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公开(公告)号：CN118090639B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410491355.9
申请日：2024-04-23
申请人： 吉林大学 , 吉林高分遥感应用研究院有限公司
IPC分类号： G01N21/27 , G01N21/3563 , G01N21/359 , G01K13/00 , G01K3/00
摘要： 本发明涉及冬油菜生育期监测技术领域，尤其涉及一种冬油菜生育期的监测方法，包括S1：获取冬油菜的原始光谱遥感数据，基于原始光谱遥感数据对冬油菜生育期进行划分；S2：获取冬油菜的原始温度数据，基于原始温度数据对冬油菜生育期进行划分；S3：对基于遥感数据和积温数据的冬油菜生育期划分结果进行横向比较，并利用平均法获得冬油菜生育期中叶期和成熟期的监测结果；S4：基于遥感数据和积温数据的冬油菜生育期划分结果计算MGRA指数，基于MGRA指数获得冬油菜生育期中花期和角果期的监测结果。本发明同时使用多种植被指数和多种划分方法进行冬油菜生育期监测，以及通过建立MGRA指数，将遥感数据和积温数据结合使用，提高冬油菜生育期的监测精度。
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公开(公告)号：CN115879836A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202310213131.7
申请日：2023-03-08
申请人： 吉林高分遥感应用研究院有限公司
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q50/02 , G06V10/766 , G06V20/13 , G06V20/10
摘要： 本发明涉及农业遥感领域，具体提供了一种耦合机理模型的大豆作物遥感大区域快速估产方法，包括如下步骤：S1：对研究区内的多源遥感卫星数据进行数据预处理；S2：通过对遥感影像中的NDVI数据自动分级来获取研究区内大豆作物不同生长状态的空间点位；S3：构建大豆作物生长模型的品质参数、土壤参数和管理参数；S4：将大豆作物的生长模式与辐射传输模型进行耦合；S5：对所有同化点，通过步骤S4进行依次循环并得到所有同化点的产量数据，并通过同化点的产量数据与时序遥感影像的指数数据构建多源回归模型，完成大区域大豆作物产量的计算。本发明估算效率和精度高，地域应用范围广，可快速实现大区域范围下的大豆作物产量制图。
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公开(公告)号：CN115471760A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211341210.8
申请日：2022-10-31
申请人： 吉林高分遥感应用研究院有限公司
摘要： 本发明涉及一种玉米长势监测方法、系统、电子设备及计算机存储介质，涉及遥感领域，方法包括获取玉米的第一遥感影像和第二遥感影像；根据第一遥感影像和第二遥感影像利用深度学习算法进行预测，得到带有预测时间的高分辨率预测影像；对带有预测时间的高分辨率预测影像进行波段计算，得到归一化差值植被指数、比值植被指数、增强植被指数和绿度植被指数；根据归一化差值植被指数的最大值和最小值确定光合有效辐射吸收比例；以光合有效辐射吸收比例为回归系数，根据比值植被指数、增强植被指数和绿度植被指数，构建玉米长势监测模型；根据玉米长势监测模型对玉米不同阶段的长势进行监测。本发明能够提高玉米长势的监测精度。
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公开(公告)号：CN117236070A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311479393.4
申请日：2023-11-08
申请人： 吉林大学 , 吉林高分遥感应用研究院有限公司
IPC分类号： G06F30/20 , G06Q50/02 , G06F17/18 , G01N21/3563 , G01N21/359 , G01N21/25
摘要： 本发明涉及农作物营养诊断技术领域，尤其涉及一种基于最佳产量的区域玉米植株磷需求量定量化获取方法，包括如下步骤：S1：获取玉米植株的光谱数据，并计算MNVI指数；S2：基于MNVI指数构建PNI反演模型；S3：获取玉米的LAI数据，并计算玉米的植株生物量W；S4：根据玉米植株的标准磷累积量Pcpa、玉米植株的实际磷累积量Papa和植株生物量W得出玉米植株的待吸收磷含量Pabs的公式；S5：引入PNItarget并进一步得到优化的待吸收磷含量Pabs的公式；S6：进一步完善玉米植株的待吸收磷含量Pabs的公式。本发明可增加作物磷素营养诊断的时效性，可为作物精准磷肥管理提供指导，可实现大面积的玉米磷营养诊断，对磷肥减投与农业可持续发展具有重要的现实意义。
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公开(公告)号：CN115879836B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310213131.7
申请日：2023-03-08
申请人： 吉林高分遥感应用研究院有限公司
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q50/02 , G06V10/766 , G06V20/13 , G06V20/10
摘要： 本发明涉及农业遥感领域，具体提供了一种耦合机理模型的大豆作物遥感大区域快速估产方法，包括如下步骤：S1：对研究区内的多源遥感卫星数据进行数据预处理；S2：通过对遥感影像中的NDVI数据自动分级来获取研究区内大豆作物不同生长状态的空间点位；S3：构建大豆作物生长模型的品质参数、土壤参数和管理参数；S4：将大豆作物的生长模式与辐射传输模型进行耦合；S5：对所有同化点，通过步骤S4进行依次循环并得到所有同化点的产量数据，并通过同化点的产量数据与时序遥感影像的指数数据构建多源回归模型，完成大区域大豆作物产量的计算。本发明估算效率和精度高，地域应用范围广，可快速实现大区域范围下的大豆作物产量制图。
