| 基于多光谱图像的土壤有机质含量检测系统与APP研究 |
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| 引用本文： | 杨玮,于滈,李浩,曹永研,郝子源.基于多光谱图像的土壤有机质含量检测系统与APP研究[J].农业机械学报,2023,54(9):270-278. |
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| 作者姓名： | 杨玮 于滈 李浩 曹永研 郝子源 |
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| 作者单位： | 中国农业大学 |
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| 基金项目： | 浙江省科技计划项目（2021C02023） |
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| 摘 要： | 受到土壤种类、水分等客观因素的干扰，基于图像预测土壤有机质(Soil organic matter, SOM)含量与传统方法在检测精度上仍存在差距，限制了相关技术的推广和普及。为提升基于图像预测SOM含量的精度，本研究提出N＿DenseNet网络模型，在DenseNet169基础上加入多尺度池化模块，通过获取更多的维度特征提升模型的性能，并结合Android端开发SOM实时检测应用程序(APP),通过内网透射实现PC端与手机端数据的及时传输。以黑龙江省友谊县、北京市昌平区、山东省泰安市3地的350份土样为基础，通过手机以及多光谱无人机获取原位土壤的高清图像，R波段、红边波段与近红外波段图像，以丰富数据信息，并通过室内胁迫的方式拍摄土壤样品在不同水分梯度下的图像缓解水分对图像造成的影响。对比不同深度学习模型，基于多光谱图像数据训练的N＿DenseNet表现最好，整体表现优于DenseNet169,测试集R2为0.833,RMSE为3.943 g/kg,R2相比于可见光数据提升0.016,证明了训练过程加入R波段与红边和近红外波段图像后有助于提升...
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| 关 键 词： | 土壤有机质 检测系统 多光谱图像 深度学习 Android APP |
| 收稿时间： | 2023/3/2 0:00:00 |
Detection System and APP Development of Soil Organic Matter Content Based on Multispectral Images |
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| YANG Wei,YU Hao,LI Hao,CAO Yongyan,HAO Ziyuan.Detection System and APP Development of Soil Organic Matter Content Based on Multispectral Images[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Machinery,2023,54(9):270-278. |
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| Authors: | YANG Wei YU Hao LI Hao CAO Yongyan HAO Ziyuan |
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| Institution: | China Agricultural University |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | SOM detection systems multispectral image deep learning Android APP |
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