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公开(公告)号：CN112132321A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010865182.4
申请日：2020-08-25
Applicant: 航天信德智图(北京)科技有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06N20/00 , G06N3/08 , G06K9/62 , G06F40/289
Abstract: 本发明提供了一种基于机器学习对森林火灾预测分析的方法，涉及预测分析领域，采用多种机器学习算法，通过大数据分析，预测森林火灾概率，有效避免了传统评估方法主观性过强、评估标准不一、评估结果差异大的问题。
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公开(公告)号：CN112084839B
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202010702458.7
申请日：2020-07-21
Applicant: 沈阳农业大学 , 航天信德智图(北京)科技有限公司
IPC: G06V20/10 , G06Q40/08 , G06Q50/02 , G06F16/9537
Abstract: 本发明公开了一种天空地一体解析小地块玉米受非生物胁迫成因的方法，涉及解析玉米产量技术领域，本发明以玉米的精准小地块为研究对象，通过卫星动态光谱和气象遥感、无人机低空光谱遥感和土壤理化性质分析的“天空地”一体化技术，解析玉米产量降低的地块分级、非生物胁迫类型、发生时间和土壤因素，从多个维度出发精确分析小地块玉米在非生物逆境条件下减产的原因，使其应用更加精细化，更好的服务于农业生产；对于保险公司来说本发明将小地块玉米灾害进行精准确定和精细分级，对玉米灾害的精确理赔业务的提供了帮助。
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公开(公告)号：CN110779879A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201911080880.7
申请日：2019-11-07
Applicant: 航天信德智图(北京)科技有限公司
IPC: G01N21/27
Abstract: 一种基于红边植被指数的松材线虫监测方法，包括以下步骤：S1：选定采集区域，并对采集区域进行面积等分，采集树木的光谱信息图像，存储，得到等面积的光谱信息分析图像；S2：提取所述光谱信息分析图像的670nm—760nm之间波段的光谱反射率；S3：与树木光谱反射率的正常值进行比对，对是否有松材线虫进行评级并预警。本发明中，对选定区域进行面积等分，并通过多光谱成像模块收集数目的光谱信息，提取图像的670nm—760nm之间波段的光谱反射率，然后与没有松材线虫的树木光谱反射率进行比对，检测快速且有效。
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公开(公告)号：CN109360376A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811070660.1
申请日：2018-09-13
Applicant: 航天信德智图(北京)科技有限公司
IPC: G08B21/10 , G08B31/00 , G01N21/25 , G06F16/904
Abstract: 本发明公开了一种感染松材线虫病枯死马尾松卫星监测空间数据库，包括1)通过卫星遥感影像采集马尾松的光谱信息和环境信息；2)将采集到的光谱信息传输至数据接收单元；3)提取数据接收单元的光谱数据，得到特征参数，对特征参数进行处理，得到光谱指数；4)松材线虫病预测单元将光谱指数与松材线虫病特征数据库进行特征匹配识别处理，获取马尾松松材线虫病害程度信息；5)将马尾松松材线虫病害程度信息传输至预警发布单元。本发明的尾松松材线虫病的预警方法流程简单，可以及时准确的对目标区域进行马尾松松材线虫病监测预警，并且可以实时监控马尾松的空气温度、湿度及马尾松生物图像等参数，实现自动化快速监控马尾松生长情况。
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公开(公告)号：CN112131954A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010873526.6
申请日：2020-08-26
Applicant: 航天信德智图(北京)科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的中国北方冬小麦遥感估产，属于农作物估产方法技术领域，本发明的卷积神经网络模型可以从遥感影像中有效地学习与冬小麦产量相关的特征，解决了传统统计模型对复杂关系拟合的制约，不依赖实地样本采集，在模型训练完成后对未来冬小麦产量预测可以做到实时高效；所采用的直方图降维可以在不同尺度以及不同作物中进行作物估产，在大范围小尺度中随着样本量的增加算法精度会逐渐提升。本发明能够有效减少冬小麦苗期长势参数估算的中间环节和人工干预，为冬小麦苗期长势监测的相关研究提供了可靠且准确的数据基础。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112131949A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010865235.2
申请日：2020-08-25
Applicant: 航天信德智图(北京)科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于卫星遥感的油茶病虫害检测方法，涉及卫星遥感领域，包括遥感平台、信息处理终端以及采样系统，其中遥感平台定期拍摄多光谱图片以及高清成像图片，并对外发送相关数据；信息处理终端用于接收遥感平台发出的相关数据，采样系统选取多组典型区域，并采集单位面积的油茶病虫数量，进而油茶病虫害数据模型的逻辑公式可快速输出检测区域的油茶病虫害程度，从而实现油茶病虫害的高效检测。
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公开(公告)号：CN112147077A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010863959.3
申请日：2020-08-25
Applicant: 航天信德智图(北京)科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于遥感指数的油茶种植管理效果评价方法，涉及卫星遥感领域，包括定点监测装置、遥感卫星、地面塔台以及信息处理终端，其中遥感卫星定期拍摄多光谱图片以及高清成像图片，并对外发送相关数据；地面塔台增强并转发相关数据信息至处理终端，定点监测装置定期对油茶定点区域进行取样检测，测定初始时期的植被指数U0，信息处理终端根据油茶种植效果评估模型输出油茶种植管理效果评价。
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公开(公告)号：CN111521563A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010199195.2
申请日：2020-03-20
Applicant: 航天信德智图(北京)科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于GF‑1与MODIS时空融合的水稻提取方法，涉及农作物测定领域，包括GF‑1数据接收器、MODIS数据接收器、数据处理中心以及样品采集装置，其中，本发明的GF‑1数据接收器接收GF‑1卫星地表图像数据，同时MODIS数据接收器接收实时的地表反射率数据，进而在数据处理中心通过预设软件融合地表图像数据和实时的地表反射率数据形成实时的NVDI对比数据树，该NVDI对比数据树能够有效辨识并提取水稻。
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公开(公告)号：CN111521562A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010197257.6
申请日：2020-03-19
Applicant: 航天信德智图(北京)科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于Sentinel‑2卫星的棉花植被指数遥感检测方法，包括如下步骤：获取研究区内棉花不同生长阶段的Sentinel‑2卫星遥感影像数据；对遥感影像数据进行辐射校正和大气校正；确定遥感影像的反射率图像；通过Sentinel‑2多光谱卫星数据在可见光到近红外的多个波段分布，获取多种植被指数，本发明中Sentinel‑2卫星数据具有高时空分辨率以及其特有的红边参数波段，能够为棉花不同生长阶段的监测提供理想数据源，使得对棉花不同生长阶段的植被指数提取更加精确和快速，操作过程简单、灵活，有效提高检测效率，经济成本低，为及时分析棉花生理参数提供有力的工具支撑，具有较高的应用和推广价值。
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公开(公告)号：CN112131952A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010872017.1
申请日：2020-08-26
Applicant: 航天信德智图(北京)科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机遥感影像的玉米苗期株数信息提取，属于涉及无人机遥感图像技术领域，本利用无人机遥感技术以及计算机图像处理技术，对玉米苗的分叶特征进行提取，即通过阈值分割得到的二值图，从RGB影像中直接分离出玉米苗期形态信息，利用影像尺度缩放变换，去除材料小区中大部分的噪声点及骨架分叉，相比现有的采用人力进行识别，自动化程度高，识别出的玉米苗形态精度大大提高，不但节省了人力物力，还为田间大面积测定出苗率及最终估产提供了有力的支持。
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