一种灌区气象与遥感信息监测平台

    公开(公告)号:CN110096638B

    公开(公告)日:2021-07-06

    申请号:CN201910423885.9

    申请日:2019-05-21

    Abstract: 本发明属于气象监测领域,公开了一种灌区气象与遥感信息监测平台,该系统包括:气象数据采集单元,用于获取指定气象站的气象信息以及遥感数据,并对该气象信息进行处理、储存,形成待调取的预存气象信息;气象数据分析与计算单元,用于调取预存气象信息,并进行所有指定气象站的上日ET0计算,并针对特定灌区进行气象数据的Kriging/IDW插值,生成对应的插值图像,存储计算结果以及插值图像;气象数据的查询与展示单元,通过前台客户端输出用户指定查询的数据或插值图像。本发明为集气象与遥感数据的采集,分析,发布以及查询展示平台,可提供给全国用户实时查询各地的气象数据及遥感数据,并针对特定灌区提供更高精度的数据定制服务。

    基于深度神经网络的种植地块结构语义分割方法和装置

    公开(公告)号:CN111753834A

    公开(公告)日:2020-10-09

    申请号:CN201910246616.X

    申请日:2019-03-29

    Abstract: 本发明提供一种基于深度神经网络的种植地块结构语义分割方法,包括如下步骤:步骤a.设计种植地块结构识别实验训练区域,该区域包括待识别的若干地块结构;步骤b.针对待识别的地物,选择多个采样波段;步骤c.在不同的采样波段,对试验训练区域拍摄图像,以采集数据,并构成图像语义分割数据集;步骤d.深度卷积网络处理,将图像语义分割数据集输入深度卷积网络进行处理获得语义分割结果图;步骤e.更新网络参数值,将语义分割结果图与已知的设计的地块结构进行比较,更新深度卷积网络的网络参数值;步骤f.重复上述步骤c-e,对深度卷积网络进行迭代更新,进行参数训练,直至最大迭代次数完成训练,获得训练好以后的深度卷积神经网络的参数;步骤g.采用上述训练好的深度卷积网络,对在多个波段拍摄的待测图像进行处理,获得最终语义分割结果图。

    一种高浓度次氯酸钠发生器

    公开(公告)号:CN108505061A

    公开(公告)日:2018-09-07

    申请号:CN201810720074.0

    申请日:2018-07-03

    Abstract: 本发明提供了一种高浓度次氯酸钠发生器,包括软水器、溶盐罐、粗盐水罐、碱溶解罐、碱冷却器、次氯酸钠冷却器、第一次氯酸钠循环槽、脱氯塔、氯分离器、电解槽、氢水封、氢分离器、第一吸收塔、第二吸收塔、过滤器、第二次氯酸钠循环槽及次氯酸钠贮罐。本发明通过软水器产水配制饱和食盐水,减少了钙镁离子在离子膜上的沉积;通过氯分离器和内部含聚丙烯球作为填料的脱氯塔,实现了阳极室中氯气和未电解淡盐水二次分离;通过吸收塔、次氯酸钠吸收泵以及次氯酸钠循环槽组成的次氯酸钠循环反应系统,实现了对氯气的有效吸收,能够避免出现局部过氯化引起的次氯酸钠分解。

    一种区域蒸散发遥感动态监测预警系统

    公开(公告)号:CN110119000A

    公开(公告)日:2019-08-13

    申请号:CN201910423507.0

    申请日:2019-05-21

    Abstract: 本发明属于遥感蒸散发监测领域,公开了一种区域蒸散发遥感动态监测预警系统,该系统包括:气象数据采集系统;气象数据处理及图像生成系统;遥感数据采集系统;遥感数据处理及图像生成系统;信息发布系统。本发明将遥感技术与互联网技术相结合,实现了指定区域蒸散量(ET)遥感解译所需数据的自动化处理,利用遥感影像快速计算出指定区域的蒸散量,并及时发布给用户,建立了区域蒸散发遥感监测预警系统。

    基于深度神经网络的种植地块结构语义分割方法和装置

    公开(公告)号:CN111753834B

    公开(公告)日:2024-03-26

    申请号:CN201910246616.X

    申请日:2019-03-29

    Abstract: 本发明提供一种基于深度神经网络的种植地块结构语义分割方法,包括如下步骤:步骤a.设计种植地块结构识别实验训练区域,该区域包括待识别的若干地块结构;步骤b.针对待识别的地物,选择多个采样波段;步骤c.在不同的采样波段,对试验训练区域拍摄图像,以采集数据,并构成图像语义分割数据集;步骤d.深度卷积网络处理,将图像语义分割数据集输入深度卷积网络进行处理获得语义分割结果图;步骤e.更新网络参数值,将语义分割结果图与已知的设计的地块结构进行比较,更新深度卷积网络的网络参数值;步骤f.重复上述步骤c‑e,对深度卷积网络进行迭代更新,进行参数训练,直至最大迭代次数完成训练,获得训练好以后的深度卷积神经网络的参数;步骤g.采用上述训练好的深度卷积网络,对在多个波段拍摄的待测图像进行处理,获得最终语义分割结果图。

    基于热平流对非均匀下垫面蒸散发的计算方法、系统及应用

    公开(公告)号:CN113139273A

    公开(公告)日:2021-07-20

    申请号:CN202110049622.3

    申请日:2021-01-14

    Abstract: 本发明公开是关于基于热平流对非均匀下垫面蒸散发的计算方法、系统及应用,涉及作物培育领域,该基于热平流对非均匀下垫面蒸散发的计算方法包括以下步骤:步骤1:建立地表能量平衡计算模型;步骤2:建立热平流计算模型;步骤3:利用无人机热红外影像获取地表温度,建立作物蒸散量计算模型;步骤4:将步骤1与步骤2的数据代入步骤3中,获取作物蒸散量,并分析气候要素对作物蒸散量的贡献率。本公开技术方案本文基于无人机(UAV)热红外遥感反演农田表面温度,采用地表能量平衡方程、热平流计算模型,计算农田热平流能量值,通过基于热红外的作物蒸散模型结合热平流计算模型,推导基于热平流项的作物蒸散模型计算法。

Patent Agency Ranking