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基于高光谱图像技术的大豆品种无损鉴别 总被引:2,自引:0,他引:2
为解决传统大豆品种检测方法存在的效率低和精度差等问题,应用高光谱图像分析技术展开大豆品种甄别研究。采集10个品种(每品种100粒,共1 000粒)大豆样本400.92~999.53 nm的高光谱反射图像,分别进行中值平滑、多元散射校正和数据标准归一化预处理去噪,提取样本图像中心30×30 pixels感兴趣区域的平均光谱曲线和标准差曲线。分别以样本平均光谱值主成分得分、标准差光谱值主成分得分及两者结合作为模型输入,基于T-S模糊神经网络和随机森林思想组合分类器构建鉴别模型。经中值平滑的光谱平均值和标准差作输入,结合随机森林思想的组合分类模型鉴别效果最佳,训练集、测试集的平均鉴别率分别达99.6%和97.6%。结果表明,采用高光谱图像技术可实现大豆品种高精度无损鉴别。 相似文献
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基于青岛市崂山区2000~2016年产量资料,利用国家气象局农业气象产量业务系统(WAPFOS2015.1.0版本),分离产量资料,选取气象产量与樱桃关键发育期气象因子做统计分析,建立了气象产量与樱桃发芽~开花期气象因子之间的回归方程,并对2000~2014年历史产量做统计检验,对2015、2016年产量做预报检验,得到了发芽~开花期影响崂山区樱桃产量的四个主要的气象因子分别是:3月上中旬的旬最低气温,3月中下旬的降雨量,4月上旬降雨量,4月上旬的日照时数。选取的气象因子具有显著的生物学意义,研究结果对开展崂山区樱桃气象服务与科学防灾提供了技术指导。 相似文献