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931.
基于计算机视觉技术的樱桃自动分选系统设计 总被引:2,自引:0,他引:2
针对目前国内落后的樱桃分选工作方式,基于农业现代化、机械化、智能化的发展需求,以名贵果品樱桃为研究对象,设计开发了一种小型的集樱桃内部质量和外观判定为一体的计算机视觉自动分选系统。该分选系统主要由运动系统(包括樱桃输送系统和终端分级动作系统)、经改装配置近红外光发射器的视觉采集系统、计算机上位机、单片机等硬件系统和图像采集模块、数据处理模块,以及自动分选控制模块等软件系统组成。试验表明:该系统设计对樱桃内部外部综合质量的分选操作准确高速,其推广有望给樱桃产业打开国外市场提供支持。 相似文献
932.
以清河水库为研究区域,利用Landsat8卫星OLI数据及实地观测数据,建立了适于清河水库水体总磷质量浓度的最小二乘支持向量机(LS-SVM)遥感反演模型,并对清河水库总磷量进行了反演分析。结果表明,LS-SVM模型的平均相对误差为6.06%,相比于单波段线性回归反演模型及波段组合线性回归模型,平均误差分别降低了20.77%、12.53%,显著提高了清河水库水体总磷质量浓度反演的模型精度,达到遥感反演预测精度要求;利用LSSVM反演模型对清河水库总磷量反演显示,水体中总磷质量浓度主要集中在0.04~0.08 mg/L,水库水体总磷质量浓度总体偏高。 相似文献
933.
无人机低空遥感数据具有机动性好、时效性强,受大气辐射影响小,空间分辨率高、数据量大、数据质量好的特点,是传统卫星遥感所无法比拟的,在探测和识别地表的物质种类、评价和测量光谱所反映出来的物质含量、描绘地物空间分布、监测地物变化等应用领域具有较强的优势。随着遥感技术的发展,遥感已成为精准农业中农田信息获取的重要手段,也是地块面积量算、作物种类识别、长势分析等工作的重要数据来源,由于无人机低空遥感数据具有机动性好、时效性强、空间分辨率高的特点,主要应用于绘制低空大比例尺地图、监测自然灾害等[1]。受传感器单一导致的光谱分辨率低的限制,目前在精准农业领域的应用才刚刚起步。 相似文献
934.
以高油品种为试材,研究了高油花生品种荚果发育过程中荚果的鲜重、干重及籽仁干重的变化规律.结果表明:0321-31和鲁花12号荚果发育晚、速度慢,持续时间短;冀花4号、冀花5号、冀花2号和R1549荚果发育较早、速度快,持续时间长;不同花生品种荚果发育规律表现一致,即荚果发育初期,以荚果膨大为主;始花40 d后,荚果发育进程加快;始花47~54 d,荚果鲜重和干重快速增加,但含水量仍在60%以上;始花54~68 d,荚果鲜重和干重继续增加,但幅度不大,而荚果鲜重则随含水量的急剧下降而减少;始花68~82d,荚果含水量较少,荚果干重和籽仁干重再度急速增加,始花82 d时达到最大值. 相似文献
935.
《农业科技与信息》2021,(19)
为了丰富高寒冷凉区园林绿化乔木树种,从不同地方引入15个乔木树种开展了抗寒引种栽培试验。结果表明:白蜡、杜梨和皂角栽植后,平均保存率82.05%~91.93%,萌枝数4.28~7.14个/株,新枝长度21.05~42.03 cm,新枝粗度1.08~1.57 cm,枯枝率、枝条干枯长度和树干干枯高度均为0,景观效果评价为优,在高寒冷凉区园林绿化中应优先应用;紫叶李、西府海棠和山杏栽植后,平均保存率、萌枝数、新梢长度和粗度也较高,但越冬后少量枝条和树干顶端干枯,通过保护和修剪等措施可消除负面影响,可作为后备树种;其他树种越冬后死亡率高,枝干干枯严重,应慎重栽植。 相似文献
936.
基于MODIS-LAI数据的广西甘蔗物候期提取 总被引:1,自引:0,他引:1
广西是我国甘蔗最大的种植区和蔗糖产业基地,但多年来因自然灾害导致的产量损失严重。及时、准确获取甘蔗的物候动态,可为区域甘蔗种植结构优化、灾害风险管理等提供科学支撑。本文分别借助Savitzky-Golay滤波、Asymmetric Gauss拟合及Double Logistic拟合方法对广西2014—2018年的甘蔗MODIS-LAI数据进行时间序列重构,并采用动态阈值法识别甘蔗关键物候期的时空变化特征。结果表明:1)上述方法可有效消除广西甘蔗LAI序列的不稳定波动和奇异值,且Asymmetric Gauss和Double Logistic方法的拟合结果较好地弥补了S-G滤波处理中局部曲线值动荡变化的缺点,能更准确地识别甘蔗生长过程;2)三种方法对广西甘蔗的播种-萌芽期、茎伸期、成熟期开始时间识别的RMSE和平均误差均在±15 d内,其中Asymmetric Gauss方法对甘蔗物候期的提取结果最优。综上,时序曲线重构法的抗干扰性能较好,可一定程度上弥补因云雨、复杂地形地貌导致LAI序列的误差,保证广西甘蔗物候信息获取的准确性。 相似文献
937.
938.
939.
基于无人机多光谱遥感的夏玉米冠层叶绿素含量估计 总被引:1,自引:0,他引:1
为探讨利用无人机多光谱遥感影像监测夏玉米冠层叶绿素含量的可行性,基于2019年不同施氮水平下(0,105,210,315 kg·N/hm2)夏玉米多光谱遥感影像和田间实测冠层叶绿素含量数据,分析了不同施氮水平下夏玉米冠层叶绿素含量的变化规律,同时选取10种常用光谱植被指数与实测冠层叶绿素含量进行相关性分析,采用与实测叶绿素含量极显著相关的9种植被指数,构建了基于遥感光谱指数的夏玉米冠层叶绿素含量遥感监测模型,并通过精度检验确定最优估测模型.结果表明,施用氮肥能够提高夏玉米冠层叶绿素含量,过量氮肥不能持续提高叶绿素含量,同一施氮水平下不同追肥处理之间叶绿素含量没有明显差异.绿色归一化植被指数与叶绿素含量的相关性系数最高,达到了0.892.采用逐步回归分析方法建立的模型表现最优,决定系数为0.87,均方根误差及相对误差分别为0.15和2.68%.因此,无人机多光谱遥感结合逐步回归模型可以实现田间尺度的夏玉米冠层叶绿素含量的实时监测. 相似文献
940.