自动血凝检测及管理系统的设计与实现

针对动物疫病血凝试验的自动化检测和监测报表的自动化生成进行系统开发,可实现血凝、血凝抑制、正向间接血凝检测的自动判读,保存原始血凝图像,自动分析、统计检测结果、生成报表等功能,使血凝或血凝抑制试验高效化、标准化、信息化,操作简便,大大减少工作量,便于对强制免疫工作的指导和监督,以及对主要动物疫病科学的预警管理.     

基于ArcGIS Geoprocessing干旱遥感监测系统研究与设计

ArcGIS Geoprocessing除了提供常见的GIS空间分析功能外,还支持建立复杂的地理处理模型来完成定制的地理处理任务.根据现有的干旱遥感监测模型,采用ArcGIS Geoprocessing技术实现干旱遥感监测模型的建模处理.并以重庆市2006年干旱数据为例进行处理,所得结果和同期干旱状况吻合.使用插件式GIS二次开发技术基于ArcGIS Geoprocessing实现了干旱遥感监测系统.与传统手工分布处理相比,在模型选取、数据转换、数据处理、产品制作等方面,自动化程度得到了极大的改进和提高.系统主要功能为:通过对遥感影像数据的干旱模型自动化处理,快速获取干旱结果空间分布,并生成相关产品为决策部门提供决策依据.     

农业干旱遥感监测的原理、方法与应用

【目的】干旱遥感监测是卫星遥感技术的重要应用和研究方向之一,是对气象、地面调查等技术手段开展农作物干旱监测的重要补充和参考。【方法】在总结国内外目前主要的干旱遥感监测方法基础上,将农业干旱遥感监测方法概括为7个大类,即基于热惯量、冠层温度、作物长势状况、综合冠层温度与作物长势、蒸发(腾)、微波、作物生长模型的干旱遥感监测方法,并对各类方法的主要形式进行了系统性总结。【结果】同前主要的干旱遥感监测方法中,除作物生长模型的反演的监测是土壤含水量外,其他方法大多数是基于遥感度量的干旱程度指标,需要结合地面水分观测值等的标定转化为土壤的水分含量。【结论】从监测原理上看,农业干旱可以认为是光照条件、土壤质地、作物长势、冠层温度4个物理量的函数。在自然条件下,当某个或几个物理量相对一致时,就可以将该理论模型进行简化,使用特定的干旱指数形式对干旱进行量度,这也是当前遥感监测技术监测作物干旱的主要思路。同时,该文对当前国内和国际上的主要干旱遥感监测业务化运行系统进行了介绍,并在此基础上,结合当前遥感监测方法区域适用能力存在的局限性,提出模型区域适应性改进是当前旱情遥感监测业务应用的关键点。同时,随着中高分辨率遥感数据的日益增多,利用中高分辨率卫星数据进行定量化干旱遥感监测技术也是当前干旱遥感监测的重要趋势。此外,干旱遥感监测的不确定性研究也是业务化应用中需要加强的一个方向。     

基于遥感的农业干旱监测模型研究

依据干旱监测的原理,从土壤水分、植被指数、表面温度、要素综合等角度出发,对现有主要农业干旱遥感监测模型进行归纳总结,分析了各种方法的优缺点,以及各自的适用范围;重点分析了条件植被温度指数、温度-植被干旱指数,指出它们应看作是对归一化温度指数的简化处理,兼具实用性和一定的监测精度,在业务应用中有一定的推广价值,并预测了未来遥感干旱监测的发展方向和目标。     

基于TRMM降水数据的云南干旱分析

根据2008~2012年TRMM3B43降水数据,通过计算TRMM降水距平和累积降水距平,分析云南省不同时间尺度下干旱的时空分布特征。结果表明,云南省干旱受降水影响显著,干旱主要发生在1、2、11和12月,其中特旱主要出现在11和12月,重旱主要出现在11、2、12和1月,中旱主要发生在12和2月,轻旱主要发生在2月,而在干旱频发月份中,干旱主要出现在滇中和滇西南地区;从云南省干旱累计来看,干旱主要出现在10月~次年1月,且主要出现在滇中地区;TRMM数据可用于中长期的旱情监测与评估,相对站点实测数据更适合于大尺度空间上宏观性的干旱监测。     

土壤墒情自动化监测及应用

介绍了"德州市气象局土壤墒情信息综合处理系统"的系统内容,从数据收集与处理、图表生成、土壤墒情信息发布等方面介绍了其软件功能的实现,以期促进德州市干旱监测工作的开展。     

非监督数字化分类与GIS在土地沙漠化动态监测中的应用

介绍了地理信息系统(GIS)在沙漠化动态监测中的应用和遥感图像计算机监督数字化自动分类的理论和方法,对遥感图像计算机非监督自动分类的精度做了检验.对调查区土地沙漠化动态进行了分析.结果表明,从1991年到1997年间该区土地沙漠化趋势有所减弱,综合治理取得了一定效益.     

