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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.
利用标记基因追踪病原菌在植物体内的入侵和定殖,是研究病原菌-寄主互作的重要手段。本研究利用电转化法将广宿主载体pBBR1MCS2-Tac-EGFP导入青枯雷尔氏菌(Ralstonia solanacearum)GMI1000菌株中,获得了青枯雷尔氏菌带绿色荧光标记的转化子。转接试验结果表明,转化子的抗生素抗性和绿色荧光强度有良好的遗传稳定性。pBBR1MCS2-Tac-EGFP不影响GMI1000菌株的致病力,且EGFP蛋白能够在植物中稳定表达。灌根法接种试验结果表明,病原菌在第1天即完成对根系的侵染,并在第6天扩散至其他组织,随后造成植株萎蔫。研究结果表明所获转化子可用于后续的病原菌侵染机理等方面的研究。 相似文献
3.
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08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
4.
基于特征选择和GA-BP神经网络的多源遥感农田土壤水分反演 总被引:6,自引:5,他引:1
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.
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
6.
吕梁山地区地形垂直差异明显,植被对气候变化反应敏感,研究吕梁山地区植被物候变化,探索植被物候变化与气候的响应关系,旨在为高海拔山区植被物候研究和生态治理提供借鉴。基于2000—2015年MODIS NDVI时间序列数据,通过动态阈值法提取吕梁山地区的植被物候,对气温、降水进行空间插值,并对植被2个关键物候期与气候因素进行偏相关分析。结果表明:(1)植被生长季开始日期(the start of the growing season,SOS)提前的区域约占85.7%,其中16.2%显著提前;植被生长季结束日期(the end of the growing season,EOS)推迟的区域约占90.6%,其中33.3%显著推迟。(2)区内74.8%、87.7%植被SOS分别与气温、降水呈负相关,气温升高或降水增加,植被SOS提前。植被SOS在高海拔山区受4月气温影响显著,而低海拔地区受4月降水影响显著。(3)区内72.6%、65.1%植被EOS分别与气温、降水呈正相关,气温升高或降水增加,植被EOS推迟。植被EOS在北部和西部地区受11月气温影响显著,而高海拔地区受9月降水影响显著。2000—2015年吕梁山地区植被物候发生显著变化,各地区对气温、降水的响应不同,研究结果可为区域物候、气候变化研究和陆地生态治理提供科学依据。 相似文献
7.
[目的] 研究大湾区人为干扰因素的时空特征,为解决区域经济迅速发展衍生的一系列人地关系问题及可持续发展提供参考。[方法] 基于土地利用数据分析1980—2018年人为干扰时空特征,利用地理探测器分析人为干扰度空间分异的自然与社会驱动因素。[结果] ①湾区用地类型以林地、耕地为主,但城镇用地和其他建设用地在近40 a增长了4.25倍。②近40 a湾区以中度人为干扰为主,但向重度和完全干扰发展;人为干扰总强度在较发达城市高,欠发达城市低;人为干扰平稳度以高度平稳为主,但不平稳区域在2010—2018年迅速扩张。③人为干扰总强度空间分布主要受夜间灯光指数、交通密度、年均温、高程和坡度影响;因子交互作用主要表现为双因子增强和非线性增强;湾区内部城市的人为干扰总强度主要受社会经济因素驱动,外围城市主要受自然环境因素驱动。[结论] 大湾区人为干扰呈扩张与升高趋势,在地形地貌限制下,人为活动强弱驱动干扰度以城市为中心和次中心向外扩展。 相似文献
8.
赖氨酸是水稻营养成分中第一限制性氨基酸。为优化赖氨酸的测定方法,设置了本试验,通过超声振荡器取代普通振荡器,进行300W超声功率下酰化用时及染料结合反应用时的研究。结果表明,最佳酰化用时为15 min,染料结合用时为90 min。与国标法相比,优化后的方法酰化用时变长、染料结合用时变短,测定总用时明显缩短,但测定结果和试验精度更高。可见,采用超声波振荡代替传统振荡器振荡能改进赖氨酸的测定方法。另外,采用最优动态聚类法对赖氨酸含量进行分类,能防止人为分类的不确定性,做到分类方案的最优化。 相似文献
9.
为了阐明播期和灌水对冬小麦生物量积累动态特征的影响并实现不同播期与灌水条件下的产量模拟,在吴桥实验站2年(2017—2019年)播期水分大田试验基础上,结合2011—2017年播期水分文献资料,采用“小麦钟”模型发育指数来定量模拟冬小麦的发育期,以Logistic模型定量模拟不同播期和水分处理对地上部生物量积累动态的影响,并建立冬小麦生物量模型,进而构建冬小麦产量模型。结果表明,播期通过影响冬小麦生长旺盛期来影响生物量积累;播期推迟,冬小麦生长旺盛期缩短而使生物量减小。不同水分处理造成的地上部最大生物量的差异主要由生物量的最大积累速率决定,生物量最大积累速率随灌水量的增大呈先增加后下降趋势。基于冬前积温和生长季供水量建立冬小麦生物量与产量模型,冬小麦地上部生物量实测值和模拟值的均方根误差(RMSE)和归一化均方根误差(NRMSE)分别为1980.2kg/hm2和15.7%,产量实测值和模拟值的RMSE和NRMSE分别为839.7kg/hm2和10.6%。基于发育指数的Logistic模型能较好地模拟冬小麦的生物量积累,对不同播期与灌水条件下的产量具有较好的预测效果。足墒播种条件下,冬小麦适宜冬前积温为200~600℃·d,生长季适宜供水量为200~450mm。该研究为华北地区合理调控播期灌水措施提供了科学依据,为不同播期与灌水条件下冬小麦产量预测提供了思路。 相似文献
10.
【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