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杂草种类繁多、危害严重,对杂草种类进行精确识别,可以提高除草效率,减少除草剂使用量,降低其对环境的污染.为此,应用图像处理的有关技术,以杂草叶片为研究对象,以形态、纹理和颜色特征相结合的方法来描述杂草叶片信息,提出了共16个特征参数可对杂草叶片信息进行精确描述,该特征参数可区别不同种类的杂草,为农药的精确投放和现代施药装备的开发奠定基础. 相似文献
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基于高光谱成像的苹果品种快速鉴别 总被引:2,自引:0,他引:2
以"乔纳金"苹果,"红富士"苹果和"秦冠"苹果共90个试验样本为试材分别采集865~1 711 nm的近红外波段高光谱图像,选取苹果图像感兴趣区域(ROI),以分辨率2.8 nm提取其平均反射光谱数据,分别利用K近邻法(KNN)和径向基核函数支持向量机(RBF-SVM)进行品种判别,5折交叉检验。结果表明,3种苹果的近红外高光谱图像均在波长941~1 602 nm之间变得清晰,该区域200个波段下的平均反射光谱数据经KNN法中的10种距离算法评判,当K取值3和5时,切比雪夫距离、欧几里得距离和明可夫斯基距离3种距离算法的识别正确率均达到100%;SVM-RBF核函数模型中,γ取值为2-8~1的范围内识别正确率均在92%以上,当γ取值2-5,C取值为16和32时,识别正确率最高,为96.67%。故利用近红外高光谱图像技术结合KNN计算对苹果品种进行快速鉴别是优异和可靠的方案。 相似文献
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植株叶片中叶绿素浓度的高低与植株进行的光合作用效率、植株的整体生长状况息息相关,在农业生产过程中,常常根据叶片中叶绿素含量(SPAD)的多少来精确的判断植物的生长状态,也是控制植株长势的依据。传统的叶绿素含量检测方式分光光度法,存在耗时长、步骤多、操作要求高等问题,而采用计算机视觉技术处理图像的过程更加准确、高效,不会像人眼分析时受到主观因素的影响导致偏差。为此,基于计算机视觉技术来检测玉米叶片中叶绿素含量,利用扫描仪采集玉米叶片的图像,将图像输送至计算机,然后通过软件处理图像,分割出图像中有效像素的颜色特征值,将特征值转换就可以得到玉米叶片中叶绿素。试验结果显示:利用计算机视觉技术可以准确地测定玉米叶片中叶绿素含量,进而进行合理施肥,避免浪费,对增加玉米的产量具有极大的价值。 相似文献
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为了探究灌溉水中盐离子浓度及类型对土壤裂缝变化过程的影响,为南方灌溉用水安全提供数据理论支持,采用蒸馏水配置15,10,5和2.5 g/L等4个质量浓度梯度的NaCl,KCl,CaCl2和MgCl2等4种类型溶液,分别浸泡南方亚热带地区的典型红壤,并且采用恒温蒸发模拟干燥过程和喷湿法模拟增湿过程,结合数字图像技术提取土壤表层开裂闭合过程中裂缝主要几何参数,分析盐阳离子类型对红壤裂缝发育过程特征的影响.结果表明:红壤干燥过程中,裂缝在土壤质量含水率由30%降至10%时增长最快;在质量含水率低于10%后达到最大值并保持稳定不变.红壤的裂缝面积密度与4种盐阳离子浓度呈极显著正相关关系,裂缝长度密度与K+及Mg2+呈极显著负相关,与Ca2+呈显著负相关关系.4种盐阳离子对红壤开裂面积促进程度深浅顺序为Na+,K+,Ca2+,Mg2+;4种不同离子浓度的处理中,NaCl质量浓度为10 g/L,而KCl,CaCl2和MgCl2质量浓度为15 g/L的溶液对红壤开裂促进效果最好,其裂缝面积相比于蒸馏水处理分别增大了155.0%,160.1%,109.4%和39.2%.红壤的开裂含水率低于闭合含水率,4种盐阳离子浸泡后会使红壤的开裂含水率和闭合含水率均升高. 相似文献
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为提高温室环境最优控制中生菜信息在线反馈精度,通过群体图像识别研究生菜鲜重估算方法;通过生菜群体图像和单株图像,研究群体估算时误差正负相消对整体误差的改善作用,评估生菜遮挡问题对估算精度的影响,并研究能否通过改进深度学习的损失函数以实现对估算精度的进一步提高。结果表明:1)与不存在遮挡问题的单株图像生菜鲜重估算结果相比,基于群体图像裁剪的生菜鲜重估算决定系数(R2)低0.010 8,归一化均方根误差(NRMSE)高2.69%,平均绝对百分误差(MAPE)低2.36%,虽然估算精度略低,但是生菜群体的遮挡问题更能反映生产实际。2)群体估算虽然存在遮挡问题导致裁剪不完整,但根据误差正负相消原理,相比没有遮挡的单株估算结果MAPE仍然低3.49%,因此更适用于生菜产量信息反馈。3)基于更优化MAPE的损失函数平均平方百分误差(MSPE),可以进一步降低群体估算的MAPE至8.46%,满足“软测量”对估算精度的需求。考虑到温室生菜的实际生产情况,群体估算更适合用于温室环境最优控制中生菜产量信息的在线反馈,通过深度学习等方法的优化,可以将生菜产量的估算误差降低至10%以内。 相似文献