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公开(公告)号：CN118190831A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410057677.2
申请日：2024-01-15
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明实施例提供一种水稻稻曲病的监测方法及系统，属于农业领域。该监测方法包括：分别获取待测区域中各目标采样点对应的第一高光谱数据集和第二高光谱数据集，其中，所述目标采样点包括表征水稻健康的健康采样点和表征水稻患病的患病采样点；基于所述第一高光谱数据集和第二高光谱数据集计算水稻稻曲病敏感指数，并根据所述水稻稻曲病敏感指数确定所述待测区域中水稻所处的状态。基于获取的待测区域中各目标采样点对应的第一高光谱数据集和第二高光谱数据集计算水稻稻曲病敏感指数，借助能够精准反应水稻状态的水稻稻曲病敏感指数对水稻的状态进行监测，其监测过程较为简单，而且监测准确度较高。
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公开(公告)号：CN117893924A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311487560.X
申请日：2023-11-09
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明公开一种基于树冠形态的无人机激光雷达点云单木分割方法，该方法使用无人机激光雷达获取的林地数据，首先在基于区域增长算法从CHM中提取出初始的树冠区域，然后根据每个树冠内的局部密度最大值点的数量判断初始树冠是否为正确分割的树冠，然后根据树冠的形态对错误分割树冠进行精细分割，得到更新后的树顶点集，最后将更新后的树顶点作为种子点应用区域增长算法得到最终的单木分割结果。本发明可以充分利用树木点云中包含的高度信息和密度信息，并且在密度信息的引导下，可以更准确地识别出错误分割树，摆脱了传统方法对点云信息的低利用率。
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公开(公告)号：CN117570931A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311476373.1
申请日：2023-11-08
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明属于测距技术领域，具体提供一种基于帧间差分的全向移动测距方法及系统，包括根据待测距目标移动前后在相机图像平面上的位置坐标信息变化情况，判别待测距目标的移动方向，进而选择与移动方向相匹配的测距模型依据待测距目标的实际移动距离和待测距目标移动前后在相机图像平面上的投影面积和位置坐标信息计算出待测距目标移动先后距离相机光心的距离，完成测距，无需设定约束条件，且计算参数较容易获取，提高计算效率。另外，本发明还对帧图像进行畸变校正，提高计算准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117540150A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311518959.X
申请日：2023-11-13
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明涉及可燃物含水率检测领域，具体公开一种分析可燃物含水率变化趋势的方法、系统、终端及介质，从第一来源和第二来源获取各个目标区域的可燃物含水率历史数据，并进行预处理获得第一历史数据样本和第二历史数据样本；采用Sen+MK趋势检验方法分别对两个历史数据样本进行分析，获得各个目标区域的趋势第一识别结果和第二识别结果；针对各个目标区域，比对两个识别结果是否一致；若均一致，确定第一识别结果或第二识别结果为相应各个目标区域最终的可燃物含水率结果；若存在不一致，发出告警。本发明使用Sen+MK趋势检验方法对可燃物含水率变化趋势进行识别，精度较高，且使用两种来源的数据进行检验，相互验证识别结果，保证识别结果的可靠性。
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公开(公告)号：CN114548277B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202210163899.3
申请日：2022-02-22
Applicant: 电子科技大学 , 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G06V10/762 , G06T7/11 , G06V20/17
Abstract: 本发明公开一种基于点云数据的地面点拟合、作物高度提取的方法及系统，首先获取带有种植物区域的三维点云数据；然后确定种植物冠层数据信息；再结合地面起伏信息确定地面点云数据；并拟合缺失高程数据的地面点，最后，根据冠层顶部点和拟合后的地面点，计算采样区域内的种植物高度。本发明提供的方法通过提取点云中实际存在的地面点，对点云各部分的有效程度进行了分析，通过基于高程和坡度来提取地面点，基于真实地面点对缺失地面点的高程进行拟合，消除地形起伏所产生的误差，适用性更高，进而从原始点云中滤出有效点云进行就可以进行作物高度的提取，同时排除无效点云干扰，降低后续处理的复杂程度，克服了地形起伏对提取作物高度带来的误差。
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公开(公告)号：CN115931917A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211439947.3
申请日：2022-11-17
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明公布了一种基于全极化SAR数据的土壤水分反演方法及系统，首先获取SAR影像数据并进行预处理；根据影像数据提取相干矩阵T3；使用极化二分量分解方法对传感器观测到的极化相干矩阵T3进行分解，获得表面散射分量的极化相干矩阵以及相应的后向散射系数；建立土壤介电常数与极化分解后表面散射分量后向散射系数的关系；对耦合后的模型求逆，将土壤介电常数表征为极化分解后表面散射分量后向散射系数的函数；使用有效粗糙度参数方法参数化Dubois模型中的均方根高度s；结合土壤介电常数模型，将后向散射系数带入Dubois模型反演土壤水分。该方法通过引入去极化方向角处理、使用非负特征值分解方法确定体散射强度系数、忽略总后向散射中的二次散射分量这三项改进，得到了极化二分量分解方法，并将其用于表面散射分量与体散射分量的分离，避免了植被散射贡献的影响，提高了植被生长阶段土壤水分反演精度。
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公开(公告)号：CN115690081A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211431131.6
申请日：2022-11-15
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06T7/194 , G06T5/30 , G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/25
Abstract: 本发明属于数据测量技术领域，公开了一种树木计数方法、系统、存储介质、计算机设备及终端，采用最大类间方差阈值分割算法提取分析区域内受遮挡的阴影背景；基于数字表面模型的结构分析，分离出伪识别区光照背景；通过Sobel算子边缘检测确定光照背景与林冠区的边界；结合缓冲区分析，提取不受遮挡光照背景；结合距离变换以及图像标记分割试验图像提取出树林节点，实现树冠提取，记录树木位置并进行单木计数；通过实地测量数据对单木识别率、识别精度进行验证。本发明提出的方法不受天气影响，能避免因天气原因导致实际测量计划延期所带来的损失，且无人机调查所需的工作人员数量明显减少，可以大幅减少时间、经济等成本。
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公开(公告)号：CN114065643A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111405759.4
申请日：2021-11-24
Applicant: 电子科技大学长三角研究院(湖州)
Abstract: 本发明公开了一种基于SAR和极化分解的种植物土壤含水量估算方法及系统，首先获取SAR影像数据并进行预处理；提取相干矩阵T3；计算得表征地表散射分量的表面散射矩阵TG以及后向散射系数；利用土壤水分估算数据集通过训练集计算表面后向散射系数；模拟表面后向散射系数；利用查找表和最小代价函数策略得到每一个采样点的土壤含水量；以及有效粗糙度参数；最后估算种植物的土壤含水量。该方法通过SAR和极化分解估算种植物土壤含水量，使用有效粗糙度参数来表征种植物区的土壤粗糙度，简化了土壤含水量求解，不依赖实测粗糙度参数，同时使用极化分解得到地表的后向散射分量，避免了植被散射贡献的影响，提高了土壤含水量估算的准确性。
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