基于遥感信息融合的阜新煤矿排土场地物提取与分类

结合地面测试高光谱数据及卫星遥感数据,对矿区地物信息进行提取,可有助于快速获取矿区地表信息,为矿区废弃地植被恢复提供辅助决策信息支持具有重要意义。该文以阜新市海州矿区排土场为研究对象,对不同波段组合的SPOT-5遥感影像进行了分类方法和分类精度评价研究。结果表明：排土场影像在波段组合与融合之后进行分类,分类精度提高不明显;而通过组合SPOT多光谱影像和植被指数图像,并结合地面测试的高光谱特征曲线建立分类模板,可以有效地提高地物分类精度,总体分类精度为85.48%,Kappa系数为0.8197。分类结果满足对排土场地物调查的实际需要,为建立排土场植被恢复等级提供了数据基础。     

农作物无损检测的机器视觉系统标定方法研究

基于机器视觉的无损检测是植物生长建模的关键技术之一,对图像采集系统进行标定是实现无损检测的基本步骤.目前,摄像机标定的方法有传统标定方法、主动视觉标定法、自标定方法等.为此,对现有标定方法分别进行了讨论与比较,结果表明,传统线性标定法可以满足农作物无损检测的要求.     

冬枣氮素含量预测模型中特征波长选择方法的应用

为了提高近红外光谱法快速测定枣叶氮含量的准确性和鲁棒性。采用偏最小二乘法建立了冬枣叶片氮含量近红外光谱模型。模型的相关系数为0.799,均方根误差为0.055。整个光谱区域包含了许多与冬枣氮含量无关的光谱变量。冗余信息的存在降低了模型的预测性能。所以采用间隔偏最小二乘(IPLS)结合遗传算法和模拟退火算法来选择冬枣叶片氮含量的特征波长。用凯氏定氮法测定冬枣叶样品的氮含量。试验选用15棵枣树,每棵树5个叶片作为试验对象。用于光谱测量的仪器是ASD光谱仪,测试仪在350~2 500 nm波长范围内,光谱分辨率为1 nm。在数据采集前使用了白板进行校正(标准白板反射系数为1),每个样品测量了5次,取平均值作为样品的相对反射率。遗传算法结合间隔偏最小二乘法选取的4个特征波长为685,689,781,783 nm。根据这4个波长,建立了冬枣叶片氮含量近红外光谱模型。模型预测相关系数为0.9175,预测均方根误差为0.063。利用模拟退火算法,建立了7个波长的冬枣叶片氮含量的近红外光谱模型。模型的相关系数为0.9301,均方根误差为0.052。因此,近红外光谱结合光谱选择方法的特点,可以有效地提高模型的精度,使模型更实用。但光谱选择方法的特点并不普遍。基于单波长变量选择的模型更为敏感,更适用于均匀采样。基于波长间隔选择的模型抗干扰能力相对较强,但更适合于不均匀采样。因此,基于状态与模型相结合的特征选择可以更好地应用于模型。     

车载式土壤光-电特性参数采集系统研究

土壤电导率是衡量土壤传导电流能力的一种固然属性,除了能够反映土壤质地外,还能够反映土壤的含水率、含盐量、有机物含量等特性。利用土壤光谱数据可以分析出土壤含水率、养分等,且测量过程中无需采样、搅动土壤。通过土壤电导率数据和光谱数据的综合、校正,能够提高系统的精度。基于嵌入式技术开发了土壤电导率和光谱反射率综合检测系统。土壤电导率测量系统采用基于改进的电流-电压四端法原理,使用深松犁的尖端作为电极传感器,能够在测量的同时完成松土的作用。光谱测量系统使用微型光谱传感器采集光谱数据,并进行实时处理。在采集土壤电导率、光谱数据的同时,系统同步采集GPS信息,并和土壤电导率、光谱数据一起保存,供进一步绘制土壤特性分布图使用。系统能够实时综合处理多种数据,并进行显示、保存等操作,具有良好的应用 前景。     

玉米苗期冠层多光谱反射率反演与叶绿素含量诊断

为了探索玉米苗期叶片叶绿素含量指标的快速、非破坏性估测方法,该文运用多光谱图像技术对大田玉米苗期叶绿素含量指标进行快速无损的诊断研究。大田试验中,采用2-CCD多光谱图像采集系统获取大田玉米苗期的冠层多光谱图像,并同步采集漫反射灰度板的多光谱图像。为消除光照对图像采集质量的影响,准确将不同光照条件下的玉米冠层图像数据转换为其叶面反射率数据,标定试验中采用一块4个不同灰度级的满足朗伯面条件漫反射灰度板,建立了叶片光谱反射率同图像灰度值之间的线性反演公式,并与大田试验中漫反射灰度板的多光谱图像建立了玉米冠层图像灰度值的校正公式。对玉米苗期冠层多光谱图像进行处理,提取出玉米冠层B、G、R、NIR(中心波长分别为470,550,620,800 nm)4个波段归一化平均灰度值。通过灰度值的校正公式得到校正后的归一化平均灰度值,由线性公式反演出R、G、B、NIR 4个波段的平均反射率值,并计算4种常见光谱植被指数(RNDVI、RNDGI、RRVI和RDVI),采用最小二乘-支持向量回归(LS-SVR)建立植被指数同叶绿素含量指标的拟合模型。结果表明:植被指数RNDVI、RRVI和RDVI和玉米冠层叶绿素含量指标拟合验证集决定系数R2为0.56,达到了较为理想的拟合结果。证明通过漫反射灰度板对玉米冠层多光谱图像建立反射率反演校正模型的方法是可行的,这一方法为快速无损检测玉米苗期叶绿素含量指标提供了支持。     

