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公开(公告)号：CN118090628A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410119742.X
申请日：2024-01-29
Applicant: 西北农林科技大学
Abstract: 本申请公开了一种表层土壤含水率的监测方法，包括：获取不同土壤区域的通过雷达卫星采集的雷达影像及通过多光谱卫星采集的光谱影像；提取出雷达影像对应的雷达参数，并提取出光谱影像对应的光谱参数；以所有雷达影像对应的雷达参数构造得到多个雷达特征参数，并以所有光谱影像对应的光谱参数构造得到光谱指数，雷达特征参数和光谱指数用于表征对应土壤区域的水分信息；基于多元线性回归算法、BP神经网络算法以及支持向量机算法，对所有土壤区域的雷达特征参数和光谱指数，以及所有土壤区域的含水率实测值进行训练，得到土壤含水率监测模型；将待监测的目标土壤区域的雷达特征参数和光谱指数输入土壤含水率监测模型，得到目标土壤区域的含水率。
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公开(公告)号：CN109738380B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN201910071917.3
申请日：2019-01-25
Applicant: 西北农林科技大学
Abstract: 本发明公开了一种土壤盐渍化程度的高光谱遥感判断方法，涉及地理技术领域。本发明方法包括：采集土壤表层以下未扰动土样作为原始土样；测量原始土样和干燥后重量，计算土样含水率；测量原始土样光谱反射率，得到原始光谱反射率；对原始光谱反射率进行SG平滑去噪；将原始土样按土壤盐分含量从高到低排序，划分建模集和样本集；对高光谱数据进行预处理；分数阶微分处理；利用处理数据建立土壤盐分偏最小二乘回归模型；过比较RMSEc、R2c、RMSEp、R2p、RPD，筛选出最优模型用以研究区土壤盐分含量反演；通过最优模型，输入未知土样高光谱信息，可快速、准确获得土样盐分含量，对比盐渍化分级标准表可准确判断土壤盐渍化程度。
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公开(公告)号：CN119339252A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411370631.2
申请日：2024-09-29
Applicant: 西北农林科技大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/10 , G06V10/62 , G06V10/764 , G06F18/243 , G06T3/4007 , G06T3/4053 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了基于遥感数据时空融合生成表层土壤湿度的方法与系统，涉及土壤湿度处理技术领域，包括：获取所需日期的植被参数图像、主动微波遥感影像和被动微波遥感影像，并将植被参数图像与主动微波遥感影像叠加，获得高分辨率参数影像；对参数影像重采样至低分辨率，通过低分辨率参数影像对被动微波遥感影像进行空间降尺度；将被动微波遥感影像中每一个像元的时间序列作为信号，获取信号不同频率的相位栅格数据以及高频幅值栅格数据，并进行空间插值，将空间插值结果与空间降尺度结果在时间维度拟合，获得日尺度的表层土壤湿度图像。本发明实现了空间分辨率和时间分辨率的拟合，获取具有精细时空分辨率的土壤湿度图像，具有较高的应用价值。
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公开(公告)号：CN118468708A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410600155.2
申请日：2024-05-14
Applicant: 西北农林科技大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/18 , G06N3/092 , G06N3/084 , G06N3/006 , G06F113/08 , G06F113/14
Abstract: 本发明公开一种灌溉管网系统布局优化方法、装置、介质及产品，涉及农业智慧灌溉技术领域，方法包括：获取目标轮灌管网系统当前时刻的系统状态；将目标轮灌管网系统当前时刻的系统状态输入训练好的深度Q网络模型中，得到当前时刻的控制动作；其中，训练好的深度Q网络模型的确定过程为：根据虚拟轮灌管网系统，对深度Q网络模型进行预训练，然后根据真实轮灌管网系统，对初步训练的深度Q网络模型进行再训练；根据当前时刻的控制动作，优化目标轮灌管网系统。本发明通过利用虚拟轮灌管网系统和真实轮灌管网系统对深度Q网络模型进行预训练和再训练，从而最终实现基于训练好的深度Q网络模型对目标轮灌管网系统进行优化。
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公开(公告)号：CN119964033A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510028941.4
申请日：2025-01-08
Applicant: 西北农林科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机载多光谱敏感波段组合的水分预测方法与系统，涉及农业遥感与图像处理技术领域，包括步骤：基于土壤和植物冠层反射光谱对水分的响应特性，结合水分子中O—H键振动的物理机理，并考虑大气水汽对近红外光谱的影响确定所有中心波长的带宽；生成土壤和植被冠层的反射光谱，利用中心波长和带宽间的关系生成光谱响应函数，将模拟光谱转换至水分敏感波段，计算反射率和光谱指数；采集所选位置土壤和植被冠层的反射光谱影像，并将反射光谱影像输入水分预测模型中，预测水分。本发明通过优化波段选择和带宽分配，能够有效解决现有机载多光谱传感器在执行水分监测任务时，波段选择针对性不足、监测精度不高的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109738380A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201910071917.3
