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公开(公告)号：CN116758283A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310627111.4
申请日：2023-05-30
Applicant: 浙江农林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度语义分割‑聚类的复杂RGB点云场景单木提取方法，具体包括：无人机图像采集和点云数据合成；基于深度点云语义分割网络实现树木点云的语义分割；基于语义分割的分类标签提取树木点云，并进行点云去噪；基于点云聚类的单木点云提取。本发明可以在复杂场景中有效提取指定树种的单木点云，能够为后续单木结构的提取、森林生物量的反演以及森林三维模型的构建提供强有力的支撑。
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公开(公告)号：CN113591729B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202110885400.5
申请日：2021-08-03
Applicant: 浙江农林大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种结合RGB‑DSM图像和深度学习的城市森林单木树冠检测方法，属于目标检测领域。本发明提出了一种结合两种图像和深度学习的城市森林单木树冠检测方法，该模型先结合高程信息和色彩信息分别进行单木树冠目标检测，再通过进一步的置信度重置和冗余消除形成了新的检测结果，从而提高了城市森林单木树冠检测任务的性能。相比于仅使用正射影像图或数字表面模型训练的深度学习网络，本发明具有明显的精度优势。
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公开(公告)号：CN110837924B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN201911065762.9
申请日：2019-11-04
Applicant: 浙江农林大学
Abstract: 本发明公开了一种水质浊度预测方法，用于对待检测的水域进行水质浊度预测，在待检测的水域内设置采样点和边界点，根据边界点的坐标获取待检测的水域内的预测点集合N；然后依次选择预测点集合N中的点作为插值点Z，以采样点集合中两个采样点为参考点，使用线性插值的方法，计算出Z点对应于所述两个采样点的水质浊度预测值；最后对Z点对应的水质浊度预测值结果集合中每个预测值进行排序，选取出预测值大的前TR个预测值，计算所述TR个预测值的平均值作为Z点的水质浊度最终预测值。本发明在预测水质参数NTU的准确性方面有所提高，为小面积湖泊的水质预测提供了一种较为简便又有一定精度的新预测方法。
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公开(公告)号：CN110726699B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN201911190966.5
申请日：2019-11-28
Applicant: 浙江农林大学
Abstract: 本发明公开了一种海绵城市水体浊度的监测方法，包括用于监测的浊度检测装置，步骤如下：步骤一、纯水中光信号测量；步骤二、待检测水体中光信号测量；步骤三、浊度值计算：本发明的目的海绵城市水体浊度的监测方法，同时采集光的直射信号和多个漫反射信号，能够提高测量精度，简化结构，降低设备成本。
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公开(公告)号：CN110865120A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201911190157.4
申请日：2019-11-28
Applicant: 浙江农林大学
Abstract: 本发明公开了一种城市河道生态智能监测母站，包括漂浮在水面的圆柱形浮体，光伏板电源组件，用于监测水质的传感器组和将该传感器组的监测数据传送给控制中心计算机的无线发射装置及控制装置，在圆柱形浮体的下面设置有防倾倒装置，所述防倾倒装置包括：四根固设在圆柱形浮体外周之下端前后左右的线缆，四根所述线缆均向下延伸汇聚于浮体的正下方并与球坠连接，在所述球坠与圆柱形浮体底面之间水平设有一个正方形平衡框，所述正方形平衡框的四个角分别与四根所述线缆固定连接，正方形平衡框的对角线尺寸大于圆柱形浮体的直径。本发明的城市河道生态智能监测母站，能够放大母站的倾斜度，通过球坠的反方向下拉，确保母站不倾倒且更平稳。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110046575A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910302105.5
申请日：2019-04-16
