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1.
光照条件变化会对花椒目标识别率产生影响,关系到机器视觉技术能否有效应用于生产现场的花椒采摘。通过对HSV特性图像识别技术的分析,提出HSV和形状特征融合的花椒识别算法。该算法采用同态滤波方法对光照进行补偿,解决因为光照不均匀而导致的花椒识别率低的问题,最后利用花椒圆度特征,排除树枝及树叶等的干扰,实现花椒的准确识别。利用同态滤波方法对光照进行补偿,对于光照不强或者发生遮挡的花椒图像有较大改善,通过试验得出其平均识别率达到94.0%,比单独采用HSV特性识别时,在顺光,背光和遮阴条件下,识别率分别提高4%,13%和21%,此外在遮阴条件下运行时间缩短14.6%。为遮阴条件下提高花椒识别率提供一种方法。  相似文献   
2.
李莉  蓝天  赵奇慧  孟繁佳 《农业机械学报》2021,52(11):219-225,262
基于叶面颜色特征建立番茄氮元素缺乏分级模型判别准确率可达08以上。夏季定植的番茄叶片表面会覆盖粘质腺毛,粘质腺毛利于番茄吸收水分和营养元素,相同营养液氮离子浓度下叶片黄化过程异于未覆盖粘质腺毛的叶片。故仅基于叶面颜色特征建立分级模型,其准确率降至0.65。覆盖粘质腺毛番茄其叶片周长和叶面积两个形状特征均小于未覆盖粘质腺毛的番茄叶片,本文将番茄叶片两个形状特征结合原有叶面颜色特征共同作为模型输入,建立新的番茄氮元素缺乏分级模型。搭建图像采集系统,该图像采集单元由树莓派和其相机模块构建,使用WiFi或4G网络完成智能手机、图像采集单元、本地计算机之间无线数据传输。智能手机通过Web界面可远程控制采集图像并将图像传输到云平台存储。本地计算机对图像进行预处理提取叶片形状、颜色特征后输入模型进行预测,并输出预测结果。试验结果表明,图像采集系统春季和夏季平均温度在19.7~28.3℃范围内,光照在1.125~9.543lx范围内均可正常使用,采集的图像经预处理分割后降低了环境光线的影响。使用优化后的加权随机森林模型,基于形状特征和颜色特征相结合的叶片氮元素缺乏分级判别准确率可达0.83。  相似文献   
3.
崔虎亮  贺霞  张前 《中国农业科学》2021,54(13):2858-2869
【目的】牡丹(Paeonia suffruticosa)是中国传统名花之一,花色丰富,品种多样,通过测定不同花色品种在花朵开放期间花瓣花青素苷、类黄酮苷的种类和含量,并分析其动态变化规律,为牡丹花色的呈色机理及不同花色育种提供参考。【方法】选择5种不同花色的牡丹品种为试验材料,采集蕾期(S1)、露色期(S2)、盛开期(S3)和衰败期(S4)等4个不同时期的花瓣,利用高效液相色谱(HPLC)和质谱联用(LC-MS)技术对其花青素苷和类黄酮苷进行定性定量分析,比较不同花色品种之间的差异。【结果】检测到6种花青素苷和12种类黄酮苷。其中,紫色品种‘洛阳红’检测到的花青素苷种类最多,花瓣中共检测到4种花青素苷,而白色品种‘白雪塔’中未检测到花青素苷;在检测出的12种类黄酮苷中,芹菜素5-葡萄糖苷(7.18%—58.46%)、芹菜素己糖葡萄糖苷(1.44%—43.72%)和山奈酚3,7-葡萄糖苷(2.83%—43.44%)的相对含量明显高于其他物质。6种花青素苷在花朵开放期间不断积累,从蕾期(S1)至衰败期(S4),花青素总含量不断增加,其中在盛开期(S3)总含量显著增加,在S4时期达到最高值。类黄酮物质总含量在花朵开放与衰老期间呈现先增加后降低的趋势,但不同品种的变化趋势差异明显。‘洛阳红’的类黄酮总含量在衰败期(S4)达到最大值(752.93±48.10)μg∙g-1 FW,‘赵粉’在盛开期(S3)达到最大值(603.81±6.30)μg∙g-1 FW,‘白雪塔’在露色期(S2)达到最大值(673.45±9.96)μg∙g-1 FW,‘迎日红’和‘粉荷’均在蕾期(S1)达到最大值,其含量分别为(525.88±22.38)μg∙g-1 FW和(740.56±16.08)μg∙g-1 FW。【结论】不同颜色的牡丹品种中花青素苷和类黄酮苷差异较为显著,紫色品种花青素苷含量较高,白色品种几乎不含有花青素苷。花青素苷在花朵开放过程中不断积累,而类黄酮苷存在先积累后降解的变化趋势。  相似文献   
4.
