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公开(公告)号：CN118865098A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410760939.1
申请日：2024-06-13
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06V20/10 , G06V20/17 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06Q10/0639 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供基于遥感图像的植物苗期出苗质量评估方法及装置，方法包括：获取目标地块的遥感图像，将遥感图像输入至已训练的目标检测模型，获取植物幼苗识别结果；基于植物幼苗识别结果在遥感图像中确定出苗区域，出苗区域为遥感图像中包括目标地块中目标植物的幼苗的区域；基于植物幼苗识别结果对遥感图像中的出苗区域进行沃罗诺伊分割，得到多个子区域；基于子区域的面积对子区域进行分类，得到第一子区域、第二子区域和第三子区域，基于子区域的面积确定目标地块中目标植物的出苗质量评估结果出苗质量评估结果包括目标地块中目标作物的缺苗率和复苗率、出苗整齐度以及苗势活力。本发明可以实现对出苗质量的自动化评估。
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公开(公告)号：CN117589093B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202410071958.3
申请日：2024-01-18
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供作物叶面积指数高光谱遥感监测方法、装置、设备及介质，涉及遥感数据处理技术领域，其中方法包括：获取目标作物的高光谱遥感数据，高光谱遥感数据是对高光谱数据采集设备采集的原始遥感数据进行预处理后得到的；基于高光谱遥感数据，提取目标作物的作物冠层在多个预设波段的反射率作为目标反射率，预设波段至少包括920nm波段、1095nm波段、741nm波段以及747nm波段；基于预设波段确定对应的目标模型，将预设波段对应的目标反射率输入至目标模型中，得到目标作物的叶面积指数，目标模型为对目标反射率进行线性运算的模型。本发明可以实现适应多种条件下作物LAI的计算，稳健性高。
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公开(公告)号：CN116823918B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311104512.8
申请日：2023-08-30
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06T7/60 , G06V20/10 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供一种作物苗株数测量方法、装置、电子设备及存储介质，属于智慧农业技术领域，所述方法包括：对无人机采集的作物种植区域的全部帧图像进行拼接，得到作物种植区域图像；对作物种植区域图像进行苗株像素提取，确定作物种植区域中各个小区内每行苗株的像素数量；基于各个小区内每行苗株的像素数量，确定各个小区内各行苗株的数量。本发明可以精确测算出各个小区各行中苗株的数量，由此实现了对作物苗株数的无人机高通量提取，不但适用于机播条件下苗株分布比较规整的简单场景，也能适用于现有人工播种普遍存在的苗株分布不均、行向不直、堆集或断垄等复杂场景，极大地提高了提取大批量试验小区各行作物苗株数的效率和准确率。
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公开(公告)号：CN117011459A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310744712.3
申请日：2023-06-21
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种基于数码影像的作物三维表型信息自动获取方法及系统，方法包括：获取由图像采集设备采集的玉米雄穗的360度图像，图像采集设备包括矩形标定板、电动转盘、相机支撑架、设置在相机支撑架上的多台相机；标定板的四个角的标定图案不同，两个方向的标定线的颜色不同，多台相机的拍摄方向在垂直方向上的夹角为预设角度，用于在每一次电动转盘转动预设角度后对玉米雄穗进行拍照；对所述玉米雄穗的360度的图像进行三维点云重建和点云空间尺度校正获得所述玉米雄穗的三维点云；进行点云三维拓扑重构，提取并分割出雄穗组件；将分割出的雄穗组件近似为圆柱体序列，计算出雄穗的拓扑结构及三维表型信息。
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公开(公告)号：CN119559517A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202510125334.X
申请日：2025-01-27
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06V20/10 , G01N21/25 , G06V10/766
Abstract: 本发明提供一种茶堆的光谱数据处理方法、装置及电子设备，应用于田间茶芽品质快速检测技术领域，上述方法包括：将茶堆混合光谱输入至双线性光谱模型，得到正面叶片光谱，其中，双线性光谱模型用于将茶堆混合光谱进行校正；对茶堆的正面叶片光谱进行求导，得到正面叶片光谱的导数集合，其中，求导用于消除茶堆的茶芽堆叠结构信息；将导数集合输入至采用径向基核函数的高斯过程回归模型，得到正面叶片品质，其中，高斯过程回归模型中的径向基核函数用于消除茶堆的正面叶片占比信息，高斯过程回归模型用于预测正面叶片品质；通过本发明能够消除茶堆混合光谱中茶芽堆叠结构和正面叶片占比差异对茶芽品质精确反演的影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119004871A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411482002.9
