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公开(公告)号：CN116011635A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211690110.6
申请日：2022-12-27
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明提供一种粒子滤波数据同化的区域作物产量估测方法及系统，方法包括：在作物关键生育期内，按照固定时间间隔运行每个粒子，直至每个粒子都运行到作物成熟期为止，并获取每个粒子输出的第一LAI；根据后验概率密度函数、更新后的每个第一LAI和似然函数，更新每个粒子的初始权重，得到每个粒子的更新权重；在粒子散度小于预设值的情况下，对初始粒子集合中的每个粒子重采样，更新初始粒子集合；在每个粒子运行到作物成熟期的情况下，根据每个粒子的作物产量和最终权重，获取作物产量的估测值。本发明能够提高粒子的顺序采样效率，降低重采样次数，保持了粒子输入参数的多样性，同时提高了对作物产量预测的速度和精度。
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公开(公告)号：CN119126148A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411164801.1
申请日：2024-08-23
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明提供一种区域作物相对高度预测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：基于初始区域的矢量数据和初始区域对应的遥感耕地掩膜数据，确定耕地区域；获取耕地区域对应的激光采样数据；基于耕地区域上作物的历史物候期和所述激光采样数据的质量属性信息，对耕地区域对应的激光采样数据进行质量过滤处理，得到第一激光采样数据；基于第一激光采样数据的最大地理定位偏差，筛选目标激光采样数据；确定目标激光采样数据对应的作物相对高度双向差值标签；基于所述作物相对高度双向差值标签，训练出预测作物相对高度的目标估计模型；并利用所述目标估计模型，对待预测区域图像进行推理，得到所述待预测区域图像对应的区域作物相对高度。
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公开(公告)号：CN119106313A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411289793.3
申请日：2024-09-14
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明提供了一种多源耕地网格数据组织一致性检验的方法和装置，该方法首先针对网格数据组织的目的，选择表征属性；然后根据所述表征属性，对研究目标地区的耕地原始数据和耕地网格数据分别进行属性等级分类，获得具有属性等级的面数据；根据选定的行政区划等级，对具有属性等级的面数据进行空间范围的划分，获得具有行政区空间划分和属性等级的区域数据；计算每个属性等级下各区域的面积，确定各区域的面积变化动态度；根据各区域的面积变化动态度进行空间和属性的一致性检验。使用本发明能够对耕地网格数据进行空间、属性两方面的一致性检验。
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公开(公告)号：CN114419367B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202111643634.5
申请日：2021-12-29
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06T11/60 , G06V20/13 , G06V10/34 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供一种农作物高精度制图方法及系统，该方法包括：根据预设年份内目标区域的陆地卫星表面反射率影像，获取所述目标区域对应的月均值时序合成影像集合；将所述月均值时序合成影像集合输入到训练好的分类模型中，得到所述目标区域在所述预设年份内的农作物空间分布制图结果，其中，所述训练好的分类模型是由具有月均值时序合成影像像素特征的农作物采样点，对随机森林分类器进行训练得到的。本发明通过获取农作物区域的陆地卫星表面反射率影像，基于由随机森林分类器训练得到的分类模型，对陆地卫星表面反射率影像进行分类，得到农作物区域更为精准的空间分布图，更加准确的对农作物分布区域进行监测和评估。
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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
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/766 , G06V10/764 , G06T7/62
Abstract: 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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113391283A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110567368.6
申请日：2021-05-24
Abstract: 本发明公开了一种基于探地雷达的土壤分层信息识别方法及装置，该方法包括：获取作业区探地雷达回波信号；对预处理后探地雷达回波信号进行Kalman滤波，利用维格纳‑威利分布提取探地雷达回波信号的瞬时频率，确定土壤分界面的时域位置；利用小波变换对探地雷达回波信号进行特征提取，将提取得到的特征与土壤水分传感器读取的土壤水分信息一起输入到CNN模型，进行土层土壤质地识别，并估算各土层中电磁波的传播速度；根据各土层土壤分界面时域位置信息和所在层电磁波传播速度，确定土壤各层厚度，实现对土壤分层信息的识别。本发明的方法能有效识别浅层土壤的分层信息，可应用于实际生产中耕层厚度的估测，具有推广应用的潜力。
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公开(公告)号：CN119832439A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510317032.2
申请日：2025-03-18
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/62 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/082
Abstract: 本公开提供了一种基于频域转换的多尺度耕地变化检测系统，属于遥感图像处理和计算机视觉技术领域。首先对双时相图像进行特征提取，获得多尺度第一特征图；该第一特征图经由不同大小的小卷积核进行多核并行卷积处理，再拼接融合成第二特征图；第二特征图经过特征增强生成抽取特征图；双时相图像对应的两路抽取特征图合并后分类，获得耕地变化的检测图。同时，用于训练的双时相图像在频域进行低频特征替换，有效消除了由不同成像条件引起的视觉特征差异，减少了伪变化误检。本发明通过低频分量替换减少伪变化干扰，同时小卷积核的多核并行卷积处理能够避免大卷积核引起的背景噪声和空洞卷积导致的信息丢失，同时提升对尺度敏感目标的检测能力。
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公开(公告)号：CN119131582A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411157483.6
申请日：2024-08-22
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/84 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种作物制图确定方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：确定耕地区域图像中各像素对应的作物相对高度和各像素对应的作物遥感光谱指数；基于各像素对应的作物相对高度，确定各像素在高度维上为目标作物的高度维概率；基于各像素对应的作物遥感光谱指数，确定各像素在遥感光谱维上为目标作物的遥感光谱维概率；基于高度维概率和遥感光谱维概率，确定各像素是否为目标作物；基于目标作物对应的像素，确定作物制图；作物制图用于表征目标作物与非目标作物的分类情况。本发明通过利用高度维和遥感光谱两种特征指数确定目标作物，提高了目标作物与其他作物分类的准确度和精度。
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公开(公告)号：CN117935073A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311810953.X
申请日：2023-12-26
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明提供一种多层次贝叶斯数据同化作物产量估测方法及系统，属于产量预测领域，包括：根据待估产区域的作物遥感LAI时间序列数据和待估产区域预设范围内的实测作物产量数据对作物生长模型进行标定，得到作物生长模型的参数后验样本集合；并通过抽样确定作物生长模型的初始预报集合；利用贝叶斯两步推断算法和LAI遥感观测集合确定优化后的不确定参数、优化作物生长模型和优化后的时间序列数据；利用优化后的时间序列数据驱动优化作物生长模型，得到后验预报集合；根据后验预报集合对待估产区域进行作物产量估测。本发明能够提高区域尺度的作物产量估测精度。
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公开(公告)号：CN117934662A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311860135.0
申请日：2023-12-31
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本申请提供一种无样本标注的区域大豆制图方法、装置及设备，包括：基于地块样本集和历史参考数据，提取目标作物的物候生育期；基于物候生育期，提取目标作物的光谱波段时间序列曲线，并基于光谱波段时间序列曲线确定多个潜在大豆制图波段；基于作业区的遥感影像，提取各植被类型的遥感植被指数的时间序列曲线；基于各植被类型的遥感植被指数的时间序列曲线，确定与大豆叶绿素含量、冠层绿度的响应机制；基于格网搜索算法确定大豆制图全局目标时间窗口；在大豆制图全局目标时间窗口内基于特征耦合算法确定大豆制图复合指数SMCI，并基于SMCI指数的目标阈值进行大豆制图。本申请的方案能够在不依赖样本标注的情况下实现精准的大豆制图。
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