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基于深度图像和BP神经网络的红枣体积预测方法研究
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作者 贾雅欣 李传峰 +1 位作者 弋晓康 吴明清 《河南农业科学》 北大核心 2024年第4期172-180,共9页
为了实现红枣体积的快速无损测量,提高红枣体积分级精度,提出了一种基于深度图像和BP(Back propagation,反向传播)神经网络的红枣体积测量方法。通过采集红枣深度图像,利用分割算法进行平面分割和红枣聚类,对聚类后的红枣点云分别进行... 为了实现红枣体积的快速无损测量,提高红枣体积分级精度,提出了一种基于深度图像和BP(Back propagation,反向传播)神经网络的红枣体积测量方法。通过采集红枣深度图像,利用分割算法进行平面分割和红枣聚类,对聚类后的红枣点云分别进行柱面拟合,建立红枣3D模型。采用包围盒算法、凸包法等多种方法提取红枣3D模型上的长径、短径、轮廓周长、投影面积、球度共5种特征,建立7组不同特征组合的BP神经网络模型,分别预测红枣体积。结果表明,包含红枣5种特征的模型预测结果最好,其体积预测值与实测值的决定系数(R^(2))为0.86187,均方根误差(RMSE)为1.66 mL,与实测值的平均相对误差为6.65%。表明采用深度图像和BP神经网络估测红枣体积具有较高预测精度。 展开更多
关键词 红枣 深度图像 BP神经网络 特征提取 体积测量
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基于GEE的Landsat-8与Sentinel-2影像在棉花种植提取中差异性分析及提取方法对比研究
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作者 洪国军 周保平 +5 位作者 李明哲 李森威 刘成成 张灵 付仙兵 李旭 《江苏农业科学》 北大核心 2024年第4期223-230,共8页
棉花作为南疆地区重要的经济作物之一,在经济工作中起着至关重要的作用。及时、准确地获取棉花种植面积,对农业政策和经济发展具有重要意义。为了实现这一目标,需要综合分析不同方法和遥感数据对最终棉花种植面积制图精度的影响。本研... 棉花作为南疆地区重要的经济作物之一,在经济工作中起着至关重要的作用。及时、准确地获取棉花种植面积,对农业政策和经济发展具有重要意义。为了实现这一目标,需要综合分析不同方法和遥感数据对最终棉花种植面积制图精度的影响。本研究以新疆阿克苏地区棉花种植区为例,借助Google Earth Engine云平台,采用随机森林法(RF)、支持向量机法(SVM)、最小距离分类法(MDC)等3种机器学习方法,利用2类中分辨率影像提取棉花种植信息,充分评估使用的档案数据和官方统计数字。结果表明,采用Sentinel-2方法和RF获得了最优棉花图,随机森林法分类器的总体精度、Kappa系数和用户精度分别高达97.4%、96.7%和91.1%,分别比Landsat-8图像和RF模型的结果高出7.3百分点、0.081、2.8百分点。与官方统计数据相比,采用RF、SVM、MDC对Sentinel-2和Landsat-8图像的棉花种植面积估算图的精度分别为98.4%、95.8%、79.6%和90.3%、83.7%、72.5%。很明显,Sentinel-2和RF模型的组合与官方数据的一致性最高。对比分析结果表明,Landsat-8和Sentinel-2数据可用于大范围复杂种植结构的棉花高精度测绘。本研究结果有望为棉花大面积鉴别提供一定的理论指导和实践指导。 展开更多
关键词 棉花分类 Sentinel-2 Landsat-8 随机森林 支持向量机 最小距离分类 Google Earth Engine
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南疆阿拉尔垦区棉花物候期变化的关键气候驱动因子分析
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作者 程珍 牛建龙 +4 位作者 马玉婷 王煜 蒋学玮 柳维扬 唐晓璇 《核农学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期594-602,共9页
