无人机遥感影像在油菜品种识别中的应用

采用无人机遥感技术进行油菜品种识别,是产量预测及灾害评估的重要前提和基础。本研究利用无人机作为数据采集设备,以基地24个品种油菜苗期育种材料为识别数据,将无人机获取的影像进行拼接、裁剪、旋转等预处理,按照4∶1划分训练集和测试集,构建注意力机制引导的卷积神经网络搭建油菜影像识别网络模型,并采用总体准确率、Kappa系数等评价参数对识别结果进行评价。结果表明,本研究的网络模型识别准确率和Kappa系数分别达到了89.60%和0.889 4,高于5个经典网络模型。说明,注意力机制能够更加充分地提取无人机遥感影像的油菜特征,有效地提高卷积神经网络对不同品种油菜的识别精度。本研究网络模型弥补了传统油菜细分需要人力统计及现有方法设备成本高的缺陷,为采用无人机遥感技术进行作物品种识别提供技术支撑。     

无人机遥感及深度学习在油菜冻害识别中的应用研究

气象灾害是影响我国农作物产量及农业可持续发展的重要因素,低温冻害导致油菜生长发育迟缓和大幅度减产.便捷、精准地识别和评估油菜冻害不仅为精准农田管理提供依据而且对培育抗冻品种有重要意义.本研究借助低空无人机遥感技术,用大疆精灵无人机Phantom 4 Pro V2.0,搭载2000万像素RGB相机,对生长88天正处于越冬...     

不同粗饲料对平凉红牛分段式育肥效果的影响北大核心

试验旨在研究相同精料水平下,不同粗饲料和育肥条件对平凉红牛产肉性能和肉品质的影响,探索适宜平凉红牛的分段式育肥模式及粗饲料种类。将27头平凉红牛按不同初重和育肥预期总增重100 kg分为3组,即A_(1)组(250~350 kg)、A_(2)组(300~400 kg)和A_(3)组(350~450 kg),每组9头牛;再分别将各组的9头牛随机分为3组,即B1组、B2组和B3组,每组3头牛。B1组牛饲喂青贮玉米秸秆,B2组牛饲喂苜蓿干草,B3组牛饲喂小麦秸秆。试验期90 d。结果显示:A3B1组牛的育肥期平均日增重最高,经济效益最好,胴体重、屠宰率和净肉率最高,背膘厚和眼肌面积均最大;A1B1组牛肉的剪切值最小,大理石纹等级评价最优。研究表明,综合考虑育肥期生长性能、屠宰性能、肉品质和经济效益分析结果,适宜当地平凉红牛的育肥模式为350~450 kg,且以青贮玉米秸秆作为平凉红牛的粗饲料能够获得更好的生产性能和经济效益。