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1.
采用双模态联合表征学习方法识别作物病害 总被引:1,自引:1,他引:0
基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在病害诊断中表现出色,逐渐成为了研究热点。但是,基于深度卷积神经网络建立的视觉识别模型通常只利用了图像模态的数据,导致模型的识别准确率和鲁棒性,都依赖训练数据集的规模和标注的质量。构建开放环境下大规模的病害数据集并完成高质量的标注,通常需要付出巨大的经济和技术代价,限制了基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在实际应用中的推广。该研究提出了一种基于图像与文本双模态联合表征学习的开放环境下作物病害识别模型(bimodalNet)。该模型在病害图像模态的基础上,进行了病害文本模态信息的嵌入,利用两种模态病害信息间的相关性和互补性,实现了病害特征的联合表征学习。最终bimodalNet在较小的数据集上取得了优于单纯的图像模态模型和文本模态模型的效果,最优模型组合在测试集的准确率、精确率、灵敏度、特异性和F1值分别为99.47%、98.51%、98.61%、99.68%和98.51%。该研究证明了利用病害图像和病害文本的双模态表征学习是解决开放环境下作物病害识别的有效方法。 相似文献
2.
金寨毛竹纤维形态及化学成分 总被引:2,自引:0,他引:2
通过离析法制取毛竹纤维,观察并记录纤维长度和宽度,计算纤维长宽比,按照国家标准分别测定化学成分质量分数,以此对3~5年生金寨毛竹不同竹干高度、径向的纤维形态和化学成分进行研究。结果表明:3~5年生金寨毛竹平均纤维长度均大于1500μm,且随着竹龄的增加而增加,而在高度上变异规律不明显;平均纤维长宽比均大于100,在竹干高度为5.5 m处达到最大值;灰分质量分数随竹龄的增加而减小,随竹干高度的增加而增加;综纤维素质量分数随竹龄的增加而增加,随竹干高度的增加趋于稳定;苯醇抽提物和纤维素质量分数随竹龄增加先减小再增加。综上可知,金寨毛竹是优良的造纸原料。 相似文献
3.
人地协调视角下农村居民点利用质量评价与提升策略 总被引:4,自引:4,他引:0
农村居民点高质量利用是乡村振兴的一种具体表现,综合开展农村居民点质量评价、全面改善质量障碍要素是科学编制村庄规划和优化农村要素配置的基础。该研究以北京市平谷区为例,从土地集约利用和人居环境品质相互协调的视角界定农村居民点利用质量内涵并构建评价体系,综合运用熵权-TOPSIS法、变异系数修正的弹性系数法和障碍度诊断模型,对农村居民点利用质量进行评价并提出相应的提升策略。结果表明:1)平谷区农村居民点土地集约利用水平中等偏高,人居环境品质和农村居民点利用综合质量则中等偏低。2)平谷区农村居民点类型表现为中等质量主导、高质量次之、低质量偏少,对应着从脱钩F弱型、脱钩T弱型、正向挂钩F强型、负向挂钩F弱型、正向挂钩T强型、负向挂钩T弱型、正向挂钩T-F同强型、负向挂钩T-F同弱型的村庄数量依次降低。3)平谷区农村居民点高质量利用的障碍要素主要体现在规模强度、空间布局、生活环境和生产环境4个维度,从高质量到低质量利用类型,障碍因素数量增多、作用程度逐渐增大。4)平谷区应充分发挥生态环境优势,在"整体化、集约化、人本化和善治化"战略导向下,按照"高质量利用类适当优化、中等质量利用类同步调控、低质量利用类系统整治"策略,分类有序地推进农村居民点质量提升。 相似文献
4.
基于注意力机制及多尺度特征融合的番茄叶片缺素图像分类方法 总被引:4,自引:4,他引:0
针对番茄早期缺素性状不明显及各生长期特征差异较大所导致的特征区域尺寸不一致、难提取、难辩别等问题,提出了一种基于注意力机制及多尺度特征融合卷积神经网络的番茄叶片缺素图像分类方法(Multi-Scale Feature Fusion Convolutional Neural Networks Based On Atte ntion Mechanism,MSFF-AM-CNNs)。首先根据番茄叶片缺素特点提出了多尺度特征融合结构(Multi-Scale Feature Fusion Module,MSFF Module);其次在DenseNet基础上,结合浅层网络主要提取纹理、细节特征,深层网络主要提取轮廓、形状特征的特点分别提出具有针对性的特征提取方法,通过不同形式引入注意力机制及多尺度特征融合结构,使全局多尺度信息融合多个特征通道、选择性地强调信息特征并达到对特征精准定位的功能;同时引入Focal Loss函数以减少易分类样本的权重。试验结果表明,MSFF-AM-CNNs的平均召回率、平均F1得分、平均准确率较原模型DenseNet-121均大幅提升,其中缺氮和缺钾叶片的准确率分别提高了8.06和6.14个百分点,召回率分别提高了6.31和5.00个百分点,F1得分分别提高了7.25和5.55个百分点,平均识别准确率可达95.92%,具有较高的识别准确率及广泛的适用性,能够满足番茄叶片缺素图像的高精度分类需求,可为植物叶片缺素识别提供参考。 相似文献
5.
