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公开(公告)号：CN112613338B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202011303935.9
申请日：2020-11-19
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/17 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/56 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06V20/68 , G06N3/006 , G06N3/0464 , G01N21/17 , G01N21/84
Abstract: 本发明提出基于RGB图像融合特征的小麦叶层氮含量估测方法，步骤包括：采集小麦冠层RGB图像和实测小麦叶层氮含量；首先，进行RGB图像预处理，计算可见光植被指数；其次，利用离散小波变换方法实现水平方向、垂直方向和对角方向的多尺度小波纹理特征提取；再次，利用卷积神经网络提取RGB图像深层特征；最后，构建基于融合特征的粒子群优化支持向量回归模型估测小麦叶层氮含量。本发明的方法估测精度高、特征鲁棒性强，适用于小麦全生育期，同时也是目前
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公开(公告)号：CN117044460A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311141834.X
申请日：2023-09-05
Applicant: 南京农业大学
IPC: A01C7/20
Abstract: 本发明公开了一种自复位弹性护种装置及轮式精量排种器，其中，自复位弹性护种装置包括内护种板与外护种板，所述内护种板为圆弧形且与排种轮同轴安装，且所述内护种板能够相对于所述外护种板弹性浮动；还包括：分散布局在所述外护种板与所述内护种板之间的多个弹性机构；所有所述弹性机构沿着所述内护种板的延伸路径等距分布。轮式精量排种器包括排种器外壳与排种轮，还包括在所述排种轮的周向上依次布局的清种刷、自复位弹性护种装置与推种板；所述清种刷包括先后设置的圆弧清种刷以及直条清种刷；所述圆弧清种刷包含位于所述型孔上方的、成组设置的刷毛单元，所述刷毛单元呈扇形；所述直条清种刷中刷毛横向排列，并位于所述型孔的运动路径上。
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公开(公告)号：CN116491476A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310621379.7
申请日：2023-05-30
Applicant: 南京农业大学
IPC: A01K67/033
Abstract: 本发明公开了一种双通道稻飞虱趋光性实验方法及装置，其中方法包括针对光强进行单通道趋光率实验，针对除光强外的各项光源特征分别进行复合趋光率实验，得到对应于各项光源特征的敏感值；在先测试的光源特征对应的敏感值作为后续实验的基础参数。装置包括实验箱，实验箱内具有昆虫投放区与两个趋光通道；两个趋光通道相互垂直，第一趋光通道与昆虫投放区之间设置有能够将两者隔断的挡板，两个趋光通道的末端分别设置有光源。本发明中，针对光源波长、光强、形状、频率以及复色光组合对稻飞虱依次进行趋光实验，明确稻飞虱对不同诱导光源的响应特性，为进一步开发稻飞虱高效诱虫灯提供了理论依据。
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公开(公告)号：CN116486034A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202211499179.0
申请日：2023-01-28
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06T17/20 , G06T7/136 , G06V10/762
Abstract: 本发明公开了一种田间小麦穗数提取方法，包括步骤：步骤1、采集小麦穗数样本和点云；步骤2、对从步骤1得到的小麦点云进行预处理；步骤3、选取任意点进行最小二乘曲面拟合，并获取该点所在平面的法向量；步骤4、计算点云法线差异度，分割茎或穗点云；步骤5、通过密度聚类进行茎或穗点云聚类：步骤6、根据聚类结果，统计小区内穗数。本发明方法提取的小麦穗数与田间实测的穗数进行比较，验证了算法的可行性，说明本发明方法实现了对大田作物穗数的快速、准确、无损提取，同时具有较高的普适性，为田间小麦穗数的提取提供了理论基础和技术支撑。
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公开(公告)号：CN116469019A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310400046.1
申请日：2023-04-14
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于全卷积神经网络的田间小区自动分割方法，该方法基于无人机遥感平台获取小麦育种试验的无人机影像，构建全卷积神经网模型，在模型中引入注意力机制用于平衡数据集中类别分布不均衡的情况，之后使用图像细化以及直线检测等后处理算法对全卷积神经网络得到的边界提取结果行进一步的改进和完善，最后将训练好的全卷积神经网络模型和后处理算法部署至电脑端实现Windows操作系统下的育种小区边界提取系统，实现一套系统化、自动化的育种小区边界提取流程。本发明能够有效地缓解传统方法因小区内部阴影和杂草等原因造成的误分类现象，适用于基于无人机平台获取的遥感影像的育种试验边界提取问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116050188A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310329206.8
