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141.
种子形状参数检测的计算机图象处理技术 总被引:18,自引:0,他引:18
设计了采用计算机图象处理技术检测形状特征参数的实用算法,开发了对种子进行基本形状参数测量的计算机图象处理系统,实际测试表明,系统运行稳定,测量速度快,精度高,适合同时分析多个物体的特征参数。 相似文献
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143.
144.
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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146.
基于分数阶微分的荒漠土壤铬含量高光谱检测 总被引:2,自引:0,他引:2
为解决高光谱检测土壤中痕量级重金属含量存在的困难,提高土壤重金属铬含量检测的准确度,利用新疆准东煤田周边168个荒漠土壤样本的重金属铬含量及其对应的高光谱数据,运用分数阶微分算法进行光谱数据预处理,最后利用全部波段进行偏最小二乘建模并进行可视化分析,旨在探讨分数阶微分预处理在高光谱数据估算荒漠土壤重金属铬含量的可能性。结果表明:原始光谱与吸光率变换的分数阶微分模型均在1.8阶微分处达到了最好的精度效果。吸光率变换1.8阶微分模型为最优模型,模型的校正均方根误差为7.68 mg/kg,R_c~2=0.83,预测均方根误差为8.39 mg/kg,R_p~2=0.78,相对分析误差为2.14。最后利用铬含量实测值与光谱预测值通过反距离加权法插值获得研究区土壤重金属铬含量的空间分布,说明利用该方法对土壤重金属铬含量定量检测并进行大尺度的空间分布反演在一定程度上是可行的,为荒漠土壤重金属污染状况的高光谱检测提供了一定的科学依据和技术支持。 相似文献
147.
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
148.
利用高光谱成像技术联合流化床富集技术对红葡萄酒中微量成分白藜芦醇的含量进行快速检测。通过高效液相色谱法检测红葡萄酒中白藜芦醇的含量,设计流化床富集装置,研究HPD826、DA-201、AB-8、H103、HPD600共5种树脂对红葡萄酒中白藜芦醇的富集效果,筛选出H103树脂富集效果最优。将H103大孔吸附树脂用于富集红葡萄酒中的白藜芦醇。获取吸附白藜芦醇后树脂的高光谱反射图像(900~1 700 nm),对比5种光谱预处理方法(MSC、SNV、SG-S、RN、QN)对白藜芦醇含量的建模效果,优选出RN预处理方法;建立PLSR、SVMR(LK-SVMR、PKSVMR、RBF-SVMR和S-SVMR)、PCR的6种回归模型,优选出LK-SVMR校正模型和PLSR校正模型,将其用于预测集样本进一步评价模型的精度和稳定性,最终确定PLSR模型为最佳模型。研究表明,基于RN-PLSR的红葡萄酒中白藜芦醇的定量预测模型相关系数R_P=0.852 8,预测集均方根误差为0.036 0,R_C=0.878 3,校正集均方根误差为0.033 0,预测效果最佳,为高光谱技术在微量、痕量成分检测方面的应用提供了参考。 相似文献
149.
稻瘟病胁迫下水稻叶片叶绿素含量与光谱特征参数的相关性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为实现受稻瘟病侵染水稻叶片叶绿素含量的高光谱反演,以‘陵两优268’为研究对象,测定受稻瘟病侵染的85个水稻叶片样品的叶绿素含量和高光谱反射率,分析受稻瘟病侵染的水稻叶片高光谱反射率与叶绿素含量间的相关关系,使用线性与非线性回归技术建立叶绿素含量反演模型。结果显示:叶绿素含量与原始光谱及一阶导数光谱的敏感波段分别发生在700 nm和752 nm,基于光谱特征参数SDr的回归模型均方根误差为1.27,平均相对误差为10.2%。研究表明受稻瘟病侵染水稻叶片光谱反射率差异明显,基于光谱特征参数SDr的回归模型预测叶绿素含量具有较高的精度。 相似文献
150.