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公开(公告)号：CN107292755B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201610221767.6
申请日：2016-04-11
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明公开了一种玉米种植环境典型代表区的选取分析方法及装置，方法包括：根据最小区划单元划分和区域数据，计算每个最小区划单元中每个区划指标每年生育期内的累计值和年均值；根据每个区划指标的年均值对最小区划单元进行空间属性一体化聚类，得到作物种植环境的综合环境区划；根据每个区划指标的权重和年均值，确定每个综合环境区划的特征描述；对所有年的所有最小区划单元进行聚类，计算每个聚类后区划的波动情况；根据特征描述和波动情况对聚类后区划进行分析，选取玉米种植环境的典型代表区。本发明通过区划指标的年均值对区划单元进行聚类，分区边界明确精细；并通过不同综合环境区划的特征描述和波动情况，选取玉米种植环境典型代表区。
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公开(公告)号：CN109344156A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811020256.3
申请日：2018-09-03
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06F16/22
Abstract: 本发明实施例提供一种海量多源气象观测数据分布式存储方法及装置，所述方法包括：在获取到的目标区域内的每一气象观测数据的格式中添加对应的格网编码，获取格式重组后的气象观测数据；将所有的经过格式重组后的气象观测数据存储到预设HBase表中。本发明实施例提供的海量多源气象观测数据分布式存储方法及装置，通过将气象观测数据重组到对应的格网编码中，使用Hadoop分布式框架进行气象观测数据多节点存储，并行自动化写入HBase表中，可使用多台廉价计算机上分布式存储大规模气象观测数据，只需要在一张HBase表上同时存储气象信息和相关站点元信息，避免了因跨表访问气象观测数据而存在资源的竞争和带宽限制的问题，加大了气象观测数据的吞吐量和访问效率。
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公开(公告)号：CN108470112A
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201710100968.5
申请日：2017-02-23
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明提供新配杂交组合表型的预测方法，包括：对所有自交系进行类群划分；计算划分后各群间的特殊配合力并根据特殊配合力或杂交种历史测试表现确定目标区域的杂优模式，确定参与组配的自交系；根据参与组配的自交系的指纹信息，通过预设指纹合成算法合成新配杂交种指纹信息；通过计算新配杂交种与训练样本中各已配杂交种指纹信息差异度，在训练样本中寻找新配杂交种的相似杂交种；根据新配杂交种与各相似杂交种的指纹信息差异度，对新配杂交种表型进行预测。能够提高表型预测各环节成功率，充分利用历史数据，从自交系表型、基因型和相似杂交种表型、基因型入手，寻找它们与新配杂交种表型的关系，从而提高表型预测准确性，最终提高育种成功率。
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公开(公告)号：CN107766471A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201710927352.5
申请日：2017-09-27
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种多源数据的组织管理方法与装置，所述方法包括：S1，基于对目标多源数据的管理需求，确定目标多级空间数据格网体系的设计目标和设计原则；S2，基于所述设计目标和所述设计原则，采用通用横轴墨卡托投影格网体系空间基准，构建所述目标多级空间数据格网体系；S3，基于所述目标多源数据的空间特征信息，将所述目标多源数据按照所述目标多级空间数据格网体系对应进行格网剖分与重组。本发明能够有效提高对多源数据管理的统一性和规范性、增强多源数据的共享性和可利用性，并能有效降低算法流程的复杂程度。
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公开(公告)号：CN107563154A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710702985.6
申请日：2017-08-16
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06F19/24
Abstract: 本发明提供一种玉米优秀品种的早期识别方法，包括：S1，根据玉米优秀品种的品种数据，获取分类标准与分类指标；S2，根据所述分类指标和所述分类标准，获取所述玉米优秀品种的扩散模型；S3，基于所述玉米优秀品种的扩散模型，获取所述玉米优秀品种的关键分类指标；S4，基于所述关键分类指标对所述玉米优秀品种进行识别，获取识别结果，并基于所述分类标准对所述识别结果分类，获取分类结果。本发明提供的玉米优秀品种的早期识别方法，从不同空间尺度探究玉米优秀品种扩散模型及关键分类指标，解决了传统玉米品种由于不同适宜性，不能充分考虑不同玉米品种扩散过程中时间和空间差异的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103235066B
