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公开(公告)号：CN108985959B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201810899574.5
申请日：2018-08-09
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及一种基于地表温度反演技术的小麦白粉病遥感监测方法，与现有技术相比解决了难以将多时相地表温度作为生境因子进行白粉病遥感监测的缺陷。本发明包括以下步骤：源数据的获取和预处理；小麦种植面积的提取；小麦生长状态的反演；地表温度的反演；MODIS温度和Landsat‑8反演地表温度的时空融合；基于地表温度遥感监测模型的构建；小麦白粉病遥感监测结果的获得。本发明基于多时相Landsat‑8和MODIS遥感数据反演地表温度，利用国产GF‑1数据反演植被指数，通过Linear‑SVM构建综合决策树以反演小麦白粉病严重度，实现小麦白粉病病情严重度的遥感监测。
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公开(公告)号：CN112528789A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011388651.4
申请日：2020-12-02
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及一种用于发病初中期分析的小麦条锈病遥感监测方法，与现有技术相比解决了尚无针对小麦条锈病进行初中期监测的缺陷。本发明包括以下步骤：小麦条锈病遥感数据的获取与预处理；建模特征的选择；XGBoost监测模型的构建与训练；待分析小麦条锈病遥感图像的获取；小麦条锈病初中期监测结果的获得。本发明采用相关性分析和随机森林算法对植被指数特征进行特征筛选，利用XGBoost监测模型实时监测小麦条锈病的发生情况，为小麦条锈病的及时防治提供有效的信息。
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公开(公告)号：CN111259925A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010016353.6
申请日：2020-01-08
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明特别涉及一种基于K均值聚类和宽度突变算法的田间麦穗计数方法，包括如下步骤：S1、采集麦穗原始图像并对原始图像进行预处理；S2、对预处理后的图像依次进行图像变换、K均值聚类、形态学处理后得到麦穗粗分割图；S3、选择随机森林分类器，用滑窗法对训练集图片滑窗取样，进一步对麦穗粗分割图进行细分割；S4、根据每个连通域中的麦穗区域宽度突变情况统计麦穗数量。通过预处理将原始图像转换成统一格式的图像以方便后续处理，通过K均值聚类可以将图像中连通域挑选出来，通过随机森林分类器，可以将其中的麦穗部分筛选出来，最后根据宽度突变情况来对麦穗进行计数，这样就能较为准确的计算出麦穗的数量，即使麦穗之间有遮挡，依然不会影响到麦穗的计数。
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公开(公告)号：CN110008905A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910278469.4
申请日：2019-04-09
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及基于遥感影像红边波段的区域尺度小麦条锈病监测方法，与现有技术相比解决了对小麦条锈病利用遥感监测精度差的缺陷。本发明包括以下步骤：遥感影像的获取及预处理；初选特征因子的筛选；构建小麦条锈病严重度监测模型；小麦条锈病严重度监测模型的训练；区域尺度小麦条锈病严重度的判定。本发明利用Sentine-2遥感影像反演得到与病害相关的宽波段植被指数特征及红边植被指数特征，再通过ReliefF和K-means算法筛选与病害相关性较大且冗余性较小的宽波段植被指数特征集和加入红边植被指数的特征集，分别与BPNN算法建立小麦条锈病严重度监测模型，以实现区域尺度上小麦条锈病严重度的监测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109919395A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910256805.5
申请日：2019-04-01
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及一种基于短周期遥感区域数据的冬小麦产量估测方法，与现有技术相比解决了尚无基于高时空分辨率NPP数据进行冬小麦产量预测的缺陷。本发明包括以下步骤：环境星遥感数据和气象数据的获取；环境星遥感数据和气象数据的预处理；冬小麦净初级生产力NPP的估算；冬小麦产量预测结果的获得。本发明通过利用改进的CASA模型，估算以5天为间隔的高时空分辨率冬小麦NPP空间分布信息，结合NPP-产量转换模型，实现了冬小麦产量遥感估测。
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公开(公告)号：CN107944426A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711336069.1
申请日：2017-12-14
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及基于纹理滤波和二维光谱特征空间判别相结合的小麦叶片白粉病斑标记方法，与现有技术相比解决了难以统计小麦叶片白粉病害的缺陷。本发明包括以下步骤：源数据的获取和预处理；纹理滤波指数的获取；提取潜在的病害像元；提取病害像元并标记。本发明基于地面高光谱成像仪获取的“图谱合一”影像数据，自动、定量提取叶片上的白粉病斑像元，能够快速获取叶片精细严重度。
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公开(公告)号：CN103942528B
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201410042022.4
申请日：2014-01-28
Applicant: 安徽朗坤物联网有限公司 , 安徽大学
Abstract: 本发明提供一种蚜虫虫情调查方法及装置，扫描蚜虫虫情叶片样本，获取蚜虫虫情叶片图像信息；分析所述蚜虫虫情叶片图像信息，获取所述蚜虫虫情叶片样本的蚜虫数；根据预设个数的所述蚜虫虫情叶片样本的蚜虫数和预设蚜虫虫情等级标准，计算蚜虫虫情等级。采用本发明的蚜虫虫情调查方法及装置，由于采用扫描方式获得蚜虫虫情叶片图像信息，对该图像信息进行分析计算后获取蚜虫虫情等级，从而避开了目测手查方法导致蚜虫虫情调查结果不准确，误差较大的问题，使得蚜虫虫情调查规范准确。
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公开(公告)号：CN107103306A
公开(公告)日：2017-08-29
申请号：CN201710362043.8
申请日：2017-05-22
Applicant: 安徽大学
CPC classification number: G06K9/00657 , G06K9/4619 , G06K9/6269
Abstract: 本发明涉及基于小波分析与支持向量机的冬小麦白粉病遥感监测方法，与现有技术相比解决了小麦白粉病难以监测预报的缺陷。本发明包括以下步骤：数据获取；遥感数据的预处理；建模特征的选择；支持向量机模型的建立；获得遥感监测结果。本发明利用环境星遥感数据经过小波变换及特征筛选后，结合SVM算法建立的监测模型，实时准确获取大面积小麦白粉病发生的空间分布特征，为白粉病防治提供依据。
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公开(公告)号：CN103081887A
公开(公告)日：2013-05-08
申请号：CN201310038941.X
申请日：2013-01-31
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及农业信息技术领域，特别涉及一种大田作物病害立体信息获取装置及方法。该装置包括拱形架，其用于搭载信息获取探头；拱形架上设有弧形滑槽，信息获取探头可在滑槽内滑动；信息获取探头，用于采集作物病害区域光谱；推拉板，用于固定参照板，参照板对高光谱数据进行校正；地物光谱仪，用于采集病害作物立体维的高光谱信息；移动终端，用于数据收集与病害程度判断，提供最优喷药角度与喷药剂量；运输车，用于承载上述部件，且在田间行走。本发明实施例提供的大田作物病害立体信息获取装置及方法，通过面向大田变量喷药指导装置的开发和使用方法探索，提出喷药效果最大化的角度或角度组合，有效提高机械化施药和人工喷药的病害防控效率。
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