基于近红外光谱的寒地水稻稻瘟病检测数据分析

为克服传统稻瘟病目测诊断正确率低的缺陷,以感染了稻瘟病的寒地水稻植株为研究对象,通过近红外光谱技术采集到了健康植株与染病植株不同部位光谱特征:叶瘟病3种病害等级光谱特征;谷粒瘟5种病害等级光谱特征和穗茎瘟4种病害等级光谱特征分析结果表明,得出的结论是,不同情况的植株都有各自的近红外光谱波段,这一结论为将来利用近红外光谱技术实现寒地水稻稻瘟病的实时检测奠定先期基础。     

农业主要病害检测与预警技术研究进展分析

农作物病害一直以来是制约农业可持续发展的主要因素之一,农业病害预警逐渐成为国内外研究的热点问题。在总结和整理现有国内外研究文献的基础上,对物联网和传感器、3S、光谱、病原微生物检测等农业病害预警信息获取关键技术以及病害图像处理、病害预警专家系统、病害预测等农业病害预警信息处理技术进行了系统的分析与讨论。综述结果表明,多种技术的结合、集成及融合将使农业病害预警的覆盖面更广,预警准确性更高;农业病害预警信息获取方式在向精确化、广泛化方向发展;对农业病害的短期预警将成为一个研究重点;农业病害早期/初期检测、诊断与预警会成为新的发展方向;农业病害预警系统及装备将朝着低成本化方向发展;实时在线的农业病害自动预警方式具有更大的实际意义。     

近红外光谱技术在液态食品分析中的应用

近红外光谱作为一种快速、无损的新型检测技术,在农业与食品等研究领域获得越来越广泛的应用。为此,阐述了近红外光谱技术用于食品检测的基本原理和具体检测步骤;从光谱检测方法、建模算法、谱图预处理等方面综述了国内外近红外光谱技术在液态食品中的最新研究进展;就目前研究中存在的问题进行了分析,对以后进一步的研究进行了展望,并提出了一些建议。     

高光谱技术在农作物营养信息诊断中的应用

概述了高光谱遥感分析技术在农作物营养诊断方面的应用状况,着重介绍了诊断农作物的主要生化参数,如氮素、叶绿素、叶面积指数(LAI)和水分等多项指标的研究进展,并对高光谱遥感技术在作物营养诊断与检测方面的研究进行了展望。     

基于近红外光谱的烤烟精准水分管理研究进展

概述了近红外光谱分析技术的原理及其应用于作物水分实时监测的研究进展,综述了烤烟精准水分管理的研究现状,分析了近红外光谱技术在烤烟精准水分管理上的可行性及其难点,以期为推动近红外光谱技术在烤烟精准水分管理上的应用提供参考。     

决策树算法在农业病害诊断中的应用

指出ID3算法存在的不足,阐述了改进型决策树算法应用于诊断农作物病害中,具有很强的识别能力,对农作物病害的诊断起到很好的辅助诊断作用。     

近红外光谱技术在苹果品质无损检测中的应用

近红外光谱技术是一种高新分析技术,被越来越多地应用于农业领域。概述近年来国内外近红外光谱技术在苹果品质无损检测中的应用情况,分析近红外光谱技术在苹果质检中的应用方向,为果品无损检测技术的发展提供参考。     

基于近红外光谱的卷烟加料均匀性检测

结合近红外光谱分析技术在烟草分析上的应用,通过对加料后的烟丝进行近红外光谱分析,发现近红外光谱分析法可用于卷烟加料均匀性研究。利用扫描谱图及料液的施加比例,初步探索了卷烟加料均匀性近红外光谱分析的数学建模,模型验证误差＜2%,具有较好的实用价值。      

