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公开(公告)号：CN114064716B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202111275114.3
申请日：2021-10-29
申请人： 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC分类号： G06F16/2455 , G06F16/248 , G06F40/18
摘要： 本发明提供一种基于元数据的WEB报表自动生成方法及装置，该方法包括：接收数据源设定信息并连接目标数据库，获取业务数据表；接收选定的候选业务数据表，获取业务数据表的数据项元数据信息；根据数据项元数据信息中的数据类型从预设数据类型映射库获取对应抽象数据类型，根据获取的抽象数据类型从数据类型与web元素控件映射库、数据类型与操作符映射库中，分别获取web元素控件和操作符，自动生成对应的数据输出项、查询条件、阈值、操作符和统计项；根据设定结果查询对应数据，获取数据内容生成报表。该方法对数据输出项、查询条件、操作符、统计内容和统计方式都是系统自动生成，克服了如遇业务数据表调整需要重新程序开发实现的缺陷。
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公开(公告)号：CN114581768A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210062332.7
申请日：2022-01-19
申请人： 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC分类号： G06V20/10 , G06K9/62 , G06T7/40 , G06V10/774 , G06V10/764
摘要： 本发明提供一种作物倒伏无人机监测方法及装置，包括：确定目标地块内目标作物的无人机图像；根据目标作物无人机图像，获取目标地块的目标植被指数和目标纹理特征；将目标植被指数和目标纹理特征输入至倒伏等级分类模型，确定由倒伏等级分类模型输出的目标地块内目标作物的倒伏等级；倒伏等级分类模型是基于样本植被指数、样本纹理特征，以及与样本植被指数和样本纹理特征对应的样本倒伏等级训练得到的。本发明提供的作物倒伏无人机监测方法及装置，通过无人机确定目标地块的植被指数和纹理特征，能够实现地块尺度作物倒伏灾情严重度等级快速提取，为农业救灾技术扶持、玉米品种改良以及农业保险快速理赔提供可靠的信息支撑。
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公开(公告)号：CN113515757B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202110529266.5
申请日：2021-05-14
申请人： 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC分类号： G06F21/60
摘要： 本发明提供一种基于线段优化的样本点加密方法及系统，包括：确定目标稀疏样本点及其相邻样本点，并根据目标稀疏样本点与每个相邻样本点的连线的中垂线确定加密采样区域；对加密采样区域进行线段离散化，以确定所有待选样本点；再从所有待选样本点中筛选出所需的待选样本点作为加密样本点，对稀疏区域进行样本点加密处理；迭代执行上述步骤，直至采样区域内不存在稀疏样本点。本发明提供的样本点加密方法及系统，通过迭代的方式，依次确定当前样本点空间布局中目标稀疏样本点，再确定相应的加密采样区域，进而基于线段离散化处理确定加密样本点，能够有效地避免样本点聚集情况的发生，从而提高样本点数据的代表性和无偏性，且加密速度快、效率高。
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公开(公告)号：CN111695428B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202010403234.6
申请日：2020-05-13
申请人： 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/764 , G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种基于不同空间分辨率遥感数据产品的空间分层方法及装置，包括：以研究区的目标空间分辨率遥感数据产品O为基准，分别获取高于和低于目标分辨率的遥感数据产品H和L；获取O、H和L在相同分类体系下的重分类结果Or、Hr和Lr；针对任意一种土地利用与土地覆被类型，以重分类结果Or的土地利用与土地覆被类型和空间分布为基准，按照Or中的该类型在空间分布上与Hr和Lr中的类型是否相同将该类型的遥感数据进行空间分层。本发明考虑了地物在不同空间分辨率上体现的差异性，更好的展示了地物空间分层异质性，因此使得空间分层方案更加合理、有效，同时降低了分层引起的不确定性，可以保证后续数据分析的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN116306984A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310548054.0
申请日：2023-05-16
申请人： 北京市农林科学院信息技术研究中心
摘要： 本发明提供一种紫色系作物鲜叶花色苷检测模型训练、检测方法及装置，涉及农业技术领域，紫色系作物鲜叶花色苷检测模型训练方法包括：基于样本紫色系作物鲜叶的花色苷含量、叶绿素含量以及目标光谱数据，获取样本紫色系作物鲜叶的花色苷光谱指数；以样本紫色系作物鲜叶的花色苷光谱指数为训练样本，以花色苷含量为训练样本的样本标签，对初始模型进行训练，获得紫色系作物鲜叶花色苷检测模型。本发明提供的紫色系作物鲜叶花色苷检测模型训练、检测方法及装置，仅需光谱数据就能实现花色苷含量的无损检测，模型训练的效率更高，模型训练的投入成本更低，进行花色苷含量检测的准确率更高、效率更高且所需投入的成本更低。
