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公开(公告)号：CN114705627B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202210351545.1
申请日：2022-04-02
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种综合CHM特征的秸秆类型快速遥感监测方法及装置，方法包括：获取监测区域多光谱影像以及CHM影像；根据多光谱影像中近红外波段和红光波段，生成PNISI影像；根据多光谱影像、CHM影像和PNISI影像进行二次波段组合，得到CHM‑PNISI‑多光谱影像，根据高度阈值进行初次分割，得到第一秸秆影像和第二秸秆影像，分别分割得到多个一类对象和二类对象；根据秸秆形状阈值和PNISI阈值，对一类对象进行分类，得到成捆、成堆和直立秸秆的分类结果；基于波段阈值，对二类对象进行分类，得到碎渣秸秆和裸地的分类结果。该方法可有效避免常规分割后秸秆对象碎片化问题，提高了农田作物秸秆类型遥感监测精度和效率。
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公开(公告)号：CN118209502B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410637619.7
申请日：2024-05-22
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G01N21/25 , G01N21/55 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供一种烤烟烟叶含钾量估计方法、装置、电子设备及存储介质，涉及智慧农业技术领域，该方法包括：基于待估计烤烟种植区域的多光谱影像，获取待估计烤烟种植区域中每一子区域内的待估计烤烟的烟叶钾素诊断指数；将每一子区域内的待估计烤烟的烟叶钾素诊断指数输入烤烟烟叶含钾量估计模型，获取每一子区域内烤烟烟叶含钾量的估计值。本发明提供的烤烟烟叶含钾量估计方法、装置、电子设备及存储介质，能更准确、更高效以及更全面地估计大面积的烤烟种植区域内烤烟烟叶的含钾量，能更及时的发现大面积的烤烟种植区域内烤烟的缺钾情况，能为烤烟种植区域的钾肥管理工作提供数据基础，能提高烤烟种植区域钾肥管理工作的精准性和效率性。
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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
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：CN116630797A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310542930.9
申请日：2023-05-15
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/778 , G01N21/25
Abstract: 本发明提供一种秸秆类型识别方法、装置、电子设备和存储介质，涉及遥感技术领域，该方法包括：基于待识别区域的目标遥感影像红光波段、水汽波段、红边波段、近红外波段和短波红外波段的光谱信息，生成待识别影像；将待识别影像输入秸秆类型识别模型，获取秸秆类型识别模型输出的秸秆类型识别结果；秸秆类型识别模型是以样本像元为样本，以样本像元的秸秆类型识别结果为样本标签，进行训练后得到的；样本像元包括样本影像中的像元；样本影像基于原始样本影像红光波段、水汽波段、红边波段、近红外波段和短波红外波段的光谱信息生成。本发明提供的秸秆类型识别方法、装置、电子设备和存储介质，能提高大区域秸秆类型识别的识别准确率和识别效率。
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公开(公告)号：CN119250603A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411269326.4
申请日：2024-09-11
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/02 , G06Q10/0635
Abstract: 本发明提供一种基于多维特征预警指标的耕地质量预警方法及装置，所述方法包括：基于耕地质量指标构建多维特征预警指标，所述多维特征预警指标包括内涵特征预警指标、偏差特征预警指标、变化强度特征预警指标、保护利用风险特征预警指标中的至少一种；基于所述耕地质量指标对应的耕地质量数据确定所述多维预警指标的特征值；基于所述特征值确定所述耕地质量数据对应耕地质量预警结果。本发明提供的基于耕地质量多维特征的预警方法及装置，能对耕地质量的某一质量指标进行内涵特征、偏差特征、变化强度特征以及保护利用风险特征四个方面预警指标刻画，能更加全面的描述该质量指标的区域变化规律。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116563362A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310311850.2
申请日：2023-03-27
