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1.
结合Sentinel-2影像和特征优选模型提取大豆种植区   总被引:6,自引:6,他引:0  
准确获取大豆的空间分布对于产量估计、灾害预警和农业政策调整具有重要意义,目前针对种植结构复杂地区所开展的大豆遥感识别研究鲜有报道。该研究以安徽省北部平原的典型大豆产区——龙山、青疃镇为研究区,基于Sentinel-2数据提出一种分层逐级提取策略的大豆识别方法。该方法首先构建决策树筛选规则,剔除研究区内非农田地物,获得田间植被的总体分布;然后生成19个候选特征因子,包括分辨率小于等于20 m的10个波段反射率以及9个植被指数。在典型地物类型样本的支持下,将ReliefF特征权重评估算法与随机森林(RandomForest,RF),BP神经网络(Back-Propagation Neural Network,BPNN)和支持向量机(Support Vector Machine, SVM)相结合,分别构建ReliefF-RF、ReliefF-BPNN、ReliefF-SVM三种组合模型筛选出对于大豆识别最有效的特征,并基于布设在研究区内6个样方(大小为1 km×1 km)的无人机影像提取得到的大豆分布来评估3种模型在大豆制图中的表现。结果表明,ReliefF-RF模型表现最佳,基于该模型筛选出7个优选特征因子,大豆制图的总体精度介于85.92%~91.91%,Kappa系数在0.72~0.81之间,各个样方的提取效果均优于其他两种模型。此外,基于优选特征达到的提取精度明显高于原始波段反射率,虽然略低于全部19个特征的结果,但是数据量降低了63.16%。该研究可以为农田景观破碎、种植结构复杂地区的大豆种植区提取相关研究提供有价值的参考和借鉴。  相似文献   
2.
图像特征是区分作物和杂草的重要属性,利用图像特征对杂草进行识别和分类,能达到较高的空间分辨能力,识别率和准确率都能得到较好结果。温室杂草多采用地膜覆盖的方式在作物整个生长期间进行控制,地膜下的杂草生长虽受到限制,同时杂草仍能与作物的根部争夺养分,因此准确获得膜下杂草信息对进一步在播种前进行抑制,采收后去除杂草等精准控制杂草环节具有重要意义。  相似文献   
3.
基于扫描成像的作物近地高光谱获取与特征分析   总被引:1,自引:1,他引:0  
为了验证自主研制的扫描成像光谱仪(PIS)在近地应用的可行性,该文以小麦、玉米为研究对象,利用PIS近地获取作物冠层和叶片的高光谱图像,在对田间和室内获得的成像数据进行对比分析的同时,探讨了成像光谱采集过程中的影响因素。此外,将PIS获取的成像高光谱与地物光谱仪(ASD)测定的高光谱进行比对研究。结果表明:PIS能准确收集作物的光谱信息,且采集的高光谱数据与ASD具有很好的一致性;PIS在田间采集作物光谱信息时,受氧气吸收的影响,在760 nm处有明显的干扰吸收;PIS除了能反映作物不同叶位叶片、不同器官光谱的差异,还可依据影像提取杂草、土壤对作物冠层光谱的影响程度。上述初步结果为进一步应用PIS进行农作物长势诊断提供了参考。  相似文献   
4.
专家系统在我国农业上的应用现状、存在问题和发展趋势   总被引:6,自引:3,他引:3  
本文从我国的实际出发,列举专家系统在我国农业中各个方面的应用情况和存在的显著问题,提出了解决问题的办法并展示了更为广阔的发展前景。  相似文献   
5.
为了探索十味降糖散对糖尿病肾病大鼠肾脏的保护作用。选用健康雄性SD大鼠,适应性饲喂1周,随机挑选10只作为空白对照组,其余大鼠高糖高脂饲料饲喂4周+腹腔注射链脲佐菌素复制糖尿病肾病模型。造模成功的大鼠随机挑选10只为灌胃组,10只为模型组,灌胃组灌服十味降糖散汤剂。不同时间检测血糖,第10周末收集各组大鼠24 h尿液,检测尿微量白蛋白;眼眶采血检测血肌酐(CREA)、尿素(UREA);记录体重,取大鼠左肾称重,计算肾脏肥大指数。结果与模型组比较,灌胃组体重升高(P0.05)。灌胃组肾脏肥大指数与模型组比较有降低趋势,差异有统计学意义(P0.05);与模型组比较,灌胃组尿微量白蛋白值明显减少(P0.01);灌胃组的CREA和UREA值极显著下降(P0.01)。结论:十味降糖散能够降低糖尿病肾病大鼠CREA、UREA指标和尿微量白蛋白值;能够改善糖尿病肾病大鼠体重的降低和缓解肾脏肥大指数增加的趋势,对肾脏具有保护的作用。  相似文献   
6.