公开(公告)日：2014-06-04
申请号：CN201310130252.1
申请日：2013-04-16
Applicant: 云南省烟草公司大理州公司 , 中国农业大学
Abstract: 本发明公开了一种提取烟叶中香气成分的悬滴液相微萃取方法，属于溶液萃取技术领域。本发明包括下述顺序的步骤：（1）烟叶样品预处理：称取烟叶粉末，加入甲醇与水的混合溶液，提取40min，3000rpm离心8min后，取其上清液制得烟叶样品溶液；（2）悬滴液相微萃取：甲苯和烟叶样品溶液的体积比为1:100～200，调节磁力搅拌子的转速，使得单滴甲苯稳定于漩涡底部，萃取5～8min；（3）检测：用微量取样器将单滴甲苯吸出，利用气相色谱-质谱联用仪进行检测。本发明装置简单，生产成本低，萃取时间短，仅需50～100微升的有机溶剂，就可达到80～99倍的富集倍数，有利于测定烟叶中含量低的香气物质。
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公开(公告)号：CN109359205A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811004785.4
申请日：2018-08-30
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明实施例提供一种基于地理格网的遥感影像切分方法及设备。其中，方法包括：根据负载均衡服务器发送的遥感影像切分指令，从遥感影像存储服务器中抽取目标遥感影像，并从元数据存储服务器中查找所述目标遥感影像的切分状态码；若所述切分状态码所对应的切分状态为待切分状态，则基于地理格网，对所述目标遥感影像进行切分。本发明实施例提供的方法及设备，通过将遥感影像存储至遥感影像存储服务器中，将遥感影像的元数据存储至元数据存储服务器中，将遥感影像和元数据分开存储，降低了存储服务器的压力。并通过负载均衡服务器进行切分任务的统一调度，使得每一个计算服务器的压力都比较平均，从而提高了遥感影像的切分速率。
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公开(公告)号：CN107609687A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710743675.9
申请日：2017-08-25
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明提供一种农作物品种测试站点布局方法及装置，方法包括获取待布局种植区域所属的环境类别数(一参数)、各地理格网(格网)在一时间段的每时间单元所属环境类别(二参数)、各地理格网在每个时间单元的各个环境指标值(三参数)、格网种植面积(四参数)；据二参数和第一时间段计算各格网的最终归属类别(五参数)和各格网归属度AD、AD≥阈值的格网确定区域为一区域，反之为二区域，统计每个区域的地理格网数(六参数)；据一、二、三、六参数、预设时间段和实验周期，计算各环境类别的第一区域和所有第二区域的站点数；据二、三、四、五参数，计算第一抽样概率，据二和四参数计算第二抽样概率；据上述站点数及抽样概率布局，站点分布均匀。
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公开(公告)号：CN110163303B
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN201910478461.2
申请日：2019-06-03
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明实施例提供一种基于格网的遥感影像并行分类方法及系统。该方法包括获取当前遥感影像数据；将所述当前遥感影像数据输入至预先训练好的分类模型，获得基于所述当前遥感影像数据的并行分类结果，并采用测试样本集对所述分类结果进行精度验证；其中所述分类模型，是将历史遥感影像数据和样本导入栅格数据集清洗与重构多级格网系统，再基于10km格网范围，结合数据优选、样本特征总集计算和差异化分类进行训练得到的。本发明实施例通过基于10km格网将研究区无缝划分为规则的组织单元，在每个组织单元内根据实际成像情况并行进行数据优选、特征计算和分类等操作，在短时间内很好的实现了大范围中高分辨率作物的分类制图。
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公开(公告)号：CN108932521B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201810387307.X
申请日：2018-04-26
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的农作物分类方法及系统，该方法包括：将待分类作业区划分为多个子作业区，获取每一子作业区的多时相多特征数据集；根据多时相多特征数据集和待分类作业区中待分类农作物生育期的作物样本数据，获取任一子作业区中每一像素的多时相多特征数据序列；根据每一像素的多时相多特征数据序列，获取每一像素的生长特征图；通过训练后的神经网络模型对每一像素的生长特征图进行识别，获取所述待分类农作物的分类结果。本发明将农作物分类问题转为时间序列生长特征图的识别问题，通过深度学习方法，使得在主要粮食作物主产区尺度上不规则时间序列是一种常态的数据环境下依旧使用，提高了分类的精度。
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