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基于无人机高光谱遥感的柑橘患病植株分类与特征波段提取 总被引:1,自引:0,他引:1
目的 结合传统与现代农业病虫害监测的优缺点,探索通过无人机高光谱遥感技术检测出患病的柑橘植株、通过人工田间调查方式判断其患病种类及患病程度的病虫害监测方法。方法 使用无人机获取原始高光谱图像,经过光谱预处理和特征工程后,采用连续投影算法提取对柑橘患病植株分类贡献值最大的特征波长组合,基于全波段使用BP神经网络和XgBoost算法、基于特征波段使用逻辑回归和支持向量机算法,建立分类模型。结果 基于全波段的BP神经网络和XgBoost算法的ROC曲线下面积(Area under curve,AUC)分别为0.883 0和0.912 0,分类准确率均超过95%;提取出698和762 nm的特征波长组合,基于特征波长使用逻辑回归和支持向量机算法建立的分类模型召回率分别达到了93.00%和96.00%。结论 基于特征波长建模在患病样本分类中表现出很高的准确率,证明了特征波长组合的有效性。本研究结果可为柑橘种植园的病虫害监测提供一定的数据和理论支撑。 相似文献
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基于记忆模拟退火和A*算法的农业机器人
遍历路径规划 总被引:1,自引:0,他引:1
【目的】解决农业机器人大田作业时遍历路径规划的问题。【方法】提出一种记忆模拟退火与A*算法相结合的遍历算法。首先通过记忆模拟退火算法搜索出任务最优目标点行走顺序,然后使用A*算法进行跨区域衔接路径规划。【结果】仿真试验结果表明,该算法规划的遍历路径曼哈顿距离比传统模拟退火算法减少了9.4%,遍历路径覆盖率能达到100%,重复率控制为4.2%。【结论】记忆模拟退火通过为传统模拟退火算法增加记忆器,增强了跳出局部最优陷阱的能力,提高了算法所得解的质量。该研究结果可为农业机器人遍历路径规划提供理论基础。 相似文献
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为了能改善水质、渔业增殖和修复生态环境,EM菌的应用得到了广泛的关注,成为近几年研究的热点。鉴于此,本研究系统梳理了EM菌的定义及来源,综述了国内外近几十年EM菌在水产养殖中的作用效果及其作用机理,阐述了影响EM菌作用效果的因素等;发现EM菌在调控微生物生态结构、降低水环境中有害物质、提高免疫、增重增产等方面有着显著的效果,但EM菌技术的基础理论研究还比较薄弱,且生产技术及应用过程等还存在着不足。因此今后应提高生产技术,建立和提高筛选系统,并开发EM菌在水产养殖研究和应用的新领域,为水产养殖创造更大的经济价值,并为可持续养殖提供可能。 相似文献
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基于改进粒子群算法的低碳型土地利用结构优化——以重庆市为例 总被引:2,自引:0,他引:2
探讨了如何在低碳经济背景下进行区域土地利用结构优化,并以规划区域土地利用经济效益目标和各类土地碳排放总量作为环境效益目标建立了相应的优化数学模型;采用针对多目标优化的改进粒子群算法进行土地利用结构优化多目标求解,以重庆市土地利用结构优化为例进行了实证研究。结果表明:基于向量评价的改进粒子群优化算法对土地利用结构多目标优化是适用有效的,优化结果兼顾了经济效益和生态环境效益,为土地利用结构优化提供一种良好的思路和方法。 相似文献
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《山东省农业管理干部学院学报》2017,(4):3-4
大学生就业形式严峻,竞争异常激烈。而且由于大学生一直处于在校学习阶段,对校外企业与用人单位不够了解,难以通过有效的形式与就业单位接触。很多大学生都是携带着个人简历,通过许多招聘会来进行自我推荐。在这个过程中,有盲目寻找之嫌。许多企业并非是大学生专业对口、感兴趣的单位,但在招聘会中找不到适合的单位,只好进行尝试。这造成了企业与学生双方的精力损耗。降低了学生就业的成功率。通过协同过滤推荐算法研发的大学生就业推荐系统,可以通过学生的兴趣爱好,往届毕业生的就业因素进行系统评分,得出推荐结果,让校方帮助大学生找到更适合的单位,更多的就业机会。本文介绍了系统过滤算法的发展过程、具体应用以及通过内容和知识进行融合的推荐系统算法推荐系统如何进行开发设计,产生评分的推荐功能进行了详细的阐述。 相似文献
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针对农产品图像中的混合噪声,提出了1种有效的滤波算法。首先从噪声检测和标记方法、自适应加权滤波等环节对中值滤波算法进行适当改进,从而提出了1种改进自适应加权中值滤波算法对混合农产品噪声图像进行第1阶段滤波;然后对滤波后图像分别采用3×3滤波窗口、5×5滤波窗口的均值滤波算法进行第2阶段滤波;最后对均值滤波后的图像进行等权融合处理。分别将研究的滤波算法与中值滤波、加权中值滤波、极值中值滤波、均值滤波等算法进行试验仿真对比,结果表明,经过研究的算法滤波后图像清晰度明显高于其余算法且噪声残留程度明显低于其余算法,这对于农产品的高效处理具有一定的借鉴价值。 相似文献
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基于随机森林算法和气象因子的砀山酥梨始花期预报 总被引:5,自引:4,他引:1
准确预报始花期是制定砀山酥梨花期管理措施和赏花活动方案的重要基础。该文利用1983-2018年砀山酥梨始花期的定位观测物候数据和平行观测的气象资料,采用线性趋势法,揭示始花期演变趋势;采用相关分析,筛选影响始花期的关键气象因子,依据不同预报日期构成特征变量集;采用随机森林算法(Random Forest, RF),自3月11日开始预报到3月25日终止预报,每日训练1个预报模型。结果表明,1)1983-2018年始花期呈极显著提早发生趋势,每10a约提前2.750 d(P<0.001)。2)16个逐日气象预报模型中,共计有200个气象因子与始花期早迟密切相关,相关系数在0.469~0.789之间;各气象预报模型的训练集与测试集的平均正确率(Nd)分别为92.9%和75.5%、平均均方根误差(RMSE)分别为1.693~2.870和2.240~7.237、平均决定系数(R2)分别为0.891和0.701。3)2019年试验预报中,提前15日准确预报出当年始花期。该文研究表明RF在梨树始花期逐日气象预报中有一定业务应用潜力,预报准确率基本满足气象服务需求。 相似文献
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