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《土壤通报》2020,(3):538-544
土壤信息系统的构建与应用有助于加强土壤数据的信息化管理,提高土壤信息的共享性。目前土壤信息系统主要为单一专题系统,在多专题分析或与其他系统进行数据交互的实际应用中存在较多阻碍。针对这一问题,本文收集整理新疆农田土壤信息数据并建库,设计开发出基于WebGIS技术的新疆绿洲农田土壤信息集成与共享系统,系统集成了耕地地力评价、土壤改良利用分区、作物适宜性评价及测土配方施肥等四个专题功能并使之相互衔接,实现了土壤信息的在线查询与高效共享。运行结果表明,该系统降低了数据冗余,提高了数据利用效率,具有较高的稳定性和实用性,对促进新疆农业的信息化、规模化及可持续发展具有重要意义。 相似文献
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近年来,基于数字图像处理和机器学习算法的果实自动识别检测研究已经越来越成熟。针对传统检测方法检测过程中难以满足实时性要求的缺点,采用了基于Faster-RCNN的果实快速检测模型。模型由卷积神经网络(CNN)和区域提议网络(RPN)组成,首先由CNN进行卷积和池化操作提取特征,然后由RPN选取候选区域,通过网络全连接层参数共享,由目标识别分类器和边界框预测回归器得到多个可能包含目标的预测框,最后通过非极大值抑制挑选出精度最高的预测框完成目标检测。分别对桃子、苹果和橙子的三种果实进行检测,采用迁移学习方法,使用已经预训练好的两种深度神经网络模型ZFnet和VGG16,通过数据集的训练对Dropout及候选区域数量进行参数调整完成网络调优。检测并分析果实不同布局形态下模型的检测效果。试验结果表明,当Dropout取值为0.5或0.6,候选区域数量为300时网络模型最佳,ZFnet网络中,苹果平均精确度为92.70%,桃子为90.00%,而橙子为89.72%。VGG16网络中,苹果平均精度为94.17%,桃子为91.46%,橙子为90.22%。且ZFnet和VGG16的图像处理速度分别达到17 fps和7 fps,能够达到果实实时检测的目的。 相似文献
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田园综合体发展模式探析 总被引:1,自引:1,他引:0
《现代农业科技》2018,(23)
中共十九大对于农业、农村给予了充分的重视,提出要实施乡村振兴战略,坚持农业、农村优先发展,促进农村一、二、三产业融合发展,构建现代农业产业体系、生产体系和经营体系。实现乡村振兴,必须促进农业改革再深化。本文对田园综合体发展模式进行了经验总结,以期为农村经济发展提供参考。 相似文献