为提高南疆阿拉尔垦区棉田气候变化适应能力,本研究选取1990-2020年南疆阿拉尔垦区棉花物候期及同期地面气象数据,综合运用最小二乘法、相关性分析法、Mann-Kendall非参数突变检验和优势主导分析方法,重点分析南疆阿拉尔垦区棉花物候期... 为提高南疆阿拉尔垦区棉田气候变化适应能力,本研究选取1990-2020年南疆阿拉尔垦区棉花物候期及同期地面气象数据,综合运用最小二乘法、相关性分析法、Mann-Kendall非参数突变检验和优势主导分析方法,重点分析南疆阿拉尔垦区棉花物候期动态变化及其关键气候驱动因子。结果表明,1990-2020年南疆阿拉尔垦区棉花播种期、出苗期、吐絮期和停止生长期的提前分别以平均气温升高、气温日较差增大、最低气温升高和最高气温升高影响为主,各影响因子的贡献率分别为52.39%、100.00%、31.35%和100.00%;棉花现蕾期的推迟以降水量的减少影响为主,贡献率达60.55%;开花期的提前与气候变化关系不大。1990-2000年棉花现蕾期和开花期的推迟分别以降水量的减少和气温日较差的减小影响为主,各影响因子的贡献率分别为57.04%和100.00%;1990-2010和2011-2020年棉花吐絮期的阶段性提前分别以平均气温和最低气温的升高影响为主,各影响因子的贡献率分别为30.89%和36.46%。本研究结果可为垦区棉田积极应对与适应气候变化提供理论依据。 展开更多
关键词 棉花 物候期 气候变化 关键驱动
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基于无人机多光谱影像与机器学习算法的棉花冠层叶绿素含量估算研究
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作者 赵鑫 李朝阳 +5 位作者 王洪博 刘江凡 江文格 赵泽艺 王兴鹏 高阳 《棉花学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期1-13,共13页
【目的】利用无人机多光谱技术监测棉花冠层叶片的叶绿素含量。【方法】通过无人机获取新疆南疆地区棉花冠层的多光谱图像,选取7种植被指数,利用7种不同的反演方法估算棉花关键生育时期花铃期的叶绿素含量,包括基于线性回归(linear regr... 【目的】利用无人机多光谱技术监测棉花冠层叶片的叶绿素含量。【方法】通过无人机获取新疆南疆地区棉花冠层的多光谱图像,选取7种植被指数,利用7种不同的反演方法估算棉花关键生育时期花铃期的叶绿素含量,包括基于线性回归(linear regression,LR)的一元线性回归、偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)、岭回归(ridge regression,RR)、最小绝对值收敛和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归,以及支持向量回归(support vector regression,SVR)、K近邻回归(K nearest neighbors regression,KNNR)、随机森林回归(random forest regression,RFR)。【结果】与线性回归模型相比,RFR、SVR和KNNR算法提高了棉花冠层叶绿素含量估算模型精度,尤其是RFR算法,其模型验证集的决定系数为0.742,均方根误差为1.158 mg·L^(-1),相对分析误差为1.969。【结论】利用RFR机器学习方法构建的基于无人机多光谱影像的棉花冠层叶片叶绿素含量估算模型可及时、准确地判断棉花的生长状况,为棉田精准管理提供技术支撑。 展开更多
关键词 无人机 多光谱 叶绿素含量 机器学习 遥感反演 棉花
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“以肥调水”缓解干旱对无膜滴灌棉花生理特性和产量的影响
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作者 赵丰年 王兴鹏 +5 位作者 张磊 郭远航 程国 殷姿 李明发 王洪博 《棉花学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期14-27,共14页
