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1.
树种信息对林业资源监测和管理具有重要意义,及时准确地掌握树种及长势状况是防护林工程建设与效益评价的基础。为研究利用无人机高光谱数据进行防护林树种分类的效果,选取典型区域使用Matrice600型六旋翼无人机搭载Rikola高光谱成像仪获取高光谱影像,基于支持向量机-递归特征消除算法(SVM-RFE)选取原始波段最佳组合,再结合纹理特征、植被指数和数理统计特征,使用随机森林算法对所有特征进行重要性评估并与分类精度相结合进行特征优化,进而构建高光谱影像全波段、原始波段最佳组合、全部特征变量、基于随机森林(RF)特征优化后特征变量4种分类方案,分别采用最大似然法(MLC)、支持向量机(SVM)、随机森林对防护林优势树种进行分类。结果表明:所提出的基于交叉验证的SVM-RFE算法选出的原始波段组合能更好地还原原始光谱特征;通过RF算法的特征重要性分析与分类精度相结合的方法可以有效选出重要特征,当使用全部特征的85%(包括17个光谱特征、3个纹理特征、5个植被指数和3个数理统计特征)进行分类时,总体精度最高为9593%(Kappa系数为0.9475);所有特征中植被指数特征最重要,3种分类方法中RF算法分类总体精度(OA)最高。 相似文献
2.
以虫眼、活节、死节3种缺陷的板材为研究对象,建立了小型样本库,采用数据增强方法,对图片进行旋转、平移、尺度变换、灰度变换等方式处理,使样本库扩容到10687张图片,其中7480张图片作为训练集、2137张图片作为验证集、1070张图片作为测试集;应用超分辨率测试序列(VGG)网络模型、谷歌网络模型(GoogLeNet)、残差神经网络模型(ResNet)对木质板材表面缺陷进行分类,依据分类精度,遴选识别效果较好的木质板材缺陷分类方法.结果表明:残差神经网络模型在不同的卷积层时分类精度均在80%以上,而改进的残差神经网络模型在模型结构为50层时的分类准确率高达98.63%,模型能较好地适用于木质板材表面缺陷分类. 相似文献
3.
[目的]桃蛀螟[Conogethes punctiferalis(Guenée,1854)]和松蛀螟(C.pinicolalis Inoue&Yamanaka,2006)是重要的农林业害虫,前者属重大蛀果害虫,为害多种果树和农作物且会造成巨大的经济损失.二者具有同域分布、外部形态和外生殖器解剖结构差异甚微等特性,不仅为区分2种害虫带了很大困扰、而且对准确预测它们的发生期也带来了困难.[方法]本研究整合应用外部形态学和几何形态度量学探索区分2种害虫的有效途径.几何形态度量学研究以前翅斑点为依据,基于地标点法使用TPSdig选取地标点,然后应用MorphoJ开展地标点数据的主成分分析.[结果]外部形态学的比较研究证实下唇须和后足的性状能够较好地区分2种害虫的雄性个体,但雌性个体不易区分;几何形态度量学分析显示基于桃蛀螟和松蛀螟地标点数据的主成分分析可有效地将2个物种区分开来.[结果]几何形态度量学在区分农林业害虫相似种类具有较显著的优势和重要的应用价值. 相似文献
4.
根瘤菌的分类、鉴定及应用技术研究现状 总被引:1,自引:1,他引:0
豆科植物(legumines)作为重要的粮食及经济作物,一直以来被广受重视。根瘤菌(Rhizbium)是一类普遍存在于土壤中的革兰氏阴性杆菌,可与豆科植物形成共生固氮体系,不仅可以提高植物的产量而且对周边生态环境无影响。根瘤菌与豆科植物的共生体系是生物固氮效率最高的,占生物固氮总量的65%以上。深入研究这种共生固氮体系对中国农业的可持续发展具有重要意义。近年来,越来越多的学者参与到根瘤菌的分类、鉴定以及应用技术的研究。本文主要从根瘤菌的分类、形态水平、生理生化水平、细胞组分、核酸分子水平的鉴定和根瘤菌的应用等方面进行了综述,为根瘤菌的实际应用提供参考依据。 相似文献
5.
该文系“幼树干基嵌套螺纹塑管防兔啃技术”的第Ⅰ部分内容,就完成项目的目的意义(问题的提出)、技术路线以及野兔的分类分布和生物生态学特性等做出全面总结。该项目已于2019年通过专家技术认定,“操作简便、一劳永逸、一维多效、成本低廉、环境友好”是其显著特点,相信能对我国林业兔害防治提供一项最具推广价值的全新技法。其详细技术内容和具体防治方法等将在后文刊出。 相似文献
6.
7.
在我国,有各种各样类型的树木,但是由于自然环境的原因,就破坏了现有的状态。目前我国已经对森林进行了分类,通过对森林实施分类,从而为森林提供了保障。现在我国对森林进行了分类和森林的培育,这两者之间的有效结合促进了森林的可持续发展。本文主要对森林的分类和森林培育过程展开讨论,但是现在关于森林的分类和森林培育过程中还有一些问题需要解决,根据这些问题的发生,并制定出相对应的措施。 相似文献
8.
【目的】毛竹叶片小、易卷曲的特点增加了叶面积测量的难度和测量误差,本研究旨在建立快速、便捷、准确测量毛竹叶片面积的模型。【方法】采集7个省份的毛竹叶片,对毛竹叶片形态进行分类,利用叶长、叶宽数据和扫描所得实际叶面积进行建模,并采用均方根误差、卡方、赤池信息量准则和预测精度检验模型的精度,同时与叶面积仪测定结果进行精度比较。【结果】1)根据长宽比,毛竹叶片可以分为3类,分别是类三角形叶片(长宽比≤7.2)、长椭圆叶片(7.2长宽比≤8.3)和细长条叶片(长宽比8.3); 2)对毛竹叶面积和叶形态学指标的相关分析显示,叶片长度与宽度的积对叶面积影响最大,相关系数为0.993; 3)建立以叶片长宽积为自变量的叶形分类拟合模型,其决定系数为0.990 1、均方根误差为0.159 6、卡方值为10.368 1、赤池信息量准则为-6 317.10、预测精度为97.73%,其预测结果最佳,优于叶形不分类的整体拟合和叶面积仪测量结果。【结论】基于叶片形态分类的毛竹叶面积拟合模型仅需测定叶片的长和宽,便可准确预测叶片面积,其精度不但优于叶面积仪与整体拟合结果,而且测量过程快速、便捷。该模型可解决长期困扰的毛竹叶片面积测量难题。 相似文献
9.
以湖北省杉木人工林为研究对象,选择166块具有代表性的杉木人工林标准地,并测定样地的常规立地因子。利用数量化理论Ⅰ的方法建立了杉木优势高与立地因子之间的关系模型,对研究区杉木人工林进行立地类型划分及立地质量评价。结果表明,所选择的5个立地因子与优势高数量化拟合的复相关系数为0.639;海拔、腐殖层厚度和坡位这3个立地因子对优势高的贡献率达84.99%,且影响均达到极显著水平;采用海拔、腐殖层厚度和坡位3个因子构建研究区杉木人工林立地类型,共划分为22类;按照优、良、中、差4个评价等级对166块样地所属的立地类型进行立地质量评价,得出湖北省杉木人工林在中海拔、土壤湿润、土壤养分含量较高的立地条件下生产力较高,研究区立地质量整体处于中等偏上水平的结论。 相似文献
10.