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公开(公告)号:CN117872390A
公开(公告)日:2024-04-12
申请号:CN202410269801.1
申请日:2024-03-11
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本申请涉及高光谱激光雷达技术领域,提供一种图像融合方法、高光谱激光雷达传感器及系统。所述方法包括:利用GPS的原子钟时间校准激光扫描仪、光谱仪和惯性测量单元IMU的时间;控制激光扫描仪对探测区域进行扫描成像,得到三维点云图像,并控制激光扫描仪触发光谱仪对探测区域进行光谱成像,得到高光谱图像;控制GPS和IMU采集信号,得到GPS信号和IMU信号;将三维点云图像、高光谱图像、GPS信号和IMU信号发送至图像处理设备,以供图像处理设备基于GPS信号和IMU信号对三维点云图像和高光谱图像进行融合。本申请图像融合方法可以最大限度地消除高光谱图像和三维点云图像之间的几何误差,从而提高两图像的融合精度。
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公开(公告)号:CN111582554B
公开(公告)日:2024-02-23
申请号:CN202010307610.1
申请日:2020-04-17
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06Q10/04 , G06F18/2135 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供一种农作物长势预测方法及系统,包括:获取当前年份对应的归一化植被指数和每一历史年份对应的归一化植被指数;对当前年份和每一历史年份对应的归一化植被指数进行拟合重构,获取当前NDVI拟合曲线和每一历史NDVI拟合曲线;利用DTW算法对当前NDVI拟合曲线和每一历史NDVI拟合曲线进行规整处理,获取当前NDVI长势曲线和每一历史NDVI长势曲线;计算当前NDVI长势曲线与每一历史NDVI长势曲线的最短距离,将距离最小的历史NDVI长势曲线对应的年份作为最佳NDVI长势匹配年份,对当前年份目标农作物的长势进行预测。根据得出的最佳匹配年份对目标农作物进行后期的长势预测,进而指导作物管理。
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公开(公告)号:CN117011702A
公开(公告)日:2023-11-07
申请号:CN202310786941.1
申请日:2023-06-29
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种基于卫星影像的茶园识别方法及装置,该方法包括:基于待识别区域的Sentinel‑2图像数据和Landsat图像数据,确定出待识别区域的常绿植被区域;通过决策树模型从所述常绿植被区域识别出茶园区域;其中,所述决策树模型基于以下特征及以下特征对应的分类阈值构建:茶叶物候特征指数、地形特征、由分离性指数确定的光谱指数,SI用于反映茶园与其他常绿植被光谱反射率的分离性;其中,所述茶叶物候特征指数由N月的增强植被指数和M月的地表水指数确定;相比其他任意月份的EVI和其他任意月份的LSWI之间的SI,N月的增强植被指数和M月的地表水指数之间的SI最大,N和M为大于0且小于13的整数。
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公开(公告)号:CN116484712A
公开(公告)日:2023-07-25
申请号:CN202310140890.5
申请日:2023-02-15
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心 , 浙江大学华南工业技术研究院 , 清远市智慧农业农村研究院
Abstract: 本发明提供一种植被区域地表温度重建方法、装置、电子设备及存储介质,所述方法包括:获取目标植被区域的合成孔径雷达图像和数字高程模型数据;将所述合成孔径雷达图像和所述数字高程模型数据输入至地表温度重建模型,获取所述地表温度重建模型输出的所述目标植被区域的地表温度重建结果;所述地表温度重建模型是根据植被区域的合成孔径雷达图像样本、数字高程模型数据样本以及地表温度数据样本训练得到的。本发明可以建立一种合成孔径雷达图像特征和地形特征集成的地表温度融合框架,可以获取实现对不同植被区域地表温度的重建,极大地提升了观测地表温度高时空分辨率的地表温度数据,数据的有效性和适用性。
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公开(公告)号:CN111624165B
公开(公告)日:2025-02-21
申请号:CN202010431602.8
申请日:2020-05-20
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心 , 农芯科技(北京)有限责任公司
Abstract: 本发明实施例提供一种气象环境参数及光谱同步测量系统及方法,包括:气象环境检测装置、多波段光谱传感器和数据采集分析处理器;气象环境检测装置和多波段光谱传感器分别与数据采集分析处理器通信连接;数据采集分析处理器用于同步采集及分析被测作物的气象环境数据和光谱参数信息;气象环境数据是由气象环境检测装置获取的,光谱参数信息是由多波段光谱传感器获取的。本发明实施例提供的气象环境参数及光谱同步测量系统及方法,将多种气象传感器和多波段光谱传感器相结合,利用中央数据处理器同步采集两者的信息,解决了目前市场上气象信息与光谱信息采集不同步的问题,为更好的分析和预测作物营养缺失,提前进行科学决策提供有力的数据支撑。
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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:CN117872390B
公开(公告)日:2024-05-31
申请号:CN202410269801.1
申请日:2024-03-11
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本申请涉及高光谱激光雷达技术领域,提供一种图像融合方法、高光谱激光雷达传感器及系统。所述方法包括:利用GPS的原子钟时间校准激光扫描仪、光谱仪和惯性测量单元IMU的时间;控制激光扫描仪对探测区域进行扫描成像,得到三维点云图像,并控制激光扫描仪触发光谱仪对探测区域进行光谱成像,得到高光谱图像;控制GPS和IMU采集信号,得到GPS信号和IMU信号;将三维点云图像、高光谱图像、GPS信号和IMU信号发送至图像处理设备,以供图像处理设备基于GPS信号和IMU信号对三维点云图像和高光谱图像进行融合。本申请图像融合方法可以最大限度地消除高光谱图像和三维点云图像之间的几何误差,从而提高两图像的融合精度。
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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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