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公开(公告)号：CN117274798A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311146344.9
申请日：2023-09-06
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G06V20/10 , G06V20/13 , G06V10/58 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本申请涉及数据处理技术领域，提供一种基于正则化的时序变分模型的遥感水稻识别方法。该方法包括：获取待识别农作物生长期内的遥感影像数据，根据遥感影像数据计算每个像元的增强植被指数和归一化水指数；对增强植被指数和归一化水指数进行缺失值预填补；将预填补后的增强植被指数和归一化水指数分别输入正则化的时序变分模型进行滤波处理，得到滤波后的增强植被指数和归一化水指数；其中，正则化的时序变分模型包括数据保真项，数据保真项是在传统的数据保真项基础上增加遥感影像数据的有效标记得到的；基于滤波后的增强植被指数和归一化水指数判断待识别农作物是否为水稻，得到水稻识别结果，由此，提高了水稻识别精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118410909B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202410565974.8
申请日：2024-05-09
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06N3/006 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06F18/243 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于夜间灯光指数的农林牧渔业总产值预测方法，属于产值预测技术领域，本发明通过基于深度神经网络构建农林牧渔业总产值预测模型，将训练集输入到农林牧渔业总产值预测模型进行训练，通过粒子群算法对农林牧渔业总产值预测模型的模型参数进行优化，输出农林牧渔业总产值预测模型，最后通过农林牧渔业总产值预测模型对目标区域的农林牧渔业总产值进行预测，获取预测结果，并根据预测结果生成相关的预警信息。本发明通过融合Dice系数度量算法以及图神经网络对训练集进行优化，能够使得训练集的数据更加符合训练要求，从而降低模型的训练时间以及提高模型的预测精度，能够及时根据实际的生产需求对生产计划进行调控。
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公开(公告)号：CN117274798B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311146344.9
申请日：2023-09-06
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G06V20/10 , G06V20/13 , G06V10/58 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本申请涉及数据处理技术领域，提供一种基于正则化的时序变分模型的遥感水稻识别方法。该方法包括：获取待识别农作物生长期内的遥感影像数据，根据遥感影像数据计算每个像元的增强植被指数和归一化水指数；对增强植被指数和归一化水指数进行缺失值预填补；将预填补后的增强植被指数和归一化水指数分别输入正则化的时序变分模型进行滤波处理，得到滤波后的增强植被指数和归一化水指数；其中，正则化的时序变分模型包括数据保真项，数据保真项是在传统的数据保真项基础上增加遥感影像数据的有效标记得到的；基于滤波后的增强植被指数和归一化水指数判断待识别农作物是否为水稻，得到水稻识别结果，由此，提高了水稻识别精度。
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公开(公告)号：CN117063686A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311125579.X
申请日：2023-09-01
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
Abstract: 本发明提供玉米水肥一体灌溉方法，包括以下步骤：S1、根据玉米生长大数据建立基于冠层覆盖度的氮浓度临界模型和玉米需水模型；S2、基于红外波和短波红外监测设备，获得土壤水分空间分布；S3、采集时间序列的玉米长势监测彩色照片；S4、以彩色照片为基础，计算冠层覆盖度和玉米氮浓度；S5、根据已经建立的所述基于冠层覆盖度的氮浓度临界模型和所述玉米需水模型，计算玉米水和氮肥需求量；S6、根据确定好的玉米水肥需求量，进行水肥配比和水肥一体灌溉；本发明通过对作物进行实时生长监测和土壤水分监测，并进行自动计算，将此监测结果于作物生长曲线进行对比，及时进行水分和养分的补充，进行精准化施肥灌溉，达到经济效益和生态效益的平衡。
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公开(公告)号：CN118886557A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410953136.8
申请日：2024-07-16
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
Abstract: 本申请发明提供了基于大数据的农林牧渔业总产值预测方法、系统和介质。该方法包括：根据区域生成的区域农产灯光遥感特征画像划分子区域，并根据各生产类型样本集平均数据匹配各子区域的生产类型，再根据各类型子区域的相似样本的单位平均产值计算获得四个类型生产区域的产值修正数据以及农林牧渔业产值总数据，进而通过历史平均总数据的产值对比结果通过阈值对比评定区域在周期内的农林牧渔业生产成效；从而通过区域内灯光遥感信息进行生产类型区域划分，并结合历史样本数据获得各类型生产区域的产值数据，以及结合生产要素干扰情况获得农林牧渔业总产值并判断区域的生产成效，实现通过大数据和夜间灯光遥感技术实现对区域农类生产的测算和评估。
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公开(公告)号：CN118410909A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410565974.8
申请日：2024-05-09
Applicant: 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06N3/006 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06F18/243 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于夜间灯光指数的农林牧渔业总产值预测方法，属于产值预测技术领域，本发明通过基于深度神经网络构建农林牧渔业总产值预测模型，将训练集输入到农林牧渔业总产值预测模型进行训练，通过粒子群算法对农林牧渔业总产值预测模型的模型参数进行优化，输出农林牧渔业总产值预测模型，最后通过农林牧渔业总产值预测模型对目标区域的农林牧渔业总产值进行预测，获取预测结果，并根据预测结果生成相关的预警信息。本发明通过融合Dice系数度量算法以及图神经网络对训练集进行优化，能够使得训练集的数据更加符合训练要求，从而降低模型的训练时间以及提高模型的预测精度，能够及时根据实际的生产需求对生产计划进行调控。
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