6.
7.
植物溶血磷脂酸酰基转移酶(lysophosphatidic acid acyltransferase, LPAT)是三酰甘油(triglycerides,TAG)生物合成的重要限速酶,在脂质合成、种子发育及生物膜合成等方面具有重要的作用。目前,LPAT基因已在多种植物中被克隆,其编码的蛋白根据亚细胞定位大致可分为质体和微体两大类。文章综述了近年来国内外植物LPAT基因,包括拟南芥LPAT基因的染色体定位和基因结构,植物LPAT酶的底物选择性、表达调节及其生理功能,并对其在TAG生物合成的研究进行分析和展望。 相似文献
8.
喀斯特断陷盆地是我国石漠化综合治理8大喀斯特类型中治理成效最低、治理难度最大的区域,面临石漠化严重、干旱频发、植被恢复难等突出问题。文中针对水分是影响喀斯特断陷盆地石漠化治理与植被恢复成效最关键的限制因素,综合分析了国内外水分梯度差异与植物群落构建机制研究动态与发展趋势;提出利用日趋成熟的水分脆弱性评价方法,通过建立基于耦合暴露度、敏感性及适应性的水资源脆弱性评价指标体系,以满足遥感影像分辨率和植物群落调查样地大小的评价单元进行水分脆弱性评估;在建立物种库—功能性状—生境特征数据库的基础上,提出基于功能性状差异进行喀斯特断陷盆地植物群落机制构建的研究方案。提出的研究方案有望解决喀斯特断陷盆地石漠化区水分梯度特征与分布格局、自然植物群落组配规律及其生境特征、水分梯度与生境要素对植物群落特征及功能性状组成的影响规律等关键科学问题,可为不同脆弱生态区植被恢复群落构建机制研究提供重要参考和借鉴。 相似文献
9.
基于计算机的木材特征提取和分类识别技术研究综述 总被引:2,自引:0,他引:2
木材由于内部结构和组成成分的差异,使不同种类木材表现出完全不同的理化性质,并决定其不同的用途和商业价格,因此针对木材的分类识别研究具有重要的应用价值。木材分类识别通常经过木材特征提取和基于特征的分类识别这2个步骤。目前木材特征提取主要利用计算机视觉、光谱分析等技术。木材分类识别是基于木材特征的数字化,这一部分可利用计算机算法实现自动识别,较以往人工识别可大幅提高准确度。文中通过分析近20年来木材特征提取和分类识别的相关文献,介绍各种基于计算机的木材特征提取与分类识别技术的特点及适用范围,并结合计算机技术的发展方向探讨木材特征提取与分类识别技术的发展趋势,以期为构建更准确的木材分类识别技术提供参考。 相似文献
10.
脐橙叶片矿质营养元素含量的分区分布特征 总被引:1,自引:0,他引:1
为揭示矿质营养元素在脐橙叶中分区分布特征,以枳砧和枳橙砧纽荷尔脐橙为对象,测定新叶和老叶的叶尖、叶缘、中部、叶基和翼叶等5个分区中10种元素(N、P、K、Ca、Mg、Fe、Mn、Cu、Zn和B)的含量,并分析各分区离子组成的差异。主成分分析显示,第一主成分(PC1)和第二主成分(PC2)分别解释了总变量的43.4%和21.1%,明确区分了新叶和老叶,大致区分了叶不同分区,发现新叶翼叶与其他分区具有明显差异,而老叶本叶各分区的离散程度明显大于新叶本叶各分区。两种砧木脐橙新叶中钾含量分布表现为翼叶叶基中部叶缘≈叶尖,镁含量表现为叶尖≈叶缘中部叶基翼叶;两种砧木脐橙老叶中锰含量表现为叶尖≈叶缘中部叶基翼叶,硼含量表现为叶尖叶缘中部叶基翼叶。N、P、B在新叶本叶各分区以及P、Ca在老叶本叶各分区间含量都没有显著差异。枳砧脐橙新叶翼叶Mn、Cu和Zn的含量与叶片其他分区没有显著差异,而枳橙砧脐橙新叶翼叶Mn、Cu和Zn的含量都分别显著低于叶片其他分区。结果表明,不同元素叶片分区分布特征存在明显差异,翼叶的元素含量和离子组成与叶片其他分区差异明显。 相似文献