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基于SVM的加工番茄早疫病叶氮素含量光谱反演 总被引:1,自引:0,他引:1
采用支持向量机(SVM)模型,对新疆加工番茄早疫病病害植株的叶片氮素含量进行光谱反演。分析不同病害严重度的病叶氮素含量的光谱特征,发现在218~357 nm、384~587 nm、1 033~1 141 nm、1 499~2 500 nm,氮素含量与光谱反射率的相关系数的绝对值大于0.7,在227~353 nm的相关系数大于0.8,表明不同病害严重度的病叶氮素含量与光谱反射率呈强相关。利用K层交叉检验(K-CV)方法验证、优选出SR705、ND705、GMI-2、RI-half、PTEBc等5种光谱指数,作为SVM模型的输入变量;同时,分别建立线性核、多项式核、径向基核和Sigmoid核的SVM模型,通过模型拟合比较,得出最佳模型为径向基核的SVM模型。采用径向基核的SVM模型对病叶氮素含量进行光谱反演,结果表明:径向基核的SVM模型氮素含量反演的真实值与预测值的MSE为0.012 4,相关系数R为85.916%,平均相对误差为0.175,结合多光谱指数的SVM模型提高了加工番茄早疫病病害叶片氮素含量的反演精度。 相似文献
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基于帧间路径搜索和E-CNN的红枣定位与缺陷检测 总被引:2,自引:0,他引:2
针对红枣自动分级视频图像中红枣定位、缺陷检测难问题,提出一种基于帧间最短路径搜索的目标定位方法和集成卷积神经网络模型(Ensemble-convolution neural network,E-CNN)。通过建立图像坐标系及图像预处理,获得图像中单个红枣目标的位置坐标,并将其映射至空间坐标系中,结合帧间最短路径判定规则,实现目标位置坐标随视频时间序列更新、传递,并且运用此方法快速、有效地构建数据集。基于"Bagging"集成学习方式,采用E-CNN通过训练集构建基础卷积神经网络树模型,再根据每棵基础树模型输出结果,通过"投票"方式得出模型最终结果。试验结果表明,利用帧间最短路径搜索的目标定位方法,定位准确率达100%。同时,使用E-CNN,模型的识别正确率和召回率分别达到98. 48%和98. 39%,分类精度大于颜色特征分类模型(86. 62%)、纹理特征分类模型(86. 40%)和基础卷积神经网络模型(95. 82%)。E-CNN模型具有较高的识别正确率及较强的鲁棒性,可为其他农产品分选、检测提供参考。 相似文献
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随着空间插值的广泛应用,不同的插值方法因不同的研究目的、对象和地区而产生不同的效果。为了监测、合理利用天然草地资源,利用研究区2016年4—6月野外采集的262条天然草地生物量数据,采用克里金法、反距离权重法、样条函数法和趋势面法分别对研究区草地生物量进行空间插值研究,对比分析不同插值方法对天然草地生物量的评估准确性。结果表明,反距离权重法误差相对较小,效果较好,比较适用于草地生物量空间分布的插值研究。与规则样条函数法的插值结果相比,反距离权重法的平均绝对误差降低48. 19%,平均相对误差降低40. 763 9百分点,平方根误差降低58. 41%。该结果可以为后续研究工作提供一定的参考,为相关部门对草地生物量分布信息的监测提供一定的计算方法。 相似文献
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广布于北疆地区的绢蒿荒漠草地作为重要牧场蕴含着丰富的生物多样性。收集了绢蒿荒漠的88种植物种子,对种子大小、形状及物种生活型进行了测定和分析,利用系统比较的方法对不同种子的大小和形状两个主要性状进行了谱系信号分析,并对不同种子对荒漠、半荒漠环境条件的适应类型进行了归纳分类。结果表明,88种种子大小可划分为A型(0.01~0.10 mg)、B型(0.10~1.00 mg)、C型(1.00~10.00 mg)和D型(10.00~50.00 mg) 4种类型,其中B和C型种子在数量上占优势地位。所涉及物种可分为6种生活型,以一年生、多年生及短命植物为主。种子形状指数为0.00~0.20,细长或扁平种子有42种,球形或接近球形种子有46种。种子大小和形状在不同科间、科内种间以及同种植物异型种子间均具有极显著差异。种子大小无明显的谱系信号,存在一定的可塑性。种子形状具有明显的谱系信号,表现出较强的稳定性。绝大多数植物种子能够通过种子多型性、产生种子粘液、具有助力传播结构、特殊生活型以及动物消化道传播等适应对策对特殊环境产生很强的适应性。 相似文献
