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1.
刘昊 《干旱区资源与环境》2021,(2):88-95
作物识别是提取作物种植结构的基础,利用遥感技术对作物进行监测识别,对优化生产布局、调整农业生产模式有着重要意义。文中选取河套灌区杭锦后旗为研究区域,基于2019年覆盖生长周期的Sentinel-2号卫星影像数据,构建NDVI时间序列数据集,利用Savitzky-Golay(S-G)滤波对NDVI时间序列数据集进行平滑,分析不同作物不同发育期的光谱曲线特征,计算各主要作物识别关键期的光谱阈值,构建基于决策树分层分类的农作物种植面积提取模型,并用验证样本对分类结果进行精度验证。结果表明:利用整个生育期内的NDVI最大合成影像确定植被地表覆盖,NDVI曲线变化区别林地与耕地,逐层提取地物,简便易行;采用S-G滤波重构高质量的NDVI时间序列曲线,研究证明重构后曲线更加平滑符合作物生长趋势;基于Sentinel-2号遥感数据和整个生育期NDVI时序数据,构建分层分类决策树模型,作物分类总体精度达92.1%,Kapppa系数精度达0.857。本研究采用的方法满足遥感观测应用化需求,也为县级区域农作物分类提供重要参考价值。 相似文献
2.
随着畜禽规模养殖的发展,高度集约化养殖模式将影响畜禽的健康状况、疫病防控和福利水平。一种无接触、无应激的射频识别(Radio Frequency Identifi cation,RFID)技术应运而生,该技术可以在无损状态下采集畜禽的行为、生理生化和养殖环境指标,从而为评估集约化养殖的效果和影响提供基础数据。文章讨论了三种常见类型的RFID系统在畜禽养殖中的应用,系统地比较了各类系统的优缺点及适宜应用场景,进一步提出RFID在畜禽养殖中的未来应用方向,以期为深化畜禽信息采集的研究提供参考。 相似文献
3.
基于特征选择和GA-BP神经网络的多源遥感农田土壤水分反演 总被引:6,自引:5,他引:1
土壤水分是影响水文、生态和气候等环境过程的重要参数,而微波遥感是农田地表土壤水分测量的重要手段之一。针对微波遥感反演农田地表土壤水分受植被覆盖影响较大的问题,该研究提出了一种基于特征选择和GA-BP神经网络(Genetic Algorithm-Back Propagation neural network)的多源遥感农田地表土壤水分反演方法。首先对Sentinel-1微波遥感数据和Sentinel-2光学遥感数据进行预处理并提取21个特征参数;然后采用差分进化特征选择(Differential Evolution Feature Selection,DEFS)算法从21个特征中选出包含10个参数的最优特征子集,并利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)法将特征子集进行降维;之后建立BP神经网络,采用遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)对BP网络的节点权值进行优化,使用降维后的特征矩阵和部分实测土壤含水量数据对BP网络进行训练;最后利用训练好的GA-BP网络对研究区土壤水分进行反演,并利用实测数据对反演结果精度进行对比验证。试验结果表明,该研究反演结果的决定系数为0.789 3,均方根误差为0.028 7 cm~3/cm~3,相比单纯使用GA-BP神经网络,加入DEFS和PCA之后决定系数提高了0.215 7,同时均方根误差降低了0.029 5 cm~3/cm~3。该结果展示了DEFS和PCA算法在土壤水分反演最优特征集选择的有效性,为多源遥感农田地表土壤水分反演提供了新思路。 相似文献
4.
