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在研究雨水的过程中,通过天然降雨来获取试验中所需的降雨效果有很大难度,而应用人工模拟降雨器,能够在短期内对降雨及其对土壤、植被等的影响开展高效探究。因此,文章对人工模拟降雨器的种类及功能进行了详细的分析。 相似文献
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近几年,基于图像的高通量水稻表型研究取得了极大进展,但从三维层面进行研究的工作则相对较少。一般而言,相对于二维图像,从三维模型中能提取更为全面的性状参数。三维模型重建是作物三维表型研究的基础,提出一种适用于盆栽水稻三维点云的重建方法。该方法在相机固定、样本旋转的拍摄模式下获取水稻多视角图像,根据相机标定参数以及水稻轮廓二值图,通过轮廓投影方法重建水稻三维可视外壳点云模型,并通过反投影方法进行点云着色。结果表明,该方法对于不同时期及不同品种的水稻样本均能取得较好重建效果。 相似文献
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基于VFSMOD模型的黄土坡面生草带产流产沙动态模拟 总被引:1,自引:1,他引:1
利用微型径流小区和人工降雨试验,探讨运用VFSMOD模型评估和预测引入不同草种生草带后黄土坡面产流产沙动态特征的可行性。通过土壤物理性质参数和生草带生长状态参数的差异,模型还原了黄土坡面引入白三叶生草带与百脉根生草带后产流产沙特征的差异及其随生长时期的变化,模拟效果可靠,纳什系数:0.93(径流系数),0.98(修正后产沙量);归一化均方根误差:6.2%(径流系数),10.9%(修正后产沙量)。当生草带在降雨集中期(如本研究中百脉根草带9月上旬)不能保证较好的生长状态和地表覆盖时,其坡面产沙量急剧增大,且明显大于VFSMOD模型模拟值。在实际生草带设计时,应避免该情况发生。综上,VFSMOD模型适用于引入生草带后黄土坡面产流、产沙量的模拟和预测。 相似文献
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植物叶片图像的采集过程中,由于自然环境或成像条件的影响,特别是夜间,采集到的图像大多带有椒盐噪声,造成图像质量下降。很多植物叶片含有丰富的叶脉,被噪声污染不利于后续的表型分析、图像分割等。椒盐噪声密度较小时,中值滤波降噪效果较好,但在噪声污染严重时滤波方法也无法有效去噪。针对这一问题,提出了基于概率PCA的图像修复模型。一幅光滑的不含噪图像通常可认为服从高斯分布,概率PCA能有效地提取描述这幅图像中的主要信息,通过估计模型参数重构因噪声引起的数据缺失,从而达到图像修复的目的。但是当噪声的缺失像素点聚集在叶脉上时,直接用概率PCA修复会出现明显的边界效应,因此本文先基于树的叶脉进行追踪,再对叶脉进行概率PCA修复,然后再基于整幅图像利用概率PCA模型修复,迭代次数根据修复后图像的PSNR值自适应地选择。为了验证所提出的模型的修复性能,进行了与常用滤波方法的对比试验。试验结果表明:去噪后的图像PSNR值比使用均值滤波高出6dB左右,比使用维纳滤波高出9dB左右,比使用高斯滤波高出7dB左右,比使用中值滤波高出1dB左右,并且在结构相似性上采用本文算法去噪后的图像与原始图像的相似度最高。因此,将概率PCA模型应用于植物叶片彩色图像修复是可行的、有效的,为其后续的图像处理提供了技术支持。 相似文献
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绵羊KAP1.1基因多态性与毛纤维直径的相关性分析 总被引:1,自引:0,他引:1
以768只中国美利奴羊(新疆军垦型)为材料,采用测序和PCR技术分析KAP1.1(B2A)基因单核苷酸多态性及其与羊毛纤维直径的相关性。结果表明:中国美利奴羊(新疆军垦型)KAP1.1基因存在30个碱基的插入/缺失和6种基因型,分别为(341 bp)AA基因型、(311 bp)BB基因型、(281 bp)CC基因型、(341 bp/311 bp)AB基因型、(341 bp/281 bp)AC基因型和(311 bp/281 bp)BC基因型。AA、BC、AC、AB和CC基因型间的毛卷曲度、细度离散、毛长、污毛重、净毛率和密度差异不显著(P>0.05),而BB基因型羊只的平均纤维直径显著小于AA、BC、AC、AB和CC基因型羊只的平均纤维直径(P<0.05)。以上结果表明,KAP1.1基因可作为绵羊毛纤维直径的主要候选基因之一,BB基因型可作为分子标记用于预测绵羊毛纤维直径。 相似文献
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针对分割遥感图像建筑群时,标记不完全所产生的过分割和欠分割并存问题,提出一种基于自适应全局阈值融合标记的图像分割算法.该算法根据建筑群的分布和纹理特点,利用小波变换提取图像梯度,通过形态学重构对梯度图像进行滤波;采用局部极小值法提取背景标记,并应用自适应全局阈值法提取建筑群标记.采用逻辑运算进行标记融合,用融合后的标记修改加权像素的Sobel梯度图实现精准分割.实验结果表明,该算法能够弥补形态学滤波梯度图的局部极值标记不足问题,抑制了建筑群的过分割和欠分割,准确地将建筑群从背景中提取出来,分割正确率达到90.7%. 相似文献
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土壤持水曲线是研究土壤水力学性质必不可少的 ,在已经建立的众多数学模型中 ,vanGenuchten模型是目前运用最广泛的模型 ,而运用该模型的关键是其 4个参数的求解。为此 ,本文对同一组东北褐土的土壤水吸力和对应的土壤含水量数据较详细地介绍了Matlab软件的非线性拟合和非线性回归函数的运用 ,得出了该土壤vanGenuchten模型的 4个参数值 ,分别建立了该土壤的vanGenuchten模型 ,并利用Mat lab强大的绘图功能对它们进行了直观比较。最后运用方差分析和残差分析对该模型的计算值与实测数据进行了分析 ,结果表明 :非线性拟合和非线性回归函数求参结果的显著水平均达到p<0 0 0 0 1,残差平方和均小于 0 0 0 0 5 ,其中非线性回归函数的求参结果较非线性拟合好。因此 ,运用Matlab软件的非线性拟合和非线性回归函数对土壤持水曲线的vanGenuchten模型进行求参是切实可行的 ,从而为土壤学工作者寻求出了一条运用数值计算方法的新途径。 相似文献
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70.