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公开(公告)号：CN118655093A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410788357.4
申请日：2024-06-19
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种多叶位茶树光谱采集系统，包括光源、电子快门、光谱探头及光谱仪，所述光源用于发送光信号，所述电子快门的两端分别通过光纤连接至所述光源与所述光谱探头，所述电子快门用以允许或阻断光信号的通过，所述光谱探头通过光纤连接至所述光谱仪；所述光谱探头为叶片测量装置，所述叶片测量装置包括通过光纤连接至所述电子快门的光纤探头机构、啮合至所述光纤探头机构的尾端的探头套筒及连接至所述探头套筒的尾端的叶片夹持机构，所述探头套筒的两端分别连接至所述光纤探头机构与所述叶片夹持机构。该系统可以准确便捷地采集叶片地光谱数据。
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公开(公告)号：CN116720766A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310598600.1
申请日：2023-05-25
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/02 , G06N20/00 , G06F18/214 , G06F18/23
Abstract: 本发明公开了基于时空异质性因素的水稻纹枯病生境适宜性评价方法。该方法在结合遥感、气象数据进行病害样本数据扩增及利用水稻抽穗期信息引导病害时空异质性生境因子表征的基础上，实现了大范围水稻纹枯病生境适宜性评价。本发明方法如下：1、提取研究区内表征环境气象、作物生长状态和空间景观格局的生境因子，作为初始数据集。2、对初始数据集中的时间序列生境因子，提取基于水稻抽穗期信息的病害生境特征。3、对表征空间景观格局和作物生长状态的各目标生境特征进行筛选，确定优选特征集。4、将优选特征集结合气象因子作为输入，水稻纹枯病生境适宜性作为输出，建立病害生境适宜性评价模型。
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公开(公告)号：CN115861185B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202211421105.5
申请日：2022-11-14
Applicant: 杭州电子科技大学 , 杭州睿坤科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种田间复杂背景的稻飞虱计数方法，包括：获取包含稻飞虱的拍摄图片；对图片中的稻飞虱位置进行手工标注建立数据集；构建基于YOLOv5的稻飞虱计数模型；将稻飞虱数据集输入计数模型进行训练；将测试图片输入计数模型得到检测结果，检测结果即稻飞虱的定位位置。本发明通过对YOLOv5进行改进，在CSP‑Darknet53主干网络中加入Swin_Transformer模块作为特征提取部分，对检测网络颈部加入CBAM注意力机制、SPP模块并用BIFPN结构融合特征，更改网络的检测尺寸，提高模型田间复杂背景的稻飞虱检测精度。
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公开(公告)号：CN116223452A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310278337.8
申请日：2023-03-21
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于卷曲植物叶片辐射传输模型的叶绿素高光谱反演方法。该方法如下：一、对被测的卷曲叶片，测定半球反射光谱DHR和半球透射光谱DHT。采集卷曲叶片的三维点云数据。二、获取卷曲叶片的叶片结构参数、叶片表面粗糙度、叶片平均折射系数和叶片叶绿素吸收系数。三、基于三维点云数据，获得卷曲叶片的空间几何模型。四、对卷曲叶片的空间几何模型进行光谱模拟。五、叶绿素浓度反演。本发明考虑卷曲叶片的空间形态对多角度光谱模拟以及叶绿素高光谱反演结果的影响，提高了叶绿素反演的精度，进而能够以此为基础的获得高精度的冠层辐射传输模型。
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公开(公告)号：CN114841459A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210554766.9
申请日：2022-05-20
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于气象和景观信息的水稻纹枯病发病峰值预测方法，该方法采集了待预测地区过往病害实际发生峰值数据，以及对应时期的气象信息和遥感景观信息，提取关键气象因子与关键景观因子。然后利用相关性分析方法，对提取的关键因子进行选择，将与水稻纹枯病发病峰值具有显著相关性的因子用于预测模型的建立。利用偏最小二乘回归法得到历史水稻纹枯病发生峰值与气象、景观因素的数学关系，据此对待预测地区未来一年内水稻纹枯病发病峰值进行预测。本方法在水稻纹枯病还未发病或发病初始阶段就能够预测未来发病峰值，能够为后续稻田的防控强度等行为提供指导。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114112997A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111206031.9
