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11.
花龄期棉花虫害的电子鼻检测 总被引:1,自引:1,他引:0
棉花害虫具有隐蔽性、迁飞性和突发性特点,并且影响因素众多,棉花虫害准确地诊断是农业领域的难点问题。该研究以受到棉铃虫侵害的花铃期棉花为研究对象,采用电子鼻对不同处理的棉花挥发物进行检测。研究表明,主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)和聚类分析结果显示健康棉花释放的挥发物具有明显的昼夜节律性,健康棉花与虫害棉花差异性显著。径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network, RBFNN)对8个不同时间的4组虫害棉花处理进行分析,测试集判别总的正确率为73.4%,健康棉花对照组测试集判别正确率100%,误判样本出现在3个虫害处理之间。当不考虑时间因素建立虫害棉花统一的预测模型,RBFNN模型对健康棉花对照组的预测正确率均达到了100%,分析结果可以作为花铃期棉花是否遭受棉铃虫侵害的依据,说明电子鼻可以作为棉花虫害发生的有效监测手段,在农作物虫害监测领域具有潜在的应用价值。 相似文献
12.
建植混播人工草地是修复三江源黑土滩退化草地的有效措施,但不同混播比例下植被和土壤养分特征的变化尚不明确。以垂穗披碱草、中华羊茅和青海草地早熟禾分别按1∶1∶1(M4),2∶1∶1(M5),1∶2∶1(M6),1∶1∶2(M7),2∶2∶1(M8),2∶1∶2(M9)和1∶2∶2(M10)建植混播人工草地,并以各组分单播为对照,研究生产力、物种多样性、超产效应、多样性净效应(包括互补效应和选择效应)和土壤养分特征的变化,并采用多准则决策模型-TOPSIS进行综合评价,以筛选最佳混播比例,以期为三江源退化草地生态修复提供科学依据。结果表明:混播处理地上生物量显著高于中华羊茅和青海草地早熟禾单播的生物量,但显著低于垂穗披碱草单播处理,混播处理地上生物量在M5、M8、M9和M10处理较高。而地下生物量在混播处理间无显著差异。混播处理中,仅M5、M8、M9和M10处理存在超产,达40.4~71.1 g·m-2。M4和M6处理的多样性净效应均小于0,说明由于物种竞争导致群落减产。而M7~M10混播处理的多样性净效应均大于0,说明物种生态位的互补使得群落高产。M8和M9处理中互补效应和选择效应共同主导了超产效应,而M5和M10处理中主要由互补作用主导超产效应。表层土壤的有机质、全氮、全磷、速效磷和速效钾含量在M6、M7和M10混播处理中较高。TOPSIS模型综合评价表明,M10混播处理不但可保持较高的生产力,还可显著提高土壤的养分含量,是三江源区人工草地建植的理想混播比例。 相似文献
13.
为解决雨洪管理模型(SWMM)在率定过程中参数复杂、过程繁琐等问题。以西宁市某地块为例建立SWMM模型,利用Morris筛选法进行参数灵敏度分析,并根据灵敏度分析的结果进行人工率定;另外利用BP神经网络对模型进行率定,并结合参数灵敏度对其进行优化。对3种率定方案进行分析,结果表明:水文水力模块参数的相对灵敏度基本一致,其中灵敏度较大的参数为子汇水区面积(Area)、不透水率(Imperv)和不透水区洼地蓄积量(Destore-Imperv),并且不同降雨条件下模型参数的灵敏度存在差异。经过优化后的BP神经网络参数率定方法的模型模拟效果最好,纳什系数最大。结合灵敏度优化BP神经网络的人机联合率定方法一方面能提高BP神经网络率定的准确性,另一方面又能提高传统人工率定的效率。 相似文献
14.
基于CNN的小麦籽粒完整性图像检测系统 总被引:3,自引:0,他引:3
为了快速、准确识别小麦籽粒的完整粒和破损粒,设计了基于卷积神经网络(CNN)的小麦籽粒完整性图像检测系统,并成功应用于实际检测中。采集完整粒和破损粒两类小麦籽粒图像,对图像进行分割、滤波等处理后,建立单粒小麦的图像数据库和形态特征数据库。采用LeNet-5、AlexNet、VGG-16和ResNet-34等4种典型卷积神经网络建立小麦籽粒完整性识别模型,并与SVM和BP神经网络所建模型进行对比。结果表明,SVM和BP神经网络所建模型的验证集识别准确率最高为92. 25%; 4种卷积神经网络模型明显优于两种传统模型,其中,识别性能最佳的AlexNet的测试集识别准确率为98. 02%,识别速率为0. 827 ms/粒。基于AlexNet模型设计了小麦籽粒完整性图像检测系统,检测结果显示,100粒小麦的检测时间为26. 3 s,其中,图像采集过程平均用时21. 2 s,图像处理与识别过程平均用时为5. 1 s,平均识别准确率为96. 67%。 相似文献
15.
