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基于近红外光谱和机器视觉融合技术的板栗缺陷检测 总被引:2,自引:1,他引:2
为提高合格和缺陷板栗分级检测识别精度,提出了近红外光谱和机器视觉的多源信息融合技术的板栗缺陷检测方法。试验以湖北京山板栗为试验对象,利用BP神经网络方法建立了基于近红外光谱、机器视觉和多源信息融合技术的板栗分级检测模型。试验结果表明,3种识别模型对对训练集板栗回判率分别为96.25%、96.67%和97.92%;对测试集板栗的识别率为86.25%、83.75%和90.00%。基于近红外光谱和机器视觉的多源信息融合技术进行板栗分级检测的方法是可行的,融合模型较单独采用机器视觉技术或近红外光谱分析技术建立模型的识别率均有显著提高。 相似文献
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水分利用效率(WUE)是衡量植物光合固碳和水分消耗之间权衡关系的重要指标。研究区域植被WUE的时空变化特征对区域生态恢复、水资源的合理利用与开发等方面至关重要。本研究基于MODIS的GPP和ET数据评估2000—2019年盐池县植被WUE的时空变化特征及其主要的影响因子。结果表明:(1)2000—2019年盐池县的ET和GPP分别以7.61 mm·a-1和7.23 g C·m-2·a-1的速率显著增加,空间上呈西北高东南低的分布特征,具有较强的空间异质性。(2)近20 a,盐池县植被WUE变化范围在0.80~1.11 g C·kg-1·H2O之间,多年均值为0.91 g C·kg-1·H2O,年际变化不显著;从空间上来看,全县WUE存在较强的异质性,高值主要分布在东北部,低值位于西南部。(3)近20 a,宁夏盐池县WUE在空间上有54.70%的区域呈上升趋势,主要分布在东北部;45.30%的区域以下降趋势为主。未来,盐池县61.48%... 相似文献
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在全国人民抗击“新冠疫情”的特殊时期,响应“停课不停学”的号召,积极开展线上教学。从线上教学平台的利用、教学资料的整合、线上教学方案的设计、教师自我成长及学生学习效果的评价方式等方面进行探索。 相似文献
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大学一年级(大一)是大学生转变学习方式,适应大学生活的重要学习阶段.大一各学生学习成绩的变化能够较好体现其学习效果以及对大学学习方式的适应状况.据此,对大一学生两个学期的学习成绩进行了调查分析,并从性别、课程类型、学习能力、任职与社团活动4个方面对大一学生成绩变化的原因进行了深入分析.结果表明:相对于大一第一学期,第二学期学生整体成绩会有一定的下滑.相较于男生,女生的成绩更容易出现两极分化.相对于文科类的课程,大学中较难学习的为理工科类课程,和高中知识差别较大,大一学生应更注重在这类课程中的精力投入.适度的班级任职和社团活动在一定程度上有助于学生树立更强的自尊心,帮助成绩提高. 相似文献