玉米叶片氮含量的高光谱估算及其品种差异

准确、快速、及时地对玉米氮营养状况做出判断是氮肥合理施用的基础。该研究在水培条件下对3个玉米品种（组合）叶片氮含量（LNC）的高光谱敏感波段、估算模型及其品种差异进行了探讨。结果表明,LNC与不同波段叶片光谱反射率的相关性存在品种差异,但3个品种（组合）都在500～649 nm和691～730 nm表现极显著的负相关关系,并在同一波长获得最高的相关系数,说明可以利用统一的波段来预测不同品种的LNC。依品种建立了LNC与归一化差值光谱指数（NDSI）或比值光谱指数（RSI）的定量关系模型,NDSI（714,554）和RSI（714,554）所建模型的拟合度最好,直线和指数模型拟合度均达到极显著水平,可以用来估算玉米LNC。玉米LNC估算中,以该品种数据所建模型的估算偏差最低,利用综合模型或其他品种模型则加大了估算偏差,高估与低估的最高偏差分别为35.6%和32.7%。在利用高光谱技术进行玉米氮营养状况诊断的研究及应用中,应考虑品种间差异。     

基于机器视觉的板栗分级检测方法

为实现合格和缺陷板栗的分级,研究了1种基于BP神经网络与板栗图像特征的板栗分级方法。试验以罗田板栗为研究对象,提取的颜色及纹理等8个特征值,通过主成分分析提取相应的主成分得分向量构成模式识别的输入。利用BP神经网络方法建立了板栗分级模型。试验结果表明,在图像信息主成分因子数为3,中间层节点数为12时,建立的模型最佳,模型训练时的回判率为100%,预测时识别率达到了91.67%。研究结果表明基于机器视觉技术的针对缺陷板栗分级检测方法是可行的。     

晋西北河保偏矿区土地利用变化对土地退化风险的影响

 采用基于光谱混合分析(SMA)的地表覆盖指数对晋西北河保偏矿区1990—2006年土地退化风险进行评价,并结合土地利用类型分析土地利用动态变化对土地退化风险的影响。结果表明:研究期内矿区的土地退化风险总体上呈降低趋势,未利用地的开发利用和生态工程实施是导致区内土地退化风险降低的主要原因;煤矿开采虽然对土地退化有一定的影响,但矿区发展所引发的区内土地利用结构的改变以及退耕还林等一系列生态工程的实施很大程度上能抵消这种负面影响。     

基于Mean-shift和提升小波变换的棉花叶片边缘的图像检测

该文提出了一种基于Mean-shift和提升小波变换的具有复杂背景的棉花叶片边缘检测算法。该方法首先用Mean-shift算法对彩色图像进行平滑,然后对平滑后的图像进行提升小波变换,以将平滑后的图像进行灰度增强。最后基于Canny算子对图像进行边缘检测。该算法能有效减少非边缘噪声,并且能够有效提取相互重叠叶片的边缘。与传统边缘检测方法边缘检测结果进行对比,该方法能够更加鲁棒地提取复杂背景下的重叠叶片边缘,其有效性和准确性是很明显的。     

基于机器视觉的番茄内部品质预测

为了实现番茄内部品质的实施快速检测,利用机器视觉技术,从“定性”和“定量”两方面进行了番茄内部品质预测方法的研究。首先设计开发了番茄图像采集机器视觉系统,可分别从3个不同高度：0.5、1、1.5 m和6个不同方向：上、下、左、右、前、后采集番茄图像。视觉系统利用4个卤素灯作为光源,内部亮度恒定为600 lx。然后收集了68个不同生长阶段的番茄样本,样本根据是颜色从未成熟阶段（绿色）到成熟阶段（红色）被分为了5个等级。在利用开发的机器视觉系统采集了番茄样本的图像之后,通过RGB色彩模型、L*a*b*色彩模型     

案例教学法在研究生创新教育中的应用

案例教学法是目前教育教学领域研究的热点之一,该方法是将学生带入特定的教学情境中进行思考,以加深学生对抽象原理和概念的理解,有助于培养学生运用理论知识解决问题的能力和创新能力。结合研究生培养中计算机图形图像研究方向的实践情况,探讨了案例教学法在研究生创新教育过程中的必要性,并详细介绍了案例教学法的基本原理及具体应用。实践证明,案例教学法是一种新颖而且有效的教学方法。     

不同施肥长期定位试验地夏玉米冠层光谱特征研究

以黄淮海地区典型冬小麦-夏玉米轮作区的长期定位施肥试验为研究对象,筛选对氮、磷、钾三种营养元素及产量最敏感的波段和生育期,为监测不同时期作物营养胁迫情况和估产提供依据。系统分析了氮、磷、钾单一养分缺乏和两种或两种以上营养元素同时缺乏时典型生育期夏玉米冠层反射光谱特征、收获后秸秆和子粒氮、磷、钾及产量的变化规律。结果表明,缺素使冠层光谱反射率在可见光波段增加,在近红外波段降低。作物秸秆、子粒含氮量和含钾量及产量与可见光波段反射率呈负相关,与近红外区域7601~300 nm反射率呈正相关;秸秆含磷量与各反射率的相关性不明显,子粒含磷量与冠层光谱之间无明显规律。整体上,560和810 nm分别为收获期作物含氮量在可见光和近红外两个区域的敏感波段,开花期为夏玉米氮素诊断的敏感时期;夏玉米钾素在可见光和近红外区域的敏感波段分别为680和810 nm,拔节期为诊断钾素的敏感时期。整个生育期各单波段反射率与产量均呈极显著相关关系,拔节期关系最密切。说明在明确主导养分限制的前提下,利用作物冠层光谱来监测氮素和钾素的丰缺以及准确估产是可行的。     

基于轮廓特征的单只蛋鸡行为识别方法

育成期蛋鸡的行为能够反映其健康状况和对环境的适应情况,为快速地识别蛋鸡的行为,提出一种基于蛋鸡轮廓特征的行为识别方法.首先获取蛋鸡俯视图图像,并对蛋鸡图像进行预处理,通过自动阈值分割法得到蛋鸡轮廓并进行拟合,提取出拟合轮廓的几何特征,然后对特征进行排列组合,得到四种特征组合并结合极限学习机(ELM)进行训练,得到最佳的...     

基于作物冠层数字图像的氮素营养及生长指标监测研究进展

农作物生长信息的实时、快速、无损监测与诊断正逐步成为现实,可广泛应用于作物生产的栽培管理、生产力预测等。随着数码相机、手机相机、扫描仪的普及,运用数字图像处理技术进行作物营养状况与生长指标监测成为成本低、应用方便的方法。基于数字图像技术的作物营养诊断和生长指标监测,包括基于单叶片与基于冠层图像分析两类。该文综述了基于数字图像的作物冠层氮素营养及生长指标监测的研究进展。     

基于K 均值聚类的小麦腥黑穗病菌冬孢子图像分割

图像分析技术能够实现对小麦腥黑穗病菌冬孢子特征的定量分析,冬孢子区域的分割则是分析的前提.针对小麦腥黑穗病菌图像的特点,考虑到传统分割方法的局限性,提出了一种基于彩色图像的分割算法.研究以病菌彩色图像B分量为聚类对象,以R、G、B分量值之和不变为迭代终止条件,利用K均值聚类的方法分割病菌图像,使类内像素均值的距离和取得局部极小值.与其他分割方法进行比较的结果表明,该分割算法既分割出亮度不均匀的背景,对噪声的敏感度较小,又减少了分割后的冬孢子粘连,分割出的冬孢子数目增加.