测试部位对猕猴桃近红外光谱响应特性的影响

应用近红外光谱漫反射技术,采集猕猴桃赤道附近不同测试部位的近红外光谱,对不同测试部位的平均吸光度和噪声进行差异性分析,对不同测试部位的近红外光谱波峰位置、不同波长处的吸光度以及近红外光谱糖度定量分析模型的预测精度进行了单因素方差分析.同一猕猴桃在赤道附近的不同测试部位,其近红外光谱平均吸光度及噪声的波动性较小,波峰位置差异不显著;同一猕猴桃在相同的波峰位置处,不同测试部位的吸光度差异不显著.越是靠近长波近红外区,吸光度的相对标准偏差越大,但是从总体上看,不同波长位置、不同测试部位吸光度的离散度都不大;用不同测试部位的光谱所建立的糖度定量分析模型检测精度差异不显著.猕猴桃赤道附近不同测试部位的近红外光谱都可以用来分析整个猕猴桃的品质.     

光谱技术在作物病虫害检测中的研究进展及展望

光谱技术检测作物病虫害具有无损、快速、准确等优点.为了充分利用国内外的研究成果,促进我国在该领域的研究与应用,从作物病害和虫害两个方面,综述了基于可见光(包括图像处理)、近红外方法的光谱处理技术在作物病虫害无损检测中的研究进展,分析了各种方法的优缺点.同时,提出了今后应从特征波长选取、早期病虫害检测、实时检测、图像与光谱结合等方面开展深入研究,以实现病虫害的自动检测.     

农作物病虫害遥感监测关键技术研究进展与展望

病虫害是影响农作物健康生长、产量和质量的制约因素之一,加强农作物病虫害的监测,对农作物病虫害进行精准防控,对保障粮食安全,提高农产品产量和质量具有重要意义。随着信息技术的发展,农作物病虫害监测由传统的人工监测逐渐向自动化、信息化和智能化方向发展。农作物病虫害监测平台、监测传感器技术以及相关的数据分析和处理技术是研究农作物病虫害遥感监测的关键技术,这些关键技术的发展水平,决定了农作物病虫害遥感监测技术的发展水平。本文从监测平台、监测传感器技术和相关数据分析与处理技术3方面对农作物病虫害监测技术研究进展进行综述。在监测平台方面,归纳总结了地面监测平台、航空监测平台和卫星监测平台的国内外研究现状,并分析了上述平台优缺点;在监测传感器技术方面,综述了雷达传感器、图像传感器、热成像传感器和光谱传感器等在作物病虫害领域的研究进展;在相关数据分析与处理技术方面,阐述了经典统计算法、计算机图像处理算法、机器学习算法和深度学习算法在农作物病虫害监测领域的研究成果。最后提出了监测平台、监测传感器技术和相关数据分析与处理技术的未来发展趋势,以期为进一步促进我国农作物病虫害监测平台及相关技术的发展提供参考。     

作物病虫害遥感监测研究进展与展望

病虫害是农业生产过程中影响粮食产量和质量的重要生物灾害。目前,我国的作物病虫害监测方式以点状的地面调查为主,无法大面积、快速获取作物病虫害发生状况和空间分布信息,难以满足作物病虫害的大尺度科学监测和防控的需求。近年来,随着国内外卫星光谱、时间和空间分辨率的不断提升,利用遥感手段开展高效、无损的病虫害监测成为有效提升我国病虫害测报水平的重要手段。与此同时,多平台、多种方式的作物病虫害遥感监测也为病虫害的有效防治和管理提供了重要科技支撑。本文从作物病虫害光谱特征、遥感监测方法和遥感监测系统等方面阐述了作物病虫害遥感监测研究的进展,分析了当前面临的挑战,并对未来发展趋势进行了展望。     

多媒体技术在现代化农业中的应用

简述多媒体技术的内涵、特点及其在农业科普技术涉及中的主要优势,探讨多媒休技术在农业实用技术教学系统、农作物病虫害诊断咨询系统、农业生产管理专家咨询系统、农业科技电话系统和网站咨询系统中的应用情况,为多媒体技术的应用提供参考。     