2013年铜仁市夏季气象干旱特征及影响分析

应用常规观测资料、地面加密自动站资料、土壤墒情自动站监测资料等,对2013年6～8月铜仁市出现的特大气象干旱灾害的特点、成因进行分析,对干旱灾害进行分析评估.结果表明,2013年夏季及伏旱总的特点：降水严重偏少;气温异常偏高,高温天气持续时间长,范围广,强度大;气象干旱出现时间早,发展迅速,持续时间长;气象干旱程度重,范围广;造成的灾害重,影响范围广.此次高温干旱给工农业生产和人民群众的生活造成严重影响.     

基于改进的几何活动轮廓模型的叶片自动分割

叶片的形态测量在苗木生长自动监测中具有重要意义,在形态测量前首先要将完整的叶片从背景中提取出来.针对彩色苗木叶片图像的特点研究了利用几何活动轮廓模型进行完整叶片的自动分割的方法.首先利用图像的全局信息和C-V模型进行初始分割,当曲线到达目标边界附近时,利用改进的基于图像局部信息的能量模型进行边界的精确定位.该方法将C-...     

基于图像处理的烟草甲自动监测系统设计与应用

根据烟草仓储及卷烟生产车间的烟草甲自动监测需求,结合烟草甲[Lasioderma serricorne(Fabricius)]实际图像特征,在基于标记分水岭算法的基础上叠加分割图像算法,设计了基于图像处理的烟草甲自动监测系统,通过全自动拍照设备定时采集相应诱捕器图像,利用有线网络将图像传输至服务器,在服务器端完成图像识别与计数、实时展示、超标报警、历史曲线查看等功能,解决了烟草甲实际监测过程中虫板烟尘、虫体重合、光线等诸多干扰因素,实现了烟草甲精准的自动图像识别及计数功能。实际应用表明,该系统工作稳定,计数平均准确率大于94.00%,在卷烟生产车间烟虫监测上具有较好的应用前景。     

一种基于三原色法的葡萄干颜色分选机的设计

针对葡萄干颜色的分选需要,根据其色泽不一的特点,提出了一种基于光的色度学理论的颜色分选法———三原色(RGB)法.该法利用彩色面阵CCD摄像机完成葡萄干的摄像,经高速图像采集卡数字化后输入计算机.把图像像素的RGB分量值差异作为分选的主要依据,通过电控系统,开启电磁快门,完成葡萄干颜色的分选.     

基于红外探测的地面林火目标自动检测与追踪系统设计

针对红外林火图像的特点,从实际应用的角度出发,在FPGA+DSP构建的硬件平台上,实现了森林灰度图像的正确采集和进行有无火点的判断,并提出了图像边缘检测和自适应阈值相结合提取林火目标的方法,达到了林火目标的自动检测;然后利用通信协议和算法控制云台转动,使热像仪的光学系统主光轴始终对准最大灰度值点,达到追踪的效果.在多种...     

宜黄地区TM影像的毛竹提取模型研究

选取2000年9月23日的江西省宜黄地区TM影像作为研究区,通过对TM影像的6个波段进行分析,发现了毛竹与其他地物的光谱差异性。然后建立监督分类模板,对分类模板进行评价。根据地物样本反射值的不同,建立了一种毛竹自动提取模型。并且对自动提取的毛竹结果进行了评价,结果令人满意。     

蔬菜穴盘苗移栽自动取苗技术现状与分析

自动取苗是蔬菜穴盘苗全自动移栽机的核心技术,快速、精确、低损伤取苗是蔬菜穴盘苗自动移栽作业的重要保障。自动取苗机构结构复杂、种类繁多,为使自动移栽领域的应用或科研人员能够快速系统了解自动取苗技术,合理选型或设计取苗机构,采用文献综述和归纳总结的方法,对国内外自动取苗技术进行研究。对取苗技术进行分类对比分析,结果表明:顶出式、顶夹式取苗机械结构简单,取苗效率高,不易伤苗;指钳式取苗稳定可靠、适应性强;直落式取苗机构布置灵活,可同时完成取苗和投苗,但需特制穴盘,仅适合小苗移栽。当前我国自动取苗技术发展所面临的主要问题有:制钵、育苗、取苗等环节不匹配;蔬菜生产劳动者兼职化老龄化严重;缺乏高性能取苗技术等。结合国内外自动取苗技术研究进展和我国蔬菜生产农艺和现状,提出了问题的应对措施。针对取苗技术的发展提出以下建议:提高取苗速率,降低钵苗损伤率;简单型与智能型并重发展;向机-电-液-气一体式大型机和机械式小型机发展;取苗机构采用模块化设计。     

