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公开(公告)号：CN113743370A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111102550.0
申请日：2021-09-20
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06K9/00
Abstract: 一种基于多时相遥感植被指数的柑橘识别方法，其用于获取指定地理区域内的柑橘种植地块的分布信息，其包括如下步骤：步骤A，对于所述指定管理区域，获取连续的至少三年的卫星遥感数据，基于云层覆盖评价，选取其中一年的8月、10月、11月、12月4个月份的数据，逐月构建多时相数据集。步骤B，根据步骤A获得的多时相数据集，进行归一化植被指数计算，之后即可根据所获得的的植被指数，对其他作物进行剔除，提取出保护柑橘的图层，之后，进一步进行再归一化的植被指数计算，根据所获得的的数值判定是否为柑橘。本发明所提供的一种基于多时相遥感植被指数的柑橘识别方法，可提供较高精度的柑橘地块空间分布数据。
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公开(公告)号：CN113091925A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110368277.X
申请日：2021-04-06
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
Abstract: 本申请提供了一种冷链物流中温度断点的处理方法和装置，其中，该方法包括：实时采集冷链物流中的温度数据；通过预设的温度阈值，确定实时采集的温度数据中是否为温度断点；在确定为温度断点的情况下，通过神经网络模型识别确定温度断点所属的类别；根据确定的温度断点所属的类别，采用与确定的类别关联的方式对温度断点进行处理。通过上述方案解决了现有的冷链物流中容易出现温度断点误报警的问题，达到了有效提升决策效率和准确度的技术效果。
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公开(公告)号：CN112488233A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011447866.9
申请日：2020-12-09
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于果纹图谱信息的编码和识别方法和装置，该方法包括步骤：A、夹持水果并进行转动，对每个待编码水果的果蒂部分和果脐部分分别摄取一幅图像；B、分别对果蒂部分图像和果脐部分图像转换为果蒂部分矩形图像和果脐部分矩形图像；C、分别提取果蒂部分矩形图像和果脐部分矩形图像特征形成特征编码表；D、对待识别的水果进行图像特征编码，将获得的特征编码表与存储的特征编码表进行匹配，用于果纹图谱特征信息的识别。本发明的基于果纹图谱信息的编码和识别方法和装置，基于果品的自然纹路形成特征编码，具有精度高、防篡改等优点。
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公开(公告)号：CN111640291A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010504578.6
申请日：2020-06-05
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
Abstract: 本发明公开了一种大众化的农田地块信息采集装置。该装置包括：集成在一起的摄像头、GNSS模块、输入模块、中央处理器、无线传输模块和电源模块；摄像头用于拍摄农田地块作物的叶片图像、植株图像和地块整体图像；GNSS模块用于在摄像头拍摄时获取拍摄位置的三维坐标及拍摄时间信息；输入模块用于输入农田地块作物的相关信息；中央处理器，分别与摄像头、GNSS模块、输入模块以及无线传输模块电连接，用于采集摄像头拍摄的图像、GNSS模块获取到的三维坐标和时间信息以及输入模块输入的数据信息，并将采集到的信息通过无线传输模块一同发送至远程服务器。本发明由于其便携性和易操作性，大众化应用程度高，为大范围、实时、高效地获取农田地块信息提供可能。
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公开(公告)号：CN119416264B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510021909.3
申请日：2025-01-07
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
Abstract: 本发明提供了一种土壤普查数据的安全访问控制方法及系统；涉及数据访问控制技术领域；该方法包括：土壤数据库访问控制模型接收访问节点发送的土壤数据库访问请求；根据土壤数据库访问请求，确定访问节点上的用户地域和用户级别，并根据用户地域、用户级别以及用户历史访问行为，确定访问节点的信誉等级；根据访问节点的信誉等级、用户地域和用户级别，从土壤数据库访问控制模型中存储的访问控制策略集中查找匹配的目标访问控制策略；向土壤数据库发送目标访问控制策略，以使得土壤数据库根据目标访问控制策略向访问节点提供访问节点请求的土壤数据；基于该技术方案，可以提高对土壤普查数据的访问控制的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119623827A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411607206.0