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图像采集是实现红枣品质分级和检测的关键前提。针对基于静态图像的采集方式不能全面反映外观品质、实时性差和基于传输式图像采集方式的机械、电路设计复杂且适用性不足的缺点,提出一种基于历史帧最小路径搜索,实现对视频中红枣目标进行跟踪、标定,建立红枣动态样本集的方法。首先利用RGB(red,green,blue)颜色空间转换HSV(hue saturation value)空间图像的明度(V)分量,基于V分量建立掩膜对RGB图像执行掩膜去背景。同时,针对视频图像中获得的二值图像,建立坐标系,获得每帧图像基于轮廓外接最小正矩形的特征向量,将当前帧和前一帧中的特征向量基于最小路径搜索的方法,加入约束条件,实现对视频中每个红枣目标的跟踪和标定,最后基于正矩形参数的感兴趣区域(region of interest,简称ROI),实现动态样本建立。利用此算法,对拍摄的视频图像的检测表明建立的动态样本集能更全面地反映红枣外观品质。该算法简单、有效,特别在实现基于深度神经网络的红枣在线检测中具有较大的应用潜力。 相似文献
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天山北坡植被NPP时空格局及气候因子驱动分析 总被引:1,自引:0,他引:1
【目的】研究天山北坡植被净初级生产力(NPP)的时空格局,分析NPP与气候因子的关系,为天山北坡自然资源的合理开发利用与管理提供科学依据。【方法】利用CASA模型估算天山北坡植被的NPP,分析其年内时空变化特征,采用相关性分析法研究天山北坡NPP与气候因子的关系。【结果】(1)2015年天山北坡NPP总量为34.57 TgC,平均值为173.34 gC/(m2·a),中西部区域NPP占天山北坡总量的82.25%,是天山北坡NPP的主要供给区,山地区域的NPP平均值最高。(2)不同植被类型的NPP差异较大,林地、耕地、草地、未利用地分别为534.47、333.47、174.20和124.18 gC/(m2·a)。(3)天山北坡NPP月总量波动在0.29~3.00 TgC/mon,6月NPP达到一年中最大值,为7.39 TgC/mon。草地NPP随季节的波动幅度最大,林地随季节波动幅度最小。NPP季节变化表现为夏季>春季>秋季>冬季。(4)温度对天山北坡不同植被类型的影响大于降水。NPP的变化受气候因子驱动影响的区域占66.06%,主要集中在天山北坡中西部区域;非气候因子的影响占33.94%,主要集中在天山北坡中东部以北地区。【结论】天山北坡NPP总体上呈现西高东低的趋势,不同植被类型随季节的变化趋势不同,温度是天山北坡NPP年内变化的主要影响因素。 相似文献
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及时、准确的产量估算对农业经营管理和宏观决策具有重要意义。该研究利用无人机高分辨率遥感影像,提出了一种基于苗铃生长趋势的SEGT(Seedling Emergence and Growth Trend)模型用于棉花产量估算。首先借助无人机可见光影像数据,通过植被指数与大津法、形态学滤波相结合的方法,获取研究区内棉花出苗信息;然后利用无人机多光谱时间序列影像数据,分析各时期归一化差异植被指数NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)与实际产量的相关特征,对棉花生长状态进行等级划分,反演每株棉花的预测成铃数;最后结合棉花单铃质量构建SEGT模型进行产量估算,并根据实测产量数据进行精度验证。试验结果表明:ExG-ExR(Excess Green-Excess Red)植被指数对棉花苗识别和提取效果较好,精确率、召回率、F1值分别达到93%、92.33%和92.66%,VDVI(Visible-band Difference Vegetation Index)植被指数精度次之;将预测产量与实测产量进行对比验证,估产模型的决定系数达到0.92,表明利用SEGT模型进行棉花产量估算是一种切实可行的方法。研究结果可为无人机遥感在作物估产中的应用提供参考。 相似文献
