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公开(公告)号：CN118522366A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410579835.0
申请日：2024-05-11
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G16C20/20 , G16C20/30 , G16C20/70 , G06V20/13 , G06T17/05 , G06F18/243 , G06N20/20 , G06N5/01 , G01N21/17 , G01N21/31
Abstract: 一种基于多源数据的土壤有机质含量预测方法，本发明涉及一种有机质含量的预测方法。本发明解决了现有土壤有机质预测精度差的问题。方法：一、研究区域的遥感影像数据和气象数据；二、数据预处理；三、计算地形参数；四、计算水文参数；五、精确度评估；六、保存土壤有机质预测结果；七、得到土壤有机质空间分布图。本发明方法不同耕地类型区域中的环境变量和光谱特征指数，分别构建模型进行对比，实现基于耕地类型差异分区反演并制图，进而提高土壤有机质预测精度。本发明制作精准的土壤有机质空间分布图，可以准确、高效的预测土壤有机质含量，对土地管理和农业方面具有重要意义。
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公开(公告)号：CN114792116B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202210586722.4
申请日：2022-05-26
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种时间序列深度卷积网络农作物遥感分类方法，包括以下步骤：步骤一，多时相遥感数据集影像获取与预处理；步骤二，时间序列深度卷积网络模型参数定义；步骤三，多时相遥感数据集联合信息挖掘；步骤四，多时相遥感数据集单景影像信息挖掘；步骤五，模型预测分类；步骤六，最终分类图产出；本发明相较于现有多时相影像农作物遥感分类方法，在传统的联合信息挖掘的基础上，增加单景影像信息挖掘，充分挖掘利用了多时相影像数据集中每一个单景影像有关作物分类的独特信息；并且能同时挖掘利用多时相影像数据集有关分类的联合信息和数据集中单景影像的独特信息，实现了多时相遥感信息的充分地、完全地发掘利用。
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公开(公告)号：CN117475324A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311531249.0
申请日：2023-11-16
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06V20/13 , G06V10/766 , G06V10/62 , G06V10/80
Abstract: 基于湖泊表面温度时间序列的湖冰物候信息提取方法，涉及遥感应用技术领域，具体涉及一种湖冰物候信息提取方法。本发明是为了解决由于受野外环境和观测条件限制，长时间连续监测存在困难的问题。提取方法：第一步：选取MODIS LST产品，下载数据，并利用湖泊矢量边界完成图像裁剪；第二步：单位换算；第三步：时间序列生成；第四步：基于非线性曲线拟合填补时间序列数据空值；第五步：确定湖冰物候信息，包括结冰日、融冰日和湖冰持续时间。本发明提取和运算过程通过GEE和ORIGIN编程实现，降低提取过程对人工经验的依赖程度，提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN1920859A
公开(公告)日：2007-02-28
申请号：CN200510017060.5
申请日：2005-08-22
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
Abstract: 东北黑土区域采集的土壤养分数据和各种矢量图是非常宝贵的信息资源。本发明利用SUPERMAP系统组件VB编程，开发了一套基于GIS的东北黑土土壤肥力管理信息系统。实现了矢量数据和属性数据的连接处理，矢量图的叠加分析，方便数据查询，解决了空间数据管理和分析的难题。并在此基础上开发了肥力安全预警、测土施肥和区域指导施肥的专家系统，提供了土壤肥力空间数据处理和分析的数字化信息平台。经过半年多的试用，取得了满意的应用效果。
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公开(公告)号：CN119824995A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510257408.5
申请日：2025-03-05
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所农业技术中心
Inventor： 宋春雨 , 刘焕军 , 杨慧 , 孙金宇 , 唐曹甲子 , 李浩 , 马永亮 , 张锋 , 王轶昂 , 曲慧 , 洪旭 , 赵忠贺 , 孙启隆 , 许文松 , 杨帆 , 宋奕辰 , 刘福臣 , 王鹤
IPC: E03F1/00
Abstract: 本申请提供一种草水道构建方法和草水道，涉及土壤防治领域。该草水道构建方法包括：根据目标选址区域的地形情况和水文情况，确定在所述目标选址区域构建草水道的几何特征；基于所述草水道的几何特征，在所述目标选址区域构建所述草水道的几何结构；将与所述目标选址区域的生态环境对应的草种设置于所述草水道的几何结构，以完成所述草水道的构建。使用本申请提供的草水道构建方法构建草水道不但有利于地表水的输送，还能够减轻土壤侵蚀，并且有助于维持农业的长期生产力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119494459A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202410835813.6
