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基于计算机视觉技术的油菜冠层营养信息监测   总被引:2,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
为了探讨利用计算机视觉技术监测油菜长相长势的可行性,在大田自然条件下,用数码相机构建了计算机视觉系统,获取、分割图像,用逐步回归的方法建立了用颜色值监测叶绿素含量、全氮含量、碳氮比值的最优模型,模型具有较好的预测性。试验结果表明:在大田自然光照条件下,用数码相机采集油菜图像,监测冠层叶绿素含量、全氮含量、碳氮比等生理指标是可行的。  相似文献
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基于1994,2000,2006和2011年4个时期的Landsat TM/ETM+遥感影像数据,应用像元二分模型和CA-Markov模型对安徽省霍山县植被覆盖度的时空变化进行了分析。结果表明,霍山县植被覆盖度总体分布特征是东北部植被覆盖度较小,南部、西北部较大;1994-2011年该县植被覆盖状况呈明显的上升趋势,高植被覆盖度的面积增加了339.91 km2,中低植被覆盖度、低植被覆盖度、裸地的面积分别减少了116.15,63.34和20.29 km2;CA-Markov模型可较好地预测2020年植被覆盖度的空间分布格局;霍山县植被覆盖状况的改善是人类活动和气候变化共同作用的结果。优化产业结构,防治水土流失是研究区生态环境建设的重点。  相似文献
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