采用双模态联合表征学习方法识别作物病害 总被引:1,自引:1,他引:0
基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在病害诊断中表现出色,逐渐成为了研究热点。但是,基于深度卷积神经网络建立的视觉识别模型通常只利用了图像模态的数据,导致模型的识别准确率和鲁棒性,都依赖训练数据集的规模和标注的质量。构建开放环境下大规模的病害数据集并完成高质量的标注,通常需要付出巨大的经济和技术代价,限制了基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在实际应用中的推广。该研究提出了一种基于图像与文本双模态联合表征学习的开放环境下作物病害识别模型(bimodalNet)。该模型在病害图像模态的基础上,进行了病害文本模态信息的嵌入,利用两种模态病害信息间的相关性和互补性,实现了病害特征的联合表征学习。最终bimodalNet在较小的数据集上取得了优于单纯的图像模态模型和文本模态模型的效果,最优模型组合在测试集的准确率、精确率、灵敏度、特异性和F1值分别为99.47%、98.51%、98.61%、99.68%和98.51%。该研究证明了利用病害图像和病害文本的双模态表征学习是解决开放环境下作物病害识别的有效方法。 相似文献
5.
将Copula函数与高效蒙特卡洛方法结合,提出了含相关随机变量的边坡可靠度高效分析方法。以两个岩质边坡稳定性问题为例验证了所提方法的有效性。结果表明,该方法相比于直接蒙特卡洛方法在保证边坡失效概率的准确性的同时计算效率更高。Copula函数可以构造出具有不同相关结构的岩土体参数的联合概率分布,与高效蒙特卡洛方法(即蒙特卡洛重要抽样方法和子集模拟)结合能高效地处理含多种相关随机变量的边坡可靠度计算问题,相比于现行的Nataf变换方法结果更能体现岩土边坡真实稳定性。此外,该方法也能高效地计算含有复杂的隐式功能函数的边坡可靠度,研究成果拓展了高效蒙特卡洛方法在边坡可靠度分析中的应用。 相似文献
6.
[目的] 有效掌握滑坡变形规律,实现对滑坡变形的高精度预测。[方法] 基于滑坡现场变形监测成果,先利用优化经验模态实现其变形数据的信息分解,再利用优化径向基神经网络和马尔科夫链完成滑坡变形的分项组合预测;最后,利用季节性Kendall检验判断滑坡变形趋势,以验证预测结果的可靠性。[结果] 经验模态能有效分解滑坡变形信息,且通过优化处理,能进一步提高分解效果,并以互补式集合经验模态的分解效果最优;同时,预测结果的平均相对误差均小于2%,具有较高的预测精度,验证了预测模型的有效性,且变形趋势判断结果与预测结果较为一致,说明预测过程较为可靠,两者均得出滑坡变形呈持续增加趋势。[结论] 由于滑坡变形具增加趋势,其稳定性趋于不利方向发展,应尽快开展滑坡灾害防治。 相似文献
7.
基于深度学习YOLOV5网络模型的金枪鱼延绳钓电子监控系统目标检测应用 总被引:2,自引:0,他引:2
为评估金枪鱼延绳钓系统运行质量、降低人工成本,以及从金枪鱼延绳钓系统电子监控EMS系统中提取浮球、金枪鱼数量等信息,本文提出一种基于深度学习YOLOV5网络模型的金枪鱼延绳钓电子监控系统浮球及金枪鱼目标检测方法,从HNY722远洋渔船EMS系统视频监控数据中截取包含有目标浮球和金枪鱼的15578帧关键帧,将所有关键帧及其标记文件划分为14178个训练数据及1400个验证数据,基于YOLOV5s、YOLOV5l、YOLOV5m、YOLOV5x等4种YOLOV5神经网络模型,设计分组训练试验对比训练效果.结果表明:参与训练的4种神经网络模型均可完成金枪鱼延绳钓电子监控系统的目标检测任务,但网络模型的选择对广义交并比损失(GIoU loss)、目标检测损失(objectness loss)、准确率(precision)、召回率(recall)、多类别平均精度值(mAP)等参数具有显著性影响(P<0.05),对目标分类损失(classifi-cation loss)参数无显著性影响(P>0.05);检测效果表现较好的模型是YOLOV5l和YOLOV5m,二者的mAP@0.5值分别为99.1%和99.2%,召回率分别为98.4%和98.3%,但YOLOV5m网络模型在GIoU损失等表现上劣于YOLOV5l.研究表明,4种网络模型中YOLOV5l模型是最适合应用于金枪鱼延绳钓电子监控系统目标检测的网络模型. 相似文献
8.