申请日：2024-06-26
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06N20/20
Abstract: 一种探究土壤质地对作物长势影响的方法，本发明涉及一种探究作物长势影响的方法。本发明方法：一、下载遥感影像；二、获取数据；三、构建特征变量集；四、建立森林预测模型；五、得到土壤质地空间分布图；六、将遥感影像提取NDVI作为作物长势，与土壤质地空间分布图进行相关性分析。本发明是基于随机森林的土壤质地制图，可以快速准确的预测出土壤质地空间分布。本发明所述的数据准确，模型更高效，本发明可以实现对农田内部进行精确、个性化的调控，使土壤质地更加符合作物生长的实际要求。本发明的方法可用于精准种植农业领域。
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公开(公告)号：CN118865101B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202410817433.X
申请日：2024-06-24
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06V20/10 , G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/776
Abstract: 一种基于多时相遥感影像和随机森林的农膜农田识别方法，本发明涉及一种农膜农田识别方法。本发明解决了传统农膜监测费时费力、主观性强、现场调查的覆盖范围窄的问题。本发明方法：一、制作分类样本数据集；二、获取多波段地表反射率图像并计算4种常见遥感指数图像；三、计算归一化农膜指数遥感图像；四、采用随机森林作为分类器进行监督分类；五、精度评价并生成最终遥感分类影像。本发明方法利用卫星遥感技术可以克服现场调查的不足，具有覆盖范围广、重访周期短、监测成本低等特点，可以实现大面积同步观测，实时准确地获取农膜覆盖面积及地理分布等信息，对于国家农业规划、资源管理、环境保护等方面具有重要的意义。
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公开(公告)号：CN118865101A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410817433.X
申请日：2024-06-24
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06V20/10 , G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/776
Abstract: 一种基于多时相遥感影像和随机森林的农膜农田识别方法，本发明涉及一种农膜农田识别方法。本发明解决了传统农膜监测费时费力、主观性强、现场调查的覆盖范围窄的问题。本发明方法：一、制作分类样本数据集；二、获取多波段地表反射率图像并计算4种常见遥感指数图像；三、计算归一化农膜指数遥感图像；四、采用随机森林作为分类器进行监督分类；五、精度评价并生成最终遥感分类影像。本发明方法利用卫星遥感技术可以克服现场调查的不足，具有覆盖范围广、重访周期短、监测成本低等特点，可以实现大面积同步观测，实时准确地获取农膜覆盖面积及地理分布等信息，对于国家农业规划、资源管理、环境保护等方面具有重要的意义。
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公开(公告)号：CN117475325B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202311531263.0
申请日：2023-11-16
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/54 , G06V10/46 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N7/01 , G06N5/01
Abstract: 一种基于遥感影像的覆膜农田信息自动提取方法，它涉及遥感应用技术领域，具体涉及一种基于遥感影像的覆膜农田信息自动提取方法。方法：一：导入分类样本点及研究区矢量，进行批量计算；二：完成图像裁剪并将该影像进行镶嵌；三：组成遥感影像数据集用于覆膜农田信息提取；四：提取训练样本及验证样本的属性信息用于分类；五：创建关于决策树数量与分类精度关系的图表对分类器进行参数调优；六：对遥感影像开展覆膜农田信息提取；七：获取分类器中参与分类特征的特征重要性分数；八：得到不同方案的遥感分类结果；九：评价不同特征组合方案及不同类别地物的分类精度。本发明方法能够自动、高效的提取覆膜农田信息，而且精度大幅度的提升。
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公开(公告)号：CN117788199A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311798177.6
申请日：2023-12-26
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
Abstract: 土地平整后水田长势的预测方法及精准管理分区的方法，它涉及农田管理分区的方法。它是要解决现有的土地整治后耕地精准管理分区方法效率低、精准度差的技术方法。预测方法：用遥感技术获取水田土地平整前、后的数字高程模型DEM，并计算DEM变化量，再与原耕层厚度S相加，得到平整后耕层厚度△S，以△S为输入量，以变异系数CV＜0.1为标准进行分割，以△S的平均值对作物长势进行定性预测。精准管理分区方法：用水田土地平整后第一年的作物关键生育期的多光谱影像计算归一化植被指数NDVI，以NDVI为输入量，以变异系数CV＜0.1为标准进行分割，得到水田精准管理的分区，本方法预测准、时效快，用于土壤改良和精准施肥领域。
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