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为了实现海南省北部县市檀香受咖啡豹蠹蛾(Zeuzera coffeae Nietner)虫害的自动识别,使用林内传感器传回的图像信息,提出一种空域与频域相结合的背景去除方法,并提取出虫害区域与健康区域。该方法首先提取出檀香树的前景部分,使用2G-B-R因子去除枝叶及边缘,在L*a*b*系统中选择合适的通道,使用Otus法和形态学运算剔除排泄物区域,并成功分割出虫害和健康区域。通过2种区域的图像在纹理方面表现出的不同,提取筛选出3种受外界因素影响比较小的特征,并在此基础上利用差异扩大法提出了"多纹理特征"的概念。使用Logistic二分类法对提取出的纹理特征及其组合、多纹理特征及其组合、主成分分析后的特征进行分类并分析,结果证明通过扩大差异得到的多纹理特征分类效果要好于单纹理特征,且使用"熵值均值-相关性均值"得到的分类精度最高,并使用系统聚类以及K-means聚类方法验证得到相同的结论,证明了所提方法的科学性。 相似文献
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为探究珍贵树种微量元素的精准施肥,提出了一种基于可见光的檀香全铁含量预测方法。通过将亮度色彩颜色(Lab)系统中的亮度分量(L)和颜色分量(b)与大津法、中值滤波、形态学运算相结合的方法,实现林内檀香分割,本方法结果优于支持向量机法分割效果,像素误差在5%之内,颜色误差在3%之内;对分割后的檀香光谱值与全铁含量进行分析得到,叶片全铁含量的最佳值在250~300 mg·kg~(-1)之间,低于和高于该区间均会造成叶片失绿;当新叶与老叶光谱值之比作为输入因子时得到的结果最佳,而使用整体光谱值得到的结果最差;寻优算法对结果的增强能力要优于迭代增强,其中,遗传算法结果最佳,说明合适的初始值与阈值对网络预测能力的提高更明显。本研究结果对珍贵树种微量元素的营养诊断具有指导意义,为精准林业提供了一种思路。 相似文献
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【目的】以海南省特有树种降香黄檀为研究对象,提出1种基于植被指数和多光谱纹理特征的叶片全铁含量(TIC)预测方法,为珍贵树种重金属营养诊断提供参考。【方法】分别设计4种梯度(CK、F1、F2、F3)的铁胁迫试验,胁迫结束后摘取叶片并获取多光谱图像,计算叶片图像的植被指数(VIs)及纹理特征(包括纹理特征均值TFMV和纹理特征方差TFV),分析其与TIC之间的关系。通过显著性检验筛选出与TIC在0. 05和0. 01水平上显著相关的变量,再使用相关性分析法(CA)、主成分分析法(PCA)、平均影响值法(MIV)和遗传算法(GA)进行二次筛选,将筛选结果作为粒子群优化-反向反馈神经网络(PSO-BPNN)的输入变量,分析比较预测结果。【结果】1)在CK~F2梯度区间内,树高、冠幅和地茎的生长量随着施铁含量的增加而增加,而在F3梯度下,树高、冠幅生长量降低,地茎生长量出现大幅度上升; 2)随着叶片TIC的上升,B波段呈先下降后上升趋势;G波段则与B波段相反; R波段先下降后上升,之后基本保持稳定; RE和NIR波段则一直呈上升趋势; 3)大部分VI与TIC在0. 01和0. 05水平上相关,TFMV和TFV也可以反映叶片TIC,但TFV在相关水平和相关个数方面均优于TFMV。从波段角度分析,RE和NIR波段在植被指数和纹理特征方面与TIC的相关性均优于其他波段; 4)使用不同筛选方法得到的预测结果不同,其中CA与GA得到的评价指标最佳且相似,但GA在150~300mg·kg~(-1)区间得到的预测结果偏低,不适用于田间施肥指导。5)仅使用植被指数得到的预测结果较差,加入纹理特征后很明显的提高了拟合优度及预测精度,纹理特征方差对模型精度的影响更大,说明叶片纹理的离散程度可以较好的作为预测全铁含量的辅助信息。【结论】F1和F2梯度的施肥量可以促进降香黄檀植株生长及生物量累计。最佳叶片全铁含量为150~300 mg·kg~(-1)。除植被指数外,MPV作为辅助因素可以提高模型的拟合优度及预测精度,同时,CA-PSO-BPNN方法可以有效的运用于田间施肥指导,为珍贵树种重金属含量监测提供较为准确的预测。 相似文献
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基于纹理特征模型的檀香咖啡豹蠹蛾图像诊断方法,根据健康图像和虫害图像在纹理方面表现出的差异,提出海南省北部县市檀香受咖啡豹蠹蛾虫害"多纹理特征"的确定方法。针对每种图像类型,使用提取出的4维多纹理特征,组合得到6种数学模型,并对其进行评估。结果表明:模型1(自变量为熵值均值-相关性均值,因变量为熵值均值-能量均值)的模型精度与分类精度均为最佳,并且总体分类精度达到91.25%。与逐步聚类算法和K-means聚类算法、Logistic模型二分类法相比,该方法在保证分类精度的前提下减小了计算量,并为之后纹理图像分类提供了参考依据。 相似文献
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