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公开(公告)号：CN110133643A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910432606.5
申请日：2019-05-22
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本申请提供一种植物根系探测方法及装置，涉及探测技术领域。本申请实施例通过探地雷达设备对植物根系进行扫描，获取植物根系对应的雷达波数据；对雷达波数据进行预处理，得到预处理后的雷达波数据；从预处理后的雷达波数据中提取携带有植物根系的特征信息的关联数据；根据双级联随机森林算法和生成式对抗网络模型，解译关联数据，得到植物根系的生物特征，使得在使用GPR技术进行植物根系探测，对探地雷达波数据进行处理和特征提取时，能够通过双级联随机森林算法和生成式对抗网络模型，更精确地解译出植物根系的生物特征，从而有效地将雷达波数据中携带的根系信息提取出来。
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公开(公告)号：CN107328441A
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201710590584.6
申请日：2017-07-19
Applicant: 北京林业大学
IPC: G01D21/02
CPC classification number: G01D21/02
Abstract: 本发明提供一种林业微环境监测系统，包括：微环境监测传感器组，包括土壤参数监测传感器组、大气参数监测传感器组、光照参数监测传感器组以及植物参数监测传感器组；数据采集与处理装置，输入端与所述微环境监测传感器组的输出端连接，所述数据采集与处理装置的输出端与云服务器无线通讯连接；云服务器，输入端与所述数据采集与处理装置的输出端连接，所述云服务器用于存储、显示和查询所述林业微环境数据并根据所述林业微环境数据进行火情预警、活立木病害预警和苗圃灌溉控制。本发明能够全方面地监测林业微环境中的土壤参数、大气参数、光照参数以及植物参数，为林业工作人员提供全面、实时和可靠的数据。
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公开(公告)号：CN104267066A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410571699.7
申请日：2014-10-24
Applicant: 北京林业大学
IPC: G01N27/00
Abstract: 一种多节活立木水分传感器及活立木健康状态检测系统，多节活立木水分传感器，由若干个单节活立木水分传感器组成，还包括连接电缆。所述的单节活立木水分传感器包括线路控制板、金属扎带电极、塑料外壳、航空接头。活立木健康状态检测系统，包括多节活立木水分传感器、采集器、后台PC机、数据库。本发明一种多节活立木水分传感器及活立木健康状态检测系统有效的实现了对活立木含水量的检测，从而为认识研究活立木茎体中水分的迁移，掌握活立木的健康状态奠定了基础。
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公开(公告)号：CN101236168B
公开(公告)日：2010-12-08
申请号：CN200710063420.4
申请日：2007-01-31
Applicant: 北京林业大学
IPC: G01N27/12
Abstract: 本发明植物体含水率测量装置，包括用于检测植物体含水率的传感器和数据采集器，传感器包括阻抗变换器、检波模块、第一中央控制模块和第一通讯模块，阻抗变换器的检测信号通过检波模块接至第一中央控制模块；数据采集器包括第二中央控制模块和键盘输入模块、显示模块、存储模块、第二通讯模块，第二中央控制模块通过第二通讯模块和第一通讯模块与第一中央控制模块相连。传感器采用圆心多爪结构安装探针。本发明植物体含水率测量装置的优点是：具有高频宽、高线性度和功耗小的性能，操作简单，可随身携带，有利于实现植物体含水率的即时检测。
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公开(公告)号：CN117388798A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311295171.7
申请日：2023-10-08
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于探地雷达的单株植物根系特征参数及其生物量无损估测方法，包括以下步骤：1)使用探地雷达对立木根系进行无损测量从而获取根系扫描原始数据；2)基于根系采样数据进行根系定位及深度矫正；3)选取与雷达波信号振幅强度无关的时间间隔参数估测出根系直径；4)利用根系直径与根系空间位置的对应关系，利用单株植物根系生长特性重建三维根系构型；5)将根系视为圆台体模型，对根系的几何特征进行计算；6)测定根密度，结合根系体积特征参数对根系生物量进行估测。本发明所提供的根系几何特征以及根系生物量估测方法不仅有效避免了雷达波信号振幅强度对估测效果的影响，所提方法还为根系的周期性无损测量奠定了基础。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112818775B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202110075332.6
