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公开(公告)号：CN119624969A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510161800.X
申请日：2025-02-14
Applicant: 南京农业大学三亚研究院 , 南京农业大学
IPC: G06T7/00 , G06V20/52 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0985 , G01N21/84 , G01N21/01 , G01N21/13
Abstract: 本发明涉及一种水稻稻穗叶绿素估算方法、系统、设备和介质，包括以下步骤：对水稻稻穗样品进行图像采集；对采集的水稻稻穗样品图像信息进行预处理后，输入预先建立的叶绿素回归分析模型对水稻稻穗样品的叶绿素进行预测，并基于叶绿素预测结果对水稻稻穗样品的成熟度进行估算。本发明采用基于RGB图像的水稻稻穗叶绿素回归分析模型，实现了稻穗叶绿素的实时、无损监测。本发明可以广泛应用于作物监测技术领域。
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公开(公告)号：CN117409403A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311730898.3
申请日：2023-12-15
Applicant: 南京农业大学三亚研究院 , 南京农业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的水稻稻穗成熟度估算方法，该方法包括：对水稻稻穗样品进行图像采集；对采集的水稻稻穗样品图像信息进行预处理后，输入预先建立的语义分割模型对水稻稻穗样品进行分割，根据分割结果提取得到水稻稻穗样品的表型参数；基于水稻稻穗样品的表型参数对水稻稻穗样品的含水率进行估算，并基于含水率对水稻稻穗样品的成熟度进行估算，从而实现更加精准和高效的水稻收获时间预测。本发明可以广泛应用于作物表型监测技术领域。
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公开(公告)号：CN117853903A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311698416.0
申请日：2023-12-12
Applicant: 南京农业大学 , 南京农业大学三亚研究院
IPC: G06V20/10 , G06V20/56 , G06V10/10 , G06V10/82 , G06V10/94 , G06F16/51 , G06F16/587 , H04W4/029 , H04W4/38 , H04W4/44 , H04W64/00 , G16Y10/05 , G16Y20/00 , G16Y40/10 , G16Y40/20 , G16Y40/60
Abstract: 面向生物育种的跨平台作物表型数据采集处理系统及方法，该系统包括：数据采集装置，其包括图像采集设备，采集包含作物表型信息的图片；表型数据传输装置，其与数据采集装置进行通信连接，对数据采集装置获取的包含作物表型信息的图片进行信息标注，以得到作物表型数码图片数据；标准化数据存储管理系统，使用OpenSilex进行数据的规范、标准化；表型数据性状提取分析装置，其为部署在云端的服务器，其与标准化数据存储管理系统进行通信连接，进行作物表型性状分析；所述表型数据传输装置还包括定位模块，其用于实现对数据采集装置所进行的采集作业位置进行准确定位，以确定数据采集装置所采集的包含作物表型信息的图片所对应的作物位置。
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公开(公告)号：CN117433449B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311751637.X
申请日：2023-12-19
Applicant: 南京农业大学三亚研究院 , 南京农业大学
IPC: G01B11/24 , G01B11/00 , G01B11/02 , G01B11/06 , G01B11/08 , G01B11/14 , G01B11/28 , A01G9/029 , A01G7/04 , A01G9/16 , G06V10/141 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V20/70
Abstract: 本发明涉及一种基于根盒的植物地上部与地下部表型联合鉴定方法，该方法基于作物表型信息监测装置，方法包括如下步骤：将营养土装入根盒中，将根盒放在根盒支架上；将作物种子放置在根盒中，种子长到一定程度，对作物进行表型数据的获取；将相机连接到电脑端，将作物的实时图像显示在屏幕上；将获取到的地上部和地下部图像进行标注；利用Segformer神经网络训练模型对地下部进行训练；利用U‑Net方法对地上部进行分割；对模型训练后图像进行预测，得到作物地下部的分割图；对U‑Net方法分割后图像进行预测，得到作物地上部的分割图；对地下部和地上部的分割图进行性状提取；对上述步骤得到的结果，采用关联分析方法找到各性状之间的关系。
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公开(公告)号：CN117433449A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311751637.X
申请日：2023-12-19
Applicant: 南京农业大学三亚研究院 , 南京农业大学
IPC: G01B11/24 , G01B11/00 , G01B11/02 , G01B11/06 , G01B11/08 , G01B11/14 , G01B11/28 , A01G9/029 , A01G7/04 , A01G9/16 , G06V10/141 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V20/70