申请日：2023-03-30
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06F30/20 , G06F113/08 , G06F119/08
Abstract: 本发明提供了一种小麦花后冠层蒸散建模的方法、系统及装置，包括如下步骤：获取与小麦生长相关的试验数据；根据相关数据计算温度影响因子和水分影响因子；根据平行四边形定责将温度影响因子和水分影响因子计算高温干旱互作因子；根据任意相邻两天的高温干旱互作因子计算可量化胁迫恢复的效应因子；利用可量化胁迫恢复的效应因子和Jarvis气孔导度模型构建高温干旱互作下的气孔导度模拟模型；利用高温干旱互作下的气孔导度模拟模型预测冠层尺度的气孔导度；根据冠层尺度的气孔导度和相关数据构建高温干旱互作下的冠层蒸散模拟模型。本发明能够对相关影响因子进行整合，从而对预测模型进行优化，提高了预测结果的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN115508314A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211163318.2
申请日：2022-09-23
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01N21/55
Abstract: 本发明提出一种基于冠层组分光谱分离的土壤影响消除与小麦叶片叶绿素含量高精度估算方法，包括以下步骤：提取小麦冠层反射光谱特征波段的反射率，利用两个特征波段模拟土壤组分的光谱信号，剔除土壤组分得到小麦组分光谱信号，计算植被指数估算小麦叶片叶绿素含量。本发明的方法通过对小麦和土壤反射光谱进行特征分析，分离出土壤和植被光谱的信号，减少土壤背景对叶片叶绿素含量估算的影响，该方法操作步骤简单，运算速度快，适用于冠层水平不同小麦品种、不同栽培处理、不同生育时期，可广泛用于小麦冠层水平的平均叶片叶绿素含量监测。
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公开(公告)号：CN114694036A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210267472.8
申请日：2022-03-18
Applicant: 南京农业大学 , 神农智慧农业研究院南京有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于高分影像和机器学习的高海拔地区作物分类识别的方法，该方法使用国产GF6‑PMS卫星影像，结合光谱、纹理、植被指数及地形因子等特征，通过基于随机森林的递归特征消除策略筛选出最优特征组合，并计算Gini指数获得各输入特征的重要性得分，进一步利用两层堆叠驱动的集成分类模型(包含Random Forest、XGBoost和AdaBoost三个单一分类器模型)对高海拔地区作物进行分类识别。本发明基于最优特征组合(Green、Red、NIR、TVI、GNDVI、Blue_Mean、Green_Mean、Red_Mean、NIR_Mean、DEM)构建的Stacking模型可以在较大程度上改善高海拔地区农作物的分类识别精度，尤其是种植面积较大的大宗作物的分类识别精度，为国产高分卫星影像在高海拔地区进行农作物遥感识别提供了科学参考依据。
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公开(公告)号：CN112903600B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202110055875.1
申请日：2021-01-15
Applicant: 南京农业大学
IPC: G01N21/25
Abstract: 本发明基于固定翼无人机影像光谱数据，提出一种基于固定翼无人机多光谱影像的水稻氮肥推荐方法，用于水稻追肥关键生育期氮肥施用量推荐。通过水稻田间试验，构建水稻植株氮积累量监测模型，并拟合无人机时序光谱动态曲线。利用上述模型和曲线构建充足指数氮肥推荐算法，并通过独立试验对该算法进行验证。本发明充分考虑了无人机平台的光谱数据特性，通过敏感植被指数筛选、最优曲线拟合的方法能够精准、无损地监测水稻关键生育期的氮素营养状况，最后通过充足指数算法结合监测结果与无人机光谱特征给出准确的氮肥推荐量。本发明将为水稻精确氮素管理提供优化途径，为区域尺度的精准农业管理和决策提供重要理论基础与技术支撑。
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公开(公告)号：CN109325630B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN201811194915.5
申请日：2018-10-12
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于形态参数建立高温胁迫下水稻产量预测模型的方法，包括：于水稻孕穗期或开花期对水稻进行短期极端高温处理，同时设立对照处理；获取高温胁迫下的水稻形态指标，并求得各指标的相对值；获取水稻产量，并求得产量相对值；对形态指标相对变化值与产量相对变化值进行逐步回归分析，筛选出与产量相关的形态指标；基于形态参数建立高温胁迫下水稻产量预测模型。本发明筛选出便于观察的形态指标能够对产量较好的预测，成本低，方法简单有效。本发明还公开了一种基于形态参数建立高温胁迫下水稻产量预测模型预测高温胁迫下水稻产量方法，从而实现基于形态指标预测水稻产量的目的。
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