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公开(公告)号：CN107114184A
公开(公告)日：2017-09-01
申请号：CN201710313327.8
申请日：2017-05-05
Applicant: 北京林业大学 , 中国科学院东北地理与农业生态研究所
CPC classification number: Y02P60/149 , A01G17/005 , A01G7/045
Abstract: 本发明涉及补光育苗领域，特别涉及利用LED光源调节蓝莓幼苗生长的技术。所述补光装置包括灯架、LED光源模块和恒源流电路。所述灯架立体分层，层距50cm，层内高度可调，每层装有LED补光光源模块，所述模块由5块矩形灯板组成。所述模块光质为：75％红光+25％蓝光，距灯板25cm处为蓝莓苗补光，光强可调范围为0‑400μmol.m‑2.s‑1，补光周期为16h/d，补光期间配合寡糖和肥料施入；该发明应用于蓝莓立体化育苗，能高效利用空间；显著加快苗木生长、使苗木茎干粗壮，分枝增多，叶片加厚、叶面积增大；大幅提高蓝莓叶片中碳水化合物、类黄酮、花青素、原花青素含量，既提升了蓝莓苗木抗逆性，又提高了蓝莓叶片的营养保健价值，为蓝莓苗木的多功能培育提供可能。
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公开(公告)号：CN110378890A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910663947.3
申请日：2019-07-23
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
Abstract: 一种林下资源植物地上器官N含量的预测方法，涉及林下资源管理领域，解决了目前检测林下资源植物地上器官的N含量时所存在的费时费力、成本高、难以直接得到数据、操作难度大等问题。本发明包括：采集林下资源植物叶片图像；将所得叶片图像采用图像处理软件处理成直方图，在其中勾选出仅有叶片图像的像素区域，在图像处理软件中直接读取出该区域内叶片绿色程度的平均值，即为叶片图像绿度值；以模型y＝-0.0258x+26.614对林下资源植物叶片N含量进行预测，模型中的x为步骤二所得叶片图像绿度值，y为林下资源植物叶片N含量的预测值(mg g-1)。本发明省时省力，成本件低，操作简单，预测精度高，结果准确。
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公开(公告)号：CN105165530B
公开(公告)日：2018-06-26
申请号：CN201510603968.8
申请日：2015-09-21
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
Inventor： 魏红旭
IPC: A01G17/00
Abstract: 东北红豆杉苗木的批量移栽方法，它涉及一种寒冷地区红豆杉苗木的移栽方法。本发明为了解决现有东北红豆杉苗木移栽成活率低、野外生长不良的技术问题。本方法如下：一、移栽苗木质量的叶绿素荧光参数估测；二、苗木移栽地的环境适宜度调查与评价；三、苗木的移栽。采用本实验方法对东北红豆杉苗木进行移栽3个月后，成活率为95％，移栽5个月后，成活率为90％，较非该方法移栽的成活率提高30～50％。本发明属于东北红豆杉苗木的移栽领域。
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公开(公告)号：CN110378736B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN201910664031.X
申请日：2019-07-23
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
Inventor： 魏红旭
Abstract: 通过人脸表情识别评价游客对自然资源体验满意度的方法，涉及游客满意度调查领域。本发明包括搜集人脸表情图像经处理后满足像素分辨率大于72像素/英寸，RGB制式，格式为jpg、png、gif或tif，包括游客人脸五官在内的整个脸部面积占图像面积的40％以上，图像数量不少于1000张；通过软件识别的方法对人脸表情图像进行分析并给每种人脸表情赋分；参加自然资源体验的游客表情分为8种：开心、悲伤、木讷、生气、厌恶、轻蔑、惊讶和恐惧；利用提前训练计算机深度学习所得到的训练模型进行赋分，8种表情分数相加等于100％；评价指标计算。本发明解决了现有方法存在的无法得到准确结果、无法充分反映游客满意度的问题。
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公开(公告)号：CN104429555B
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201410798194.4
申请日：2014-12-19
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
CPC classification number: Y02P60/146
Abstract: 一种促进东北红豆杉容器苗速生的补光培育方法，它涉及一种寒冷地区东北红豆杉的培育方法。本发明是为了解决现有东北红豆杉容器苗生长过慢、现有补光方法的效果不明显、补光后苗体纤弱甚至整株死亡的问题。补光培育方法：一、采集；二、幼苗的栽种；三、幼苗的补光处理：四、幼苗的施肥处理。优点：一、可使红豆杉容器苗栽种后快速缓苗并适应容器育苗环境；二、操作简单、成本低廉、见效显著；三、采用少量多次的施肥方式，对于增加苗木的强壮性大有脾益；四、使东北红豆杉容器苗木的生长速率提升70％以上。本发明主要用于促进东北红豆杉容器苗速生的补光培育。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104782438A
