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公开(公告)号：CN119484974A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510068463.X
申请日：2025-01-16
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
Abstract: 本发明公开了一种农作物长势监测装置及其测量方法，属于监控摄像设备领域，它通过对个环向布置的若干个广角摄像头的安装结构进行改变，不采用固定安装的结构形式，改为利用耳座转动安装的结构形式，同时设置伺服电机二来带动凸头插件旋转，进而通过开口插件、转轴、齿轮以及驱动件的连接来带动的广角摄像头旋转，从而实现对应广角摄像头可做俯仰的监测动作，方便对向上或向下环向监测面进一步控制调节，提高使用的便利性，同时由于与伺服电机二安装的电机座板可被伺服电机一驱动旋转，从而使得伺服电机二的凸头插件可与不同方向上的开口插件相插接，实现了该监测装置的若干个广角摄像头可以分开单独进行俯仰角度调节，提高了使用的便利性。
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公开(公告)号：CN118279431A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410711366.3
申请日：2024-06-04
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06T11/00 , G06V10/24 , G06V10/764 , G06V20/10 , G06V10/762 , G06N20/00
Abstract: 本发明属于遥感影像作物制图技术领域，涉及大区域低样本依赖度的作物制图方法与系统。该方法包括收集遥感数据、地面样本数据、气象数据、土壤数据、基础地理数据与灾害数据；建立作物种植地理分区；建立作物各个区域对应的关键生育期模型库；基于多种机器学习算法构建机器学习模型，得到机器学习作物提取模型；选取最优机器学习作物提取模型；得到作物空间分布底图；基于灾害信息的产品校正；利用适用于灾害响应的目标作物提取模型，得到区域作物制图。本发明能够解决由于地形地貌、土壤、气候等原因造成的大区域内农业种植差异大、模型的适用性差的问题，实现高精度的大尺度作物制图，降低作物制图的作物样本依赖度。
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公开(公告)号：CN111898503B
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202010701344.0
申请日：2020-07-20
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于云覆盖遥感影像和深度学习的作物识别方法和系统，所述方法包括：S1,收集Sentinel‑2数据和作物地面样本数据；S2，对遥感影像进行预处理，并将云覆盖的像素标记为“0”；S3，提取训练样本的反射率时序数据；S4，利用本发明提出的Mask LSTM‑CNN模型和单波段时序数据对作物进行分类，并评估每个波段的分类精度；S5，根据单波段分类精度(OA或Kappa值)由大到小的排序依次建立波段数为2‑10的波段组合，对其分类精度进行评估，选择分类精度最高的波段或波段组合对研究区域作物进行识别。本发明解决了含有缺失值的时间序列影像的作物识别，避免了遥感数据的云处理操作和误差传递的风险，提高了作物识别的效率。
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公开(公告)号：CN109948556B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201910219227.8
申请日：2019-03-21
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
Abstract: 本发明实施例提供了一种作物分类识别方法及系统，通过对目标区域内每项植被指数的第一类指数影像进行高斯滤波，使目标区域内每种作物的特征得到增强，通过确定出的每种作物的综合指数影像以及对应的最佳分割阈值，识别出目标区域内所有作物的区域范围，可以实现目标区域内待分类农作物的快速、精确分类，使得到的识别结果准确性更高。而且，本发明实施例中提供的作物分类识别方法，各个步骤均可进行可视化，过程清晰明了，便于对于作物识别过程的了解。
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公开(公告)号：CN105225255A
公开(公告)日：2016-01-06
申请号：CN201510616057.9
申请日：2015-09-24
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
CPC classification number: G06T2207/10004 , G06T2207/10024
Abstract: 本发明涉及一种叶面积指数测定方法及装置，该方法包括获取待测植被的冠层图像；利用图像处理技术对获取的冠层图像进行图像分割，提取所述冠层图像中的待测植被对应的图像区域；计算所述待测植被对应的图像区域的面积与所述冠层图像的总面积的比值，得到所述待测植被的叶面积指数；对计算出的叶面积指数与实际测得的叶面积指数进行拟合，得到所述待测植被的叶面积指数模型。本发明可实现叶面积指数的方便测量、具有获取信息及时且经济有效的优点，对农作物长势监测、产量估算等领域具有十分重要的意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102592181A