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   
5.
普通丝瓜果皮颜色性状的遗传研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
对普通丝瓜的果皮颜色性状进行遗传分析,旨在为果皮颜色控制基因的挖掘及外观品质改良提供理论依据。以绿果皮丝瓜材料YX014和白果皮高代自交系丝瓜材料LJ-01为亲本,配制成P1、P2、F1、F2、B1、B2等6个世代,通过目测的方法对6个世代单株的丝瓜果皮色性状观察和分级处理,应用植物数量性状主基因+多基因混合遗传模型对丝瓜果皮色性状进行遗传规律分析。结果表明,普通丝瓜果皮颜色的最佳遗传模型为B-1,即符合2对主基因控制并表现为加性-显性-上位性遗传模型。B1、B2和F2分离世代的主基因遗传率较高,分别为96.4%、99.1%和99.4%。此外,2对主基因的加性效应分别为-2.50和0.00,显性效应分别为0.50和0.48,说明第一对主基因在加性效应中占主导地位,且为负向效应,2对主基因的显性效应近似相等。控制普通丝瓜果皮色的主效基因的遗传力较高,普通丝瓜果皮色遗传改良可以在早期分离世代时进行。  相似文献   
6.
草地地上生物量(Aboveground biomass,AGB)是衡量草地生产力的关键因素,准确测定草地AGB具有重要意义。高光谱因具有时效性强、不破坏草地等特点被广泛用于草地生理生态指标的测定。本研究提取和计算了海北试验站高寒草地冠层的原始光谱(Original spectrum,OR)反射率、一阶微分光谱(First derivative spectrum,FD)反射率、光谱位置面积参数(Spectral parameters of spectral position and area,PA)和植被指数(Vegetation indices,VI)4种不同类型的特征变量,使用连续投影算法(Successive projections algorithm,SPA)和递归特征消除算法(Recursive feature elimination,RFE)进行特征选择,采用随机森林算法(Random forest,RF)构建草地AGB估测模型。结果表明:在由4种特征变量分别构建的草地AGB估测模型中,基于VI的RF模型精度最高(测试集R2=0.70,RMSE=557.87 kg·ha-1),实测AGB与估测AGB的线性R2达到0.72;不同类型特征变量组合构建的草地AGB估测模型中,PA+VI组合的RF模型精度最高(R2=0.71,RMSE=548.97 kg·ha-1),实测AGB和估测AGB的线性R2达到0.73。  相似文献   
7.
为筛选与蝴蝶兰花黄白底色相关的单核苷酸多态性(Single-nucleotide polymorphism,SNP)位点,以'黄金豹'蝴蝶兰(♀)和'白天使'蝴蝶兰(♂)及其杂交后代为实验材料,选择33个分布在5个不同颜色分布类型组群中的黄色底色杂交后代和仅有的2个纯黄色个体作为黄色底色群体,35个分布在对应5个颜色分布类型组群中的白色底色杂交后代作为白色底色群体,分别提取DNA并等量混合后构建2个不同底色DNA混池,采用特异位点扩增片段测序(SLAF-seq)结合BSA技术,对与花底色密切相关的候选标记进行鉴定。结果表明:共获得164 874个SLAF标签,其中含21 031个多态性SLAF标签,多态率为12.76%。SLAF标记在亲本中的平均序列深度为42×,在子代中的平均序列深度为46×。关联分析表明,在阈值0.745 5时,筛选得到15个与花底色相关的SLAF候选标记,具27个SNP位点。采用SNaPshot测序技术在2个亲本、11个子代和4个不同的种质资源中验证SNP位点,筛选发现,Marker35886和Marker70907的2个SNP位点与相关SLAF序列中的SNP位点一致,对花底色的鉴定准确率分别为66.67%和73.33%,组合准确率达93.33%。本研究筛选到的2个SNP位点可作为有效的分子标记位点在蝴蝶兰育种早期进行辅助选择。  相似文献   
8.
