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公开(公告)号：CN108982386A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810857671.8
申请日：2018-07-31
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
IPC: G01N21/31
CPC classification number: G01N21/3103
Abstract: 一种檀香叶片全铁含量的多光谱图像确定方法及系统，属于计算机及检测技术领域。建立檀香叶片全铁含量预估模型并确定方程参数：采集叶片样本；获取多光谱图像前进行黑白板校正；按相同的方向摆放叶片，并使每个叶片之间留有足够的空间，避免叶片粘连。用多光谱相机获取叶片的多光谱图像；采用原子吸收分光光度法测定全铁含量；获取校正后的图像参数并建立图像与叶片全铁含量之间的关系。本发明的优点是与普通的可见光图像相比，多光谱图像的近红外波段可以更好的反应叶绿素含量以及叶片内部构造的变化；与手持光谱仪技术以及星载、机载高光谱成像技术相比，多光谱成像降低了成本，减少了数据冗余，更适合小尺度、精细营养诊断。
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公开(公告)号：CN108664681A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201711088633.2
申请日：2017-11-08
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
Abstract: 本发明公开了一种天然林蓄积生产潜力及其计算方法，在断面积生产潜力基础上进一步提出蓄积生产潜力指标，详细给出该指标的计算方法并通过具体实例对指标进行验证，首先给出了蓄积生产潜力的概念；假定林分为等株生长，利用数学理论推导出蓄积生产潜力计算方法，详细给出了该指标的计算流程，以整个吉林省栎类混交林和慢阔类混交林共1912个面积为0.06公顷的固定样地的4次连续观测数据为实例对蓄积生产潜力指标进行验证与分析。本发明的有益效果是，稳定性好，计算准确。
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公开(公告)号：CN106291584B
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201610889062.1
申请日：2016-10-12
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
IPC: G01S17/89
Abstract: 本发明公开一种基于激光雷达扫描特征的点云抽稀方法，包括以下步骤：(1)判断初始扫描线；(2)判断扫描线结束点；(3)根据扫描线内回波点之间距离进行抽稀；(4)判断角不重复扫描线；(5)计算角不重复扫描线间最小距离；(6)根据扫描线间最小距离进行抽稀。该方法具具有以下效果：(1)根据前后激光回波点的扫描角判断激光扫描线，并根据最远距离规则判断扫描线结束点；(2)计算激光扫描线内前后激光回波点之间的距离，按照距离阈值判断是否保存回波点；(3)根据‑5度和+5度范围内激光回波点判断激光扫描线之间的最小距离，按照距离阈值判断是否保存扫描线。
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公开(公告)号：CN108489480A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810222310.6
申请日：2018-03-19
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
IPC: G01C21/00
Abstract: 本发明的第一方面提供了一种飞机航迹直线转弯检测方法，包括获取航迹数据步骤、方位角差值计算步骤、方位角差值求和步骤、第一航迹判断步骤、第一水平距离计算步骤、第二航迹判断步骤、第二水平距离计算步骤、第三航迹判断步骤和终止步骤，通过有效地将航迹分段，通过阈值控制从而提取直线段和转弯段，进而灵活地控制直线段和转弯段的形状。
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公开(公告)号：CN108021532A
公开(公告)日：2018-05-11
申请号：CN201711088556.0
申请日：2017-11-08
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
IPC: G06F17/10
Abstract: 本发明公开了一种基于体积分割求解多重积分的龙贝格改进算法，首先详细地介绍了该新算法的理论，接着提出了用该算法求解定积分和无穷积分的具体步骤，最后利用了大量实例对该算法进行验证，并用多种求解数值积分方法与之比较，结果表明：该算法不管是求解定积分还是无穷积分收敛速度快，计算机运算时间短，计算一重积分迭代6次时积分误差减少到10‑12，计算多重积分迭代10次时积分误差能达到10‑14，接近真实值；通过与多种数值积分算法比较可知该算法明显优于这些算法，具有良好的实用性，并且该算法已被Forstat统计软件应用。本发明的有益效果是，能保证相当高的精确度，但对计算速度有一定的影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107862682A
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201711068076.8
申请日：2017-11-03
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