Abstract: 本发明涉及一种基于根盒的植物地上部与地下部表型联合鉴定方法，该方法基于作物表型信息监测装置，方法包括如下步骤：将营养土装入根盒中，将根盒放在根盒支架上；将作物种子放置在根盒中，种子长到一定程度，对作物进行表型数据的获取；将相机连接到电脑端，将作物的实时图像显示在屏幕上；将获取到的地上部和地下部图像进行标注；利用Segformer神经网络训练模型对地下部进行训练；利用U‑Net方法对地上部进行分割；对模型训练后图像进行预测，得到作物地下部的分割图；对U‑Net方法分割后图像进行预测，得到作物地上部的分割图；对地下部和地上部的分割图进行性状提取；对上述步骤得到的结果，采用关联分析方法找到各性状之间的关系。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118536703A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410600073.8
申请日：2024-05-15
Applicant: 南京农业大学 , 南京农业大学泰州研究院
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供了一种基于遥感与水量平衡的高时空分辨率灌区稻田径流预测方法，基于遥感和调查数据确定区域尺度上稻田田块的初始灌溉时间/量以及田埂排水口高度空间分布；基于多源遥感获取灌区高时空分辨率蒸散发数据；基于观测水文数据提出渗漏定量模型，获取高时空分辨率稻田渗漏量数据；基于水量平衡方程在田块尺度上自动迭代模拟灌区稻田关键水文过程，精准预测稻田径流时空变化。本方法充分考虑了灌区不同田块初始灌溉时间/量以及田埂排水口高度的空间异质性，可以提高灌溉效率，同时也为农业面源污染流失评估提供精准的水情预报数据。
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公开(公告)号：CN119625464A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510161766.6
申请日：2025-02-14
Applicant: 南京农业大学三亚研究院 , 南京农业大学 , 农业农村部科技发展中心
IPC: G06V10/776 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T7/00 , G06T7/70 , G06V10/10 , G06V10/20 , G06V10/25 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的小麦旗叶与麦穗性状智能鉴定方法和系统，包括以下步骤：对小麦植株样品进行图像采集；将小麦植株样品图像进行预处理后输入预先建立的目标检测模型，对小麦植株样品的小麦抽出度、小麦小穗数、小麦麦穗长和小麦旗叶长四种性状进行估算；基于小麦植株样品的性状估算结果，对小麦植株样品的四种性状进行稳定性鉴定，并将鉴定结果以图像形式进行可视化展示。本发明可以广泛应用于作物监测技术领域。
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公开(公告)号：CN117409403B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311730898.3
申请日：2023-12-15
Applicant: 南京农业大学三亚研究院 , 南京农业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的水稻稻穗成熟度估算方法，该方法包括：对水稻稻穗样品进行图像采集；对采集的水稻稻穗样品图像信息进行预处理后，输入预先建立的语义分割模型对水稻稻穗样品进行分割，根据分割结果提取得到水稻稻穗样品的表型参数；基于水稻稻穗样品的表型参数对水稻稻穗样品的含水率进行估算，并基于含水率对水稻稻穗样品的成熟度进行估算，从而实现更加精准和高效的水稻收获时间预测。本发明可以广泛应用于作物表型监测技术领域。
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公开(公告)号：CN116762682A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310577092.9
申请日：2023-05-22
Applicant: 南京农业大学三亚研究院 , 南京农业大学
Abstract: 本发明属于育秧领域，公开了一种机插水稻长效带肥育秧方法，包括：组装串联式秧盘；铺支撑质：将35～45g/m2麻育秧膜铺设于秧盘上；喷水使麻育秧膜与秧盘之间形成水层，充分接触；铺肥料：将控释肥料均匀地平铺于湿润的麻育秧膜上；铺敷衬料：在麻育秧膜上均匀的铺一层稻壳；机械播种；暗化催芽：在湿芽谷上撒施稻壳，喷水使稻壳间隙充满水分，等待秧苗成长；带肥移栽：待秧苗长至3叶1心、株高12～15cm时，成卷放置于插秧机上，未释放的肥料盘结于秧苗根系中，随机插带入大田。本发明育秧肥不仅能满足水稻秧苗期生长，未释放的育秧肥移栽时随机插带入大田。本发明方法提高了产量和肥料氮肥利用率，减少了大田基蘖氮肥的用量。
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公开(公告)号：CN116541688A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310380233.8
申请日：2023-04-11
Applicant: 南京农业大学 , 南京农业大学泰州研究院
IPC: G06F18/213 , G01N33/18 , G06F18/10 , G06V20/10 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供了一种基于遥感物候/植被信息的稻作灌区田面水氮浓度预测方法，运用GEE云平台，采用谐波分析提取水稻种植范围，通过双逻辑函数识别水稻主要物候时间；结合实地调研建立基于物候的施肥时间预测模型，建立基于水稻不同物候阶段LAI的施氮量反演模型，建立基于施肥后天数和施氮量的稻田田面水氮浓度预测模型；基于GEE云平台，运用施肥时间预测模型以及施氮量反演模型获取灌区内施肥时间及施氮量的时空变化，结合稻田田面水氮浓度预测模型，能够精准预测灌区稻田田面水氮浓度时空热点。本方法充分考虑了灌区不同田块施肥日期\量的时空变异性，并科学刻画出不同施肥日期\量下田面水氮浓度衰减规律，为面源氮污染物流失精准定量评估及减排提供保障。
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