基于AutoCAD环境前处理接口程序的开发

本文通过分析传统的结构数据处理方法的缺陷，提出了基于AutoCAD环境下的前处理模式的开发；详细研究了Auto CAD的DXF文件结构，叙述了如何运用嵌套于AutoCAD内部的AutoLISP语言来读取、处理AutoCAD图形文件，进而生成计算程序所需要的数据文件；最后总结了前处理的主要工作。     

水稻稻瘟病图像识别预处理方法研究

为了实现计算机对水稻稻瘟病病害的自动识别,研究了水稻稻瘟病病斑图像的预处理和形状特征提取方法。试验中利用灰度变换、直方图均衡化及中值滤波法有效去除了噪声和增强了图像,利用拉氏算子对病斑图像进行边缘检测,准确提取了病斑的形状特征,实现了稻瘟病图像目标分割。这些研究为进一步的特征参数提取及最终病害确定打下基础。     

基于高光谱数据的高寒草地土壤有机碳预测模型研究

土壤退化是草地退化的更深层次指示,运用遥感手段大面积测定土壤有机碳进而评估草地土壤状况有助于对草地退化状态的正确认识。以甘南州高寒草地土壤为研究对象,使用ASD地物光谱仪,在室内条件下对土壤样品进行可见光/近红外光谱测量,分析8种光谱变换形式与土壤有机碳含量的相关性并选取特征波段,利用3种多元回归方法(逐步多元线性回归、主成分回归、偏最小二乘回归),通过验证样本的决定系数(R_v²)、均方根误差(RMSE)和剩余估计偏差(RPD)来评价模型,进而确定高寒草地土壤有机碳的最佳估测模型。结果表明,微分变换方法可以显著提高光谱特征与土壤有机碳含量的相关性,在所有变换形式中以光谱反射率的一阶微分与土壤有机碳含量相关性最好,最大相关系数绝对值为0.865;基于光谱反射率一阶微分变换形式的3种多元回归方法对土壤有机碳均有极好的预测能力,表明对于土壤有机碳的稳定监测来说光谱反射率的一阶微分是非常有效的变换形式;综合考虑基于所有光谱变换形式的3种多元回归方法的预测结果,偏最小二乘回归法具有高的R_v²和RPD,同时具有低的RMSE值,是研究区土壤有机碳估测的最优回归方法;基于光谱反射率对数的一阶微分变换形式所建立的偏最小二乘回归模型具有相对较高的预测集决定系数(R_v²=0.878)、最大剩余估计偏差(RPD=2.946)和最小均方根误差(RMSE=7.520),因此该模型为甘南高寒草地土壤有机碳的最优估测模型,最优模型的RPD大于2.5说明该模型有足够的稳定性可以应用于其他地区土壤有机碳的估测。     

基于数学形态学的镰刀菌显微图像边缘检测

用计算机进行图像分割是图像识别和图像分析的基础.为此,根据镰刀菌显微图像的独特特性,在分析综合传统的图像增强和图像分割算法的基础上,将直方图变换与数学形态学相结合,提出了基于形态学的镰刀菌显微图像边缘检测方法,并通过实验证明,该方法能够有效抑制显微图像的噪声、提高检测精度和保护边缘细节.     

基于神经网络的立木枝干测量方法研究

通过神经网络算法完成实现摄像机标定,并将标定方法应用到立木枝干的测量上,实现立木枝干尺寸测量的自动化.该方法包含3个主要步骤:首先是通过图像预处理提取特征点,其次针对树木特点提出改进型神经网络摄像机标定算法,最后对测量方法进行验证并对误差进行分析.结果表明,此方法的测量精度能达到0.1mm,测量误差为±1.40 mm,满足作业要求.     

基于MapX的空间数据不一致性问题处理

数据预处理是数据挖掘过程中很重要的环节。由于复杂的空间数据更易造成数据的不一致，加上不同应用空间数据的特殊性，对空间数据的预处理往往需要采用特殊的方法。针对林业小班空间数据在数字化过程中产生的空间对象位置的不一致性问题，给出了一种解决的方法：以基准面为基础，通过最外2个交点，在所有的交点上进行修正。实际空间数据对比实验结果显示该方法比节点抓取具有更好的处理效果。图7参10     

高效液相色谱-串联质谱法测定水中全氟辛烷磺酸含量

建立了水中全氟辛烷磺酸(perfluoro-rooctane sulfonate, PFOS)的高效液相色谱-串联质谱法分析方法。用0.22μm PP滤膜过滤水样,Poly-Sery HLB固相萃取柱对200 mL水样进行富集处理,以质量分数为10%的甲醇水溶液淋洗HLB柱以去除表面杂质,随后抽真空,再用4 mL纯甲醇溶液洗脱HLB柱。取洗脱液上机检测,以质量分数为0.1%的甲酸为流动相A,甲醇为流动相B,采用ACQΜITYΜPLC BEH C;色谱柱对洗脱液进行分离,负离子多反应监测模式检测,碎片离子m/z=80,内标法定量分析。在优化条件下,PFOS在0.01~50μg/L范围内线性较好,相关系数r>0.99,方法检出限为0.25μg/L。方法加标回收实验添加浓度0.2、2.0和20μg/L,PFOS加标回收率为82.1%~104.5%,相对标准偏差(RSD)为2.34%~5.64%。采集湖泊及养殖虾塘进出口水样进行测定,其PFOS含量均低于检出限,其中,湖水加标回收率为84.75%~112.2%,RSD<5.62%,养殖塘水样加标回收率为81.7%~118.6%,RSD<7.51%,实验所建方法可方便准确地检测水中PFOS含量。     

水稻病害图像预处理及其特征提取方法研究

采用计算机数字图像处理技术对水稻病害进行智能识别,并以叶鞘腐败病为例,研究了水稻病害智能识别图像预处理和特征提取的方法。试验中,利用灰度变换和中值滤波法有效去除了噪声,增强了图像;利用不同算子对病害进行边缘检测,准确地提取了病斑的几何特征,实现了病害图像目标分割。这一研究成果为特征参数的提取及最终病害确定打下基础。     

中国贝类前处理加工技术研究进展

贝类清洗、分级、净化等前处理加工是贝类生产的重要组成部分,通过这一工艺可以大幅提升贝类品质与食用安全性。文章简要介绍了中国贝类前处理加工的现状,回顾了中国贝类前处理加工技术的研究进展,阐述了目前中国贝类加工产业链上所存在的一些问题,并提出今后的发展建议。     

基于叶片外形特征的植物识别研究

提出了一种基于植物叶片形状特征的方法对叶片进行识别,首先对叶片进行预处理,其中包括滤波和阈值分割,然后提取叶片的相对特征参数,得到了8个特征参数。使用BP神经网络对现有的几种叶片进行分类,选择隐含层数、调节学习效率、动量因子等参数。在VC 6.0环境下循环计算、调整权值、阈值,最终识别成功,并达到了87.5%的平均识别率。