冀北坝上地区3种人工灌木林地防风蚀效果的比较 总被引:3,自引:0,他引:3
选取冀北坝上地区防风固沙林为研究对象,通过观测风速、地表粗糙度、临界起沙风速、输沙量、风沙流结构等指标,对比分析3种人工灌木林地(沙棘林地、柠条林地、沙柳林地)防风蚀效果。结果表明:人工植被能够增加地表粗糙度,改变近地表风场和风沙流结构,降低风速,减少输沙量,有效防治土壤风蚀。不同人工灌木林地防风蚀效果存在较大差异。从主要观测指标来看,粗糙度和临界起沙风速为柠条林地>沙棘林地>沙柳林地;输沙量为柠条林地<沙棘林地<沙柳林地;防风效应为沙棘林地>沙柳林地>柠条林地;固沙效应为柠条林地>沙棘林地>沙柳林地。冀北坝上地区应充分发挥林木防风固沙、保持水土的特性,采用生物治沙技术与措施,合理配置人工植被开展生态建设,防治土壤风蚀,改善生态环境。 相似文献
16.
虽然滨海地区占地球陆地面积不足4%,但沿海生境是全球最有价值的自然资源之一。世界上超过三分之一的人口生活在距海岸线100 km的范围内。气候变化和人类活动使得全球海岸侵蚀和风暴潮威胁加重。海岸防护可以有效抵御海岸侵蚀、风暴风险和海平面上升。本文概述了全球主要沿海国家和地区(欧盟、美国、中国)海岸硬化情况以及海岸硬化带来的生态效应。欧洲海岸线硬化比例为10%(2006年),美国海岸的硬化比例为14%(2015年),而中国海岸线的硬化比例近60%(2014年)。海岸硬化会引起滨海湿地重要物理、化学和生物过程的改变,生境丧失和破碎化,以及生物连通性的改变。增加硬化设施的结构复杂性或由混合型海岸代替传统硬化海岸可以减轻海岸硬化对滨海湿地生态系统的威胁,但对硬质海岸和混合型海岸的生态服务功能以及抵御风暴能力的评估还比较缺乏,有待进一步研究。 相似文献
17.
农业供给侧结构性改革是实现乡村振兴的必然途径。特别是在农业现代化发展的过程中,
人工智能应用到其中对于增强农业整体发展效果作用明显。本文将人工智能在农业上的应用作为研
究对象,概述了人工智能在农业上的应用,并从产前阶段、产中阶段、产后阶段等三个阶段对人工智能
在农业上的具体应用进行了研究。 相似文献
18.
针对高原鼠兔图像目标尺寸小、背景复杂、特征不显著、基于活动轮廓的图像分割模型无法有效分割的问题,采用基于卷积神经网络的SegNet语义模型对高原鼠兔图像进行分割:首先将采集的高原鼠兔图像进行预处理,尺度归一化后制作成与Pascal VOC数据集格式一致的数据集;然后将数据集分为训练集与测试集,采用训练集对SegNet模型训练,测试集对模型进行分割测试。对高原鼠兔图像分割的试验结果表明:与基于活动轮廓的Chan_Vese模型相比,基于卷积神经网络的SegNet模型对高原鼠兔图像分割时的交并比、平均像素精度、Dice相似性指数和Jaccard指数分别提高了68.33%、9.35%、30.61%和47.98%,过分割率和欠分割率分别降低了87.20%、16.52%。 相似文献
19.
基于灰色-BP神经网络模型的多情景交通用地需求预测——以长江中游城市群为例 总被引:1,自引:1,他引:0
为探索科学预测区域交通用地需求的合理途径,指导国土空间规划编制中交通用地规模的划定,拟通过灰色-BP神经网络模型识别主要社会经济影响因素,以长江中游城市群为例,在预测其远景交通用地需求规模的同时,基于城市群发展的阶段特征选取典型城市群样本设置3类情景,对不同情景下的交通用地需求分别进行预测。结果表明:1)城镇化水平、产业结构高度化程度和劳动力资源禀赋是当前影响长江中游城市群交通用地需求的主要社会经济因素。2)通过系统仿真试验对比不同方法的交通用地需求预测结果,可以发现基于灰色-BP神经网络模型的预测方法精度较高,误差较小,该预测方法对于区域交通用地规模的预测具有一定的适用性。预测得到的长江中游城市群2020和2030年交通用地需求分别为31.22万和49.07万hm2。3)不同情景下长江中游城市群交通用地需求预测结果存在明显差异,底线情景可作为划定交通用地规模的底限,一般情景可作为基准,极限情景可作为红线,长江中游城市群交通用地合理规模应以基准为参考,介于底线和红线之间。 相似文献
20.
基于YOLO v3与图结构模型的群养猪只头尾辨别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在利用视频监控技术对群养猪只进行自动行为监测时,对猪只准确定位并辨别其头尾位置对提高监测水平至关重要,基于此提出一种基于YOLO v3(You only look once v3)模型与图结构模型(Pictorial structure models)的猪只头尾辨别方法。首先,利用基于深度卷积神经网络的YOLO v3目标检测模型,训练猪只整体及其头部和尾部3类目标的检测器,从而在输入图像中获得猪只整体及头尾部所有的检测结果;然后,引入图结构模型,描述猪只的头尾结构特征,对每个猪只整体检测矩形框内的头尾部位组合计算匹配得分,选择最优的部位组合方式;对部分部位漏检的情况,采取阈值分割与前景椭圆拟合的方法,根据椭圆长轴推理出缺失部位。在实际猪场环境下,通过俯拍获得猪舍监控视频,建立了图像数据集,并进行了检测实验。实验结果表明,与直接利用YOLO v3模型相比,本文方法对头尾定位的精确率和召回率均有一定提高。本文方法对猪只头尾辨别精确率达到96.22%,与其他方法相比具有明显优势。 相似文献