申请日：2024-11-12
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/02
Abstract: 一种基于现有三普样点的高标准农田监测网络体系升级方法，包括：S1，确定现有耕地质量监测点n；确定三普样点m；获得高标准农田分布矢量数据FD；获得典型轮作、复种种植模式分布CD；获得行政区划矢量数据AD；S2，筛选现有耕地质量监点，得到筛选后现有耕地质量监测点n1；S3，针对高标准农田分布矢量数据FD以及现有耕地质量监测点n1，计算最大待建高标准农田监测点数量。本发明还对应提出了一种系统。本发明的方法和系统通过利用现有三普样点，避免重复建设，帮助评估土壤质量、农田基础设施和种植利用状况，提供更加科学和综合的监测结果，改进和优化现有监测网络，提高监测结果的准确性和可靠性，进一步保障粮食安全。
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公开(公告)号：CN119091157A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411163133.0
申请日：2024-08-23
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提出一种基于全分辨率神经网络模型的城乡空间识别方法，包括：S1，对指标数据集进行预处理，所述指标数据集包括不同分辨率流；S2，准备掩码数据并进行预处理；S3，对指标数据集和掩码数据进行数据增强与裁切；S4，构建FR‑Net模型，该模型接收所有类型的不同分辨率流，集成不同分辨率的流，并保留高分辨率的特征；S5，将步骤S3获得的所述指标数据集划分为训练集和验证集，进行模型训练；S6，使用训练好的模型进行预测。本发明还对应一种基于全分辨率神经网络模型的城乡空间识别系统。本发明能够集成不同分辨率的流，并保留高分辨率的特征。克服了现有高质量训练集缺乏以及数据分辨率要求较高的问题。
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公开(公告)号：CN118937637A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411005608.3
申请日：2024-07-25
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G01N33/24 , G06F40/126 , G06F21/60 , G06K17/00 , G06F3/12
Abstract: 本发明提供一种土壤分析检测中质控样添加的转码方法及系统，所述方法包括：创建批次步骤：响应于用户的启动指令，创建批次；号码池生成步骤：响应于当前批次下的样品数量，根据预设规则，生成批次号和号码池；转码状态确定步骤：根据当前样品的扫描数据，确定所述当前样品当前的转码状态；编号步骤：根据所述当前样品当前的转码状态，生成转码后的编号；标签打印步骤：根据所述转码后的编号打印标签；判断步骤：判断所述标签数量是否与当前批次下的样品数量一致，若是，结束当前批次的样品转码；否则，返回编号步骤。本发明无需人工干扰，且能够提高转码效率。
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公开(公告)号：CN118411377A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410593089.0
申请日：2024-05-14
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
Abstract: 本发明提供了一种果树冠层的提取方法及装置，涉及图像处理技术领域。该方法包括：基于无人机航拍图像进行图像预处理，生成数字正射影像和果树的冠层高度模型图像；分别裁剪数字正射影像和冠层高度模型图像；采用SAM图像分割模型对裁剪后的数字正射影像进行全分割，得到图像预分割结果；基于果树先验知识、裁剪后的数字正射影像和冠层高度模型图像，筛选图像预分割结果中的图斑得到部分图斑，基于该部分图斑生成果树冠层交互分割的分割提示信息，基于分割提示信息和SAM图像分割模型对裁剪后的数字正射影像进行交互分割，得到果树冠层的提取结果。基于本发明实施例提供的技术方案，可以提高果树冠层的提取适用性。
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公开(公告)号：CN118397260A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410251965.1
申请日：2024-03-05
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V20/13 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/0464
Abstract: 本公开提供一种多源协同的耕地地块分割方法、装置、介质及设备，涉及农业遥感技术领域，包括：获取待分割的卫星遥感影像；将卫星遥感影像输入耕地地块提取模型的编码器，获得层次化的第一特征图，其中，编码器以语义分割模型UNet结构为网络基准框架，嵌入了层次化Transformer模块；再将第一特征图输入耕地地块提取模型的解码器，获得解码器输出的第二特征图，其中，解码器采用多任务学习策略；将第二特征图输入所述耕地地块提取模型的地块区域分割模块中，获得地块区域分割模块输出的地块分割结果，实现地块划分，由于耕地地块提取模型的编码器能提取卫星遥感影像中更深层次的特征，以提升后续进行耕地地块划分的精度。
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