基于ECA-FV-CNN的水稻单籽粒质量分级方法

为解决传统水稻质量分级依靠人工分拣,工作量大、错误率高、分级标准不严格等问题,本文提出一种基于ECA改进的双流卷积神经网络模型对水稻单粒质量分级进行研究。首先,获取每组水稻单籽粒(本文以7颗水稻单籽粒为1组)正视和俯视图像,对于5种简单的监督模型(朴素贝叶斯、决策树、随机森林、最邻近结点算法、支持向量机)、基于遗传算法和投票机制优化的模型(GA-SVM)、集成模型(RF+GA-SVM),通过图像预处理轮廓检测分离出单籽粒图像,利用颜色矩、LBP(Local binary pattern)和Canny算子提取籽粒颜色、纹理和边缘特征,并采用PCA(Principal component analysis)降维后进行训练;而对于单流卷积神经网络模型、双流卷积神经网络模型(FV-CNN)以及本文提出并构建的基于ECA改进的双流卷积神经网络模型(EA-FV-CNN),则使用预处理后的图像进行训练。将上述多种模型进行对比分析,发现基于ECA改进的双流卷积神经网络模型性能最好,其在单粒质量三分级、四分级和五分级准确率分别达94.0%、92.3%和71.0%。实验结果表明,使用基于ECA改进的双流卷...     

基于多时相多参数融合的麦玉轮作小麦产量估算方法

为了进一步提高冬小麦产量预测的准确性,针对麦玉轮作体系缺乏直接把前茬作物信息纳入到当季作物的产量估算及管理中的研究状况,利用前茬玉米季中长势遥感信息及产量信息,融合小麦拔节期、灌浆期及成熟期长势遥感信息、播前施肥信息及土壤特性信息等多时相多模态数据,基于GPR算法,建立多时相多模态参数融合的麦玉轮作体系小麦产量估算模型,结果显示：基于多生育期的产量估算模型较单生育期最优产量估算模型性能有所提升,R²提高0.01～0.03。其中基于拔节期产量估算模型精度略低于多生育期产量估算模型,但精度相近。基于多模态参数融合的产量估算模型中,除玉米作物信息与土壤特性信息融合构建的产量估算模型,多模态参数融合的产量估算模型精度较相应低模态参数融合的产量估算模型精度高。四模态参数融合的GPR模型决定系数R²为0.92,RMSE为213.75 kg/hm²,较其他模型,R²提高0.02～0.41。对于小麦产量估算模型,各模态参数影响由大到小依次为施肥信息、小麦遥感信息、土壤特性信息、玉米作物信息。玉米作物信息对于多模态参...     

核机器学习方法及其在生物信息学中的应用

核机器学习方法是一种基于统计学习理论和核函数的机器学习方法.本文阐述了核机器学习方法的基本原理,介绍了目前常用的几种核机器学习方法,给出了构造新的核函数的原则,总结了结构数据核函数的研究现状.在此基础上,以生物信息学为背景,着重指出了当前序列数据的核函数在生物信息学中的应用进展.     

运用分类树进行土壤类型自动制图的研究

提供了一种基于机器学习的方法来自动建立针对土壤资源制图的规则库。以浙江省龙游县研究区为例,将已有的土壤图与地质图、土地利用现状图、DEM及其派生属性、双时相的TM卫星数据相结合,使用分类树算法从训练数据中生成该地区土壤制图的规则知识,并进行了研究区土壤类型的知识分类。这种建立土壤自动制图知识库的方法要比传统的知识获取方法更为简便易行。精度评价结果表明,所建立的知识库对于研究区的大部分土壤类型的预测是可行的。     

人工智能技术在畜牧业中的应用进展

人工智能（artificial Intelligence,AI）技术是新兴科学技术革命和畜牧产业革命的重要新生力量,在实现我国畜牧业数字化、信息化、智慧化过程中发挥着至关重要的作用。人工智能畜牧技术的广泛应用为养殖端的疾病预防、精准治疗、精准营养、生物安全防控、智能称重等重大核心难题的解决提供新思路,必将成为推动畜牧业走向现代化的有力助推器。借助关键AI技术的普遍应用,实现畜牧全产业链的精细化、安全化、自动化、智能化、数字化,带动畜牧产业整体管理水平提升,将成为推动智慧畜牧业发展的有效途径。从AI的发展历程、AI在畜禽育种中的应用、畜牧企业在AI应用方面的实践以及未来AI在畜牧领域的开发及应用趋势等方面进行综述,以期为推动AI技术在畜牧全产业链中的广泛应用提供参考。     

基于光谱技术检测梨果实可溶性糖含量的方法

针对传统方法测定梨可溶性糖含量耗时长、成本高、步骤繁琐的问题,本研究提出一种通过光谱扫描梨果检测其可溶性糖含量的新方法。以河北省威县龙集梨园的‘新梨7号’为试材,利用光谱仪扫描果实获取其光谱反射率,使用蒽酮比色法测定梨可溶性糖含量,采用SG平滑滤波法、标准正态变量（SNV）和正交信号校正（OSC）对数据进行预处理,使用主成分分析（PCA）和连续投影算法（SPA）对光谱数据进行降维处理,利用多元线性回归（MLR）、偏最小二乘法（PLSR）和支持向量机回归（SVR）建立预测模型,最终选择使用OSC+PCA+SVR建立基于光谱反射率的梨可溶性糖含量的预测模型,其训练集R_C²=0.85,RMSE=2.21,测试集R_V²=0.78,RMSE=1.48,实现了对梨可溶性糖含量高效、快速、低成本、无破坏性测定。     

