组的原始图像按照像素尺寸分组，在分组中选取图像进行两两组合并重叠，通过对棉铃标注框的判断，形成新棉铃标注框并计算重叠图像的吐絮率；比较全部重叠图像吐絮率的拟合效果，获取最佳像素尺寸组合并采用最佳像素尺寸组合获取最佳的拍摄方案，从而实现对棉田吐絮率的准确且快速的监测。
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公开(公告)号：CN119595550A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411819644.3
申请日：2024-12-11
Applicant: 中国农业大学 , 阿克苏地区中农大联合研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于棉花冠层预测棉花脱叶率的方法，属于作物生长检测技术领域。一种基于棉花冠层预测棉花脱叶率的方法，包括以下步骤：脱叶处理前，对待测区域的棉花冠层进行测试，获得脱叶处理前的棉花冠层数据；脱叶处理后，对待测区域的棉花冠层进行测试，获得脱叶处理后的棉花冠层数据；根据脱叶处理前待测区域的棉花冠层数据和脱叶处理后待测区域的棉花冠层数据计算得到待测区域的棉花冠层数据变化率；将待测区域的棉花冠层数据变化率输入到线性回归模型中，输出待测区域的棉花脱叶率。本发明基于棉花冠层数据变化率可以准确预测待测区域的棉花脱叶率。
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公开(公告)号：CN119478827A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411558917.3
申请日：2024-11-04
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明公开了一种棉花表型动态监测方法、装置、介质和设备，涉及作物生长监测领域，包括对棉花表型特征进行相关性分析，确定株高日增量和顶部5节间长度的表征信息作为缩节安敏感表型特征；基于获取的试验区域棉花多光谱图像，提取株高日增量，通过对株高日增量进行一元线性回归，构建株高日增量的反演模型；构建机器学习模型；通过测量试验区域棉花主茎顶部以下5节间的总长，确定顶部5节间长度的表征信息，结合棉花多光谱图像，对机器学习模型进行训练获得顶部5节间长度预测模型；通过实时获取棉花多光谱图像，根据顶部5节间长度预测模型和株高日增量的反演模型，确定缩节安敏感表型特征预测结果，实现对缩节安敏感表型进行监测。
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公开(公告)号：CN119360250A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411896407.7
申请日：2024-12-23
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了基于无人机多光谱植被指数变化率估测棉花脱叶率的方法，属于作物生长监测技术领域。基于无人机多光谱植被指数变化率估测棉花脱叶率的方法包括：脱叶处理前后，分别采用无人机对待测区域的棉花进行多光谱图像采集，对得到的多光谱数据进行预处理获得植被反射率，然后通过脱叶处理前后的植被反射率计算得到脱叶处理前的植被指数和脱叶处理后的植被指数；根据脱叶处理前的植被指数和脱叶处理后的植被指数计算得到待测区域的植被指数变化率；将待测区域的植被指数变化率输入到训练好的随机森林模型中，输出待测区域的棉花脱叶率。按照本发明的方法通过植被指数变化率反演脱叶率，可精确预测脱叶率的变化，评估棉花的脱叶进程。
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公开(公告)号：CN115753758B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202211336845.9
申请日：2022-10-28
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本申请提出了一种基于无人机多光谱预测棉田吐絮率的方法，涉及作物生长监测技术领域，其中，该方法包括：获取待监测区域，并获取待监测区域的多光谱图像；获取多光谱图像的光谱参数，根据光谱参数和待监测区域中不同时间段的吐絮率，提取每个时间段的多光谱波段曲线；根据多光谱波段曲线和归一化植被指数确定棉田吐絮率的新植被指数；根据新植被指数和已有植被指数确定最佳植被指数，根据最佳植被指数实现棉田吐絮率的监测，其中，最佳植被指数用于预测棉田吐絮率。采用上述方案的本发明实现了棉花吐絮率的准确监测。
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