一种小麦幼苗格局特征的量化评价方法

    公开(公告)号:CN111721269B

    公开(公告)日:2021-01-05

    申请号:CN202010617948.7

    申请日:2020-06-30

    Applicant: 扬州大学

    Abstract: 本发明涉及一种小麦幼苗格局特征的量化评价方法,包括如下步骤:第一步,划定若干个取样区域,分别定点每个取样区域内所有幼苗位置Ai,定点总数为n,将各定点Ai分别与相邻的定点连接成若干互不交叉且不重合的连线,各连线的长度分别记为X1、X2…Xm,单位为cm;第二步:计算取样区域内的距离特征,表示为距数比V=,其中,X为X1、X2…Xm的总和,n为幼苗定点的总数;第三步,计算取样区域内幼苗分布的变异指数,第四步,计算取样区域的均匀度差异,将取样区域等分为4‑6块子区域,计数每个子区域的幼苗定点数,均匀度差异为子区域的幼苗定点数的方差。

    一种小麦叶片衰老程度快速测量方法

    公开(公告)号:CN109738438A

    公开(公告)日:2019-05-10

    申请号:CN201811632807.1

    申请日:2018-12-29

    Applicant: 扬州大学

    Abstract: 本发明涉及植物叶片衰老程度测量技术领域,特别涉及一种小麦叶片衰老程度快速测量方法,具体为,在预备实验阶段,通过常规方法,监测小麦叶片衰老过程中各项生理指标,根据各生理指标将小麦叶片衰老过程划分为若干个等级,再结合不同衰老等级叶片颜色的图像数据,确定与衰老程度相关的颜色特征参数MT,再建立小麦衰老等级与颜色特征参数MT的标准回归曲线方程,通过前期预备实验阶段,总结出叶片衰老与颜色特征参数的曲线关系,以便于实际测量中快速应用;在实际叶片衰老程度检测和判定时,通过拍摄获取叶片图像,识别提取图像中叶片部位的R、G、B值,计算颜色特征参数MT后,代入标准回归曲线方程以确定小麦叶片的具体衰老等级。

    一种作物群体的株高测算方法和系统

    公开(公告)号:CN117274359B

    公开(公告)日:2024-04-19

    申请号:CN202311324535.X

    申请日:2023-10-13

    Applicant: 扬州大学

    Abstract: 本发明公开了一种作物群体的株高测算方法和系统,涉及农作物监测技术领域,所述测算方法包括:采集多个多光谱图像、DSM图像、多个激光雷达图像和RGB图像;对多光谱图像、激光雷达图像进行预处理和裁剪,形成目标光谱图像和目标三维点云图像;对目标光谱图像进行特征提取,确定作物群体的植被指数;对RGB图像进行特征提取,确定作物群体的纹理指数;对目标三维点云图像进行农作物群体的高程信息提取,并根据高程信息,确定作物群体的长势状况;将植被指数、纹理指数和作物群体的长势状况,输入至多源数据融合的组合株高估测模型中,以输出作物群体的估测株高,从而精确实现对大范围、高密度农作物的株高监测。

    一种筛选小麦苗期耐渍性的图像评价方法

    公开(公告)号:CN114723662A

    公开(公告)日:2022-07-08

    申请号:CN202210207160.8

    申请日:2022-03-04

    Applicant: 扬州大学

    Abstract: 本发明涉及小麦涝渍侵害监测技术领域内一种筛选小麦苗期耐渍性的图像评价方法,包括如下过程:第一步,将待筛选评价的麦苗植株种植于便于移动的种植盆中,常规培育至三叶期;第二步,将三叶期的麦苗连盆渍水10‑20天,然后再将麦苗连盆取出自然落干水份;第三步,拍摄麦苗的正面投影图像;第四步,使用Scikit‑image软件对图像进行去噪处理;第五步,提取各图像的纹理参数值ASM;第六步,根据ASM的数值判定麦苗的耐渍水性能。通本本发明的方法,可以实现小麦苗期渍害的无损化鉴定评价,实现了快速化、智能化评价,提高鉴定效率。

    一种小麦千粒重快速测量方法

    公开(公告)号:CN111397709A

    公开(公告)日:2020-07-10

    申请号:CN202010418481.3

    申请日:2020-05-18

    Applicant: 扬州大学

    Abstract: 本发明涉及一种小麦千粒重快速测量方法,包括如下步骤:A)将小麦种子平铺于一多宫格种子板内并刮平铺设层,使每格内的小麦单层平铺无堆叠,所述多宫格种子板的净重计为G0;B)用计量器具称量平铺后的多宫格种子板重量计为G1,计算小麦的种子重量G=G1-G0;C)用摄像工具从多宫格的上方拍摄多宫格种子板的图像;D)将多宫格种子板中的每个格子均分割为多幅单张的图像,并标号保存;E)利用训练好的卷积神经网格模型识别步骤D)中的各幅图像中的所有种子,并计数每幅图中种子的数量,再求和整个种子板内的种子数量N;F)计算种子的千粒重:千粒重=G÷N×1000。本发明的小麦千粒重快速测量方法,对籽粒的识别准确率高,测量误差小,测量成本低。

    一种小麦拔节期实时诊断追施氮肥的方法

    公开(公告)号:CN102696329A

    公开(公告)日:2012-10-03

    申请号:CN201210217173.X

    申请日:2012-06-27

    Applicant: 扬州大学

    Abstract: 本发明属于农业领域,具体涉及一种小麦拔节期实时快速诊断追施氮肥的方法。该方法是在小麦拔节期,测定田间小麦叶片SPAD值的平均值,然后根据实测的叶片的SPAD值的平均值,结合品种类型追施氮肥。按照本发明的方法追施氮肥后,可以有效地控制氮肥用量,减少不必要氮肥的施用,有利于提高肥效,实现高产高效,减轻轩氮肥施用过多造成的环境污染。

    一种作物群体的株高测算方法和系统

    公开(公告)号:CN117274359A

    公开(公告)日:2023-12-22

    申请号:CN202311324535.X

    申请日:2023-10-13

    Applicant: 扬州大学

    Abstract: 本发明公开了一种作物群体的株高测算方法和系统,涉及农作物监测技术领域,所述测算方法包括:采集多个多光谱图像、DSM图像、多个激光雷达图像和RGB图像;对多光谱图像、激光雷达图像进行预处理和裁剪,形成目标光谱图像和目标三维点云图像;对目标光谱图像进行特征提取,确定作物群体的植被指数;对RGB图像进行特征提取,确定作物群体的纹理指数;对目标三维点云图像进行农作物群体的高程信息提取,并根据高程信息,确定作物群体的长势状况;将植被指数、纹理指数和作物群体的长势状况,输入至多源数据融合的组合株高估测模型中,以输出作物群体的估测株高,从而精确实现对大范围、高密度农作物的株高监测。

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