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地表秸秆覆盖度图像识别技术的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
农田地表秸秆覆盖是防止水土流失的一项主要措施,研究秸秆覆盖度与土壤风蚀、水蚀的定量关系对农田采取合理的覆盖形式有重要的指导意义。针对当前主要靠手工测试秸秆覆盖度存在效率低的问题,研究了如何应用MATLAB语言强大的图像处理功能来识别、分析秸秆图像。通过对样本图像类型的转换、灰度的均衡化和中值滤波等一系列的处理,得出较准确的秸秆覆盖面积和秸秆覆盖百分比,为准确快速测量秸秆覆盖度提供了测试手段。 相似文献
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针对宁夏银北地区大面积土壤盐碱化监测的需要,利用实测植被冠层光谱与Landsat 8 OLI影像相结合进行土壤含盐量和pH值估测研究.对实测植被冠层高光谱与影像多光谱反射率进行倒数、对数、三角函数及其一阶微分等一系列变换,确定最佳光谱变换形式,筛选敏感植被指数和敏感波段,分别建立基于实测植被光谱与Landsat 8 O... 相似文献
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按照环境心理学的理论,并以河北农业大学西校区的规划设计为例,从校园行为模式研究入手,对校园空间的认知和认同两方面深入探讨了现代校园空间意象的营造方法。 相似文献
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受不规律潮汐的影响,现有的海岛地物类别自动识别方法存在精度低和时效性差等问题,通过改进深度卷积神经网络提出了一种基于遥感影像的海岛快速识别方法:(1)在深度卷积神经网络的卷积层中增设1×1的卷积核作为瓶颈单元,对多波段的遥感影像进行降维;(2)在池化层引入了重采样方法,基于灰度值对海量的遥感影像进行特征压缩。以300景Landsat-8遥感影像为源数据,分别采用CNN、RCNN和本文改进的深度卷积神经网络对遥感影像中的海岛进行识别,实验结果表明:(1)改进的深度卷积神经网络降低了海岛识别的计算耗时,其计算耗时仅为CNN的4.56%和RCNN的5.60%;(2)改进的深度卷积神经网络较CNN和RCNN提高了海岛识别的精度,识别精度分别为96.0%、93.3%和95.0%。结果说明,改进的深度卷积神经网络适用于面向遥感影像的海岛自动识别。 相似文献
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油菜角果数量及关键表型参数的自动化检测方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为有效替代人工方式考种油菜、观测角果,研究了一种用于测量批量角果的数量和关键表型参数的自动化检测方法。设计了角果散铺和图像采集装置,利用拨动加振动的方式将堆积角果均匀散开并拍摄视频;使用二维码作为标记块,以有效地提取关键帧并拼接为包含全部角果的整幅图像;提出了基于凹点提取与匹配的图像分割方法,分割各种形态下的重叠角果,准确率达到98%以上。在关键表型参数测量中,利用了最大类间方差法以判断角果的正置或侧置姿态,以此估计角果横切面的近似椭圆长短轴,再计算角果的长度、表面积和体积。实验结果表明该方法具有很好的检测精度,对不同品种的油菜适应性较好,长度、表面积和体积的估计误差分别不大于2.9%、4.8%和5.0%。该方法可以有效替代人工方式的油菜考种,为相关农业科研领域提供基础数据。 相似文献
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Eight experiments were carried out in Denmark to determine the yield loss of spring barley due to Cirsium arvense in farmers' fields and to suggest and evaluate a novel approach for quantifying C. arvense infestation in large plots. Literature about the competitive ability of C. arvense is old, scattered and inconclusive, and existing models for estimating crop yield loss are based on data from North America. This study showed that C. arvense coverage could be quantified from unmanned aerial vehicle imagery using a manual image analysis procedure. This gave similar results as scoring the coverage. Yield loss of spring barley due to C. arvense infestation assessed at harvest was given by Y = 100·(1−exp(−0.00170·X)) where Y is the percentage of crop yield loss and X is the percentage of C. arvense coverage. The yield loss was much lower than estimates from models that have been developed in North America. It is speculated that the main reason for this is the later emergence of C. arvense than the crop due to lower soil temperatures in spring. Grain moisture increased linearly with C. arvense coverage: M = 0.0310·X where M is the proportional (%) increase in grain moisture and X is the proportion (%) of C. arvense coverage. Automated image analysis procedures are needed to estimate C. arvense coverage on field scales, and further experiments are needed to reveal whether the low competitive ability of C. arvense found in this study is representative for Northern Europe. 相似文献