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公开(公告)号:CN118521445A
公开(公告)日:2024-08-20
申请号:CN202410497951.8
申请日:2024-04-24
Applicant: 浙江农林大学 , 玉环市自然资源和规划局 , 浙江省公益林和国有林场管理总站 , 龙泉市林业科学研究院 , 杭州感知科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种单株乔木碳汇量的计量系统与方法,其以获取的微环境数据作为模型输入,运行目标响应模型,得到第一预测数据与第二预测数据;将第二预测数据作为全角度树木径向生长量计算方程的输入量计算该方程,得到第一计算数据;将第一预测数据作为全平面树木液流速率计算方程的输入量计算该方程得到第二计算数据;将分析数据、第一计算数据与第二计算数据作为日尺度径向生长量计算模型的输入量计算该模型,得到待计量单株乔木的日尺度径向生长量;根据反演得到的各方向上待计量单株乔木各部位的生物量与含碳率,以及日尺度径向生长量计算模型的输出量,计算待计量单株乔木的整树碳汇量,实现了对单株乔木整树碳汇量的精准计算。
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公开(公告)号:CN110030964B
公开(公告)日:2023-07-04
申请号:CN201910242373.2
申请日:2019-03-28
Applicant: 浙江农林大学
Abstract: 本发明提出了一种树木外径测量装置及方法,该树木外径测量装置包括:由第一直尺一端和第二直尺一端转动连接而成的剪刀尺;所述第一直尺与第二直尺在连接处形成有一旋转关节;绳带,所述绳带一端连接到第一直尺远离旋转关节的一端,另一端连接到第二直尺远离旋转关节的一端;可测量第一直尺与第二直尺之间角度的传感器;控制器;所述控制器能够根据传感器测量的角度,计算待测树木的外径。该树木外径测量装置具有低成本、高精度、操作简便、耗时短、便携等优点。
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公开(公告)号:CN107977955B
公开(公告)日:2020-11-20
申请号:CN201711057994.0
申请日:2017-11-01
Applicant: 浙江农林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于层级结构信息确定细胞粘连情况的方法及系统,用以解决现有技术不能准确地确定细胞之间粘连情况的问题。该方法包括:S1、定义相差显微镜细胞图像中具有不同重要性的灰度层级结构信息;S2、通过标记或者帧间关联的方式确定当前帧的细胞主要信息;S3、基于已检测到的细胞主要信息添加细胞中间信息;S4、基于已检测到的细胞信息,将细胞次要信息作为指示信息以检测细胞之间各自独立与相互粘连的情况。本发明基于灰度层级结构信息关系确定细胞粘连情况,能够有效地检测独立细胞与粘连细胞区域范围,并能够通过指示矩阵直接描述细胞之间的关系。
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公开(公告)号:CN107833235B
公开(公告)日:2020-08-21
申请号:CN201710843667.1
申请日:2017-09-19
Applicant: 浙江农林大学
Abstract: 本发明公开了一种构建心肌细胞图像灰度层级结构信息的方法及系统,用以解决现有技术不能很好地检测与分析心肌细胞染色图像中细胞核独立情况与粘连情况的问题。该方法包括:S1、将心肌细胞区域染色为具有不同颜色的响应位点和响应强度;S2、采用多阈值最大类间方差算法,依据不同参数构建针对不同染色信息的不同灰度层级结构信息;S3、采用最佳参数选取方法确定最佳参数,并将其所对应的响应位点和响应强度的评估结果作为最佳灰度层级结构信息。本发明通过构建染色图像灰度层级结构信息,并基于层级结构信息关系检测和分析心肌细胞核粘连情况与独立情况,从而理解心肌细胞免疫组化图像内部的场景信息,有利于心肌细胞免疫组化图像的后处理。
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公开(公告)号:CN110736960A
公开(公告)日:2020-01-31
申请号:CN201910905845.8
申请日:2019-09-24
Applicant: 浙江农林大学 , 杭州感知科技有限公司
Abstract: 本发明提出了一种立木位置测量装置及方法,涉及树木位置测量技术领域,该立木位置测量装置包括:基站、移动装置;该基站包括有一支架、四杆件:第一杆件、第二杆件、第三杆件、第四杆件;所述支架具有一节点,四杆件的一端均固定在节点上,另一端均设置有第一UWB通信模块;第一杆件、第二杆件、第三杆件位于同一水平面内且互成120°角;第四杆件垂直于水平面设置;移动装置内集成有可与第一UWB通信模块进行通信的第二UWB通信模块;第二UWB通信模块与第一UWB通信模块之间进行通信,以测量移动装置与基站上各杆件上的第一UWB通信模块之间的距离;移动装置根据测量的距离测算自身位置。本装置在测量树木位置时,快捷高效、使用方便、且成本较低。
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公开(公告)号:CN107607053B
公开(公告)日:2019-09-20
