-
公开(公告)号：CN119442864A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411469503.3
申请日：2024-10-21
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06F30/27 , G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06F119/02
Abstract: 本申请公开了一种融合光谱分层和机器学习的农田土壤重金属反演方法，属于图像处理技术领域。该方法包括：获取调查区域中土壤的待测光谱变量；将待测光谱变量输入至土壤重金属反演模型，生成土壤重金属反演模型输出的调查区域的重金属预测浓度空间分布图，土壤重金属反演模型基于校准样本集和验证样本集构建，校准样本集和验证样本集基于样本土壤的土壤成分信息对多个训练样本进行分层抽样确定，训练样本包括样本土壤的重要光谱变量和重金属浓度；根据重金属预测浓度空间分布图，确定调查区域农田的重金属浓度空间分布图。该方法显著提高了土壤重金属浓度监测的准确性，有效降低了监测成本和时间。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119339073A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411229722.4
申请日：2024-09-03
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06V10/26 , G06V10/764 , G06V20/10 , G06V10/774 , G06F17/16 , G06T7/62
Abstract: 本发明公开了一种语义分割网络年内作物分类结果精度提升方法及装置，属于图像处理技术领域。该方法包括：获取目标区域在多个物候期的多个第一待测图像；根据每个第一待测图像的像元为目标作物的类别概率，构建多个第一待测图像的第一概率矩阵；在多个第一待测图像中确定云层区域的第一像元；基于多个第一待测图像，将第一像元映射至第一概率矩阵，得到目标区域内目标作物的分类结果。得到的作物的分类结果更符合实际的作物种植面积，实现对作物种植面积进行有效检测。
-
公开(公告)号：CN108901686A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810783629.6
申请日：2018-07-17
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 , 农业部环境保护科研监测所
Abstract: 本发明创造提供了一种提高镉污染土壤上种植玉米质量的方法。在镉污染土壤上均匀间作玉米和超积累植物野生龙葵，玉米种植密度为2株/m2，野生龙葵种植密度为8株/m2；玉米、超积累植物生长过程中采用常规水肥管理。其中镉污染土壤中Cd含量范围为(1.59-1.92)mg/kg；玉米品种为郑单958。本发明创造所述的方法成本低廉，易于推广，对环境无不良影响，收获的玉米各器官镉浓度显著下降，同时抑制玉米镉的地下部向地上部转运，减少玉米镉吸收效果十分显著，此方法生产的玉米籽粒Cd含量满足现行国家标准《GB2762-2012食品中污染物限量》。
-
公开(公告)号：CN119863694A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411772799.6
申请日：2024-12-04
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06V20/10 , G06V10/58 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N20/20 , G01N21/27
Abstract: 本申请公开了一种性能优化集成学习土壤盐分预测精度提升方法，属于土壤质量监测技术领域。该方法包括：获取待预测土壤的第一光谱图像；对第一光谱图像进行特征提取，得到目标光谱特征；将目标光谱特征输入至目标土壤盐分预测模型，获得土壤盐分预测结果；目标土壤盐分预测模型通过以下步骤获得：基于样本土壤对应的第一土壤盐分预测模型测试集对多个第一土壤盐分预测模型进行测试，得到每个第一土壤盐分预测模型的测试评分结果；基于多个测试评分结果，从多个第一土壤盐分预测模型中确定出至少一个第二土壤盐分预测模型，作为目标土壤盐分预测模型；第一土壤盐分预测模型测试集的输入特征为样本土壤的第一光谱特征，目标变量为样本土壤的盐分。
-
公开(公告)号：CN119339073B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411229722.4
申请日：2024-09-03
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06V10/26 , G06V10/764 , G06V20/10 , G06V10/774 , G06F17/16 , G06T7/62
Abstract: 本发明公开了一种语义分割网络年内作物分类结果精度提升方法及装置，属于图像处理技术领域。该方法包括：获取目标区域在多个物候期的多个第一待测图像；根据每个第一待测图像的像元为目标作物的类别概率，构建多个第一待测图像的第一概率矩阵；在多个第一待测图像中确定云层区域的第一像元；基于多个第一待测图像，将第一像元映射至第一概率矩阵，得到目标区域内目标作物的分类结果。得到的作物的分类结果更符合实际的作物种植面积，实现对作物种植面积进行有效检测。
-
公开(公告)号：CN119693751A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411767377.X
申请日：2024-12-04
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06V20/68
Abstract: 本发明提出一种时空解耦的基于时空双向Vision Mamba的特征融合方法，包括：S1，使用多个级联的2D CNN块从输入的时间序列图像中提取多尺度的空间细节特征，得到特征图；S2，在低中层的特征图上施加双向时空Mamba结构，以补偿2D CNN块中时间信息的丢失；其中，对于S1得到的特征图先应用时间双向Vision Mamba提取时序特征，然后使用空间双向Vision Mamba提取空间特征。本发明还提出一种时空解耦的基于时空双向Vision Mamba的特征融合系统。本发明针对特殊的时序多波段多通道遥感影像，进行高效精准的特征提取和信息融合，实现大区域尺度遥感影像上农作物的高效高精度语义分割。
-
-
-
-
-
Search Results
6
records
(took 0.041 seconds)
