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公开(公告)号：CN114896561A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210495033.2
申请日：2022-05-07
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于遥感算法的湿地碳储量计算方法，涉及遥感技术领域。采集目标湿地区域的植被样本、土壤样本、水体样本，并通过目标无人机获取目标湿地区域的遥感影像；根据植被样本、土壤样本、水体样本和遥感影像分别计算湿地植被碳储量、湿地土壤碳储量和溶解性有机碳量；对湿地植被碳储量、湿地土壤碳储量和溶解性有机碳量进行加权求和，得到目标湿地区域的湿地碳储总量。通过将遥感技术自动获取碳储量所需的遥感影像，智能化地完成了模型构建与计算，提高了碳储量计算的信息化、自动化程度和检测范围，进而提高了检测的效率和精度、降低了检测的工作量和对样本数据的过度依赖。
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公开(公告)号：CN115393653A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211143306.3
申请日：2022-09-20
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/22 , G06V20/13 , G06V20/52 , G06Q10/06 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及病虫害防治的技术领域，尤其涉及一种基于松褐天牛诱捕器松材线虫预警方法及其系统。所述预警方法具体包括以下步骤：步骤S1：通过诱捕器对监测区域内的昆虫进行捕捉；步骤S2：首先判断是否捕捉到昆虫，在捕捉到昆虫后，采用目标检测模型对所述昆虫进行图像识别，判断所述昆虫是否为松褐天牛，当为松褐天牛时计数；步骤S3：若所述昆虫为松褐天牛，则根据松褐天牛的数量发出不同等级的预警信息。通过本发明可以实现对松材线虫病及时有效的防护。
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公开(公告)号：CN114913418B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202210508316.6
申请日：2022-05-10
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机和遥感模型的秸秆综合利用识别方法，涉及遥感技术领域。通过目标无人机分别获取目标种植区域的农作物在不同时期的目标图像数据；根据低空原始影像数据识别目标农作物的农作物类别；根据高光谱影像数据和农作物类别，预测农作物秸秆的可收集资源量；根据红外影像数据、多光谱影像数据和农作物类别，计算农作物秸秆的燃烧量和还田量；自动分类生成秸秆利用方式统计图表，完成秸秆综合利用的自动识别。通过采集分析目标种植区域在全生命周期的不同类型的影像数据，计算目标种植区域的农作物秸秆的可收集资源量、燃烧量和还田量，可以快速对秸秆的综合利用进行识别监测，提高识别的效率和精度。
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公开(公告)号：CN114896561B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202210495033.2
申请日：2022-05-07
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于遥感算法的湿地碳储量计算方法，涉及遥感技术领域。采集目标湿地区域的植被样本、土壤样本、水体样本，并通过目标无人机获取目标湿地区域的遥感影像；根据植被样本、土壤样本、水体样本和遥感影像分别计算湿地植被碳储量、湿地土壤碳储量和溶解性有机碳量；对湿地植被碳储量、湿地土壤碳储量和溶解性有机碳量进行加权求和，得到目标湿地区域的湿地碳储总量。通过将遥感技术自动获取碳储量所需的遥感影像，智能化地完成了模型构建与计算，提高了碳储量计算的信息化、自动化程度和检测范围，进而提高了检测的效率和精度、降低了检测的工作量和对样本数据的过度依赖。
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公开(公告)号：CN114882084A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210495038.5
申请日：2022-05-07
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的土地利用变化图斑自动识别方法，涉及遥感技术领域。获取目标土地区域在第一时刻的第一目标图像和第二时刻的第二目标图像；使用预设的决策树判别模型和土地遥感数据库，确定第二目标图像相对于第一目标图像的目标变化信息；土地遥感数据库包括各土地利用类型的第一图斑信息和第一目标图像的第二图斑信息；根据目标变化信息自动生成目标土地区域的变化信息统计图表。通过目标土地区域在不同时刻的遥感数据，使用预设的决策树判别模型和土地遥感数据库，确定当前时刻的目标土地区域相对于历史时刻的目标土地区域的目标变化信息。实现了土地利用变化数据的批量、全自动识别，为土地规划和决策提供实时精准的数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114882084B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202210495038.5