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公开(公告)号：CN113516731B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202110529870.8
申请日：2021-05-14
申请人： 北京市农林科学院信息技术研究中心
摘要： 本发明提供一种样本点数据精化方法及系统，包括：根据采样区域中的每个样本点所在的泰森多边形面积与平均采样面积，确定样本均值线、样本稀疏线和样本聚集线；进而确定每个样本点的样本类型；根据样本类型，确定每个样本点的数据权重调整量；根据每个样本点的数据权重调整量，对每个样本点的数据进行权重调整，以生成采样区域的样本点精化数据。本发明提供的样本点数据精化方法及系统，可以确定每个样本点的类型，进而针对不同类型的样本点数据分别进行权重调整，以提高样本点数据的代表性和无偏性，不仅节约了野外补充采样成本，而且降低了样本点分布稀疏和聚集引起的不确定性，保证了样本点数据分析评价的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN113515758B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202110529271.6
申请日：2021-05-14
申请人： 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC分类号： G06F21/60
摘要： 本发明提供一种稀疏区域的样本点加密方法及系统，包括：确定目标稀疏样本点及其加密采样区域；对加密采样区域空间离散化，并确定待选样本点子集合；将每个待选样本点子集合中的待选样本点与原样本点构成一个样本点空间布局，并从中选择最优样本点空间布局，以将最优样本点空间布局中的待选样本点作为加密样本点，对稀疏区域进行样本点加密处理。迭代执行上述加密处理步骤，直至不存在稀疏样本点。本发明通过迭代的方式，依次确定当前样本点空间布局中的目标稀疏样本点，并确定其加密采样区域相关的加密样本点，能够确保每次迭代加密样本点的全局最优性，有效地提高样本点数据的代表性和无偏性，保证了样本点数据分析评价的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN114064699A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111254782.8
申请日：2021-10-27
申请人： 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC分类号： G06F16/245 , G06F16/25
摘要： 本发明提供一种物联网设备监测指标动态管理和数据解析方法及装置，该方法包括：根据应用场景类型、应用基地名称和设备类型，在预设的监测指标元数据表中，配置设备的监测指标元数据信息；根据场景类型、应用基地名称和所配置的监测指标元数据信息，动态创建或更新对应的设备监测数据表；获取所述设备监测数据表结构定义，动态创建所述应用场景类型、应用基地名称对应的设备监测数据接入接口，并存入预设的监测数据接入接口表；获取和解析所述设备监测数据接入接口，以获取监测数据，并存入所述设备监测数据表中。该方法可解决不同场景、不同设备之间监测指标协同组织问题，能有效降低因场景、设备类型不同而多建指标字段带来的存储资源浪费问题。
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公开(公告)号：CN114064699B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202111254782.8
申请日：2021-10-27
申请人： 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC分类号： G06F16/245 , G06F16/25
摘要： 本发明提供一种物联网设备监测指标动态管理和数据解析方法及装置，该方法包括：根据应用场景类型、应用基地名称和设备类型，在预设的监测指标元数据表中，配置设备的监测指标元数据信息；根据场景类型、应用基地名称和所配置的监测指标元数据信息，动态创建或更新对应的设备监测数据表；获取所述设备监测数据表结构定义，动态创建所述应用场景类型、应用基地名称对应的设备监测数据接入接口，并存入预设的监测数据接入接口表；获取和解析所述设备监测数据接入接口，以获取监测数据，并存入所述设备监测数据表中。该方法可解决不同场景、不同设备之间监测指标协同组织问题，能有效降低因场景、设备类型不同而多建指标字段带来的存储资源浪费问题。
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公开(公告)号：CN116306984B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310548054.0
申请日：2023-05-16
申请人： 北京市农林科学院信息技术研究中心
摘要： 本发明提供一种紫色系作物鲜叶花色苷检测模型训练、检测方法及装置，涉及农业技术领域，紫色系作物鲜叶花色苷检测模型训练方法包括：基于样本紫色系作物鲜叶的花色苷含量、叶绿素含量以及目标光谱数据，获取样本紫色系作物鲜叶的花色苷光谱指数；以样本紫色系作物鲜叶的花色苷光谱指数为训练样本，以花色苷含量为训练样本的样本标签，对初始模型进行训练，获得紫色系作物鲜叶花色苷检测模型。本发明提供的紫色系作物鲜叶花色苷检测模型训练、检测方法及装置，仅需光谱数据就能实现花色苷含量的无损检测，模型训练的效率更高，模型训练的投入成本更低，进行花色苷含量检测的准确率更高、效率更高且所需投入的成本更低。
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