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公开(公告)号：CN119168855A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411273969.6
申请日：2024-09-11
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06T3/4038 , G06V10/40 , G06V10/75 , G06V20/17
Abstract: 本发明公开了一种针对高相似度农业无人机遥感影像序列的拼接方法，极大的提高无人机影像的拼接效率，减少农田无人机遥感影像拼接时影像形变及重影的出现，支撑玉米封垄后的大范围、高精度时空连续监测。本发明利用无人机在封垄场景下采集大范围农田的遥感影像和对所采集影像进行初步的质量校正；采用序列掩膜影像配准法进行特征点提取区间的优化；使用SURF算法进行影像特征点提取；利用KNN算法和PROSAC算法进行特征点匹配；通过坐标均方根误差评估匹配精度；最后，利用图割算法确定影像间的最佳拼接边缘进行影像拼接，获得完整的农田影像拼接结果。
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公开(公告)号：CN118858173A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410867259.X
申请日：2024-06-28
Applicant: 中国农业大学
IPC: G01N21/25 , G01N21/84 , G06V20/10 , G06V20/17 , G06V10/143
Abstract: 本发明公开了一种基于PROSAIL‑PRO和多光谱无人机遥感的玉米多生育期叶片含氮量的监测方法，应用于农作物生长营养定量遥感监测技术领域。基于无人机平台获取目标玉米多生育期的遥感影像，同期采集地面实测数据；将预处理后的地面实测数据输入到基于PROSAIL‑PRO的辐射传输模型中，得到模拟光谱；依据模拟光谱选择高敏感的输入参数，结合随机森林模型，构建目标监测模型；利用地面实测数据中的不同生育期的玉米叶片氮含量数据，对比评估各玉米生育期的最优目标监测模型；将预处理后的遥感影像输入对应的最优目标监测模型中，得到各个玉米生育期的叶片含氮量的监测结果。本申请构建了空地一体的基于面积的叶片氮含量的目标监测模型，在农场尺度具有更高的监测精度。
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公开(公告)号：CN118736418A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410913179.3
申请日：2024-07-09
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/17 , G06V10/24 , G06V10/143 , G06V10/766 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明公布基于无人机遥感与WOFOST的米尺度玉米产量双参数同化估算方法，属于农业监测技术领域，所述方法包括：获取玉米不同生育期的气象数据、土壤数据、田间管理记录数据、玉米品种参数、样本实测点数据、预处理的无人机影像；重采样无人机影像，计算相关植被指数并与LAI和TAGP进行敏感性分析，获得相关性强植被指数并与模型进行LAI和TAGP的反演，反演后转为数组形式；获取玉米品种参数的敏感参数并校准；气象数据、土壤数据、田间管理记录数据、校准后敏感参数、数组形式的LAI和TAGP为WOFOST输入参数，模拟玉米生长期并逐像素计算，模拟结束得到模拟玉米产量并评价效果。该方法用于需精细尺度单产估算场景。
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公开(公告)号：CN116028826A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211607639.7
申请日：2022-12-14
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于环境区划的生长监测站点布局方法，包括：多年环境特征值的计算；对点状数据集进行插值，并将其处理为10km×10km格网大小相同的栅格，通过聚类算法进行空间属性一体化聚类；通过不同环境区的监测目标变量的半变异函数获取最佳样本量；计算目标变量和各个环境变量的相关系数和显著性水平，选择环境变量，计算回归残差的变异函数；以土地利用类型数据作为约束条件，以回归克里金方差最小化为布点目标，通过多路空间模拟退火算法进行优化求解，确定回归克里金方差取得最小值时的布点数量和位置。可以实现以最少的监测点获得最大空间范围的代表性数据，提高监测的准确性。
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公开(公告)号：CN113590544B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202110601874.2
申请日：2021-05-31
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06F16/16 , G06F40/166
Abstract: 本发明提出一种基于照片EXIF信息解读的野外土地覆盖样本采样辅助系统，其中，系统包括：采集设备，用于在预设距离内采集目标样本的照片数据；野外照片批量化读取分析系统，用于根据用户选择的图片文件夹获取采样照片，读取所述图片文件夹中所有采样照片的头文件中的信息，并结合所有照片的头文件中的信息生成分析表；野外路线及样本点生成及可视化系统，用于生成所述分析表对应的可视化KML文件；采样数据精细编辑与共享系统，用于对所述可视化KML文件进行编辑和共享，所述编辑包括对标记点进行增加、修改和删除。解决现有技术中费事费力和收集效率较低的技术问题，本系统能够在野外迅速地自动获取照片所拍摄地物的空间信息，提高采样效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116091936A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211504536.8