基于改进级联神经网络的大豆叶部病害诊断模型

针对大豆叶部病害性状特征与病种之间的模糊性和不确定性,将数字图像处理技术与神经网络智能推理技术相结合,充分挖掘大豆受病害胁迫后表现性状与病种之间的潜在规律,提出了基于改进级联神经网络的大豆病害诊断模型。首先利用自制载物模板无损采集大田大豆叶部病害数字图像,计算病斑区域的形状特征、颜色特征及纹理特征14维度特征参数;为突显各方面特征对于不同病害种类决定作用的差异性,构建各子神经网络并联的第1级网络,第2级网络的输入为第1级网络的输出,利用多维特征各自优势来自动取得病种模式推理规则,建立了用于大豆叶部病害自动诊断的两级级联神经网络模型,仿真实验准确率为97.67%;同时应用量子遗传计算优化级联神经网络参数,平均迭代次数为743,平均网络误差为0.000 995 445,提高了学习效率,实现了大豆叶部病害的高效自动诊断和精确测报,为大田农作物全面系统地开展作物病害监测、智能施药及自动防治提供了理论依据。     

基于深度学习的农作物病虫害检测算法综述

农作物病虫害对农业产量和品质影响巨大。数字图像处理技术在农作物病虫害识别中发挥重要作用。深度学习在该领域取得显著突破,效果优于传统方法。深度学习方法的特征提取能力更强,能准确捕捉细微特征,提高检测精度和可靠性。深度学习为农业提供了有力支持。本研究综述了基于深度学习的农作物病虫害检测研究,从分类网络、检测网络和分割网络3方面进行了概述,并对每种方法的优缺点进行了总结,同时比较了现有研究的性能。在此基础上,进一步探讨了基于深度学习的农作物病虫害检测算法在实际应用中面临的难题,并提出了相应的解决方案和研究思路。最后,对基于深度学习的农作物病虫害检测技术的未来趋势进行了分析和展望。     

计算机视觉下的农作物病虫害图像识别研究

本文针对农作物病虫害图像识别需求,探索了基于数据增广技术的深度卷积神经网络迁移学习方法及识别模型,将原始样本量扩增至50倍,并通过抑制模型过拟合,从而提升模型的泛化能力和农作物病虫害识别的准确率.同时基于边缘计算理论方法与技术,将识别模型部署到边缘端,设计了基于计算机视觉与边缘计算的智能识别装置,通过该装置实时采集农作...     

基于图像处理的农作物病害识别研究现状

农作物病害种类繁多,直接影响农作物的产量和品质,造成不可估量的损失.利用图像处理和模式识别技术简便、快速的识别农作物病害,为及时采取防治措施提供必要信息.为此,对图像处理在农作物的病害识别进行全面地论述.首先简单地介绍了图像处理在农作物病害识别中的重要性和概述,然后分别从国外和国内两个方面论述图像处理在农作物病害识别中的进展,最后指出了当今国内外研究中存在的问题和今后进一步研究的方向.     

无人机农业遥感在农作物病虫草害诊断应用研究进展

农田作物信息的快速获取与解析是开展精准农业实践的前提和基础。根据农作物病虫草害的实际程度进行变量喷施和作业管理,可减少农业生产成本、优化作物栽培、提高农作物产量和品质,从而实现农业精准管理。近年来,随着无人机产业的快速发展,无人机农业遥感技术因其空间分辨率高、时效性强和成本低等特点,在农作物病虫草害监测应用中发挥了重要作用。本文首先介绍了精准农业航空的基本思想与系统组成和无人机遥感在精准农业航空的地位。接着探讨了无人机农业遥感系统常见的成像方式和遥感影像解析方法,并阐述了国内外无人机农业遥感技术在农作物病虫草害检测研究的最新进展。最后总结了无人机农业遥感技术发展至今面临的挑战并展望了未来的发展方向。本文将为开展无人机农业遥感技术在精准农业航空领域的研究提供理论参考和技术支撑。