【目的】研究“以肥调水”缓解干旱对南疆无膜滴灌棉花生理生长的调控作用,提高水资源限制条件下棉花产量。【方法】以中棉619为供试材料,设置亏缺灌溉(W1:45 mm)和充分灌溉(W2:54 mm)2种灌水定额,低氮(F1:150 kg·hm^(-2))、中氮(F... 【目的】研究“以肥调水”缓解干旱对南疆无膜滴灌棉花生理生长的调控作用,提高水资源限制条件下棉花产量。【方法】以中棉619为供试材料,设置亏缺灌溉(W1:45 mm)和充分灌溉(W2:54 mm)2种灌水定额,低氮(F1:150 kg·hm^(-2))、中氮(F2:225 kg·hm^(-2))和高氮(F3:300 kg·hm^(-2))3个施氮量,分析不同灌水定额和施氮量对棉花生理生长指标和籽棉产量的影响。【结果】灌水定额的增加促进了棉花生长,提高了棉花2年平均叶面积指数(leaf area index,LAI)、叶绿素相对含量(soil and plant analyzer development,SPAD值)和净光合速率(net photosynthetic rate,Pn),降低了棉花超氧化物歧化酶(superoxide dismutase,SOD)、过氧化氢酶(catalase,CAT)、过氧化物酶(peroxidase,POD)活性和丙二醛(malondialdehyde,MDA)含量。随着施氮量的增加,棉花2年平均LAI、SPAD值、抗氧化酶活性和Pn随之增加,MDA含量减少,棉花受水分亏缺的影响减轻。W1处理下施氮量的增加提高了棉花产量,W2处理下随着施氮量的增加棉花产量呈先增后减趋势,在水氮交互作用下,W2F2处理下2年平均产量最高(6821.86 kg·hm^(-2)),其次是W1F3处理(6717.72 kg·hm^(-2))。在优劣解距离法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)分析中,W1F3和W2F2处理的综合评分较为接近,分别为0.57和0.56,并且W1F3和W2F2处理下籽棉产量差异不显著。【结论】亏缺灌溉下增加施氮量可有效缓解干旱对棉花生理性状和籽棉产量的不利影响。推荐南疆无膜滴灌棉田45 mm灌水定额(生育期灌水10次)搭配300 kg·hm^(-2)施氮量作为灌溉和施肥策略,以保障在水资源限制条件下的棉花产量。 展开更多
关键词 棉花 无膜滴灌 生理 产量 以肥调水
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外源褪黑素对大豆幼苗盐胁迫的缓解效应
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作者 郭远航 王洪博 +5 位作者 白宝伟 张磊 赵丰年 吕东雪 贾婷 王兴鹏 《华北农学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期116-125,共10页
为探明外源褪黑素(MT)对大豆幼苗耐盐性的调节作用,筛选出不同盐胁迫下适宜的施用浓度。以大豆品种田友-2986为试验材料,设置3个盐浓度(低盐S_(3):3 g/L、中盐S_(5):5 g/L、高盐S_(7):7 g/L)和6个MT浓度(M_(0):0μmol/L、M_(1):25μmol/... 为探明外源褪黑素(MT)对大豆幼苗耐盐性的调节作用,筛选出不同盐胁迫下适宜的施用浓度。以大豆品种田友-2986为试验材料,设置3个盐浓度(低盐S_(3):3 g/L、中盐S_(5):5 g/L、高盐S_(7):7 g/L)和6个MT浓度(M_(0):0μmol/L、M_(1):25μmol/L、M_(2):50μmol/L、M_(3):75μmol/L、M_(4):100μmol/L、M_(5):150μmol/L),分析了大豆幼苗形态参数、生物量、抗氧化酶活性及渗透调节物质含量。随着盐胁迫程度的增大,大豆幼苗的根系形态参数、生物量、根冠比、抗氧化酶活性和渗透调节物质含量降低,丙二醛含量增加。低盐(S3)和中盐(S5)胁迫下,外施50μmol/L MT大豆根系总长度、侧根数、SOD和POD较不施加分别提高了52.30%,19.98%,74.10%,40.03%(低盐)和68.52%,19.24%,81.72%,37.42%(中盐);高盐(S7)胁迫下,外施75μmol/L MT分别提高了71.17%,19.11%,80.79%和27.01%。盐胁迫下,外源25~100μmol/L的MT不同程度上促进了大豆幼苗生长,提高耐盐性。隶属函数综合评价表明,在低、中盐胁迫下,50μmol/L MT的缓解盐害效果最好;高盐胁迫下,MT这一适宜浓度在75μmol/L。MT缓解大豆幼苗盐害主要在于它提高抗氧化酶活性和渗透调节物质含量,降低了丙二醛含量,从而缓解了盐胁迫下大豆的氧化胁迫和渗透胁迫。 展开更多