申请日：2022-11-28
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/52 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/094 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种融合点‑地块‑区域尺度数据的农情参数定量解析方法，提高遥感影像的利用率，实现较少样本的精细农情参数定量解析。本发明采集不同时空分辨率的遥感影像与农情参数实测点数据，进行数据预处理；使用灰度共生矩阵提取较高分辨率影像的纹理特征并进行叠加；按照一定策略以256×256的行列数分割影像，并对较低分辨率影像升尺度，制作成数据集；使用叠加纹理特征的较高分辨率影像与升尺度后的较低分辨率影像数据集训练SRGAN模型，在此训练权重的基础上训练未叠加纹理特征的高分辨率影像与升尺度后的低分辨率影像；最后融合生成的高分辨率影像与农情信息点数据进行随机森林回归，得到高空间分辨率的面尺度农情信息，进行验证。
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公开(公告)号：CN118840356A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411001148.7
申请日：2024-07-24
Applicant: 中国农业大学
Abstract: 本申请公开了一种基于植株高度和地面数据的精细尺度玉米LAI反演无人机影像重采样方法，应用于(田块、小区)作物叶面积指数反演精细监测技术领域。本申请采集和预处理无人机多光谱影像和植物冠层分析仪LAI‑2200C采集的地面LAI数据；通过去除LAI‑2200C仪器测量的外环数据优化地面数据；基于植株高度计算无人机影像重采样后的空间分辨率和使用圆形卷积核对无人机影像进行重采样，验证无人机重采样和地面数据优化方法的有效性；最后基于机器学习算法利用无人机植被指数、冠层高度与田间实测数据构建适合小区等精细尺度下玉米叶面积指数反演模型。
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公开(公告)号：CN118736448A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410875469.3
申请日：2024-07-01
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06V20/17 , G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/54 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开一种融合无人机与卫星光学遥感植被指数集的小麦LAI精细反演方法，包括：获取小麦关键生育期的无人机影像、卫星影像和实测地面数据；无人机影像进行第一预处理，卫星影像进行第二预处理；利用重采样的无人机影像和卫星影像反射率，建立回归模型得到研究区参考影像，并与无人机影像建立辐射校正模型，生成高分辨率辐射校正无人机影像，提取光谱纹理特征，波段计算获取植被指数，进行植被指数之间相关性分析，植被指数与叶面积指数的相关性分析，构建最优植被指数集，与实测地面数据构成数据集，构建融合无人机与卫星影像的小麦叶面积指数反演模型；根据均方误差、均方根误差、平均绝对误差评价精度。本发明实现小麦长势精细化监测。
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公开(公告)号：CN118691970A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410741922.1
申请日：2024-06-07
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/776 , G06V10/80 , G06N20/20
Abstract: 本发明提供了一种基于多源时空遥感数据的水田质量评价方法与系统，该方法包括：获取待评价水田区域的历史遥感影像信息、历史水田质量评价自然等级及历史气象数据，对多源数据进行融合处理，确定适用于目标区域的水田质量评价指标体系；进行指标指数计算；根据模型特性将指数进行归一化并分割为固定大小建立训练集和验证集；以归一化处理后的各指标指数作为输入，水田质量等级作为输出构建随机森林模型；通过历史水田质量评价自然等级数据对随机森林模型进行训练校准；将待评价水田区域归一化处理后的指标输入训练完成的随机森林模型，得到待评价水田质量评价结果。对地市范围逐个地块水田质量进行客观高效评价，提高结果的可靠性和准确性。
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公开(公告)号：CN113590544A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110601874.2
申请日：2021-05-31
Applicant: 中国农业大学
IPC: G06F16/16 , G06F40/166
Abstract: 本发明提出一种基于照片EXIF信息解读的野外土地覆盖样本采样辅助系统，其中，系统包括：采集设备，用于在预设距离内采集目标样本的照片数据；野外照片批量化读取分析系统，用于根据用户选择的图片文件夹获取采样照片，读取所述图片文件夹中所有采样照片的头文件中的信息，并结合所有照片的头文件中的信息生成分析表；野外路线及样本点生成及可视化系统，用于生成所述分析表对应的可视化KML文件；采样数据精细编辑与共享系统，用于对所述可视化KML文件进行编辑和共享，所述编辑包括对标记点进行增加、修改和删除。解决现有技术中费事费力和收集效率较低的技术问题，本系统能够在野外迅速地自动获取照片所拍摄地物的空间信息，提高采样效率。
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