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公开(公告)号：CN116840225A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310633946.0
申请日：2023-05-31
申请人： 四川省烟草公司凉山州公司 , 中国烟草总公司四川省公司 , 成都淞幸科技有限责任公司
摘要： 本发明公开了一种利用高光谱技术的烟草生长过程氮素营养诊断方法，包括以下步骤：S1.通过无人机采集高光谱图像，并获取SPAD可视化的反演图；S2.在高光谱图上建立感兴趣区，并抽取特征值；S3.建立bp神经网络模型，并依据S2步骤中提取的特征值预测叶绿素值。还包括一个构建预测模型及训练集的步骤：S01.构建氮素估测模型；S02.构建训练数据集，并依据训练集获取模型输入的5个特征值。本发明有效地解决了现有技术中测试周期长、因对缺氮区域的漏检而对测试结果造成误判以及易受云雾天气影响的问题。
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公开(公告)号：CN116778319A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310634060.8
申请日：2023-05-31
申请人： 四川省烟草公司广元市公司 , 中国烟草总公司四川省公司 , 成都淞幸科技有限责任公司
摘要： 本发明公开了提供一种基于无人机遥感与高光谱采集的烟草产量预估方法，包括以下步骤：S1.利用无人机采集试验地内烟草的高光谱图像；S2.建立产量预测模型；S3.提取高光谱图像中的特征值，并进行预处理；S4.将数据输入模型进行预测；S5.对模型预测结果进行评价。本发明有效地解决了现有技术中操作繁杂，需消耗大量人力进行识别辨认的问题，相比于传统的区域产量预测有更好的预测精度和普适性。
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公开(公告)号：CN116844038A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310633905.1
申请日：2023-05-31
申请人： 四川省烟草公司攀枝花市公司 , 中国烟草总公司四川省公司 , 成都淞幸科技有限责任公司
IPC分类号： G06V20/10 , G06V20/17 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/62
摘要： 本发明公开了一种利用高光谱技术的烟田面积及种植密度测算方法，包括如下步骤：S1：获取烟草遥感图像；S2：将烟草遥感图像输入测算模型；S3：测算模型采用聚类的SLIC算法，对烟草遥感图像进行特征选取和阈值选取，得到单株烟草的分割提取图，并实现烟田面积和种植密度的测算。本发明对遥感光学图像，使用聚类的SLIC算法，经过特征选取和阈值选取，得到单株烟草的分割提取图，进而实现烟田面积及种植密度的测算，可有效提高大范围烟田面积测算的效率。
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公开(公告)号：CN116824364A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310634015.2
申请日：2023-05-31
申请人： 中国烟草总公司四川省公司 , 成都淞幸科技有限责任公司
IPC分类号： G06V20/10 , G01N21/25 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/72 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于高光谱技术的烟草识别方法，包括如下步骤：S1：获取待识别区域遥感光学图像数据；S2：将待识别区域遥感光学图像数据输入DA‑Yolov5xp模型；S3：通过DA‑Yolov5xp模型检测和分类出图像中的每一株烟草，同时对检测出烟草类别进行统计和分析，实现烟草识别。本发明通过DA‑Yolov5xp模型能输出可视化的识别效果图和包含烟草位置信息和类别信息的文档，可有效提高烟草识别的效率和精度。
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