玉米拔节期冠层叶绿素含量多光谱图像检测

为了探索大田玉米冠层叶片叶绿素指标的快速检测方法。采用自主研发的2-CCD多光谱图像成像系统采集了大田玉米拔节期冠层图像,并同步获取了样本叶绿素含量指标SPAD值。对多光谱图像进行了平滑滤波,并基于HSI颜色空间实现了冠层图像的分割。提取了玉米冠层可见光(blue(B),green(G),red(R);400~700 nm)和近红外(near-infrared,NIR,760~1 000 nm)4个波段平均灰度值并计算了平均灰度值计算比值植被指数(RVI,ratio vegetation index)、归一化植被指数(NDVI,normalized difference vegetation index)、修改型二次土壤调节植被指数(MSAVI2,modified soil-adjusted vegetation index)等8种常见植被指数作为图像检测参数。分析了这12个检测参数与叶绿素指标之间的相关性,讨论了图像检测参数的多种组合,建立了叶绿素指标的多元线性回归分析(MLRA,multiple linear regression analysis)模型。研究结果表明:R、G、B波段的平均灰度值与叶绿素指标成较高负相关,相关系数分别为-0.73,-0.71和-0.71,植被指数中相关性较好的是NDVI、MSAVI2和RVI,相关系数分别为0.83、0.81和-0.81。基于这6个参数组合建立的叶绿素指标估算模型拟合度最好,其建模集决定系数为0.79,验证集决定系数为0.71,研究结果为无损检测玉米拔节期叶绿素含量提供了支持。     

基于深度学习的玉米拔节期冠层识别

为了满足田间玉米植株快速识别与检测的需求,针对玉米拔节期提出了基于深度学习的冠层识别方法,比较并选取了适于玉米植株精准识别和定位的网络模型,并研制了玉米植株快速识别和定位检测装置.首先拍摄玉米苗期和拔节期图像共计3000张用于训练深度学习模型,针对拔节期玉米叶片交叉严重的问题,提出了以玉米株心取代玉米整株对象的标记策略...     

多功能臭氧果蔬解毒机的功能特点

日前,一种可广泛用于大棚种植、果蔬解毒、果蔬保鲜、水产养殖、畜牧养殖等农业生产中进行快速消毒和清除异味的专利产品赛士捷牌SS—20型农用多功能、大功率臭氧果蔬解毒机,在北京赛士捷科技发展有限公司投入批量生产。该产品是经过北京市劳动保护科学研究所检测鉴定的一种新型、环保、高科技、大功率臭氧果蔬解毒机。它通过改变空气中氧分子的结构,对细菌和病毒产生强氧化作用,能很快将细菌和病毒杀灭,且无残留、无污染;该机还克服了同类产品只能在无人状态下使用的局限性。与同类产品相比具有如下功能特点:(1)双气源,多功能该机可采用空…     

林业病虫害的发生原因及无公害防治对策

从产生林业病虫害的根本原因出发,介绍了无公害防治应采取的有效措施,以做好森林资源保护。     

土壤成分与特性参数光谱快速检测方法及传感技术

近红外光谱技术在分析土壤成分含量以及理化特性参数方面获得了良好的预测精度.人工神经网络、遗传算法、小波变换和支持向量机等现代数据处理算法的应用,最大限度消除了光谱外界干扰、提取了光谱有效信息,使得土壤特性参数预测分析模型更准确、稳定.在进行土壤参数原位实时光谱检测时,如何消除土壤含水率、土壤粒度等的影响,还需要技术突破.开发便携式或车载式农田土壤光谱实时分析仪,是促进精细农业实践的重要措施,已开发的车载式土壤在线光谱仪可以实现多个土壤参数的分析,并达到了相当高的精度.进一步开发多功能土壤在线检测系统,利用土壤介电特性或机械特性与光谱特性测量结果相互补偿与校正以消除误差并提高测量精度,是未来的发展方向之一.光声光谱、激光诱导击穿光谱和太赫兹光谱技术等现代光谱分析方法在土壤成分与特性参数分析方面表现出很强的能力,开展基础研究,揭示这些光谱技术在不同土壤类型、不同土壤成分条件下的吸收特征参数,是未来的研究方向.