申请日：2021-01-20
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于区域边界像素交换的林区道路实时识别方法及系统。首先对视频图像进行采集，提取，并对其基于空间约束初步分割。其次，通过构建能量函数对区域边界像素进行相似度判断，依据能量最大化条件决定边界像素与兄弟连通域的交换。通过迭代完成所有子区域边界像素的归属判断与交换，实现快速区域更新与快速图像分割，并生成新的区域边界。然后，通过支持向量机模型引入子区域特征算子，并对各区域做出快速识别与分类。最后，提取道路区域边界坐标，通过样条曲线拟合生成平滑道路边界，完成林区非结构化道路区域实时识别。该方法弥补了现有算法在林区环境下的误识别问题，突出了对林区非结构化道路识别的准确性和实时性。
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公开(公告)号：CN113469882B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202110727642.1
申请日：2021-06-29
Applicant: 北京林业大学
IPC: G06T3/40 , G06T5/50 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/094
Abstract: 本发明提供一种基于土壤CT图像的超分辨率重建方法及装置，包括：获取原始高分辨率CT图像；对原始高分辨率CT图像进行降采样处理，得到低分辨率CT序列图像；将低分辨率CT序列图像输入序列图像生成器模型中，得到序列图像生成器模型输出的超分辨率重建图像；其中，序列图像生成器模型是基于与鉴别器模型形成生成式对抗网络进行对抗训练得到的，鉴别器模型用于鉴别图像可信度。通过基于深度学习神经网络的序列图像生成器模型对土壤CT图像超分辨率重建解决了土壤CT图像清晰度低和孔隙边界模糊的问题，为土壤形态学研究提供了清晰可靠的数据。
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公开(公告)号：CN113469882A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110727642.1
申请日：2021-06-29
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明提供一种基于土壤CT图像的超分辨率重建方法及装置，包括：获取原始高分辨率CT图像；对原始高分辨率CT图像进行降采样处理，得到低分辨率CT序列图像；将低分辨率CT序列图像输入序列图像生成器模型中，得到序列图像生成器模型输出的超分辨率重建图像；其中，序列图像生成器模型是基于与鉴别器模型形成生成式对抗网络进行对抗训练得到的，鉴别器模型用于鉴别图像可信度。通过基于深度学习神经网络的序列图像生成器模型对土壤CT图像超分辨率重建解决了土壤CT图像清晰度低和孔隙边界模糊的问题，为土壤形态学研究提供了清晰可靠的数据。
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公开(公告)号：CN113063825A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110258376.2
申请日：2021-03-09
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明提供一种基于压力补偿的活立木茎干含水率无损检测装置，包括：固定模块、含水率检测模块、压力检测模块、信号放大模块、中央控制模块、调节模块和电源模块，固定模块用于与茎干连接固定，含水率检测模块和压力检测模块分别通过信号放大模块与中央控制模块电连接，调节模块与中央控制模块电连接，并与固定模块连接，用于根据中央控制模块的控制指令调节固定模块对茎干施加的压力。本发明提供的基于压力补偿的活立木茎干含水率无损检测装置，能够通过含水率检测模块获得活立木茎干的含水率信息，同时，能够避免影响树木生长，维持相同的接触程度，保证测量结果的准确性。
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公开(公告)号：CN111008770A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911175122.3
申请日：2019-11-26
Applicant: 北京林业大学 , 内蒙古蒙树生态环境有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种智能灌溉方法及装置，所述方法包括：获取待灌溉作物各个时间点的茎干含水率；获取待灌溉作物的各个时间点的蒸腾量，并根据蒸腾量及茎干含水率建立灌溉模型，灌溉模型为各个时间点茎干含水率及蒸腾量的对应关系；对比各个时间点的茎干含水率，得到茎干含水率的每日最小值，将每日最小值与对应的日期进行曲线拟合，得到拟合曲线，并检测拟合曲线的斜率；当斜率小于预设斜率时，获取对应的茎干含水率，并结合灌溉模型得到与茎干含水率对应的当日蒸腾量；驱动对应的灌溉装置对待灌溉作物进行灌溉，并使灌溉的水流量等于当日蒸腾量。采用本方法能够提供一种根据茎干含水率进行灌溉的智能灌溉控制策略。
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