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六种粘液种子性状多样性及其对绵羊瘤胃消化的反应 总被引:1,自引:0,他引:1
以条叶车前、伊犁绢蒿、涩芥、播娘蒿、异果芥和群心菜这6种粘液种子为研究材料,首先对其进行种子性状观测,然后将其置入永久性绵羊瘤胃瘘管内进行不同时间段的消化处理,并对处理前后的种子进行吸水率、粘沙率、粘液含量、萌发率等指标的测定,以期揭示这6种粘液种子对绵羊瘤胃消化的反应,并丰富有关植物种子消化道传播的内容。结果表明,这6种种子表层粘液物质都能被绵羊瘤胃液消化,且消化后的种子颜色变深。异果芥种子粘液构成其种翅附属结构,不同处理时间其宽度差异显著(P0.05),长和高差异均不显著(P0.05),而其他5种种子长、宽、高(厚)差异均不显著(P0.05)。粘液量随消化时间的增加而减少,且二者之间符合形如y=-1.98+48.26e~(-x/8.40)(R~2=0.95441,P=00.01)的指数函数关系,随粘液量的减少,种子吸水率和粘沙率也减少,且二者随消化时间的变化分别符合形如y=90.04+428.03e~(-x/4.43)(R~2=0.75934,P=00.01)和y=-0.71+342.76e~(-x/5.05)(R~2=0.81124,P=00.01)的指数函数关系。消化后的粘液种子萌发率显著降低(P0.05),可萌发种子集中在0~12 h处理时间段内,但仍有部分种子经消化道作用后成功"逃逸",这为草食动物对其进行消化道传播提供了可能。 相似文献
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为获取牧群的轨迹数据,设计一种基于超越位置服务(EXLIVE)平台轨迹数据的采集系统。通过安装服务器并配置EXLIVE定位服务平台系统参数,实现平台的搭建;通过对畜群佩戴定位项圈的方式获得轨迹数据,在数据采集过程中,综合考虑全球定位系统(global positioning system,简称GPS)轨迹数据与现实轨迹数据的拟合度及GPS设备续航时间2个因素,将定位时间间隔设置为3 min;在数据处理过程中,利用地理信息系统(geographic information system,简称GIS)的空间分析与可视化技术对轨迹数据进行处理及显示,以便获取牧群觅食的空间分布信息;以新疆生产建设兵团农八师一五一团天山北麓牧场为应用案例,获取研究区2年(2015—2016年)的畜群轨迹数据。结果表明,定位项圈和平台性能稳定且经济实用,可实时远程地对牧群位置进行监测,为轨迹数据采集提供系统的可参考的应用案例。 相似文献
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为了快速大范围获取草地利用情况,提出了一种基于放牧时空轨迹的天然草地利用评估模型。该模型根据牧群的放牧轨迹数据集,利用网格分析法计算牧群采食强度,通过模糊数学中的降半梯形、升半梯形及中间对称型分布,建立简单隶属函数对采食强度进行识别,进而获得草地利用分布情况以及不同利用强度下的草地有效利用面积。以2015年和2016年为实例,对新疆生产建设兵团农八师一五一团紫泥泉牧场草地利用情况进行估算,并对模型进行验证,模型精度达86.67%。结果表明,该评估模型能较好地反映草地利用情况;2015年和2016年研究区均有45%以上的草地未被利用,仅有3.7%左右的草地被适度利用;在被利用的草地中,2015年7月,76.53%的草地利用较差,仅有4.77%的草地利用较好;2016年7月,48.84%的草地利用较差,11.92%的草地利用较好。 相似文献