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公开(公告)号：CN112857222A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110059277.1
申请日：2021-01-18
申请人： 吉林高分遥感应用研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种田间作物测量装置及测量方法。该装置包括：测量装置、连接装置和控制装置；测量装置用于获取田间作物环境信息，并将田间作物环境信息传输至控制装置；控制装置用于根据田间作物环境信息调整测量装置与田间作物的相对位置，并在测量装置与田间作物的相对位置达到预设位置时，对测量装置进行成像控制，并根据成像结果进行田间作物测量。采用本发明的装置及方法，基于计算机视觉技术进行田间作物测量，具有非接触式、快速高效的优点。
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公开(公告)号：CN110414738A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910706370.X
申请日：2019-08-01
申请人： 吉林高分遥感应用研究院有限公司
摘要： 本发明提出了一种农作物产量预测方法及系统。所述农作物产量预测方法首先根据获取的遥感影像和气象数据建立第一特征变量数据集，并进一步的对第一特征变量数据集进行相关性分析、主成分分析和重要性分析，获取第二特征变量数据集、第三特征变量数据集和第四特征变量数据集；然后利用第一特征变量数据集、第二特征变量数据集、第三特征变量数据集和第四特征变量数据集建立四个产量预测决策树模型，然后从四个产量预测决策树模型中选取最优产量预测决策树模型，利用最优产量预测决策树模型进行农作物产量的预测。本发明可以根据预测区域的差别选取最优的产量预测决策树模型，适用于大区域的农作物的产量预测，并提高了产量的预测精度。
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公开(公告)号：CN117236070B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311479393.4
申请日：2023-11-08
申请人： 吉林大学 , 吉林高分遥感应用研究院有限公司
IPC分类号： G06F30/20 , G06Q50/02 , G06F17/18 , G01N21/3563 , G01N21/359 , G01N21/25
摘要： 断，对磷肥减投与农业可持续发展具有重要的现本发明涉及农作物营养诊断技术领域，尤其 实意义。涉及一种基于最佳产量的区域玉米植株磷需求量定量化获取方法，包括如下步骤：S1：获取玉米植株的光谱数据，并计算MNVI指数；S2：基于MNVI指数构建PNI反演模型；S3：获取玉米的LAI数据，并计算玉米的植株生物量W；S4：根据玉米植株的标准磷累积量Pcpa、玉米植株的实际磷累积量Papa和植株生物量W得出玉米植株的待吸收磷含量Pabs的公式；S5：引入PNItarget并进一步得到优化的待吸收磷含量Pabs的公式；S6：进一步完善玉米
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公开(公告)号：CN117195609A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311479392.X
申请日：2023-11-08
申请人： 吉林大学 , 吉林高分遥感应用研究院有限公司
IPC分类号： G06F30/20 , G06Q50/02 , G06F17/18 , G01N21/3563 , G01N21/359
摘要： 本发明涉及农作物性能检测技术领域，尤其涉及一种区域玉米植株氮营养匮缺的定量诊断方法，包括如下步骤：S1：获取玉米植株的光谱数据，并计算MSR指数；S2：基于MSR指数构建NNI反演模型；S3：获取玉米的LAI数据，并计算玉米的植株生物量Biomass；S4：根据NNI、NNItarget和植株生物量Biomass，计算玉米植株的待吸收氮含量Nabs，当以玉米最佳产量为依据对区域玉米植株氮营养匮缺进行定量诊断时，NNItarget=1，当以玉米最佳蛋白质含量为依据对区域玉米植株氮营养匮缺进行定量诊断时，NNItarget=0.8。本发明中的诊断方法可定量判断玉米植株营养亏缺情况，明确计算出玉米的氮肥需求。
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公开(公告)号：CN116758135A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202311022812.1
申请日：2023-08-15
申请人： 吉林高分遥感应用研究院有限公司
摘要： 本发明涉及无人机测量计算技术领域，尤其涉及了无人机斜摄影测量像片计算地面投影面积的方法及系统，其中系统操作流程包括S1：启动无人机；S2：通过app操控无人机飞行；S3：通过app控制无人机拍摄照片；S4：利用地面投影面积计算方法计算面积。地面投影面积的计算包括步骤S1：求出BC边的长度，即求出等腰梯形BCcb的下底边；S2：求出bc边的长度，即求出等腰梯形BCcb的上底边；S3：求出eE，即求出等腰梯形的高h；S4：求出无人机斜摄影测量像片的底面投影面积。本发明可计算出无人机斜摄影测量像片在地面实际的面积，可将无人机斜摄影测量像片进行相应运用，提高无人机飞行斜摄影测量技术的应用价值。
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