申请号:CN201710849961.3
申请日:2017-09-20
Applicant: 浙江农林大学
Abstract: 本发明公开一种基于机器视觉和三维重建技术的立木胸径测量方法,由以下具体算法及模型实现的:(1)智能移动端设备相机标定模型及算法,镜头畸变矫正模型及算法;(2)二维图像坐标系‑三维世界坐标系重建模型;该模型解决了不同距离下单位像素对应现实世界物理尺寸不同的问题,从而能从不同距离下进行立木胸径测量。(3)自然环境下立木树干轮廓检测及提取算法;(4)立木树干轮廓最小外接矩型检测算法;(5)立木树干高度及胸径测量算法;该模型解决单幅图像中单株立木的胸径测量。本发明解决在环境复杂、劳动强度大、过度依赖人工测量的森林资源调查工作中存在的问题,并降低劳动强度和人力成本,提高劳动效率。
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公开(公告)号:CN109540068A
公开(公告)日:2019-03-29
申请号:CN201811391520.4
申请日:2018-11-21
Applicant: 浙江农林大学
IPC: G01B21/10
Abstract: 本申请提出了一种树木外径测量装置及方法,该树木外径测量装置包括:左侧直尺、右侧直尺、中间直尺、控制器、第一角度传感器、第二角度传感器;其中,所述左侧直尺与中间直尺转动连接,在连接处形成有第一旋转关节;所述右侧直尺与中间直尺转动连接,在连接处形成有第二旋转关节;所述第一角度传感器集成在第一旋转关节中,用于测量左侧直尺与中间直尺之间的第一角度;所述第二角度传感器集成在第二旋转关节中,用于测量右侧直尺与中间直尺之间的第二角度;所述控制器分别用于从第一角度传感器、第二角度传感器读取第一角度、第二角度,并根据第一角度和第二角度计算待测树木的外径。该树木外径测量装置具有结构简单、易于操作等优点。
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公开(公告)号:CN107977978A
公开(公告)日:2018-05-01
申请号:CN201711059423.0
申请日:2017-11-01
Applicant: 浙江农林大学
IPC: G06T7/207
CPC classification number: G06T7/207 , G06T2207/30004
Abstract: 本发明公开了一种基于椭圆轴关系确定细胞粘连方式的方法及系统,用以解决现有技术不能准确地确定细胞粘连方式的问题。该方法包括:S1、定义相差显微镜细胞图像中具有不同重要性的灰度层级结构信息;S2、通过手动标记方式确定各细胞的主要信息;S3、基于细胞主要信息添加细胞中间信息;S4、基于已检测到的细胞信息,将细胞次要信息作为指示信息以检测细胞间的粘连情况,并估计细胞椭圆区域,通过椭圆长短轴关系分析粘连细胞之间的粘连方式;S5、依据粘连方式检测结果,更新所述指示矩阵。本发明基于目标椭圆区域估计与椭圆长短轴关系确定粘连细胞粘连方式,能更细致地有效地分析粘连细胞之间的粘连方式,从而能更准确地反映细胞之间的粘连关系。
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公开(公告)号:CN107958459A
公开(公告)日:2018-04-24
申请号:CN201711057585.0
申请日:2017-11-01
Applicant: 浙江农林大学
CPC classification number: G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/187 , G06T2207/10061
Abstract: 本发明公开了一种构建相差显微镜细胞图像层级结构信息的方法及系统,用以解决现有技术不能准确有效地划分细胞图像中具有不同特性区域的问题。该方法包括:S1、运用多类别最大类间方差算法获得相差显微镜细胞图像灰度层级结构信息;S2、通过分析灰度层级结构信息中独立区域块个数的分布情况确定下限参数值与上限参数值;S3、基于上限参数值与下限参数值定义相差显微镜细胞图像中的主要信息、中间信息以及次要信息。本发明基于多类别最大类间方差算法与其针对具体细胞图像的最佳参数获得相差显微镜细胞图像灰度层级结构信息,并通过上限参数值与下限参数值定义图像主要信息、中间信息以及次要信息,能有效地对细胞图像进行有序地划分。
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公开(公告)号:CN107705298A
公开(公告)日:2018-02-16
申请号:CN201710843637.0
申请日:2017-09-19
Applicant: 浙江农林大学
Abstract: 本发明公开了一种检测心肌细胞核独立情况和粘连情况的方法及系统,用以解决现有技术不能很好地检测与分析心肌细胞免疫组化图像中细胞核独立情况与粘连情况的问题。该方法包括:S1、基于图像灰度层级结构信息,分析每个局部连通区域内的灰度层级结构信息的包含关系;S2、采用距离变换操作,分析灰度层级结构信息中各二值独立连通区域的距离层级结构信息关系。本发明通过构建图像的灰度层级结构信息,并基于各局部独立连通区域的灰度层级结构信息关系以及内部各二值独立连通区域的距离层级结构信息关系检测和分析细胞核独立情况和粘连情况,从而理解心肌细胞免疫组化图像内部的场景信息,有利于心肌细胞免疫组化图像的后处理。
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