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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119027825B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411514776.5
申请日：2024-10-29
Applicant: 浙江省森林资源监测中心(浙江省林业调查规划设计院) , 浙江农林大学园林设计院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种造林林木存活维护方法及系统，涉及遥感监测和树木疾病防治技术领域，该方法的步骤包括：通过无人机采集林区冠层高光谱图像，并设置林区波段敏感组合策略，得到单棵植株叶绿素浓度表征值；结合图像的光谱特性和植株的直接标识进行林区区域划分；设置监测窗口捕获分区边界的详细图像信息，根据划分的林区区域对所述监测窗口进行窗口区域划分，定位初始危险窗口区域；将所述初始危险窗口区域依照区域扩展逻辑进行窗口区域扩展，结合时序图像，判断中心区域疾病对周围树木的影响趋势，向工作人员发出预警；本发明减少了对复杂算法的需求，节省了计算资源，可以从海量的高光谱图像数据中高效地提取林木信息。
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公开(公告)号：CN119047708A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411515402.5
申请日：2024-10-29
Applicant: 浙江省森林资源监测中心(浙江省林业调查规划设计院) , 浙江农林大学园林设计院有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/26 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/15
Abstract: 本发明涉及造林配置技术领域，是一种基于地理数据的造林配置方法及系统，具体方法包括：采集历史造林区域的初始地理数据；对初始地理数据进行特征选择处理和数据降维处理；对不同待选造林区域的造林设计模式进行分类，进行造林设计模式适用度评估；更新不同地理条件下的待造林区域的备选造林设计模式至造林人员设计平台，同时自动为造林人员提供建议。本发明解决了现有技术中，造林工程化管理的要求中涉及地块分割、园林造景、施基肥、遮荫、支撑、水平带整地、作业道等多方面的内容导致当设计内容复杂时，工作量巨大的问题。
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公开(公告)号：CN119027825A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411514776.5
申请日：2024-10-29
Applicant: 浙江省森林资源监测中心(浙江省林业调查规划设计院) , 浙江农林大学园林设计院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种造林林木存活维护方法及系统，涉及遥感监测和树木疾病防治技术领域，该方法的步骤包括：通过无人机采集林区冠层高光谱图像，并设置林区波段敏感组合策略，得到单棵植株叶绿素浓度表征值；结合图像的光谱特性和植株的直接标识进行林区区域划分；设置监测窗口捕获分区边界的详细图像信息，根据划分的林区区域对所述监测窗口进行窗口区域划分，定位初始危险窗口区域；将所述初始危险窗口区域依照区域扩展逻辑进行窗口区域扩展，结合时序图像，判断中心区域疾病对周围树木的影响趋势，向工作人员发出预警；本发明减少了对复杂算法的需求，节省了计算资源，可以从海量的高光谱图像数据中高效地提取林木信息。
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公开(公告)号：CN119047708B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411515402.5
申请日：2024-10-29
Applicant: 浙江省森林资源监测中心(浙江省林业调查规划设计院) , 浙江农林大学园林设计院有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/26 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/15
Abstract: 本发明涉及造林配置技术领域，是一种基于地理数据的造林配置方法及系统，具体方法包括：采集历史造林区域的初始地理数据；对初始地理数据进行特征选择处理和数据降维处理；对不同待选造林区域的造林设计模式进行分类，进行造林设计模式适用度评估；更新不同地理条件下的待造林区域的备选造林设计模式至造林人员设计平台，同时自动为造林人员提供建议。本发明解决了现有技术中，造林工程化管理的要求中涉及地块分割、园林造景、施基肥、遮荫、支撑、水平带整地、作业道等多方面的内容导致当设计内容复杂时，工作量巨大的问题。
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公开(公告)号：CN117274712A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311316551.4
申请日：2023-10-11
Applicant: 浙江农林大学园林设计院有限公司 , 浙江省公益林和国有林场管理总站 , 浙江农林大学
IPC: G06V10/764 , G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/30 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06T5/00 , G06T7/90 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了基于卷积神经网络的林地遥感影像分类方法及系统，涉及遥感影像处理技术领域。其中的方法步骤包括：S1、利用去雾算法去除遥感影像中的薄云和雾，增强遥感影像亮度；S2、检测遥感影像中厚云层遮挡区域边缘轮廓，得到遥感影像厚云层遮挡区域初始掩膜；S3、通过全局搜索匹配对遥感影像中厚云层遮挡区域进行替换，实现遥感影像中被厚云层遮挡地物的修复；S4、利用卷积神经网络对修复后的遥感影像进行特征提取，实现遥感影像中林地类型与虫害状况的检测和分类。本发明利用高空间分辨率影像结合卷积神经网络，实现了对林地种类和虫害状况的精确检测。
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