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公开(公告)号：CN109378031B
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN201811415231.3
申请日：2018-11-26
申请人： 杭州电子科技大学 , 中国科学院遥感与数字地球研究所
摘要： 本发明公开了一种基于植保和气象信息结合的水稻纹枯病预测方法。包括水稻纹枯病在内的多数病虫害预测主要依赖专家经验或基于统计方法进行年际预测。本发明如下：一、获取数据，拟合基础模型。二、建立预测模型，模型中包含湿度调节因子和温度调节因子。三、建立湿度调节因子表达式，式中包含湿度调节系数。四、建立温度调节因子表达式，式中包含温度调节系数。步骤五、确定湿度调节系数及温度调节系数。六、将实际需要预测水稻纹枯病病害发生等级的时间作为被预测时间，计算被预测时间的病害等级预测值。本发明能够根据未来几天的气温预报和相对湿度预报对未来水稻田中水稻纹枯病的发生情况进行预测。
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公开(公告)号：CN111272664A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010109585.6
申请日：2020-02-22
申请人： 杭州电子科技大学
IPC分类号： G01N21/17
摘要： 本发明公开了一种地物光谱仪野外测量光谱的同步校正方法。光谱数据的主要影响因素来源于反射辐亮度和入射辐亮度之间的不同步性，因此测量过程中对于天气的稳定性要求较为严格。本发明如下：一、建立入射辐亮度和光照强度的拟合模型。二、地物反射光谱的同步校正。本发明通过对入射辐亮度和光照强度的模型建立，提出一种新的地物光谱测量方法，避免了环境变化后重复进行入射辐亮度的标定，简化了测试的。本发明应用于地物光谱仪在野外测量地物光谱工作中，能够应对采集的光谱会因为多云天气或者其他因素导致的光照变化而产生一定的光谱误差这一问题，增加了地物光谱仪适用的天候范围。
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公开(公告)号：CN111199770A
公开(公告)日：2020-05-26
申请号：CN202010109590.7
申请日：2020-02-22
申请人： 杭州电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于病害流行机理的水稻纹枯病气象预测方法。目前水稻纹枯病预测的其它方法大多基于统计分析，仅能对病害年际发生情况进行整体预测，普遍无法给出关于病害发生发展过程的动态预测结果。本发明如下：一、建立病株率预测模型。二、确定模型中各调节系数。三、计算水稻纹枯病病株率的最终预测值。本发明以病害发生发展机理为基础，通过将气象数据与病害发生发展动力学方程组耦合构建时空动态的水稻纹枯病预警模型，能够克服传统病害预测经验主导、通用性差、时效性差等问题，为水稻纹枯病科学防控提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN117612703A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311579700.6
申请日：2023-11-24
申请人： 杭州电子科技大学
IPC分类号： G16H50/20 , G16H50/70 , G16H10/60 , G16H15/00 , G06F18/2431 , G06F18/2415
摘要： 本发明公开了一种基于医学检验指标的糖尿病视网膜病变分类方法，包括如下步骤：S1、患者数据采集和预处理：从医学机构的数据库中获取与糖尿病视网膜病变有关的患者的电子病历和化验报告，从电子病历和化验报告中提取DR相关的检验指标；S2、遍历所有患者及其检验指标，使用基于检验指标间隔的相似度计算方法，得到所有患者之间的检验指标相似度权重，构建三元组 ，进而构建无向加权图G。S3、构建两层GCN的多分类预测模型，输入S2中患者群体图G的特征矩阵H与邻接矩阵A，对分类预测模型进行训练；S4、在实际应用中，输入一名待分类患者的电子病历信息和检验指标数据到S3中训练好的GCN模型，可得到患者DR分类情况概率。
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公开(公告)号：CN110211147A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910445932.X
申请日：2019-05-27
申请人： 杭州电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于成像高光谱分析的水稻纹枯病病斑提取方法。传统的病害表型测量与调查主要依靠人工，劳动量大，效率低。本发明的步骤如下：1、用成像光谱仪拍摄目标作物，得到成像高光谱数据。2、去除步骤1所得成像高光谱数据中的非植物背景。3、在666nm和494nm波段反射率下对步骤2所得的成像高光谱数据中的水稻叶片茎杆与异常区域进行分类。4、基于病斑扫描的非病斑异常区域去除。本发明独创的图像识别方法，能够识别对茎杆上的纹枯病病斑，克服了现有技术中仅能高效提取叶部病斑的缺陷。本发明能够对图像中的病斑和枯叶进行区别，以达到较高的识别精度。
