公开(公告)号：CN112183292B

公开(公告)日：2022-05-17

申请号：CN202011005867.8

申请日：2020-09-18

Applicant: 华中农业大学

Inventor： 张建 ,  蒋钊 ,  熊立仲 ,  涂海甫 ,  谢静 ,  杨万能

IPC: G06V20/17 ,  G06V10/82 ,  G06T3/40 ,  G06T7/62 ,  G06T7/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/02

Abstract: 本发明公开了一种基于低空遥感的大田作物干旱表型提取与抗旱性评估方法，针对作物在干旱胁迫下的生理响应，提取了以下具体表型：(1)使用深度卷积神经网络估算卷叶指数LRS，用于指示作物叶片对干旱胁迫的响应程度；(2)基于数字表面模型DSM提取的地上部分体积AGV，用于指示作物生物量，以及使用经验线性法建模得到的鲜重FW、干重DW、含水量PWC；(3)用于指示作物叶片相对含水量的综合抗旱评估指标LWI。并且，使用高频次的无人机图像数据得到上述表型性状的时序变化，揭示作物在干旱胁迫下的动态响应，并评估其抗旱能力。最后，结合作物种质资源的基因测序数据进行遗传分析，定位到潜在的抗旱基因用于后续的功能验证和遗传改良。

公开(公告)号：CN112147078B

公开(公告)日：2022-01-18

申请号：CN202011001086.1

申请日：2020-09-22

Applicant: 华中农业大学

Inventor： 张建 ,  王博韬 ,  蒋钊 ,  谢田晋 ,  谢静 ,  杨万能

IPC: G01N21/17 ,  G06T7/11 ,  G06T5/40 ,  G06T7/33 ,  G06T3/40

Abstract: 本发明提供一种农作物表型信息多源遥感监测方法，包括：通过遥感传感器采集待监测区域的低空遥感多源数据，所述的多源数据是可见光图像、多光谱图像和热红外图像的组合；对所采集的多源数据按照以下方法进行图像处理；根据处理后得到的图像信息做数据提取各类图形谱表型信息并进行统计分析，最终得到农作物表型信息低空遥感监测结果。本发明的监测方法能够在大田环境下实现高精度的作物长势相关指标的快速提取。

公开(公告)号：CN112215169A

公开(公告)日：2021-01-12

申请号：CN202011101682.7

申请日：2020-10-10

Applicant: 华中农业大学

Inventor： 张建 ,  谢田晋 ,  王楚锋 ,  蒋钊 ,  谢静 ,  杨万能

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G01B11/06 ,  G01N21/25

Abstract: 本发明公开了一种基于低空无人机被动遥感的作物株高及生物量自适应高精度解算方法。获取高精度的作物株高和生物量估算结果通常需要一些空间辅助数据，如作物多生育期的数字表面模型DSM，表裸土高程的数字地面模型DTM，地面控制点GCP以及光谱图像。本发明提供四种不同的空间辅助数据组合，一种具有完备的空间辅助数据，三种为不完备的空间辅助数据。用户可根据成本和精度需求采集必要的空间辅助数据。本发明通过用户提供的不同数据条件，自适应产生相应的作物株高及生物量估算方案，通过数据协同互补来消除特定种类数据缺失带来的不确定性，从而可以通过已有数据获取最优精度的作物株高和生物量结算结果。

公开(公告)号：CN112147078A

公开(公告)日：2020-12-29

申请号：CN202011001086.1

申请日：2020-09-22

Applicant: 华中农业大学

Inventor： 张建 ,  王博韬 ,  蒋钊 ,  谢田晋 ,  谢静 ,  杨万能

IPC: G01N21/17 ,  G06T7/11 ,  G06T5/40 ,  G06T7/33 ,  G06T3/40

Abstract: 本发明提供一种农作物表型信息多源遥感监测方法，包括：通过遥感传感器采集待监测区域的低空遥感多源数据，所述的多源数据是可见光图像、多光谱图像和热红外图像的组合；对所采集的多源数据按照以下方法进行图像处理；根据处理后得到的图像信息做数据提取各类图形谱表型信息并进行统计分析，最终得到农作物表型信息低空遥感监测结果。本发明的监测方法能够在大田环境下实现高精度的作物长势相关指标的快速提取。

公开(公告)号：CN112215169B

公开(公告)日：2022-11-08

申请号：CN202011101682.7

申请日：2020-10-10

Applicant: 华中农业大学

Inventor： 张建 ,  谢田晋 ,  王楚锋 ,  蒋钊 ,  谢静 ,  杨万能

IPC: G06V20/10 ,  G06V20/17 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G01B11/06 ,  G01N21/25

Abstract: 本发明公开了一种基于无人机被动遥感的作物株高及生物量自适应解算方法。获取高精度的作物株高和生物量估算结果通常需要一些空间辅助数据，如作物多生育期的数字表面模型DSM，表裸土高程的数字地面模型DTM，地面控制点GCP以及光谱图像。本发明提供四种不同的空间辅助数据组合，一种具有完备的空间辅助数据，三种为不完备的空间辅助数据。用户可根据成本和精度需求采集必要的空间辅助数据。本发明通过用户提供的不同数据条件，自适应产生相应的作物株高及生物量估算方案，通过数据协同互补来消除特定种类数据缺失带来的不确定性，从而可以通过已有数据获取最优精度的作物株高和生物量结算结果。

公开(公告)号：CN112183292A

公开(公告)日：2021-01-05

申请号：CN202011005867.8

申请日：2020-09-18

Applicant: 华中农业大学

Inventor： 张建 ,  蒋钊 ,  熊立仲 ,  涂海甫 ,  谢静 ,  杨万能

IPC: G06K9/00 ,  G06T3/40 ,  G06T7/62 ,  G06T7/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/02

Abstract: 本发明公开了一种基于低空遥感的大田作物干旱表型提取与抗旱性评估方法，针对作物在干旱胁迫下的生理响应，提取了以下具体表型：(1)使用深度卷积神经网络估算卷叶指数LRS，用于指示作物叶片对干旱胁迫的响应程度；(2)基于数字表面模型DSM提取的地上部分体积AGV，用于指示作物生物量，以及使用经验线性法建模得到的鲜重FW、干重DW、含水量PWC；(3)用于指示作物叶片相对含水量的综合抗旱评估指标LWI。并且，使用高频次的无人机图像数据得到上述表型性状的时序变化，揭示作物在干旱胁迫下的动态响应，并评估其抗旱能力。最后，结合作物种质资源的基因测序数据进行遗传分析，定位到潜在的抗旱基因用于后续的功能验证和遗传改良。