种皮色不仅是一个形态标记,还是一种重要的进化性状,与大豆商品性、营养价值以及抗性关系密切。本研究以黄色种皮大豆品系BMY及其褐色种皮衍生品系BMZ为亲本,从F2群体中分别挑选出黄色种皮和褐色种皮的植株各9株,构建了两个极端性状混合池DNA文库,借助SLAF-seq和BSA技术,挖掘大豆种皮色性状相关候选基因。对于26121个高质量SNP位点,利用SNP-index方法和ED方法进行综合分析,获得8个与目标性状紧密关联的候选区域,分别位于第5、11、12、19和20染色体,包含620个编码基因。对这620个基因进行进一步的功能注释,NR、Swiss-Prot、GO、KEGG和COG数据库分别注释到600、518、533、133和256个基因,其中存在非同义突变基因4个,分别为Glyma05g005600、Glyma05g009700、Glyma12g006100和Glyma12g047300。候选区域内编码基因的深度注释有助于功能基因的进一步分离,为大豆种皮色性状相关基因的精细定位及克隆提供理论依据。  相似文献   
9.
【目的】利用星载激光雷达波形数据对森林类型识别时,受地形、噪声和林层结构等因素影响,针叶林、阔叶林和混交林森林类型识别精度较低,为提高森林类型识别精度,需提取与森林类型相关的波形特征参数。【方法】结合回波仿真原理与林分冠层特征对GLAS回波波形进行理论分析,提出了与森林类型相关的波形特征参数Rcafit1-47、K1-47,并与其他森林类型相关的波形特征参数进行联合,建立多种波形特征参数组合,用于森林类型识别。【结果】1)针叶林和阔叶林森林类型识别时,波形特征参数组合Rcafit1-47、K1-47森林类型总体识别精度为92.86%,优于另外两种波形特征参数组合AGS、MSGS和AGS、SGS森林类型总体识别精度;2)针叶林、阔叶林和混交林森林类型识别时,波形特征参数组合Rcafit1-47、K1-47森林类型总体识别精度为77.03%,低于另外两种波形特征参数组合AGS、MSGS和AGS、SGS森林类型总体识别精度;3)波形特征参数Rcafit1-47、K1-47与其他波形特征参数组合后能够提高森林类型识别精度,其中,Rcafit1-47、K1-47、AGS、MSGS参数组合森林类型识别精度最高,针叶林和阔叶林森林类型识别精度为94.64%,针叶林、阔叶林和混交林林分类型识别精度为89.19%。【结论】提出的波形特征参数Rcafit1-47和K1-47在针叶林和阔叶林森林类型识别方面具有明显优势,而且与其他波形特征参数组合后能够明显提高针叶林、阔叶林和混交林3种森林类型的识别精度。  相似文献   
10.
Detecting change features of climate variables in arid/semi-arid areas is essential for understanding related climate change patterns and the driving and evolution mechanism between climate and arid/semi-arid ecosystems.This paper takes Inner Mongolia of China,a unique arid/semi-arid ecosystem,as the study area.We first detected trend features of climate variables using the linear trend analysis method and then detected their trend-shift features using the breaks for additive seasonal and trend method based on the time-series of monthly precipitation and monthly mean temperature datasets from 1962 to 2016.We analyzed the different change features of precipitation and temperature on a regional scale and in different ecological zones to discover the spatial heterogeneity of change features.The results showed that Inner Mongolia has become warmer-wetter during the past 54 years.The regional annual mean temperature increased 0.4°C per decade with a change rate of 56.2%.The regional annual precipitation increased 0.07 mm per decade with a slightly change rate of about 1.7%,but the trend was not statistically significant.The warmer trend was contributed by the same positive trend in each season,while the wetter trend was contributed by the negative trend of the summer precipitation and the positive trend of the other three seasons.The regional monthly precipitation series had a trend-shift pattern with a structural breakpoint in the year 1999,while the regional monthly mean temperature series showed an increasing trend without a periodical trend-shift.After the year 2000,the warmer-wetter trend of the climate in Inner Mongolia was accelerated.The late 20th century was a key period,because the acceleration of the wetter trend in some local zones(I and II)and the alleviation of the warmer trend in some local zones(Ⅶ,Ⅷand IX)occurred simultaneously.Moreover,the change features had a strong spatial heterogeneity,the southeastern and southwestern of Inner Mongolia went through a warmer-drier trend compared with the other areas.The spatio-temporal heterogeneity of the climate change features is a necessary background for various types of research,such as regional climate change,the evolution of arid/semi-arid ecosystems,and the interaction mechanisms between climate and arid/semi-arid ecosystems based on earth-system models in Inner Mongolia.  相似文献   
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