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201510158359.6
申请日：2015-04-03
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
Inventor： 魏红旭
Abstract: 一种东北红豆杉容器苗的渗灌培育方法，它涉及一种寒冷地区东北红豆杉的灌溉方法。本发明是为了解决现有东北红豆杉苗木培育过程中水分利用效率低下，苗木长势弱、甚至出现死亡的问题。渗灌培育方法：一、采集；二、苗木的栽种；三、苗木的渗灌培育。优点：一、精确用水的同时实现养分再循环利用；二、可使东北红豆杉苗木栽种后快速缓苗并迅速适应渗灌环境；三、杜绝了养分淋失问题；四、使东北红豆杉容器苗的水分利用效率提高4倍。本发明主要用于东北红豆杉容器苗木的培育。
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公开(公告)号：CN104429555A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410798194.4
申请日：2014-12-19
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
CPC classification number: Y02P60/146 , A01G17/005 , A01C21/00 , A01G7/045
Abstract: 一种促进东北红豆杉容器苗速生的补光培育方法，它涉及一种寒冷地区东北红豆杉的培育方法。本发明是为了解决现有东北红豆杉容器苗生长过慢、现有补光方法的效果不明显、补光后苗体纤弱甚至整株死亡的问题。补光培育方法：一、采集；二、幼苗的栽种；三、幼苗的补光处理：四、幼苗的施肥处理。优点：一、可使红豆杉容器苗栽种后快速缓苗并适应容器育苗环境；二、操作简单、成本低廉、见效显著；三、采用少量多次的施肥方式，对于增加苗木的强壮性大有脾益；四、使东北红豆杉容器苗木的生长速率提升70％以上。本发明主要用于促进东北红豆杉容器苗速生的补光培育。
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公开(公告)号：CN119888458A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411724128.2
申请日：2024-11-28
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
IPC: G06V20/00 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06V10/26
Abstract: 一种基于兴趣点数量的城市景观承载力的评价方法，属于城市规划领域，包括：通过网络爬取搜集兴趣点和街景图像，进行匹配筛选和处理，选取同时具备兴趣点和街景图像的道路为研究区域；通过深度学习分析街景图像并计算街景图像绿视率；根据兴趣点量化城市景观的类别；训练深度学习得到的训练模型；输入街景图像进行深度学习，输出街景图像的绿色景观指数；根据量化后的兴趣点与绿视率来计算评价指标；通过不同评价指标的大数据计算分析，评价城市景观承载力。本发明能快速准确地计算兴趣点数量与城市景观承载力间的关系，能真实评价城市环境中城市景观的分布趋势是否需要优化，有利于构建多元回归模型，适合于大数据分析。
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公开(公告)号：CN104782457A
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201510158371.7
申请日：2015-04-03
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
Inventor： 魏红旭
Abstract: 一种东北红豆杉容器苗的施肥方法，涉及一种寒冷地区东北红豆杉容器苗的施肥方法。本发明是要解决现有施肥方法下东北红豆杉苗木容易因养分利用效率低下而出现养分淋失、苗木长势罹弱、针叶枯黄的技术问题。本发明的方法为：一、采集；二、苗木的栽种；三、苗木的施肥处理。本发明的优点：一、在提高苗木养分吸收效率方面操作简单、成本低廉、见效显著；二、可使东北红豆杉苗木栽种后快速缓苗并迅速适应施肥操作；三、养分的吸收效率高达80％，比传统施肥方法下提高近2倍。本发明主要用于东北红豆杉容器苗木的培育。
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公开(公告)号：CN110378736A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910664031.X
申请日：2019-07-23
Applicant: 中国科学院东北地理与农业生态研究所
Abstract: 通过人脸表情识别评价游客对自然资源体验满意度的方法，涉及游客满意度调查领域。本发明包括搜集人脸表情图像经处理后满足像素分辨率大于72像素/英寸，RGB制式，格式为jpg、png、gif或tif，包括游客人脸五官在内的整个脸部面积占图像面积的40％以上，图像数量不少于1000张；通过软件识别的方法对人脸表情图像进行分析并给每种人脸表情赋分；参加自然资源体验的游客表情分为8种：开心、悲伤、木讷、生气、厌恶、轻蔑、惊讶和恐惧；利用提前训练计算机深度学习所得到的训练模型进行赋分，8种表情分数相加等于100％；评价指标计算。本发明解决了现有方法存在的无法得到准确结果、无法充分反映游客满意度的问题。
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