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基于随机森林算法的自然光照条件下绿色苹果识别 总被引:6,自引:0,他引:6
果实识别是自动化采摘系统中的重要环节,能否快速、准确地识别出果实直接影响采摘机器人的实时性和可靠性。为了实现自然光照条件下绿色苹果的识别,本文采集了果实生长期苹果树图像,并利用随机森林算法实现了绿色苹果果实的分类和识别。针对果树背景颜色和纹理特征的复杂性,尤其是绿色果实和叶片在很多特征上的相似性,论文基于RGB颜色空间进行了Otsu阈值分割和滤波处理,去除枝干等背景,得到仅剩果实和叶片的图像。然后,分别提取叶片和苹果的灰度及纹理特征构成训练集合,建立了绿色苹果随机森林识别模型,并使用像素模板验证数据集,对模型进行预测试验,正确率为90%。最后,选择10幅自然光照条件下不同的果树图像作为检测对象,使用该模型进行果实识别并使用霍夫变换绘制果实轮廓,平均识别正确率为88%。结果表明,该方法具有较高的鲁棒性、稳定性、准确性,能够用于自然光照条件下绿色果实的快速识别。 相似文献
143.
144.
基于北斗卫星导航的秸秆机械化还田作业管理系统 总被引:5,自引:0,他引:5
为满足秸秆机械化还田作业精准化管理的需要,解决还田工作中作业面积统计困难、现场核查工作量大、全局管理难以实现等若干现实问题,设计了基于北斗卫星导航的秸秆机械化还田作业精准管理系统。系统集成北斗卫星导航定位、物联网、地理信息系统等信息技术,通过北斗卫星导航农业机械车载信息终端,实时采集、处理秸秆还田作业中的定位和状态数据,获取还田现场的高清影像。通过建立作业管理信息系统,实现作业监控、地块识别、面积量测、质量评估、指标统计和指挥调度等功能。试验结果表明,系统可以有效实现轨迹监控、灵活调度、分类统计分析,提高了秸秆还田机械化作业效率。同时,地块识别率和地块面积统计达到了作业精度要求,可以满足秸秆机械化还田作业的需要。 相似文献
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根据生态经济学原理,采用层次分析法(AHP),建立了黄河上游退耕还林还草综合生态效益评价指标体系和数学模型。以青海大通县为例,对天然云杉林、退耕林地、天然荒草地、天然灌丛等植被类型进行综合生态效益评价,与农田生态系统进行对比研究。评价结果表明:天然云杉林、退耕林地、天然灌丛等类型的生态效益指数均大于农田生态系统,其综合生态效益指数排列顺序为,天然云杉林>退耕林地>天然灌丛>农地>天然荒草地。这一研究结果可为黄河上游退耕还林生态工程建设提供参考。 相似文献
148.
黄土丘陵区退耕地土壤养分变异特征 总被引:22,自引:0,他引:22
在延安、安塞和吴旗选择典型黄土丘陵不同植被类型区的不同年限退耕地为试点,通过S型方法采集土样,应用土壤养分系统研究法进行了养分分析,并应用传统统计学对土壤养分变异进行了研究。结果表明,不同植被类型区土壤养分性质均存在着空间变异。受传统农业影响的有机质、全N、有效N和速效K的变异较大;而全P和速效P的变异相对较小。不同退耕年限的土壤养分含量及其变异系数存在着明显差别。退耕初期,受耕作和施肥影响,土壤养分含量较高,植被特征指数呈显著上升趋势且变异性较大;随着耕作施肥活动的停止和植被恢复对土壤养分的消耗,使土壤养分含量有一个降低的过程,土壤养分的变异也较大;而随着植被恢复和群落演替的继续,植被枯落物逐步增多,土壤也逐步发育,植被指数与土壤养分均呈增长趋势,并在退耕地20年左右时达到稳定状态,但土壤的发育往往滞后于植被特征的变化。 相似文献
149.
影响籼粳稻杂交F1花药培养效果的因素分析 总被引:1,自引:0,他引:1
以津稻291/IRBB60籼粳杂交F1、反交F1及其亲本的花药为外植体,对诱导和分化培养基、激素配比及有机附加物和高温预培养时间等影响花药培养效果的因素进行研究。结果表明,在SK3基本培养基中添加2 mg/L 2,4-D,1 mg/L NAA和1 mg/L KT比只添加2 mg/L 2,4-D的愈伤诱导率高0.67~2.78个百分点;在诱导培养基中添加水解酪蛋白能明显提高正交F1的愈伤诱导率;MS 1 mg/L NAA 2 mg/L 6-BA 0.5 mg/L KT分化培养基得到了较高的绿苗分化率;正交F1的愈伤诱导率、绿苗分化率和花培力显著高于反交F1;30℃高温预培养36 h,正交F1花培力达到最高值。 相似文献
150.
青花椒根际土壤化感物质成分分析 总被引:4,自引:0,他引:4
用气质联用仪分析了青花椒根际区不同深度土壤水浸液中化感物质的成分。检测鉴定出表层土壤含有23个组分的化学物质,而深层土壤中含有29个化学组分。在不同深度根际土壤中主要含有烷烃类、醇类、酯类、苯类、酚类及胺等有机化合物,其中包含有很多曾经被报道过的化感物质。结果表明,在青花椒根际土壤环境中确实存在化感物质。 相似文献