大蒜萌发期耐盐性综合评价 总被引:1,自引:0,他引:1
以10份大蒜种质资源为材料,对其进行耐盐性分析.在大蒜萌芽期用氯化钠(NaCl)溶液进行盐胁迫处理,分别测定处理7、14 d后的发芽率、芽长和根长,以处理组和对照组的相对比值作为耐盐系数,利用主成分分析法、隶属函数值法对大蒜萌发期耐盐能力进行综合评价.结果表明,盐胁迫下大蒜的发芽率、根长和芽长均随着盐胁迫浓度增加呈下降趋势,材料间各指标具有一定差异.盐胁迫延长大蒜的发芽时间,盐浓度越高,种子萌发时间越久.综合来看,10个大蒜种质材料中,耐盐性强弱依次为金乡大蒜、邳州紫皮、邳州紫皮蒜、徐州白皮蒜、SDSH、川蒜、金乡紫皮、二水早、三月黄和苍山1. 相似文献
9.
从2006年至2020年,陕西境内发生了4起蜜蜂突发性大量死亡事件,损失惨重,值得深思。2006年8月9~16日,陕西横山县境内发生蜜蜂大量死亡,四川眉山市蜂农每年这个时间都来横山放蜂,蜜蜂莫名其妙大量死亡,也弄不清楚怎么回事。蜂农反映,蜜蜂不像中毒,他们发现一些野生蜂也有死亡。后经有关部门对死蜂样本检测,未发现病原。 相似文献
10.
土壤磷素含量是评价土壤养分的重要指标之一。利用热红外发射率数据对土壤全磷含量进行反演的研究较少且多使用常规线性回归方法,本文利用东北海伦地区采集的热红外航空成像光谱仪TASI(Thermal Airborne Hyperspectral Imager)数据,通过机器学习方法探究黑土土壤发射率与全磷含量关系,选出最优模型对研究区土壤全磷含量进行预测研究。结果表明:在8 ~ 11.5 μm范围内,土壤热红外发射率值随着全磷含量的增加而增加;除原始光谱10.792 μm这一波段外,发射率值及其数学变换与全磷含量相关系数均在0.5以下,相关性较弱;在DNN(Deep Neural Networks)训练集和测试集中,从模型精度和PSO(Particle Swarm Optimiazation)算法优化时间来看,弹性传播训练算法(RP)表现最佳,决定系数R2分别为0.51、0.7,均方根误差RMSE分别为0.0443、0.0301;激活函数对本次构建的网络精度影响非常有限,激活函数为Tansig和ReLU的深度神经网络模型训练集精度基本与偏最小二乘及逐步回归模型一致,测试集精度有所提高但稳定性较为欠缺;研究区土壤全磷含量整体较高,水田和旱田含量均大于0.8 g kg?1,城镇及建筑群密集程度与土壤全磷含量呈负相关,与偏最小二乘模型对土壤全磷含量预测结果相比,神经网络模型对研究区土壤全磷含量小于0.6 g kg?1和0.6 ~ 0.8 g kg?1两区间做了更多划分,将更多人为活动密集区附近像元划分到该含量区间内,从而使得预测含量更加符合真实情况分布;总体来看,全磷含量最高值集中分布于研究区西部、西北及西南部,但在东部及其北部区域则呈无规律性分散分布,中部地区及其余地区含量值大多为0.8 ~ 1.0 g kg?1。综上,合适调参的深度神经网络模型在反演土壤元素类问题中的表现与偏最小二乘及逐步回归等方法相比更加具有发展的潜力,在样本数据量足够的前提下,深度神经网络能够得到充分训练从而使得预测结果更加精确、稳定。 相似文献