申请日：2019-01-25
Applicant: 西北农林科技大学
Abstract: 本发明公开了一种土壤盐渍化程度的高光谱遥感判断方法，涉及地理技术领域。本发明方法包括：采集土壤表层以下未扰动土样作为原始土样；测量原始土样和干燥后重量，计算土样含水率；测量原始土样光谱反射率，得到原始光谱反射率；对原始光谱反射率进行SG平滑去噪；将原始土样按土壤盐分含量从高到低排序，划分建模集和样本集；对高光谱数据进行预处理；分数阶微分处理；利用处理数据建立土壤盐分偏最小二乘回归模型；过比较RMSEc、R2c、RMSEp、R2p、RPD，筛选出最优模型用以研究区土壤盐分含量反演；通过最优模型，输入未知土样高光谱信息，可快速、准确获得土样盐分含量，对比盐渍化分级标准表可准确判断土壤盐渍化程度。
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公开(公告)号：CN119048341A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411158092.6
申请日：2024-08-22
Applicant: 西北农林科技大学
IPC: G06T3/4038 , G06T3/04 , G06T3/02 , G06T7/33
Abstract: 本发明公开了一种保留温度信息的热红外图像拼接方法、装置和设备，涉及图像处理技术领域。包括：获取待拼接热红外灰度图像和温度信息矩阵；将若干张待拼接的热红外灰度图像进行拼接，得到拼接后的完整热红外灰度图像；提取热红外灰度图像与完整热红外灰度图像的映射关系；基于映射关系对温度信息矩阵进行仿射变换，获得完整温度信息矩阵。本发明通过提取热红外灰度图像与完整热红外灰度图像的映射关系，可以捕捉到拼接过程中热红外灰度图像中像素的变化，基于这种映射变化对温度信息矩阵进行仿射变换，可以让温度信息矩阵中元素与热红外灰度图像中像素的变化同步。
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公开(公告)号：CN120012538A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202411683577.7
申请日：2024-11-22
Applicant: 西北农林科技大学
IPC: G06F30/27 , G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06N20/20 , G01N33/24 , G01N21/25 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了基于遥感数据和水云模型的区域土壤水分反演方法与系统，涉及微波雷达技术领域，包括步骤：获取研究区的卫星遥感影像数据；提取所述卫星遥感影像数据的反射率信息，利用反射率信息获取光谱指数；将光谱指数作为植被描述参数引入到水云模型，进行水云模型参数反演，选取最优植被描述参数和最优土壤含水率反演模型；由植被覆盖低于阈值条件下的水云模型建立查找表，将查找表中获取的后向散射系数输入最优土壤含水率反演模型，反演获得区域土壤含水率。本发明通过植被覆盖低于阈值条件的水云模型的后项散射系数对最优土壤含水率反演模型进行训练反演，实现不同植被覆盖低于阈值条件下的土壤水分反演。
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公开(公告)号：CN119048341B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411158092.6
申请日：2024-08-22
Applicant: 西北农林科技大学
IPC: G06T3/4038 , G06T3/04 , G06T3/02 , G06T7/33
Abstract: 本发明公开了一种保留温度信息的热红外图像拼接方法、装置和设备，涉及图像处理技术领域。包括：获取待拼接热红外灰度图像和温度信息矩阵；将若干张待拼接的热红外灰度图像进行拼接，得到拼接后的完整热红外灰度图像；提取热红外灰度图像与完整热红外灰度图像的映射关系；基于映射关系对温度信息矩阵进行仿射变换，获得完整温度信息矩阵。本发明通过提取热红外灰度图像与完整热红外灰度图像的映射关系，可以捕捉到拼接过程中热红外灰度图像中像素的变化，基于这种映射变化对温度信息矩阵进行仿射变换，可以让温度信息矩阵中元素与热红外灰度图像中像素的变化同步。
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公开(公告)号：CN119782741A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411879016.4
申请日：2024-12-19
Applicant: 西北农林科技大学
Abstract: 本发明提供了一种农田根区土壤湿度预测方法、系统、设备及存储介质，属于土壤湿度预测技术领域，包括：获取农田的多源遥感数据；对多源遥感数据的空间分辨率进行降尺度操作，得到第一空间分辨率的核归一化差异植被指数kNDVI、第二空间分辨率的表层土壤湿度SSM和第三空间分辨率的气象数据ERA5；给定t时刻的根区土壤湿度RZSM_t，并将同一时刻的kNDVI、SSM和ERA5以及t+1时刻的SSM共同输入土壤湿度预测模型，模拟t+1时刻的根区土壤湿度RZSM_t+1；将当前的模型输出将作为下一步的模型输入，循环此步骤完成对每日根区土壤湿度的预测。本发明提出的土壤湿度预测模型，可有效解决遥感反演中的敏感性及复杂度问题，实现相对高精度的灌区尺度根区土壤湿度预测。
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