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公开(公告)号：CN119442864A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411469503.3
申请日：2024-10-21
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06F30/27 , G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06F119/02
Abstract: 本申请公开了一种融合光谱分层和机器学习的农田土壤重金属反演方法，属于图像处理技术领域。该方法包括：获取调查区域中土壤的待测光谱变量；将待测光谱变量输入至土壤重金属反演模型，生成土壤重金属反演模型输出的调查区域的重金属预测浓度空间分布图，土壤重金属反演模型基于校准样本集和验证样本集构建，校准样本集和验证样本集基于样本土壤的土壤成分信息对多个训练样本进行分层抽样确定，训练样本包括样本土壤的重要光谱变量和重金属浓度；根据重金属预测浓度空间分布图，确定调查区域农田的重金属浓度空间分布图。该方法显著提高了土壤重金属浓度监测的准确性，有效降低了监测成本和时间。
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公开(公告)号：CN119339073A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411229722.4
申请日：2024-09-03
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06V10/26 , G06V10/764 , G06V20/10 , G06V10/774 , G06F17/16 , G06T7/62
Abstract: 本发明公开了一种语义分割网络年内作物分类结果精度提升方法及装置，属于图像处理技术领域。该方法包括：获取目标区域在多个物候期的多个第一待测图像；根据每个第一待测图像的像元为目标作物的类别概率，构建多个第一待测图像的第一概率矩阵；在多个第一待测图像中确定云层区域的第一像元；基于多个第一待测图像，将第一像元映射至第一概率矩阵，得到目标区域内目标作物的分类结果。得到的作物的分类结果更符合实际的作物种植面积，实现对作物种植面积进行有效检测。
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公开(公告)号：CN104580710B
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201410834279.3
申请日：2014-12-30
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 , 毛克彪
Abstract: 本发明涉及一种从一种通过在学习用户操作行为习惯的基础上，获取用户操作规律，对相对稳定的非操作时间内的系统参数进行优化，节省电池电量消耗。主要对一段时间内的用户操作习惯进行学习，获取不同的时间片段的使用可能性，然后与判识阈值进行对比分析，决定是否进入省电模式。在稳定阶段主要对先前已经学习完成的规则进行更新，以优化规则。
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公开(公告)号：CN119863694A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411772799.6
申请日：2024-12-04
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/58 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N20/20 , G01N21/27
Abstract: 本申请公开了一种性能优化集成学习土壤盐分预测精度提升方法，属于土壤质量监测技术领域。该方法包括：获取待预测土壤的第一光谱图像；对第一光谱图像进行特征提取，得到目标光谱特征；将目标光谱特征输入至目标土壤盐分预测模型，获得土壤盐分预测结果；目标土壤盐分预测模型通过以下步骤获得：基于样本土壤对应的第一土壤盐分预测模型测试集对多个第一土壤盐分预测模型进行测试，得到每个第一土壤盐分预测模型的测试评分结果；基于多个测试评分结果，从多个第一土壤盐分预测模型中确定出至少一个第二土壤盐分预测模型，作为目标土壤盐分预测模型；第一土壤盐分预测模型测试集的输入特征为样本土壤的第一光谱特征，目标变量为样本土壤的盐分。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104580710A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201410834279.3
申请日：2014-12-30
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 , 毛克彪
Abstract: 本发明涉及一种从一种通过在学习用户操作行为习惯的基础上，获取用户操作规律，对相对稳定的非操作时间内的系统参数进行优化，节省电池电量消耗。主要对一段时间内的用户操作习惯进行学习，获取不同的时间片段的使用可能性，然后与判识阈值进行对比分析，决定是否进入省电模式。在稳定阶段主要对先前已经学习完成的规则进行更新，以优化规则。
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公开(公告)号：CN119339073B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411229722.4
申请日：2024-09-03
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06V10/26 , G06V10/764 , G06V20/10 , G06V10/774 , G06F17/16 , G06T7/62
Abstract: 本发明公开了一种语义分割网络年内作物分类结果精度提升方法及装置，属于图像处理技术领域。该方法包括：获取目标区域在多个物候期的多个第一待测图像；根据每个第一待测图像的像元为目标作物的类别概率，构建多个第一待测图像的第一概率矩阵；在多个第一待测图像中确定云层区域的第一像元；基于多个第一待测图像，将第一像元映射至第一概率矩阵，得到目标区域内目标作物的分类结果。得到的作物的分类结果更符合实际的作物种植面积，实现对作物种植面积进行有效检测。
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公开(公告)号：CN119693751A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411767377.X
申请日：2024-12-04
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06V20/68
Abstract: 本发明提出一种时空解耦的基于时空双向Vision Mamba的特征融合方法，包括：S1，使用多个级联的2D CNN块从输入的时间序列图像中提取多尺度的空间细节特征，得到特征图；S2，在低中层的特征图上施加双向时空Mamba结构，以补偿2D CNN块中时间信息的丢失；其中，对于S1得到的特征图先应用时间双向Vision Mamba提取时序特征，然后使用空间双向Vision Mamba提取空间特征。本发明还提出一种时空解耦的基于时空双向Vision Mamba的特征融合系统。本发明针对特殊的时序多波段多通道遥感影像，进行高效精准的特征提取和信息融合，实现大区域尺度遥感影像上农作物的高效高精度语义分割。
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公开(公告)号：CN119091157A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411163133.0
申请日：2024-08-23
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提出一种基于全分辨率神经网络模型的城乡空间识别方法，包括：S1，对指标数据集进行预处理，所述指标数据集包括不同分辨率流；S2，准备掩码数据并进行预处理；S3，对指标数据集和掩码数据进行数据增强与裁切；S4，构建FR‑Net模型，该模型接收所有类型的不同分辨率流，集成不同分辨率的流，并保留高分辨率的特征；S5，将步骤S3获得的所述指标数据集划分为训练集和验证集，进行模型训练；S6，使用训练好的模型进行预测。本发明还对应一种基于全分辨率神经网络模型的城乡空间识别系统。本发明能够集成不同分辨率的流，并保留高分辨率的特征。克服了现有高质量训练集缺乏以及数据分辨率要求较高的问题。
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公开(公告)号：CN119251707A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411229723.9
申请日：2024-09-03
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
Abstract: 本申请公开了一种基于无人机图像的芒果果实掉落危害智能预测方法及装置，属于图像处理技术领域。方法包括：获取目标果树的果树三维模型的冠层正摄图，并确定目标果树的高度信息；在冠层正摄图中确定目标果树的第一花朵区域集；基于第一花朵区域集，对目标果树的果实进行预测，得到目标果树的果实预测信息；基于果实预测信息和高度信息，预测目标果树的果实掉落风险。该方法能够对果树的果实掉落风险进行精准地预测。
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