Applicant: 浙江农林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进残差网络的遥感图像场景分类方法，包括以下步骤：(a)收集和/或下载场景图像，得到遥感场景分类数据集；(b)对遥感场景分类数据集中的图像进行增强处理，然后将遥感场景分类数据集中的图像随机划分为训练集和测试集；(c)对残差网络结构进行改进，用训练集中的图像对改进后的残差网络进行训练，通过训练不断优化残差网络结构，训练完成后用测试集图像测试残差网络的准确率；(d)用训练后的残差网络结构对遥感图像进行场景分类。本发明利用改进的残差网络对遥感图像进行场景分类，通过调整残差网络的结构，使得网络更适合获取难度大、背景纹理复杂的遥感图像数据集，并提高了分类的准确率。
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公开(公告)号：CN109507119A
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201811144155.7
申请日：2018-09-28
Applicant: 浙江农林大学
IPC: G01N21/25
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机光谱的水质要素浓度检测方法，属于水质监测技术领域，首先确定目标区域，确定目标要素，并在目标区域分布采样点；采用无人机搭载多光谱相机，在目标区域上空对采样点进行拍摄，得到对应的图像；将对应的图像进行软件分析得到光谱特征数据，利用数据计算得到该采样点处对应的光谱参数；通过相关性分析得出与水质中各目标要素相关性最高的光谱参数；确定水质中各目标要素反演模型；将与目标要素相关性最高的光谱参数输入到该目标要素反演模型中，输出值即为该目标要素浓度含量，本发明将无人机遥感与水质监测相结合，整个水质要素的反演过程中涉及到的设备包括无人机和光谱相机，检测过程更为简便，操作简单，准确率高。
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公开(公告)号：CN109376579A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201810998886.1
申请日：2018-08-29
Applicant: 浙江农林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机正射图像的银杏树冠生物量的预测方法，本发明通过无人机获得银杏树的正射影像图像，然后进行树冠的面积提取、树冠的冠幅提取、树高提取、树冠面积&冠幅&树高——胸径模型、单木树冠生物量经验方程，并进行单木树冠生物量预测，借助的工具包括：Pix4D、Arcgis等；构建的树冠面积&冠幅&树高-胸径(CA&CW&CHM-DBH)模型具有三个变量，模型的计算结果更加精确；便捷、高效，调查成本低、效率高、数据可实时更新；本发明具有模型的计算结果更加精确；调查成本低、效率高、数据可实时更新的特点。
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公开(公告)号：CN110726698B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN201911190185.6
申请日：2019-11-28
Applicant: 浙江农林大学
Abstract: 本发明公开了一种城市河道生态智能监测母站的浊度监测方法，包括如下步骤：一、将城市河道生态智能监测母站放入超纯水中，开启声波发生器和光源，对位CCD传感器上形成对位原始光学检测信号OPA1，四个邻位CCD传感器形成原始光学检测信号OPA2、OPA3、OPA3、OPA4；二、将城市河道生态智能监测母放入待检测水体中，对位CCD传感器上形成对位原始光学检测信号OP1，四个邻位CCD传感器形成原始光学检测信号OP2、OP3、OP3、OP4；三、浊度Z的表达式为：本发明的城市河道生态智能监测母站的浊度监测方法，同时采集光的直射信号和多个漫反射信号，能够提高测量精度，简化结构，降低设备成本。
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公开(公告)号：CN109557030A
公开(公告)日：2019-04-02
申请号：CN201811137954.1
申请日：2018-09-28
Applicant: 浙江农林大学
IPC: G01N21/25
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机遥感的水质要素反演方法，属于水质监测技术领域，首先确定目标区域，确定目标要素，并在目标区域分布采样点；采用无人机搭载多光谱相机，在目标区域上空对采样点进行拍摄，得到对应的图像；将对应的图像进行软件分析得到光谱特征数据，利用数据计算得到该采样点处对应的光谱参数；通过相关性分析得出与水质中各目标要素相关性最高的光谱参数；确定水质中各目标要素反演模型；将与目标要素相关性最高的光谱参数输入到该目标要素反演模型中，输出值即为该目标要素浓度含量，本发明将无人机遥感与水质监测相结合，整个水质要素的反演过程中涉及到的设备包括无人机和光谱相机，检测过程更为简便，操作简单，准确率高。
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