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公开(公告)号：CN119169071B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411284929.1
申请日：2024-09-13
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 , 河南省农业科学院农业信息技术研究所
IPC: G06T7/62 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06V10/77 , G06Q50/02
Abstract: 本发明公开了一种耦合物理模型和深度学习的作物叶面积指数估算方法，包括以下步骤：步骤1：数据获取与预处理；步骤2：模拟Sentinel‑2通道反射率；步骤3：优选对叶面积指数敏感的光谱特征组合；步骤4：构建PROSAIL‑Transformer耦合模型估算作物叶面积指数。本发明充分利用冠层辐射传输模型PROSAIL和深度学习模型Transformer的优势，通过采用样本匹配方法选择与Sentinel‑2影像最接近的样本数据，旨在更准确地捕捉现实世界环境的变化。结合最大信息系数(MIC)和递归特征消除(RFE)的特征选择方法，识别不同作物叶面积指数估算中最敏感的光谱特征组合。利用最具代表性和准确性的数据对耦合模型进行训练，提高模型训练的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN119323170A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411348379.5
申请日：2024-09-26
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 , 河南省农业科学院农业信息技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于堆叠模型的土壤有机质遥感反演方法，包括以下步骤：步骤1：数据获取与预处理；步骤2：光谱特征变量优选；步骤3：土壤有机质反演模型构建；步骤4：基于遗传算法的模型组合寻优；步骤5：基于最优模型组合的堆叠模型的土壤有机质遥感反演；本发明引入光谱特征和地形特征作为土壤有机质遥感反演的协变量，通过堆叠集成多个机器学习模型，采用遗传算法优选堆叠集成学习模型的基础学习器组合，构建基于最优模型组合的堆叠模型的土壤有机质遥感反演模型，解决单一机器学习模型容易过度拟合和泛化能力弱的问题，不仅增强了模型的泛化能力，而且提高了土壤有机质的反演精度。
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公开(公告)号：CN119323170B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411348379.5
申请日：2024-09-26
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 , 河南省农业科学院农业信息技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于堆叠模型的土壤有机质遥感反演方法，包括以下步骤：步骤1：数据获取与预处理；步骤2：光谱特征变量优选；步骤3：土壤有机质反演模型构建；步骤4：基于遗传算法的模型组合寻优；步骤5：基于最优模型组合的堆叠模型的土壤有机质遥感反演；本发明引入光谱特征和地形特征作为土壤有机质遥感反演的协变量，通过堆叠集成多个机器学习模型，采用遗传算法优选堆叠集成学习模型的基础学习器组合，构建基于最优模型组合的堆叠模型的土壤有机质遥感反演模型，解决单一机器学习模型容易过度拟合和泛化能力弱的问题，不仅增强了模型的泛化能力，而且提高了土壤有机质的反演精度。
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公开(公告)号：CN119169071A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411284929.1
申请日：2024-09-13
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 , 河南省农业科学院农业信息技术研究所
IPC: G06T7/62 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06V10/77 , G06Q50/02
Abstract: 本发明公开了一种耦合物理模型和深度学习的作物叶面积指数估算方法，包括以下步骤：步骤1：数据获取与预处理；步骤2：模拟Sentinel‑2通道反射率；步骤3：优选对叶面积指数敏感的光谱特征组合；步骤4：构建PROSAIL‑Transformer耦合模型估算作物叶面积指数。本发明充分利用冠层辐射传输模型PROSAIL和深度学习模型Transformer的优势，通过采用样本匹配方法选择与Sentinel‑2影像最接近的样本数据，旨在更准确地捕捉现实世界环境的变化。结合最大信息系数(MIC)和递归特征消除(RFE)的特征选择方法，识别不同作物叶面积指数估算中最敏感的光谱特征组合。利用最具代表性和准确性的数据对耦合模型进行训练，提高模型训练的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN119168144B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411255217.7
申请日：2024-09-09
