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以南京市主城区为例,以10期(1986至2011年)TM/ETM+遥感数据为信息源,遵从V-I-S(Vegeta-tion-Imperviousness-Soil)模型,采用性光谱混合模型提取植被覆盖度,并利用高空间分辨率Quickbird和IKONOS影像对提取结果进行精度验证,在此基础上对研究区植被覆盖时空动态模式特征进行评价。结果表明:利用线性混合像元分解技术,对中等分辨率的TM/ETM+遥感影像进行城市绿地的丰度信息提取是有效且可靠的。从时间角度看,南京主城区植被覆盖度逐年递减,其中主要变化表现为高植被覆盖区域向低植被覆盖度区域转化;空间上,低植被覆盖区域由中心城区向四周不断扩大,而城郊结合部由于快速城市化致使植被覆盖区逐渐被非植被区取代。在南京,影响植被覆盖度变化的因素主要有快速城市化进程、变动的绿化政策与措施以及其它自然因素。 相似文献
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柑橘是我国种植面积最大、产量最高的水果作物,对我国的经济发展具有重要作用。柑橘病虫害侵染是导致柑橘产量及品质下降的重要原因之一,高效、准确的柑橘检测技术对柑橘产业的发展具有重要意义。因此,本研究提出一种基于注意力机制改进卷积神经网络的柑橘病虫害识别算法,以多尺度特征提取网络Inception v3为基础,在Inception结构间加入CBAM注意力机制,构建基于注意力机制的多尺度特征提取网络;然后融合残差注意力网络,提升模型的整体性能,以实现对柑橘病虫害的精准识别。试验结果表明,基于注意力机制改进卷积神经网络的柑橘病虫害识别算法从通道和空间维度提高了对输入有效特征的关注度,在融合残差注意力网络后,提高了模型的整体性能,实现对5种柑橘叶片(溃疡病、潜叶蛾、黑点病、红蜘蛛和健康叶片)的识别准确率达到98.49%,比基础模型提高4.02百分点,说明本研究提出的方法对柑橘病虫害的识别效果较好。最后将模型进行部署,设计柑橘病虫害识别系统,实现基于移动端的柑橘病虫害智能检测,为相关研究提供参考。 相似文献
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为研究马铃薯薄片在干燥过程中形态变化规律,该文利用Kinect传感器搭建了图像采集平台,研究其在不同干燥温度下(50、60、70、80℃)的形态变化规律。通过图像采集平台获取马铃薯薄片深度图像和彩色图像,利用彩色图像确定感兴趣区域,对对应区域的深度图像进行灰度值拉伸、阈值分割、边缘去噪处理,进而提取特征,计算出正投影面积的收缩率、深度均值及标准差,以表征马铃薯干燥过程中表面卷曲及平整度等形态指标的变化规律。对不同干燥时间点马铃薯片进行三维图形显示可观察其变化规律明显。统计结果表明:低温(50、60℃)与高温(70、80℃)对马铃薯薄片干燥时的收缩率、卷曲程度具有显著影响(P0.05)。50℃时收缩率为54.97%,80℃时收缩率升高为64.55%;干燥温度与马铃薯片卷曲程度呈先升后降的关系,60℃时卷曲度最大,其深度均值为27.81 mm,80℃时降低到18.86 mm。而四组温度下,马铃薯薄片的平整度具有显著性差异(P0.05),50℃时马铃薯片深度值的标准差为7.99 mm,80℃时降低至5.71mm,说明平整度随着干燥温度升高而增加。该研究可为马铃薯薄片干燥过程中形态变化的检测提供参考,同时为干燥工艺的智能化控制提供技术依据。 相似文献
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为了使阿月浑子的引种栽培工作能够在自然条件多样、立地类型复杂的甘肃省内有效地开展,对甘肃省内不同气候区的22个样点和新疆喀什、和田2个样点及国外阿月浑子栽培区的6个样点共计30个样点的8项气候要素进行了综合气候因子系数分析。结果表明,根据不同温度、热量、降雨及光照条件,可将30个样点划分为4个气候类型区:适宜区2类,即适宜阿月浑子生长的地中海气候区和中西亚暖温带干燥气候区,这2类气候区均无甘肃样点;次适宜区1类,即热量条件适宜而干燥条件不足的甘肃南部暖温带武都等4个样点;边缘区1类,即热量条件适宜而生长季节湿度较高的温带半湿润气候区的甘谷等4个样点和干燥与光照条件好而热量不足的温带干旱半干旱气候区的敦煌等4个样点;不适宜区1类,即光热水资源均不足的部分温带、寒温带区域的迭部等10个样点。 相似文献
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