基于AlexNet优化的板材材种识别方法

【目的】基于处理后的木材端面细胞特征,寻找合适的机器学习方法提高木材识别准确率,以实现木材高效利用,为珍稀木材种类判别和保护提供依据。【方法】以5种木材(臭冷杉、长白落叶松、鱼鳞云杉、鹅掌楸和凹叶厚朴)端面细胞为研究对象,提取多种差异性图像作为数据集,通过图像处理提取特征信息,分别采用支持向量机(SVM)和AlexNet神经网络进行分类识别。根据木材端面细胞区分的差异性,在AlexNet神经网络架构中加入BN算法进行优化,设计一种更高效的板材识别方法提高木材识别准确率。【结果】将增强后的29 680张图像按7∶3划分,分别保存在训练集和测试集文件夹中,测试样本确定标签后均放入同一文件夹,分别对3种分类算法进行整体批量测试,支持向量机分类器测试集的整体识别准确率为84.67%, AlexNet神经网络测试集的整体识别准确率为88.76%,基于BN算法优化的AlexNet神经网络测试集的整体识别准确率为91.15%,识别效果更好。【结论】当样本量充足时,AlexNet神经网络对木材端面细胞图像的分类效果明显优于SVM分类器。基于BN算法优化的AlexNet神经网络对图像线性特征更敏感,保留...     

顾及变量相关性的主成分分析法在森林蓄积量估测中的应用

为探究Landsat8 OLI反演蓄积量的潜力,研究不同特征选择方法对蓄积量反演精度及不同蓄积量反演模型对反演精度的影响。以湖南省怀化市排牙山国有林场作为研究区,森林资源二类调查数据作为样地地面实测数据,选用Landsat8 OLI作为遥感数据源,将传统的Pearson相关系数法及主成分分析法2种方法结合,得到一种顾及变量相关性的主成分分析法（PCA-P）对遥感变量进行降维。使用3种变量选择方法构建了随机森林（RF）、K最近邻（KNN）、支持向量机（SVR）、多元线性回归（MLR）模型进行森林蓄积量的估测,使用决定系数（R²）、均方根误差(R_MSE)、相对均方根误差(R_RMSE)对蓄积量估测模型进行精度评价。结果表明：通过Pearson相关系数结合方差膨胀因子得到I_B2、I_ND25、I_MSR3个遥感变量,其与蓄积量相关性分别为0.716、0.623、0.597。使用主成分分析法得到前3个主成分,累计贡献率为93.42%。通过PCA-P得到前2个主成分,累计...     

基于VNIR和机器学习算法的原状土剖面Cu含量预测

快速测量土壤剖面重金属含量是评估土壤重金属污染状况并选择相应修复技术的关键。为了探讨可见光-近红外光谱法（Visible and Near-Infrared Reflectance Spectroscopy,VNIR）预测原状土壤剖面重金属含量的潜力,以江西省两个典型工矿厂周边农田土壤为研究对象,共采集了19个深度约100 cm的完整土壤剖面样品,分别测定土壤剖面样品的VNIR数据及其Cu含量。采用偏最小二乘回归法（Partial Least Squares Regression,PLSR）、Cubist混合线性回归决策树（Cubist Regression Tree,Cubist）、高斯过程回归（Gaussian Process Regression,GPR）和支持向量机（Support Vector Machine Regression,SVM）方法研究不同光谱预处理方法对土壤Cu含量预测精度的影响。结果显示,Cubist、GPR和SVM这三种机器学习算法的预测精度普遍高于PLSR,其中一阶导数（First-Order Derivative,FD）预处理的SVM模型预测精度最高（R2=0.95,均方根误差为7.94 mg/kg,相对分析误差为4.34）。这表明利用VNIR和机器学习可以对原状土壤剖面Cu含量进行有效预测,为快速监测Cu及其他重金属含量的相关研究提供参考。     

基于多源无人机影像特征融合的冬小麦LAI估算

为探讨无人机多源影像特征融合估测作物叶面积指数的能力,该研究以冬小麦为研究对象,利用多旋翼无人机搭载高清数码相机和UHD185成像光谱仪获取研究区冬小麦关键生育期（扬花期、灌浆期）的可见光和高光谱影像。综合考虑可见光、高光谱影像特征与冬小麦叶面积指数的相关性及影像特征重要性进行特征筛选,然后,以可见光植被指数、纹理特征、可见光植被指数+纹理特征、高光谱波段、高光谱植被指数及高光谱波段+植被指数分别作为输入变量构建多元线性回归、支持向量回归和随机森林回归的叶面积指数估测模型（单传感器数据源）;以优选的两种影像特征结合支持向量回归、随机森林回归构建叶面积指数估测模型（两种传感器数据源）,比较分析单源与多源影像特征监测冬小麦叶面积指数的性能。进一步地,考虑到小区土壤空间异质性会影响冬小麦叶面积指数估测结果,该研究探讨了不同影像采样面积下基于单源遥感数据构建的小麦叶面积指数估测模型精度。研究结果表明：在扬花期和灌浆期,使用两种影像优选特征构建的随机森林回归估测模型精度最佳,验证集决定系数分别为0.733和0.929,均方根误差为0.193和0.118。可见光影像采样面积分别为30%和50%,高光谱影像采样面积为65%时,基于单源影像特征构建的随机森林回归估测模型在扬花期和灌浆期效果最好。综上,该研究结果可为无人机遥感监测作物生理参数提供有价值的依据和参考。