一种测量饱和土壤溶液中盐分浓度的装置

    公开(公告)号:CN101144788A

    公开(公告)日:2008-03-19

    申请号:CN200710099014.3

    申请日:2007-05-08

    Abstract: 本发明涉及一种测量饱和土壤溶液中盐分浓度的装置,其特征在于,它包括:一密封的土槽,所述土槽内填充有土壤;在所述土槽的两侧分别为一恒定水箱,所述两恒定水箱内靠近所述土壤的一侧依次设置一铜丝网和一筛孔板;所述两恒定水箱的上方分别连接一控制压差的定水头水箱,进水一侧的所述定水头水箱通过一恒流泵及一换向阀并联一纯水存放桶和一盐溶液存放桶;所述土壤中埋设有多个盐分传感器,所述多个盐分传感器通过导线分组连接在多个设置在所述土槽外面的盐分浓度数据采集器上;各所述数据采集器连接一个数据处理器,所述数据处理器连接一计算机。本发明操作灵活,对饱和土壤溶液中盐分可以进行较为精确的动态监测,本发明有着较为广阔的应用前景。

    一种细碎化农业区土地覆被与种植结构的遥感识别方法

    公开(公告)号:CN114612794B

    公开(公告)日:2024-06-07

    申请号:CN202210193796.1

    申请日:2022-03-01

    Abstract: 本发明属于农业遥感领域,涉及一种细碎化农业区土地覆被与种植结构的遥感识别方法,采用机器学习算法提取土地利用,不依赖实测样本点,自动训练后得到高精度农业区土地利用栅格化数据。本发明通过监督算法支持向量机SVM先对农业区及非农业区进行分类,而后基于已得到的农业区分类栅格数据,采用决策树算法进一步对作物类型进行分类判别。该方法不依赖于实测数据,大大降低了分类时间及经济成本,且有效避免了传统机器算法样本训练集质量对分类结果造成的负面影响。同时该方法在保证分类高效性的前提下,满足农业遥感应用所需的土地利用制图精度。

    一种冻融期土壤蒸发监测装置

    公开(公告)号:CN114487353A

    公开(公告)日:2022-05-13

    申请号:CN202210148627.6

    申请日:2022-02-18

    Abstract: 本发明属于农业水文领域,涉及一种冻融期土壤蒸发监测装置。所述装置包括土壤蒸发器系统和动力钻系统;土壤蒸发器系统包括外筒(1)、内筒(2)、金属刃口(3)、提手(4)、提手固定点(5)和底盖(7);动力钻系统包括汽油机(8)、固定扶手(9)、连杆(10)和可开合钻头(11);本发明通过冻融期前将蒸发器外壳植入土壤,解决了土壤冻结后蒸发器外壳无法植入问题,保证了蒸发器土壤与田间土壤的水力联系,选用双层壳体,克服了冻土与蒸发器外壳不易脱离问题,选用设计并改进的动力钻解决了冻结土壤中土壤蒸发器无法取出问题,提供了一种高精度、结构简单、成本低廉、高效、能够广泛能使用的冻融期土壤蒸发监测装置。

    一种太阳能抽水蓄能的智能滴灌系统

    公开(公告)号:CN103828696A

    公开(公告)日:2014-06-04

    申请号:CN201410119545.4

    申请日:2014-03-27

    CPC classification number: Y02P60/122

    Abstract: 本发明涉及抽水蓄能滴灌系统,特别是关于一种适用于大多数井灌区和井渠结合灌区的太阳能抽水蓄能的智能滴灌系统。本发明的目的是通过将太阳能发电与抽水蓄能结合起来,为滴灌系统提供压力较为稳定的水源,并在滴灌系统中采用先进的传感器和智能化的自动控制系统,而提供一种滴灌系统水头损失低、灌水均匀度高的太阳能抽水蓄能的智能滴灌系统。本发明的系统具有绿色环保、高效节能以及智能化和低成本等特点,顺应社会需求,具有较高的环境效益、社会效益和可观的经济效益,应用前景较为广阔。

    基于GEE和机器学习的河套灌区种植结构识别方法及系统

    公开(公告)号:CN114663780A

    公开(公告)日:2022-06-24

    申请号:CN202210359594.X

    申请日:2022-04-07

    Abstract: 本发明属于河套灌区植物结构识别技术领域,具体公开了基于GEE和机器学习的河套灌区种植结构识别方法及系统,其中方法包括:基于GEE平台对遥感影像数据进行筛选、最小云量合成,利用掩膜算法提取出只含耕地的研究区影像;将多种作物的样本点输入随机森林分类器进行分类;接着根据袋外错误率对灌域的特征波段进行优化,最终获取研究区分类精度最高的种植结构以及进行识别。通过使用全部特征波段及随机森林的分类算法,灌区平均总体精度达到81%,Kappa系数达到0.68;在作物空间分布提取中,光谱特征对分类精度起决定性作用,基于红边波段计算得到的植被指数比其他常用遥感植被指数更有优势;进行特征优选后的方案是平均分类精度最高的组合,平均精度为86%。

    一种农业种植结构的遥感识别方法

    公开(公告)号:CN112906666A

    公开(公告)日:2021-06-04

    申请号:CN202110371126.X

    申请日:2021-04-07

    Inventor: 黄冠华 冯子怡

    Abstract: 本发明属于农业遥感领域,涉及一种农业种植结构的遥感识别方法,采用机器学习算法提取农作物的种植结构,并且满足多种训练数据类型,自动训练后得到高精度农业种植结构栅格化数据。本发明通过非监督算法k‑means将相似像元先聚类成单一类别,而后运用自标记算法对样本集进行扩充,最后利用D‑ELM算法将这些合并后的像元类别训练和计算。通过训练后的再将所有区域分类判别,这样大大提高了分类器的效率,避免了使用监督分类算法时间空间复杂度过高而导致大区域种植结构分类不可行的问题,同时D‑ELM混合分类器在保证分类精度前提下,满足农业遥感种植结构识别的制图精度。

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