申请日：2022-05-07
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的土地利用变化图斑自动识别方法，涉及遥感技术领域。获取目标土地区域在第一时刻的第一目标图像和第二时刻的第二目标图像；使用预设的决策树判别模型和土地遥感数据库，确定第二目标图像相对于第一目标图像的目标变化信息；土地遥感数据库包括各土地利用类型的第一图斑信息和第一目标图像的第二图斑信息；根据目标变化信息自动生成目标土地区域的变化信息统计图表。通过目标土地区域在不同时刻的遥感数据，使用预设的决策树判别模型和土地遥感数据库，确定当前时刻的目标土地区域相对于历史时刻的目标土地区域的目标变化信息。实现了土地利用变化数据的批量、全自动识别，为土地规划和决策提供实时精准的数据。
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公开(公告)号：CN115164769A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210799644.6
申请日：2022-07-06
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于倾斜摄影技术的三维不动产测算方法，包括采用无人机倾斜摄影测量技术，通过对影像的平面、高程、结构、色彩、纹理等的数字化处理获得不动产相关图像数据；通过区域网络平差、匹配、DSM生成、三维建模等流程，利用内业、外业数据采集软件，获取房屋边长及位置坐标等相关数据；采用三维模型动态技术处理模型，获取分层分户的楼房数据，然后挂接相应的不动产测绘数据，关联地籍图和户型图等数据资料，以此形成完整的三维不动产数据库，根据三维模型自动统计计算，包括不动产的面积、容积率以及层高等相关数据，达到整个楼房及单个房子输出，以此实现倾斜摄影的三维不动产的测算方法，提高不动产测算的质量和效率。
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公开(公告)号：CN114913418A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210508316.6
申请日：2022-05-10
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机和遥感模型的秸秆综合利用识别方法，涉及遥感技术领域。通过目标无人机分别获取目标种植区域的农作物在不同时期的目标图像数据；根据低空原始影像数据识别目标农作物的农作物类别；根据高光谱影像数据和农作物类别，预测农作物秸秆的可收集资源量；根据红外影像数据、多光谱影像数据和农作物类别，计算农作物秸秆的燃烧量和还田量；自动分类生成秸秆利用方式统计图表，完成秸秆综合利用的自动识别。通过采集分析目标种植区域在全生命周期的不同类型的影像数据，计算目标种植区域的农作物秸秆的可收集资源量、燃烧量和还田量，可以快速对秸秆的综合利用进行识别监测，提高识别的效率和精度。
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公开(公告)号：CN115063707B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202210798220.8
申请日：2022-07-06
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于倾斜摄影测量技术的拆迁区损失补偿评估方法，采集目标拆迁区的建筑物和非建筑物，进行三维建模，与数据库中的拆迁户信息自动匹配并根据计算模型自动估测出其补偿价值，评估方法包括：步骤一：采集目标拆迁区域中信息；步骤二：构建拆迁区建筑物和非建筑物的三维模型；步骤三：将三维模型中的数据与数据库中的拆迁单元信息相匹配；步骤四：根据市场估价法和政府拆迁补偿规定构建建筑物和非建筑物的计算模型，本发明通过倾斜摄影技术自动获取建筑物和非建筑物的影像，智能化地完成了模型构建与计算，提高了拆迁区域建筑物和非建筑物价值估算的信息化、自动化程度，进而提高了补偿评估的效率和准确性，降低了工作量。
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公开(公告)号：CN117216936A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202310941819.7
申请日：2023-07-28
Applicant: 中铁四局集团有限公司 , 安徽农业大学 , 中铁四局集团第一工程有限公司
Inventor： 蔡伟 , 董斌 , 卫泽柱 , 张杰胜 , 周浩 , 徐书国 , 丁圣文 , 张明 , 周春泽 , 宗良 , 杨跃杰 , 马勇 , 孙凯 , 邓柱 , 万引琪 , 詹迎归 , 于永晖
Abstract: 本发明涉及土方调配优化技术领域，且公开了一种基于无人机多源数据孪生的土石方可视化调配方法，该基于无人机多源数据孪生的土石方可视化调配方法，基于无人机航测技术获取倾斜摄影、激光点云、多光谱等数据，构建数据孪生模型处理多源数据，实现土石方工程量及其调配工法的自动计算与智能显示。在施工区域搭建激光跟踪测量仪，借助数字化测量传感网络，实时分析地形特征点；根据地形特征点间的物理拓扑关系构建数据约束，组建土石方工程量的空间映射，构建多源数据土石方工程量计算的数据孪生模型。通过数据孪生模型，处理土石方位置信息、模拟填挖方设备与工程量，完成填挖方数据的计算与输出。
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