荒漠草原风蚀地表颗粒空间异质特征

[目的]研究希拉穆仁荒漠草原地区风蚀地表颗粒的空间异质特征,对研判风蚀地表退化程度,进而合理保护与利用该区草地资源提供支持。[方法]利用数字图像处理技术,获取了希拉穆仁荒漠草原坡面表层土壤颗粒组成信息,结合经典统计学和地统计方法,研究易风蚀颗粒(0.42mm)、中等颗粒(0.42~0.84mm)、不易风蚀颗粒(0.84mm)的空间分布格局。[结果]荒漠草原地表颗粒含量组成表现为:不易风蚀颗粒中等颗粒易风蚀颗粒;颗粒变异系数变化范围为11.23%~38.17%,属中等程度变异。3种颗粒最优半方差函数模型分别为指数、球状、球状模型;Kriging插值结果显示坡顶土壤颗粒组成最粗,自坡顶向下表现出变细的趋势;南坡与西南坡土壤粗化最严重,粗化程度由重到轻依次为:南(S)西南(SW)西北(NW)西(W)东南(SE)北(N)东北(NE)东(E)。[结论]研究区土壤颗粒具有强烈的空间自相关性,土壤颗粒组成空间变异性主要由结构性因素引起,人为干扰也产生了一定影响。     

基于数字图像处理技术的叶绿素含量检测系统

采用数字图像处理技术对叶片图像进行图像分割,将叶片从背景图像中分离出来,并针对叶片图像的各种颜色特征值与叶绿素含量进行相关性分析,建立回归模型。将拟合度最高的颜色特征值作为预测叶绿素含量的最佳模型。实验表明:采用此方法检测的叶绿素值与传统分光光度计检测方法相比较,准确率达到了89.7%;采用的颜色特征值与叶绿素含量的相关性达到-0.968。     

图像处理技术在农业中的应用研究概论

在广泛查阅与调研数字图像处理技术在植物病虫草害等方面的研究成果的基础上,深入分析比较了其在各方面的研究和应用进展情况,提出了尚待研究解决的关键问题,预测了以后的研究方向。     

应用数字图像分析技术进行冬小麦 拔节期氮营养诊断

传统的作物营养诊断如植株全氮、生物量和植株硝酸盐浓度测试等需要进行大量的田间取样和实验室分析,时效性不足,难以适应作物生长期间追肥诊断的需要。通过田间试验,应用数字图像技术对拔节期作物的氮营养状况进行了研究,发现冠层数字图像色彩参数可以用来表征冬小麦拔节期的氮营养状况。数字图像标准化红光值R/（R＋G＋B）与冬小麦常规营养诊断指标如叶绿素仪读数、茎基部硝酸盐浓度、植株全氮含量和地上部生物量之间的相关系数达到了0.809～0.946,是较好的表征作物氮营养状况的诊断指标。     

基于数字图像处理的防护林体系三种杨树叶面积测定

快速、准确地测定植物叶面积对于开展植物生理生化和植物滞尘能力等方面的研究具有重要的意义。为此,应用3种不同的方法(数字图像处理法、方格法和称重法)对乌兰布和沙漠绿洲防护林体系3种杨树(新疆杨、小叶杨和二白杨)的叶面积进行了测定,并对3种方法的测定结果进行了比较分析。结果表明:数字图像处理法与其他两种方法的测定结果具有极显著正线性相关关系(R2=0.997 5～0.999 8)。数字图像处理法能够准确地测定植物叶面积,具有省时、省力的优点。因此,该方法在植物叶面积测定工作中值得推广与应用。     

木材纹理的定量化算法探究

分析了基于数字图像处理学的一些算法对木材纹理定量化的可行性, 包括: 自相关函数、灰度共生矩阵、行程长度统计、快速傅里叶变换功率谱函数、小波、分形、自回归模型、Radon函数变换等, 并评价了这些算法对木材纹理定量化的针对性以及优缺点     

基于MATLAB的灰铸铁数字图像处理系统的开发研究

灰铸铁的金相组织由片状石墨和金属基体组成,灰铸铁中石墨的存在形式和分布情况以及基体组成直接影响着灰铸铁的性能,为保证灰铸铁件的质量,对灰铸铁金相组织的检验必须予以重视.本文利用MATLAB软件的数字图像处理功能及其GUI(图形用户界面)功能开发了灰铸铁数字图像处理系统,该系统能够对灰铸铁金相组织中各成分的含量及其形态进行定量分析,提高了灰铸铁金相检验的效率.     

拔节期氮营养诊断

 传统的作物营养诊断如植株全氮、生物量和植株硝酸盐浓度测试等需要进行大量的田间取样和实验室分析,时效性不足,难以适应作物生长期间追肥诊断的需要。通过田间试验,应用数字图像技术对拔节期作物的氮营养状况进行了研究,发现冠层数字图像色彩参数可以用来表征冬小麦拔节期的氮营养状况。数字图像标准化红光值R/(R+G+B)与冬小麦常规营养诊断指标如叶绿素仪读数、茎基部硝酸盐浓度、植株全氮含量和地上部生物量之间的相关系数达到了0.809~0.946,是较好的表征作物氮营养状况的诊断指标。     

面向智能交通的图像处理技术与应用

在智能交通系统(Intelligent Transportation System,ITS)领域中,数字图像处理技术扮演着极其重要的角色。对智能交通系统的研究内容、图像采集设备以及数字图像处理技术在智能交通系统中的具体应用等作了详细的分析、研究及阐述。     

大豆叶片图像处理系统设计与实现

以计算机数字图像处理为重要技术手段,以大豆叶片为主要研究对象,综合运用数字图像处理、色度学、人工神经网络、模式识别等人工智能领域的知识,设计了大豆叶片图像处理与分析系统,从植物叶片的几何特征到病斑的形态特征都作了具体地分析与计算。