农业气象自动观测原理样机的研制

针对目前农业气象观测面临的问题,基于虚拟仪器技术对农业气象自动观测进行了初步研究。主要研究成果包括：研制了集采集、传输、处理、分析、存储等一体化,以及可拓展性强的农业气象自动观测原理样机;实现了高清晰嵌入式数码相机的农作物图像的自动采集、编码与实时传输;从原理上实现了应用图像、音频信息进行农作物生长发育状况及自然物候的自动观测;与常规观测方法相比,不仅可以有效增加观测内容,提高观测与服务时效,而且可以大大降低野外工作量和劳动强度,相对减少人力投入,减少人为主观观测误差。该观测技术为农业气象自动化观测系统的进一步研究奠定了基础,并有望改进和提升我国的农业气象自动化观测水平,从而有效增强现代农业气象的业务与服务能力。     

基于RS、GIS的森林资源调查

应用RS数据和GIS技术进行白云山森林资源调查，结果表明，用计算机自动分类法可把广东省的主要树种分出来，其分类总精度达94．4％，各镇（林场）地类，林分面积与二类调查数据比较接近。     

基于Fisher判别分析的玉米叶部病害图像识别

 【目的】利用计算机视觉技术实现玉米叶部病害的自动识别诊断。【方法】在大田开放环境下采集病害图像样本,综合应用基于H阈值分割、迭代二值化、图像形态学运算、轮廓提取等算法处理病害图像,抽取病斑,提取病害图像的纹理、颜色、形状等特征向量,采用遗传算法优化选择出分类特征,并利用费歇尔判别法识别普通锈病、大斑病和褐斑病3种玉米叶部病害。【结果】研究中提取了墒、相关信息测度、分形维数、H值、Cb值、颜色矩、病斑面积、圆度、形状因子等28个特征向量,利用遗传算法优选出H值、颜色矩、病斑面积、形状因子等4个独立、稳定性好、分类能力强的特征向量,应用费歇尔判别分析法识别病害,准确率达到90%以上。【结论】综合运用数字图像处理技术、图像纹理、颜色、形状特征分析方法、遗传算法、费歇尔判别分析方法可以有效识别基于田间条件下采集的病害图像,为田间开放环境下实现大田作物病虫害的快速智能诊断提供借鉴。     

森林生态因子自动检测系统主机部分的硬件结构和程序设计

本文介绍了森林生态因子自动检测系统主机部分的硬件结构和程序设计方法。给出了硬件结构图和程序流图。     

Automatic X-ray quarantine scanner and pest infestation detector for agricultural products

This paper presents a new automatic and effective quarantine system for detecting pest infestation sites in agricultural products, e.g. fruits. This work integrated mechanical design, mechatronics instrumentation, X-ray and charge-coupled device (CCD) image acquisition devices, LabVIEW-based analysis and control software, and image diagnosis algorithms into the automatic X-ray quarantine scanner system. Based on the LabVIEW development platform, a friendly graphical user interface (GUI) was designed for assisting the operations of quarantine scanner system. To enhance the accuracy and efficiency of pest quarantine process, a control scheme for performing start-up procedure of the system, parameter setting and calibration of the X-ray source and line-scan sensor, and automatic inspection for pest were developed. A novel pest infestation detector consisted of image processing algorithms were also proposed to aid the operator in identifying possibly infested fruits. The image processing procedures include contrast enhancement, median filtering, mathematical morphology operators, and adaptive thresholding by statistical z-test for identifying the infested sites of fruit on an X-ray image. Experimental results show that the X-ray quarantine scanner and pest infestation detector are able to locate the infested sites with highly successful rate up to 94% on the 4th day after eggs implanted. Furthermore, both intact and egg-implanted fruits were used to evaluate the sensitivity, specificity, accuracy, and precision of the proposed system. The evaluation results are respectively 96.8%, 98.6%, 97.7%, and 98.7%, which are significantly better than traditional visual inspection.     

结合深度学习和引导滤波的苹果叶片图像分割

针对传统方法对苹果叶片进行图像分割和测量几何形状参数精确度较低的问题,结合基于深度学习和引导滤波技术提出一种新的苹果叶片图像自动分割算法。首先采用深度学习方法,使用BiseNet卷积神经网络对苹果叶片图像进行自动分割,得到苹果叶片主体轮廓;然后使用彩色苹果叶片图像作为引导图像对主体轮廓进行引导滤波处理,以增强边缘锯齿等细节特征信息;最后将主体轮廓与细节特征信息进行联合分割,得到完整、准确的苹果叶片信息。对包含174种8 184张苹果叶片图像数据集进行试验,结果表明苹果叶片分割的精确率达到98.99%,交并比98.82%。利用本研究算法能够真正实现准确、快速测量苹果叶片的面积、周长等参数值,为苹果叶片几何参数的测定提供了一种新的测量方法。