扫描成像光谱仪和地物光谱仪在单叶尺度上的对比研究   总被引:3,自引:1,他引:2  
【目的】对图谱合一的冬小麦叶片高光谱数据进行分析,验证扫描成像光谱仪(PIS)在近地使用的可行性。【方法】利用扫描成像光谱仪和地物光谱仪(ASD)获取冬小麦关键生育期的叶片光谱信息,比较两仪器在450—850nm获得的光谱曲线;选取15种植被指数,对两仪器获得的光谱值进行植被指数运算,并将结果与叶片叶绿素含量进行相关分析。【结果】在冬小麦的不同生育期,扫描成像光谱仪和地物光谱仪获得叶片的反射率曲线趋势一致,在对应的波段均表现出相应的波峰、波谷、高反射区等特征,但扫描成像光谱仪获得的反射率值都高于地物光谱仪。对比两仪器15种植被指数和叶绿素含量之间的相关系数得出,扫描成像光谱仪获得的相关系数普遍高于地物光谱仪。【结论】扫描成像光谱仪和地物光谱仪获取的数据有相同的曲线特征,说明扫描成像光谱仪获得的数据是可靠的;植被指数与叶绿素含量的相关系数比较结果表明,扫描成像光谱仪获得的图谱合一的数据在近地遥感研究中有很大的优势。  相似文献   
7.
为了检测犬眼小梁切除术后滤过泡区域组织中结缔组织生长因子(CTGF)的表达量,并结合外源性注入CTGF探索CTGF对犬眼小梁切除术后滤过泡瘢痕形成和眼压的作用。方法:(1)选取体质大致相同的本地杂交犬12只。左眼行小梁切除术为试验组,右眼为对照组。术后不同时间取滤过泡区域组织,进行免疫组织化学染色并分析;(2)选取体质大致相同的本地杂交犬16只左眼行小梁切除术,随机分为试验组和对照组,结膜瓣下分别注射等量的CTGF和生理盐水,术后每天观察滤过泡生成情况并测量术前以及术后术眼眼压。结果:(1)试验组中CTGF蛋白阳性颗粒的阳性面积率和光密度(OD)值随手术后时间变化呈先升高后下降的变化,在第7天达到峰值。对照组中CTGF蛋白阳性颗粒和OD值几乎为0;(2)试验组平均滤过泡失败时间极显著低于对照组(P<0.01)。试验组比对照组眼压恢复快,差异极显著(P<0.01)。表明CTGF表达水平在小梁手术后呈先升高后下降的变化,7 d达峰值。当外源性注入CTGF,加速了滤过泡瘢痕形成和眼压升高,导致手术失败。  相似文献   
8.
基于多角度成像数据的大豆冠层叶绿素密度反演   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用多角度观测系统采集田间不同生育期大豆冠层的图谱数据,通过提取影像中土壤背景、大豆植株、光照叶片等不同目标地物的反射光谱,对比分析不同观测角度下成像光谱数据反演大豆冠层叶绿素密度的效果,探讨土壤、阴影叶片及角度变化对群体叶绿素密度反演的影响.结果表明:(0°,20°,40°,60°)的天顶角组合有最高的预测模型决定系数(R2为0.834)和最小的均方根误差(RMSE为6.13);(20°,40°,60°)天顶角组合的决定系数值高于(0°,20°,40°)的组合,且在混合植被、纯植被、光照植被3类数据中有一致的趋势.40°天顶角是反演叶绿素密度的最优角度.0°方位角(太阳主平面的后向观测)是反演叶绿素密度的最优角度.天顶角变化是影响大豆冠层叶绿素密度反演的主要因素.  相似文献   
9.
基于监督局部线性嵌入算法的玉米田间杂草识别   总被引:4,自引:4,他引:0  
阎庆  梁栋  张东彦 《农业工程学报》2013,29(14):171-177
杂草精准识别是实现农药定向定量喷洒的基础,是精准农业重要的研究课题之一,对环境保护和生产成本控制都有着重要的现实意义。该文以玉米田间常见杂草为研究对象,首先通过超绿特征去除田间复杂背景的影响,然后采用形态学方法自动分割图像中绿色植物区域作为待判别为杂草或作物的识别对象,之后采用基于Fisher投影的监督LLE(locally linear embedding)方法对样本的高维灰度特征进行降维,在低维空间结合支持向量机实现了杂草的快速识别。试验结果表明,该识别方法能更好地发现杂草与玉米的低维特征,对杂草和玉米植株的平均识别率分别达到97.2%和77.8%。该研究结果可为精准喷洒除草剂的自动化实现提供参考。  相似文献   
10.
利用衰减全反射法(AT R)对温室生长的杂草叶片进行活体检测,利用红外光谱(FT IR)的指纹特征属性,构建杂草样本的红外指纹图谱,将其作为模式识别(S C MIA)提取的特征数据,以此建立聚类分析数学模型,运用该模型对温室生长的杂草活体样本进行种类模式识别.结果表明,采用这种方法建立的杂草叶片数学模型具有显著的分类和鉴别能力,同时具备较高的准确性、可靠性以及适用性,为机械系统识别传感杂草的研究提供了一种新方法.  相似文献   
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