关键词 大豆 盐胁迫 褪黑素 抗氧化系统 综合评价
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融合瓶颈注意力模块的改进YOLOv7织物疵点检测算法
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作者 陈军 孙丽丽 +2 位作者 孟洪兵 杨安迪 孙文彬 《棉纺织技术》 CAS 2024年第3期53-60,共8页
针对织物疵点检测中多尺度、微小目标检测精度低、速度慢等问题,提出一种基于改进YOLOv7模型的织物疵点检测算法。在YOLOv7的特征提取网络中替换标准卷积块,采用可形变卷积融合更多感受野在采样时更贴近疵点的形状和尺寸特征;同时嵌入... 针对织物疵点检测中多尺度、微小目标检测精度低、速度慢等问题,提出一种基于改进YOLOv7模型的织物疵点检测算法。在YOLOv7的特征提取网络中替换标准卷积块,采用可形变卷积融合更多感受野在采样时更贴近疵点的形状和尺寸特征;同时嵌入瓶颈注意力模块,捕获更多疵点的特征信息强化对微小目标的敏感度。经试验,改进YOLOv7模型对各类别样本的检测精确率P达到97.3%,相比于原始YOLOv7算法提升5.2个百分点,召回率R提升5.9个百分点,mAP@0.5提高14.3个百分点。改进后的YOLOv7模型可以准确地实现对织物疵点的检测。 展开更多
关键词 疵点检测 YOLOv7 目标检测 特征提取 注意力机制
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果园除草技术的研究现状及发展趋势
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作者 沈帅 何义川 +2 位作者 杨毅 弋晓康 汤智辉 《现代农业装备》 2024年第1期24-30,共7页
随着我国发展特色林果业相关政策的出台,林果种植面积逐渐增多,同时果园管理问题也日益凸显。在果园种植生产管理过程中,杂草影响了果树的正常生长,降低了果品的产量和质量。目前国内外在果园除草方面开发了多种技术与方式,通过对不同... 随着我国发展特色林果业相关政策的出台,林果种植面积逐渐增多,同时果园管理问题也日益凸显。在果园种植生产管理过程中,杂草影响了果树的正常生长,降低了果品的产量和质量。目前国内外在果园除草方面开发了多种技术与方式,通过对不同的除草方式进行分析总结,指出不同除草方式的优点和存在的问题,并从化学除草、机械除草2个主要方面总结梳理了当下研究现状及技术应用,提出合理的除草方式,并指出了果园田间管理未来研究的发展趋势。 展开更多
关键词 果园除草 化学药剂 研究现状 田间管理
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基于无人机可见光影像的新疆棉田田间尺度地物识别
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作者 张楠楠 张晓 +3 位作者 白铁成 袁新涛 马瑞 李莉 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第S02期199-205,共7页
针对无人机采集影像时不同地物最佳分辨率难以确定的问题,运用大疆M600Pro型无人机获取棉花蕾期可见光影像,结合地面调查采样数据,利用神经网络(Artificial neural networks,ANN)、支持向量机(Support vector machines,SVM)和随机森林(R... 针对无人机采集影像时不同地物最佳分辨率难以确定的问题,运用大疆M600Pro型无人机获取棉花蕾期可见光影像,结合地面调查采样数据,利用神经网络(Artificial neural networks,ANN)、支持向量机(Support vector machines,SVM)和随机森林(Random forest,RF)3种监督分类算法进行田间地物识别。分析不同分辨率(1.00、2.50、5.00、7.50、10.00 cm)下对地物的识别精度,并结合算法运行时间,从分辨率、算法精度和运行时间上找到适合南疆田间尺度棉花田块地物识别的最佳分辨率和最优算法。试验结果表明:当空间分辨率为1.00 cm时,SVM对地物的识别精度最高,总体精度与Kappa系数分别为99.857%和0.997。随着空间分辨率的降低,总体精度和Kappa系数呈下降趋势。当分辨率为2.50 cm和5.00 cm时,采用RF算法,运行时间最短,土地、棉花和滴灌带可获得较好的识别精度,总体精度与Kappa系数分别可达99.252%和0.986以上。当空间分辨率大于5.00 cm时,总体精度和Kappa系数下降,滴灌带制图精度(Producer’s accuracy,PA)和用户精度(User’s accuracy,UA)下降最大。空间分辨率小于5.00 cm的图像能够很好地识别蕾期棉花地的典型地物,可为进行田间地物类型及其分布状况的识别提供指导。 展开更多