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无人机协作的烤烟株高测量方法、装置及电子设备，属于农业技术领域，所述方法包括：基于待测烤烟烟田的图像，确定所述待测烤烟烟田的数字表面模型信息；所述待测烤烟烟田的图像是通过对无人机采集的不同烟田区域的图像进行拼接得到的；基于所述数字表面模型信息，确定所述待测烤烟烟田的数字高程模型信息；基于所述数字表面模型信息、所述数字高程模型信息和烟田起垄高度，确定所述待测烤烟烟田中各株烤烟的株高。本发明可以快捷计算出待测烤烟烟田中各株烤烟的株高，具有客观性强、时效性高、响应迅速等优点，且成本较低，仅需少量人力即可实现百亩级、千亩级的烤烟株高全覆盖精准监测。
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公开(公告)号：CN116297243A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310194616.6
申请日：2023-02-28
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
IPC: G01N21/25
Abstract: 本发明提供一种烤烟氮肥追施量估计方法、装置、电子设备及存储介质，涉及农业技术领域，该方法包括：基于目标区域的多光谱影像，获取目标区域在目标观测时间点的叶面积指数实测值；在基于叶面积指数实测值以及与目标区域和目标观测时间点相对应的叶面积指数目标值，确定目标区域在目标观测时间点对应的目标时间窗口内需要追施氮肥的情况下，基于叶面积指数实测值和叶面积指数目标值，获取目标区域在目标时间窗口内的氮肥追施量。本发明提供的烤烟氮肥追施量估计方法、装置、电子设备及存储介质，能更准确、更客观地估计烤烟的氮肥追施量，能提高烤烟氮肥追施量的估计效率，能降低烤烟氮肥追施量的估计成本投入，能提高烤烟的产量和质量。
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公开(公告)号：CN113902249B
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202111028668.3
申请日：2021-09-02
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种土壤重金属影响因素解析方法及装置，所述方法包括：根据研究区域内每一个采样点的重金属浓度与所述研究区域的分界限值，确定所述每一个采样点的空间局部聚集模式；根据所述每一个采样点的空间局部聚集模式的变化情况，确定所述每一个采样点的空间局部自适应聚集特征；根据所述每一个采样点的空间局部自适应聚集特征在所述研究区域的分布情况，获取土壤环境分层聚集指数；根据所述土壤环境分层聚集指数，确定所述研究区域内的土壤重金属污染的影响因素以及所述影响因素的贡献度。本发明有效地抑制因土壤重金属污染程度不均、变异系数大而引起的局部集聚干扰，能够准确表征污染空间分布格局，并提高源解析分析精度。
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公开(公告)号：CN113902249A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111028668.3
申请日：2021-09-02
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种土壤重金属影响因素解析方法及装置，所述方法包括：根据研究区域内每一个采样点的重金属浓度与所述研究区域的分界限值，确定所述每一个采样点的空间局部聚集模式；根据所述每一个采样点的空间局部聚集模式的变化情况，确定所述每一个采样点的空间局部自适应聚集特征；根据所述每一个采样点的空间局部自适应聚集特征在所述研究区域的分布情况，获取土壤环境分层聚集指数；根据所述土壤环境分层聚集指数，确定所述研究区域内的土壤重金属污染的影响因素以及所述影响因素的贡献度。本发明有效地抑制因土壤重金属污染程度不均、变异系数大而引起的局部集聚干扰，能够准确表征污染空间分布格局，并提高源解析分析精度。
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公开(公告)号：CN119830487A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411722957.7
申请日：2024-11-28
Applicant: 北京市农林科学院信息技术研究中心
Abstract: 本发明提供一种土壤采样稀疏区的样点优化方法、装置及电子设备，方法包括：识别多个分层单元中的稀疏分层单元与非稀疏分层单元；将每一稀疏分层单元作为待优化分层单元；获取待优化分层单元与非稀疏分层单元之间的环境相似度；并计算待优化分层单元的地理环境特征对土壤采样区中土壤属性的第一影响度，计算非稀疏分层单元的地理环境特征对土壤采样区中土壤属性的第二影响度；根据环境相似度和影响度差异值，从多个非稀疏分层单元中选择目标分层单元，并将目标分层单元内的样点作为待优化分层单元的虚拟样点。通过上述方法，提高了土壤属性调查过程中稀疏采样区域样点的代表性，以得到实时高效的土壤属性高精度制图。
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