公开(公告)日：2012-07-18
申请号：CN201110456242.8
申请日：2011-12-30
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明提供了一种作物种植面积统计数据空间分布的优化方法，包括以下步骤：A、收集作物遥感影像及行政单元内作物种植面积统计数据，并预处理作物遥感影像；B、在所述作物遥感影像上选择目标作物并建立一定区域内目标作物指数时间序列特征标准曲线；C、利用所述作物指数时间序列特征标准曲线确定作物物候信息，并根据该作物物候信息确定作物分类算法模型；D、利用全局优化算法并根据所述区域内作物实际种植面积农业统计数据，计算作物分类算法模型的特征参数的最优值；E、将所述特征参数的最优值代入所述作物分类算法模型求出作物种植面积空间分布信息。从而实现作物统计数据空间化信息精度的进一步提高。
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公开(公告)号：CN117787813B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410199413.0
申请日：2024-02-23
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06Q10/0639 , G06F18/213 , G06F18/243 , G06N20/20 , G06Q50/26
Abstract: 本发明属于遥感技术领域，涉及基于细粒度特征约束的城中村识别方法、装置及电子设备。该方法包括收集样本数据，对样本数据进行预处理；对训练样本数据进行特征提取，得到建筑物特征信息，计算Building‑Green指标，使用随机森林分类模型对样本数据提取的指标训练得到分类模型；将超像素单元识别为城中村；在滑动窗口内提取精细特征；将精细特征横向拼接；通过超像素块对精细特征提取结果进行约束；根据超像素单元内城中村像素总数的占比，得到目标城中村。本发明能够实现准确的城中村识别；本发明根据Building‑Green指标，通过建筑物的空间特征，为各社区整改优先级提供参考，利于城市管理。
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公开(公告)号：CN117787813A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410199413.0
申请日：2024-02-23
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06Q10/0639 , G06F18/213 , G06F18/243 , G06N20/20 , G06Q50/26
Abstract: 本发明属于遥感技术领域，涉及基于细粒度特征约束的城中村识别方法、装置及电子设备。该方法包括收集样本数据，对样本数据进行预处理；对训练样本数据进行特征提取，得到建筑物特征信息，计算Building‑Green指标，使用随机森林分类模型对样本数据提取的指标训练得到分类模型；将超像素单元识别为城中村；在滑动窗口内提取精细特征；将精细特征横向拼接；通过超像素块对精细特征提取结果进行约束；根据超像素单元内城中村像素总数的占比，得到目标城中村。本发明能够实现准确的城中村识别；本发明根据Building‑Green指标，通过建筑物的空间特征，为各社区整改优先级提供参考，利于城市管理。
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公开(公告)号：CN106372592B
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201610772593.2
申请日：2016-08-29
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于冬小麦面积指数的冬小麦种植面积计算方法，包括：对多时相遥感影像进行预处理，获取冬小麦生育期内的NDVI数据；将多时相遥感影像划分为规则网格，在规则网格上设置权值样本中心点，采用目视判读的方式确定网格中的样本类型为冬小麦和非冬小麦；获取多时相网格数据中权值样本中心点对应的NDVI值，分别计算出冬小麦和非冬小麦的NDVI平均值，比较两者大小并设置权值；根据权值设置结果对NDVI平均值进行加权操作，以获得冬小麦面积指数；利用自适应方式提取冬小麦面积指数最优阈值，据此求出冬小麦的种植面积。本发明提供的方法可以实现多时相高分辨率影像的区域尺度冬小麦面积高精度计算，并且方法的自动化程度高，识别结果一致性较强。
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公开(公告)号：CN119714519A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202510228426.0
申请日：2025-02-28
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 , 中国科学院地理科学与资源研究所
Abstract: 本发明属于遥感技术领域，涉及全时空尺度全球地表辐射收支全要素协同反演方法与系统。该方法包括：构建机器学习模型，将遥感数据、气象再分析数据、地形数据与天空视域因子作为输入，将全球地表辐射收支全要素作为输出，并设置代价函数，得到全时空尺度地表辐射收支全要素协同反演模型；将遥感数据、气象再分析数据、地形数据与天空视域因子，输入至全时空尺度地表辐射收支全要素协同反演模型，得到目标全时空尺度地表辐射收支全要素。本发明可实现全时空尺度地表辐射收支全要素协同反演，使得不同组分之间实现辐射收支平衡。
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