专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种农田交替灌溉方法及系统-CN202211617697.8在审
  • 王艳艳;何小武;刘士余;周昌明;张嶔;周春火 - 江西农业大学
  • 2022-12-16 - 2023-03-07 - G06V20/10
  • 本发明公开一种农田交替灌溉方法及系统,包括:对目标农田进行划分,得到第一灌溉区域以及第二灌溉区域;判断第一灌溉区域或第二灌溉区域中作物的水分状态;若第一灌溉区域中作物的水分状态为缺水状态,则获取第一灌溉区域当前的第一土壤含水量和第二灌溉区域当前的第二土壤含水量,并判断第一土壤含水量和第二土壤含水量是否大于预设含水阈值;若第一土壤含水量和第二土壤含水量均不大于预设含水阈值,则发送灌溉指令,使对第一灌溉区域进行灌溉,直至第一土壤含水量的变化率小于预设阈值。能够降低当前作物处于作物水分胁迫恢复时间,依然对目标农田进行灌溉,从而导致土壤含水量实际含水偏高而损害作物产量或质量的问题。
  • 一种农田交替灌溉方法系统
  • [发明专利]一种动态临界雨量获取方法-CN202310291454.8在审
  • 佘亮亮;陈泽钜;仇传桢;谢文圣;夏泽伟;吴大辉 - 宁波弘泰水利信息科技有限公司
  • 2023-03-16 - 2023-07-18 - G01W1/14
  • 本发明公开了一种动态临界雨量获取方法,涉及临界雨量获取领域,根据土壤湿度数据获取各植被类型对应植被覆盖下的土壤含水量为实测土壤含水量Wn,根据下垫面的遥感卫星数据获取各植被类型对应植被覆盖下的土壤含水量Wn′,并通过实测土壤含水量Wn土壤含水量Wn′获取无土壤墒情资料区域下各植被类型对应的土壤含水量Wnone,根据设定或调整后的初始雨量获取预警时段对应的降雨过程系列,在降雨径流模型中设置土壤含水量Wnone与实测土壤含水量Wn,并将降雨过程系列输入降雨径流模型得到模型输出的动态临界流量,其将无土壤墒情资料区域下各植被类型对应的土壤含水量Wnone与实测土壤含水量Wn设置到模型中,充分考虑了流域下垫面的植被类型提高了模型的预测精度。
  • 一种动态临界雨量获取方法
  • [发明专利]测量土壤含水量的方法-CN201010525866.6有效
  • 赵春江;杨贵军;黄文江;王纪华;李存军;宋晓宇;徐新刚;顾晓鹤;杨小冬;陈红 - 北京农业信息技术研究中心
  • 2010-10-25 - 2012-05-16 - G01N21/31
  • 本发明公开了一种测量土壤含水量的方法,包括以下步骤:S1、利用可见光、近红外及热红外波段的遥感数据计算TVDI,得到第一TVDI特征空间;S2、根据地面气象观测数据设定不同的土壤含水量,然后将土壤含水量数据输入生态过程模型,计算出不同土壤含水量条件下的植被温度和地表温度;S3、将植被结构参数及土壤含水量输入辐射传输模型,计算出不同土壤含水量条件下植被的可见光和近红外波段反射光谱;S4、根据植被和地表温度,及可见光和近红外波段反射光谱计算TVDI得到第二TVDI特征空间,然后对第二TVDI特征空间进行斜率划分;S5、建立斜率与土壤含水量Y之间的定量关系方程;S6、得到空间连续覆盖的土壤含水量分布结果。本发明能定量测量土壤含水量、精度高。
  • 测量土壤含水量方法
  • [发明专利]一种基于光谱角的土壤含水量预测方法-CN202010338245.0有效
  • 刘娅 - 金陵科技学院
  • 2020-04-26 - 2020-12-29 - G01N21/25
  • 本发明涉及一种基于光谱角的土壤含水量预测方法,采用全新设计思路,应用已有土壤数据进行分析处理,获得土壤所对应的光谱角,进而应用数据拟合方式,获得光谱角与土壤含水量之间的拟合函数,作为目标土壤区域所对应的土壤含水量预测模型,并应用于实际当中,最终实现对目标土壤区域中待检测土壤土壤含水量预测;有效避免现有土壤水分预测模型中、土壤水分光谱响应波段会因为大气中水汽影响而被去除,影响稳定性的缺点,消除或减弱了其它土壤属性对土壤水分光谱信息的干扰,高效实现土壤含水量的预测,在一定程度上提高了土壤含水量基于可见‑近红外光谱数据的预测精度,提升了土壤含水量的预测效率和精度,具有推广应用的潜力。
  • 一种基于光谱土壤含水量预测方法

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