关键词 棉田 地物分类 无人机可见光影像 田间尺度 空间分辨率 随机森林
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基于CBAM-YOLO v7的自然环境下棉叶病虫害识别方法
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作者 张楠楠 张晓 +3 位作者 白铁成 尚鹏 王文瀚 李莉 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第S01期239-244,共6页
针对自然环境下棉花叶片病害检测难度大和人工设计特征提取器难以获取与棉叶病虫害相近特征表达的问题,提出一种改进的注意力机制YOLO v7算法(CBAM-YOLO v7)。该模型在YOLO v7模型基础上,在Backbone与Head中间增加注意力机制CBAM,并在H... 针对自然环境下棉花叶片病害检测难度大和人工设计特征提取器难以获取与棉叶病虫害相近特征表达的问题,提出一种改进的注意力机制YOLO v7算法(CBAM-YOLO v7)。该模型在YOLO v7模型基础上,在Backbone与Head中间增加注意力机制CBAM,并在Head部进行4倍下采样,然后将CBAM-YOLO v7模型用于棉叶病虫害识别,并与YOLO v5和YOLO v7进行对比试验。试验结果表明:蚜虫和正常叶片检测方面,YOLO v7可取得好的检测结果;CBAM-YOLO v7对黄萎病、棉盲蝽、红蜘蛛棉叶病虫害图像检测的准确率高于其他模型。CBAM-YOLO v7的mAP为85.5%,相较于YOLO v5提高21个百分点,相较于YOLO v7提高4.9个百分点;单幅图检测耗时为29.26 ms,可为棉叶病害在线监测提供理论基础。 展开更多
关键词 棉叶 病虫害 目标检测 注意力机制 YOLO v7
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苹果内部品质近红外光谱无损检测研究进展 被引量:1
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作者 何代弟 张晓 +4 位作者 张楠楠 袁新涛 马瑞 保昊 孙武军 《安徽农学通报》 2023年第16期136-139,共4页
中国是苹果生产、销售大国,开展苹果内部品质无损检测对增强我国苹果市场竞争力十分重要。近红外光谱可同时检测多种成分,是一种操作简单、成本低廉的无损检测技术,在水果内部品质无损检测中具有巨大的发展潜力。本文介绍了近红外光谱... 中国是苹果生产、销售大国,开展苹果内部品质无损检测对增强我国苹果市场竞争力十分重要。近红外光谱可同时检测多种成分,是一种操作简单、成本低廉的无损检测技术,在水果内部品质无损检测中具有巨大的发展潜力。本文介绍了近红外光谱分析技术的原理和优缺点及其在苹果内部品质检测中的应用研究,为近红外光谱分析技术在水果检测中的应用提供参考。 展开更多
关键词 近红外光谱分析技术 无损检测 苹果
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基于一流课程建设的农业气象学教学过程改革与实践
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作者 牛建龙 赵国龙 +1 位作者 梁雪齐 王建勋 《智慧农业导刊》 2024年第11期145-148,共4页
课程是影响高校学生发展最直接的中介和变量,其建设质量直接关系到各专业人才培养质量的高低。该文重点分析塔里木大学农业气象学一流课程定位及服务对象、教学过程中存在的主要问题,并提出基于教学过程的一流课程建设质量提升策略。结... 课程是影响高校学生发展最直接的中介和变量,其建设质量直接关系到各专业人才培养质量的高低。该文重点分析塔里木大学农业气象学一流课程定位及服务对象、教学过程中存在的主要问题,并提出基于教学过程的一流课程建设质量提升策略。结果表明,优化课程教学内容使学生更好掌握农业气象理论应用与农业气象数据观测分析侧重点,利于课程教学质量和教学效果的提升;强化以任务驱动为导向的“课前、课中、课后”关键教学环节有利于师生在教学过程中“双主体”地位的发挥;量化课程考核内容和构建科学评价体系有利于检测学生农业气象理论及其应用的掌握程度。研究结果可为高校各专业课程建设提供借鉴。 展开更多