申请日：2021-10-14
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于光学模型的活体叶片色素重叠吸收系数分离方法。首先收集纯色素在有机溶剂中的吸收峰位与吸收峰个数，以及多种不同状态下的叶片光谱，测定其中的色素含量。计算得到叶片的细胞结构参数与基线吸收系数。在叶片细胞结构与基线吸收系数的影响下，基于传统的PROAPECT模型，对叶片吸收系数进行扩展，得到不同色素的特定吸收系数。其中特定吸收系数为该色素各吸收峰之和。通过G‑L函数对各吸收峰进行表征，再使用叶片的生化信息，迭代优化价值函数，从而得到不同色素在活体叶片中的特定吸收系数，完成系数的分离。该方法描绘了活体叶片中分离色素之间的重叠特征，首次分离获得叶绿素a和叶绿素b在活体叶片中的吸收系数。
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公开(公告)号：CN110390028B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN201910304011.1
申请日：2019-04-16
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种植物光谱库的建立方法。本发明采用标准化的数据采集方法收集数据，提出一套完整齐备的光谱特征提取方法、特征敏感性分析方法、模型建立方法并进行植物分类和状态监测，其中提出波段自适应聚类法可有效去除相邻或相近波段中的信息冗余，有效提高数据使用效率。基于上述方法，建立植物光谱光谱库，并为之提供一套完整光谱分析和应用的方法。
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公开(公告)号：CN112098415A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010782563.6
申请日：2020-08-06
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种杨梅品质无损检测方法。现有的近红外光谱检测，X射线检测，激光诱导荧光检测等杨梅品质无损检测方法，普遍成本较高。本发明使用带有特定中心波段滤波片的工业相机拍摄杨梅图像，并根据图像和拍摄时的光照强度推导出杨梅的反射率，从而在杨梅无损检测中用工业相机替代了高光谱仪，从而大大降低了杨梅无损检测的成本。本发明建立了光照强度和白板图像灰度值之间的关系，从而为用工业相机获取杨梅反射率提供了基础。本发明提供了利用反射率无损检测杨梅糖分含量和酸度的检测方法，并利用双目系统，获取杨梅果实的尺寸大小，从而在多个维度上实现对杨梅品质的综合判断。
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公开(公告)号：CN110070004A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910261685.8
申请日：2019-04-02
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种应用于深度学习的近地高光谱数据扩展方法。本发明采用现有技术获取近地高光谱数据以及为了后续深度学习所需的其他匹配信息数据；对近地高光谱原始数据进行光谱模拟，具体可以采用光照扰动和添加噪声两种方法，从而扩展近地高光谱的数据量；最后通过对原始数据先增加一系列一定范围内的光谱扰动，再基于这些数据添加基于原始数据获取的噪声。本发明中创新性的采用光照扰动和噪声添加两步对近地原始高光谱数据进行了光谱模拟，实现了近地高光谱数据的扩充，有效的增加了光谱数据量，可以有效的提高近地高光谱数据在深度学习应用中的模型精度，从而为深度学习在近地高光谱中的应用提供理论基础。
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公开(公告)号：CN109378031A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811415231.3
申请日：2018-11-26
Applicant: 杭州电子科技大学 , 中国科学院遥感与数字地球研究所
CPC classification number: G06Q50/02
Abstract: 本发明公开了一种基于植保和气象信息结合的水稻纹枯病预测方法。包括水稻纹枯病在内的多数病虫害预测主要依赖专家经验或基于统计方法进行年际预测。本发明如下：一、获取数据，拟合基础模型。二、建立预测模型，模型中包含湿度调节因子和温度调节因子。三、建立湿度调节因子表达式，式中包含湿度调节系数。四、建立温度调节因子表达式，式中包含温度调节系数。步骤五、确定湿度调节系数及温度调节系数。六、将实际需要预测水稻纹枯病病害发生等级的时间作为被预测时间，计算被预测时间的病害等级预测值。本发明能够根据未来几天的气温预报和相对湿度预报对未来水稻田中水稻纹枯病的发生情况进行预测。
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