申请日：2024-10-23
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明涉及作物生长监测技术领域，提供了一种作物三维动态光谱数据模拟方法及装置，该方法包括：根据作物的生长数据构建生长曲线模型；生长数据包括叶位的潜在最大长度、叶位的潜在最大宽度、作物潜在最大高度、作物潜在最大茎粗和每日积温数据中的至少一项，生长曲线模型用于预测作物在任意时间的叶位长度、宽度、高度和茎粗数据，以生成单株作物模型；基于生长曲线模型根据第一配置参数生成的多个单株作物模型构建动态三维场景，对动态三维场景中作物和对应土壤的光谱属性进行配置和模拟，得到目标光谱数据。本发明所述方法提高了对作物生长过程中光谱模拟的准确性和光谱采集效率。
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公开(公告)号：CN119762990A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411654095.9
申请日：2024-11-19
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种基于多光谱图像的作物肥料决策方法、装置及存储介质。该方法包括：接收多光谱无人机通过局域网发送的待处理图像；待处理图像是所述多光谱无人机采集的田块的多波段影像；根据待处理图像的近红外波段反射率和红波段反射率确定NDVI，并根据所述待处理图像的近红外波段反射率和红边波段反射率确定RECI；基于RECI和NDVI对待处理图像中的作物进行长势分级，得到多个具有独立边界的区域；确定每一区域的质心点的需肥量，并基于所有区域的质心点的需肥量获取施肥处方图。本发明提供的基于多光谱图像的作物肥料决策方法、装置及存储介质，实现了多光谱图像的自动获取，并实现了通过像素级缺肥分析快速确定整个田块的缺肥信息，提高了作物肥料决策效率。
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公开(公告)号：CN119004871B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411482002.9
申请日：2024-10-23
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明涉及作物生长监测技术领域，提供了一种作物三维动态光谱数据模拟方法及装置，该方法包括：根据作物的生长数据构建生长曲线模型；生长数据包括叶位的潜在最大长度、叶位的潜在最大宽度、作物潜在最大高度、作物潜在最大茎粗和每日积温数据中的至少一项，生长曲线模型用于预测作物在任意时间的叶位长度、宽度、高度和茎粗数据，以生成单株作物模型；基于生长曲线模型根据第一配置参数生成的多个单株作物模型构建动态三维场景，对动态三维场景中作物和对应土壤的光谱属性进行配置和模拟，得到目标光谱数据。本发明所述方法提高了对作物生长过程中光谱模拟的准确性和光谱采集效率。
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公开(公告)号：CN116823918A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202311104512.8
申请日：2023-08-30
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06T7/60 , G06V20/10 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供一种作物苗株数测量方法、装置、电子设备及存储介质，属于智慧农业技术领域，所述方法包括：对无人机采集的作物种植区域的全部帧图像进行拼接，得到作物种植区域图像；对作物种植区域图像进行苗株像素提取，确定作物种植区域中各个小区内每行苗株的像素数量；基于各个小区内每行苗株的像素数量，确定各个小区内各行苗株的数量。本发明可以精确测算出各个小区各行中苗株的数量，由此实现了对作物苗株数的无人机高通量提取，不但适用于机播条件下苗株分布比较规整的简单场景，也能适用于现有人工播种普遍存在的苗株分布不均、行向不直、堆集或断垄等复杂场景，极大地提高了提取大批量试验小区各行作物苗株数的效率和准确率。
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公开(公告)号：CN118865098B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202410760939.1
申请日：2024-06-13
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06V20/10 , G06V20/17 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06Q10/0639 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供基于遥感图像的植物苗期出苗质量评估方法及装置，方法包括：获取目标地块的遥感图像，将遥感图像输入至已训练的目标检测模型，获取植物幼苗识别结果；基于植物幼苗识别结果在遥感图像中确定出苗区域，出苗区域为遥感图像中包括目标地块中目标植物的幼苗的区域；基于植物幼苗识别结果对遥感图像中的出苗区域进行沃罗诺伊分割，得到多个子区域；基于子区域的面积对子区域进行分类，得到第一子区域、第二子区域和第三子区域，基于子区域的面积确定目标地块中目标植物的出苗质量评估结果出苗质量评估结果包括目标地块中目标作物的缺苗率和复苗率、出苗整齐度以及苗势活力。本发明可以实现对出苗质量的自动化评估。
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