CPC classification number: G06T7/0002 , G06T7/41 , G06T7/90 , G06T2207/10004 , G06T2207/10024 , G06T2207/20024 , G06T2207/20036 , G06T2207/30188
Abstract: 本发明的实施例提供了一种檀香叶片灰斑病危害程度的确定方法和装置，可实现对灰斑病危害程度的预测。所述方法，包括：获取整棵树图像；从整棵树图像中分割叶片图像；根据叶片图像确定颜色特征和纹理特征；根据檀香叶片灰斑病危害程度预估模型、颜色特征和纹理特征确定灰斑病危害程度。所述装置包括：获取单元、分割单元、获得单元和确定单元。本发明的技术效果为经营者可以通过野外伺服仪传回的图像来估算檀香叶片灰斑病危害程度，科学的判断每棵檀香树的病害情况，并根据受灾程度的不同实施不同的治疗方案，在控制并治疗病害的同时，做到对檀香树的物理和化学伤害最小，进而保证檀香的存活率和生长质量。
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公开(公告)号：CN105830574B
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201610237761.8
申请日：2016-04-15
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所 , 海南省林业科学研究所 , 龙泉市林业总站 , 浙江凤阳山—百山祖国家级自然保护区管理局凤阳山管理处
Abstract: 本发明公开一种促进热带滨海沙地乡土植被恢复的方法，涉及热带滨海无林沙荒地或沙地木麻黄林下乡土植被恢复方法。主要技术方案：选择适宜的乔、灌和草本植物种子构成种子库并搭配合适比例，选择花灌木枝条为插穗，在无林沙荒地或沙地木麻黄林下定植无盖的可降解薄纸箱作为种子库斑块，该斑块内底部铺有沙土，种子拌混合土后摊于斑块内，在无林沙荒地内的种子库斑块上方搭建遮阳网，木麻黄林下种子库斑块上方的林窗面积≥25㎡，上方搭建遮阳网；花灌木插穗扦插在种子库斑块内种子未萌发或出苗稀少处。本发明种子出苗率和苗木成活率高，缩短了完全自然状态下乡土植被建群周期，提高了生物多样性和结构复杂性，构建的森林群落稳定性高、抗逆性强。
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公开(公告)号：CN107590540A
公开(公告)日：2018-01-16
申请号：CN201710840970.6
申请日：2017-09-18
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
IPC: G06N5/04
Abstract: 一种依赖于相邻木特征的林木冠幅估算方法，属于森林经理学及计算机程序技术领域。相邻木冠幅与距对象木距离计算步骤，建立相邻木冠幅、距对象木距离与对象木与相邻木冠幅比值间模糊推理规则步骤，由相邻木特征直接估算对象木冠幅。本发明方法定义了相邻木冠幅与距对象木距离两个自变量计算方法，以对象木与相邻木冠幅比值作为因变量，建立了自变量与因变量间的模糊推理规则，描述了对象木冠幅与相邻木冠幅、距离与方位等特征因子间存在的复杂映射关系。本发明方法可在不加入对象木属性特征的前提下，根据空间结构单元相邻木特征，直接实现对对象木冠幅的有效估算。同时，可为探索林木生长、调控机理，构建森林智能模型提供技术参考。
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公开(公告)号：CN107133949A
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201710356448.0
申请日：2017-05-19
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
CPC classification number: G06T7/0002 , G06F17/30268 , G06F17/3028 , G06T2207/10004 , G06T2207/10141 , G06T2207/30188
Abstract: 本发明公开一种森林物候信息自动观测方法，包括以下步骤：(1)相机自动拍照的定时触发控制；(2)长时间序列、不同时刻获取照片的归类与自动/半自动化处理；(3)建立森林植被物候相关的植被指数方程；(4)通过观测时间序列照片和森林植被指数分析物候曲线、确定森林植被物候节点。通常森林物候观测主要是基于人工的、地面长时间序列观测，费时、费力、耗费财力。该技术方案，能够实现森林植被物候信息的自动提取，大大改善了森林物候信息提取的时效性、连续性和准确性，为森林经营管理人员、生态学研究人员掌握森林物候信息提供了有效的自动观测与信息提取方法。
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公开(公告)号：CN106910214A
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201710071176.X
申请日：2017-02-09
Applicant: 中国林业科学研究院资源信息研究所
CPC classification number: G06T2207/30188 , G06T2207/30242
Abstract: 一种檀香树干虫害损伤程度等级图像判别方法,属于森林经理和森林经营领域，含有步骤:檀香树干虫害损伤程度预估模型的建立；檀香树干虫害损伤程度预测目的的自变量提取；檀香树干虫害损伤程度等级的判断。根据本发明，经营者可以通过获取的檀香图像来估算檀香树干的受虫害程度，科学的针对每一棵檀香树进行防止，进而保证檀香的存活率和生长质量。此方法从图像分析角度实现了檀香树干虫害程度的估测，速度快，精度高，及其使用于当前的檀香珍贵树种的栽培。
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