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公开(公告)号：CN110390028B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN201910304011.1
申请日：2019-04-16
申请人： 杭州电子科技大学
摘要： 本发明公开一种植物光谱库的建立方法。本发明采用标准化的数据采集方法收集数据，提出一套完整齐备的光谱特征提取方法、特征敏感性分析方法、模型建立方法并进行植物分类和状态监测，其中提出波段自适应聚类法可有效去除相邻或相近波段中的信息冗余，有效提高数据使用效率。基于上述方法，建立植物光谱光谱库，并为之提供一套完整光谱分析和应用的方法。
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公开(公告)号：CN109378031A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811415231.3
申请日：2018-11-26
申请人： 杭州电子科技大学 , 中国科学院遥感与数字地球研究所
CPC分类号： G06Q50/02
摘要： 本发明公开了一种基于植保和气象信息结合的水稻纹枯病预测方法。包括水稻纹枯病在内的多数病虫害预测主要依赖专家经验或基于统计方法进行年际预测。本发明如下：一、获取数据，拟合基础模型。二、建立预测模型，模型中包含湿度调节因子和温度调节因子。三、建立湿度调节因子表达式，式中包含湿度调节系数。四、建立温度调节因子表达式，式中包含温度调节系数。步骤五、确定湿度调节系数及温度调节系数。六、将实际需要预测水稻纹枯病病害发生等级的时间作为被预测时间，计算被预测时间的病害等级预测值。本发明能够根据未来几天的气温预报和相对湿度预报对未来水稻田中水稻纹枯病的发生情况进行预测。
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公开(公告)号：CN111272664B
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202010109585.6
申请日：2020-02-22
申请人： 杭州电子科技大学
IPC分类号： G01N21/17
摘要： 本发明公开了一种地物光谱仪野外测量光谱的同步校正方法。光谱数据的主要影响因素来源于反射辐亮度和入射辐亮度之间的不同步性，因此测量过程中对于天气的稳定性要求较为严格。本发明如下：一、建立入射辐亮度和光照强度的拟合模型。二、地物反射光谱的同步校正。本发明通过对入射辐亮度和光照强度的模型建立，提出一种新的地物光谱测量方法，避免了环境变化后重复进行入射辐亮度的标定，简化了测试的。本发明应用于地物光谱仪在野外测量地物光谱工作中，能够应对采集的光谱会因为多云天气或者其他因素导致的光照变化而产生一定的光谱误差这一问题，增加了地物光谱仪适用的天候范围。
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公开(公告)号：CN111199770B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202010109590.7
申请日：2020-02-22
申请人： 杭州电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于病害流行机理的水稻纹枯病气象预测方法。目前水稻纹枯病预测的其它方法大多基于统计分析，仅能对病害年际发生情况进行整体预测，普遍无法给出关于病害发生发展过程的动态预测结果。本发明如下：一、建立病株率预测模型。二、确定模型中各调节系数。三、计算水稻纹枯病病株率的最终预测值。本发明以病害发生发展机理为基础，通过将气象数据与病害发生发展动力学方程组耦合构建时空动态的水稻纹枯病预警模型，能够克服传统病害预测经验主导、通用性差、时效性差等问题，为水稻纹枯病科学防控提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN110390028A
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201910304011.1
申请日：2019-04-16
申请人： 杭州电子科技大学
摘要： 本发明公开一种植物光谱库的建立方法。本发明采用标准化的数据采集方法收集数据，提出一套完整齐备的光谱特征提取方法、特征敏感性分析方法、模型建立方法并进行植物分类和状态监测，其中提出波段自适应聚类法可有效去除相邻或相近波段中的信息冗余，有效提高数据使用效率。基于上述方法，建立植物光谱光谱库，并为之提供一套完整光谱分析和应用的方法。
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