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1.
基于GF-6卫星影像多特征优选的酿酒葡萄精准识别 总被引:2,自引:2,他引:0
多源遥感信息和特征优选是提高农作物识别精度的重要支撑,高分六号(GF-6)卫星作为首次引入红边波段的国产卫星,其丰富的光谱信息为作物识别提供了新的思路和解决途径。该研究基于宁夏回族自治区银川市永宁县2018年6月-2019年3月的GF-6数据,充分利用红边优势提取光谱特征、纹理特征和植被指数特征,构建多种特征组合方案,并根据随机森林算法对特征重要性进行度量,选取最优特征组合对酿酒葡萄进行精准识别。结果表明,与单一特征相比,多源遥感特征的增加显著改善了酿酒葡萄分类效果,其中,植被指数贡献程度最大,光谱特征次之;基于随机森林的优选特征组合分类效果最佳,其中,总体分类精度为94.15%,酿酒葡萄用户精度为94.23%,制图精度为92.59%;以实地调查的4个酒庄为验证区,将酿酒葡萄提取结果与统计数据进行对比,面积相对精度均在70%以上,其中优选特征结果相对精度在90%以上,研究结果将为国产卫星红边波段在植被分类和识别方面的应用提供数据参考。 相似文献
2.
3.
4.
基于深度学习的作物病虫害可视化知识图谱构建 总被引:1,自引:9,他引:1
针对作物病虫害领域存在实体关系交叉关联、多源异构数据聚合能力差、知识共享困难等问题,利用知识图谱以结构化的形式描述实体间复杂关系的优势,该研究提出了一种基于深度学习的作物病虫害知识图谱构建方法。该方法在领域本体的基础上,以一种与领域语料相适应的新标注模式实现实体和关系的联合抽取。将实体和关系抽取任务转化为序列标注问题,对实体和关系进行同步标注,有效提高标注效率;为了解决重叠关系抽取问题,直接对三元组建模而不是分别对实体和关系建模,通过标签匹配和映射即可获得三元组数据。利用来自转换器的双向编码器表征量(Bidirectional Encoder Representations from Transformers,BERT)-双向长短期记忆网络(Bi-directional Long-Short Term Memory,BiLSTM)+条件随机场(Conditional Random Field,CRF)端到端模型进行试验,结果表明效果优于基于普通标注方式的流水线方法和联合学习方法中的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)+BiLSTM+CRF、BiLSTM+CRF等经典模型,F1得分为91.34%。最后,将抽取到的知识存储到Neo4j图数据库中,直观地反映知识图谱的内部结构,实现知识可视化和知识推理。该研究构建的知识图谱可为作物病虫害智能问答系统、推荐系统、智能搜索等下游应用提供高质量的知识库基础。 相似文献
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6.
松嫩平原作物生长季气候和作物生育期的时空变化特征 总被引:4,自引:0,他引:4
基于松嫩平原及其周边地区131个气象站点1951-2008年的观测数据和133个农业气象站1992-2010年主要旱作物(春玉米、大豆和春小麦)的生育期记录数据,分析了松嫩平原主要气候要素和主要旱作物各生育期的时空变化特征。结果表明,松嫩平原近60a气候变化十分明显,气温平均升高了1.79℃,年≥10℃积温平均增加了228℃.d,积温线明显北移,2700、2800、2900℃.d线向北位移了100~240km;松嫩平原的降水量减少、相对湿度降低,且西部地区较东部变化更加明显;日照时数呈南减北增的变化趋势。松嫩平原气候变化对不同旱作物的生育期产生了不同程度的影响,大豆生育期推迟相对较为明显,其次是春玉米,春小麦的生育期变化最小。松嫩平原西部和南部地区的作物生育期距平的变化较其它地区更明显。 相似文献
7.
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为增强猪流产嗜性衣原体omp-1基因的免疫措施进而筛选出高效新型分子疫苗,本实验将猪流产嗜性衣原体omp-1基因克隆入pcDNA3.1( )载体构建DNA疫苗,初次和二次免疫分别以核酸/重组蛋白(DNA/r-MOMP)、重组蛋白/核酸(r-MOMP/DNA)、重组蛋白 核酸/重组蛋白 核酸(r-MOMP DNA/r-MOMP DNA)、核酸 核酸(DNA/DNA)和重组蛋白 重组蛋白(r-MOMP/r-MOMP)5种组合接种BALB/c小鼠,同时以载体和弱毒为对照。二次免疫后14 d以ELISA和T淋巴细胞增殖实验检测特异性体液免疫和细胞免疫应答水平。结果显示核酸与重组蛋白同时免疫可以诱导产生较高的体液免疫和细胞免疫水平,而DNA/r-MOMP组合的细胞免疫和体液免疫水平高于r-MOMP/DNA组合,单独免疫DNA组或r-MOMP都不能获得好的细胞和体液免疫。 相似文献
9.
基于EnMAP-Box的遥感图像分类研究 总被引:2,自引:0,他引:2
采用2007年6月云南省勐腊县TM遥感数据,利用EnMAP-box进行了支持向量机的图像分类研究,以网格搜索法寻找最优参数,在设定的范围内,求得了最优C和g参数,用此参数进行支持向量机的遥感图像土地覆盖分类。结果表明:SVM方法较最大似然分类方法具有较高的分类精度,特别是阔叶林和橡胶林的精度明显优于最大似然分类方法;对于面积较小的次要类型,2种分类方法的精度基本保持一致;SVM的总体精度相对于最大似然分类提高了11.9%。 相似文献
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