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06Q10/04 , G06F18/27 , G06Q10/0637 , G06F18/2415 , G06Q50/02
Abstract: 本发明公开了一种作物种植结构空间优化方法，包括：S1、收集作物种植结构空间布局、气象数据、统计数据、土壤数据等，识别与作物种植决策相关的不确定性；S2、建立多目标区间优化模型，利用现有算法推导出最优区间解，其中，采用生命周期评估建立碳足迹目标函数，基于Penman‑Monteith公式建立水足迹目标函数；S3、基于数量优化结果构建Dyna‑CLUE模型，采用逻辑回归分析作物空间分布与驱动环境因子的关系，模拟优化作物种植结构空间布局；本发明不仅量化和平衡多目标下作物种植结构的经济和生态影响，而且提供具体的空间位置，揭示作物碳足迹和水足迹优化结果；拓展作物种植结构数量优化到空间优化，为指导实际生产和农业可持续管理提供基础数据和科学支撑。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119821824A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510190934.4
申请日：2025-02-20
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
Abstract: 本发明涉及一种存储土壤样品的装置，包括：多个平行排列的样品架排，每个样品架排包括在侧面上依次连接的单体架，每一单体架设置有多个直立、平行的片架，片架由2根边立柱和1根中立柱通过斜拉筋连接而成，在两个片架之间的直立空间上每隔一定的高度设置背靠背连接的两个用于存储样品瓶的最小存储单元，最小存储单元的顶部和底部均镂空，底部镂空的面积小于顶部，两个最小存储单元组成最小存储单元对，在高度方向具有一定间隔的、在水平位置上重叠的多个最小存储单元对通过片架连接形成单元架，多个单元架通过共用片架的方式依次连结形成单体架，将多个单体架依次在侧面方向连结形成样品架排。可以提高土壤样品的存取效率、样品储藏容量。
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公开(公告)号：CN117876463B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202410044634.0
申请日：2024-01-12
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06T7/62
Abstract: 本发明提出一种基于多源遥感数据评估农作物衰落速率的方法，包括：针对生育期内的农田影像，计算冠层绿色植被覆盖度fCover；构建fCover时序动态模型，计算T对应的冠层绿色植被覆盖度fCover值，T代表从出苗日期开始，若每日温度超过起始温度T0后的每日均温的累积值；基于冠层绿色植被覆盖度fCover值来计算农作物衰落速率。本发明还对应提出一种基于多源遥感数据评估农作物衰落速率的系统。本发明的方法和系统能够定量评估每块农田的衰落速率，大大减少了人为操作，快速计算得到每块农田衰落速率，且提高了效率和精度。而且本发明的方法受观测数据噪声的影响小，鲁棒性高。
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公开(公告)号：CN119000672A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411108425.4
申请日：2024-08-13
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智能手机的植物叶片叶绿素含量反演方法，包括：利用智能手机与特定波段滤波片获取植物叶片在不同波段的数字图像；通过6S辐射传输模型来模拟计算得到修正系数查找表；所述修正系数查找表用于表征不同太阳天顶角与修正系数的映射关系；根据获取植物叶片数字图像时的具体时间以及经纬度，计算针对可见光波段归一化植被指数的修正系数；基于所述修正系数对传统基于反射率的归一化植被指数进行修正，构建得到基于辐亮度的可见光波段归一化植被指数；构建所述可见光波段归一化植被指数与叶绿素含量之间的回归模型；基于所述可见光波段归一化植被指数与构建的回归模型反演叶绿素含量。
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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：CN117419955A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311739812.3
申请日：2023-12-18
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电子围栏的土壤现场调查采样装置及方法，土壤现场调查采样装置包括土壤采样模块和大屏模块，土壤采样模块用于深入土壤预定深度并进行土壤采样，大屏模块包括控制模块，用于控制土壤现场调查采样装置的操作；大屏模块包括电子围栏模块和定位模块，定位模块用于确定土壤现场调查采样装置的当前位置，电子围栏模块用于确定待采样地块的边界，并确定土壤现场调查采样装置的当前位置是否属于待采样地块边界内。本发明的基于电子围栏的土壤现场调查采样装置及方法，能够以土种为边界，考虑道路、河流、高程等因素，生成自适应电子围栏，自动判断采样位置是否属于待采样的电子围栏内，并具有定位、扫码、拍照等功能。
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