关键词 教学过程 改革 实践 农业气象学 一流课程建设
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基于改进YOLO v5的苹果叶部病害检测
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作者 赵兴 岳喜申 邬欢欢 《江苏农业科学》 2024年第8期183-192,共10页
针对YOLO v5检测模型存在的漏检率和误检率问题,改进目标检测技术,提升苹果叶部病害早期发现及定位的准确性和速度,从而减少经济损失。先采用加权双向特征金字塔网络(BiFPN)特征融合方法,有效改善PANet对多尺度特征融合的不良影响,并引... 针对YOLO v5检测模型存在的漏检率和误检率问题,改进目标检测技术,提升苹果叶部病害早期发现及定位的准确性和速度,从而减少经济损失。先采用加权双向特征金字塔网络(BiFPN)特征融合方法,有效改善PANet对多尺度特征融合的不良影响,并引入Transformer机制,有效改进原始网络结构,使其专注于有用的信息,并增强特征融合效果。再使用ATCSP模块和自上而下的特征融合方法,增强模型对多尺度疾病的检测效果,并将强大的语义信息传达至模型底层,进一步提高检测精度。使用数据集由实验室采集的苹果树叶样本构成,包含3 331张标记图像的矩形位置来标记病害。由于图像亮度分布不均匀,采用直方图均衡化和改进的直方图均衡化处理,使图像对比度得到增强,大幅降低后续图像特征提取的计算量。在训练和测试过程中,还对原始病害图像进行旋转、随机亮度增强、随机色度增强、随机对比度增强和锐化等数据增强操作。结果表明,改进的YOLO v5检测算法可以显著提高苹果叶部病害检测的精度,对比原始算法,平均精度mAP@0.5提高20.8%。改进YOLO v5苹果叶部病害检测算法能够及时发现和定位苹果叶部病害,进而为深度学习技术在农业病害监测中的广泛应用提供技术支撑。 展开更多
关键词 改进的YOLO v5 苹果 叶部病害 BiFPN Transformer机制 精度
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基于改进的YOLOv5苹果叶部病害识别研究
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作者 赵兴 邬欢欢 《北方农业学报》 2024年第1期125-134,共10页
【目的】提出一种基于改进YOLOv5模型的病害目标检测算法,实现对苹果叶部病害的自动识别,解决YOLOv5检测模型存在的漏检和误检问题。【方法】基于卷积神经网络改进的YOLOv5模型,采用加权双向特征金字塔网络(BiFPN)特征融合方法,有效改善... 【目的】提出一种基于改进YOLOv5模型的病害目标检测算法,实现对苹果叶部病害的自动识别,解决YOLOv5检测模型存在的漏检和误检问题。【方法】基于卷积神经网络改进的YOLOv5模型,采用加权双向特征金字塔网络(BiFPN)特征融合方法,有效改善PANet对多尺度特征融合的不良影响,并加入CBAM模块,使网络能更准确地定位和识别苹果叶部病害,建立一种苹果叶部病害检测的算法模型;使用ATCSP模块和自上而下的特征融合方法来增强模型对多尺度疾病的检测效果,并将该模型与SSD、YOLOv4、YOLOv6和YOLOv7模型进行对比。【结果】改进的YOLOv5检测算法模型显著提高了苹果叶部病害检测的精度,对比原始算法,精度(P)提升了5.1%,达到90.8%;平均精度均值(m AP)提高了1.2%,达到93.4%;模型大小减少21.4 MB。改进后的YOLOV5算法精度比SSD、YOLOv4、YOLOv6和YOLOv7模型分别高11.3、4.4、4.2、3.6个百分点。【结论】提出了一种基于卷积神经网络改进的YOLOv5苹果叶部病害检测模型,改进后的YOLOv5模型检测速度快、准确率高,且模型较小,能够实现对苹果叶部病害的自动识别。 展开更多
关键词 YOLOv5 苹果 叶部病害 识别 卷积神经网络
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