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昆虫图像分割是昆虫图像的识别与鉴定的重点和难点.目前,昆虫分割算法速度慢、过程复杂且大多数只针对于单一背景图像.为了更准确高效地实现昆虫图像的前景背景图像分离,提出一种基于逐像素聚类的端对端的昆虫图像分割方法,能够同时实现复杂背景下的昆虫图像分割与昆虫种类识别.采用覆盖5个昆虫目级阶元的37种实际场景下拍摄的昆虫图像作为研究对象,首先通过试验确定所提模型的最优参数设置,选择ResNet101作为分割模型的主干特征提取网络,在IoU取0.50时,其掩膜分支平均准确度均值、定位平均准确度均值及平均识别误差率分别为93.15%、95.06%和12.12%,分割每张昆虫图像仅需0.080 s,所提模型能够同步实现复杂背景下昆虫目标与背景的快速准确分割并进行分类. 相似文献
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诸暨市山下湖镇绿色农田建设项目立足当地资源禀赋,深挖乡村特色资源,遵照“一心引领、一线串联、五区联动、多点辐射”理念,对三等田进行综合治理建设绿色农田,探索“高标准农田+”新模式,促进农旅融合发展,构建“5G绿色农田”平台,实现数字化管理,提高“智治”水平。建设绿色农田打造美丽田园示范区、农旅发展先行区、土壤改良示范区、绿色防控示范区和生态灌溉示范区,极大促进了农业强、农村美、农民富,实现乡野好丰景。 相似文献
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摘要:森林质量评价服务于森林经营决策、监督管理和验收的全部流程。为克服地面调查林分质量中存在的成本高、时效性差等缺点,基于遥感数据形成一套林分质量评价体系,以提高评价效率,推动森林质量精准提升进程。本研究以新密市2018年生长季哨兵二号数据为基础,辅以数字高程影像,构建了基于遥感影像森林质量评价方法。首先选取样本小班,然后基于哨兵影像提取植被指数、纹理指数和干扰指数三类与森林质量密切相关的指标,借助熵值法计算各指标权重,构建出遥感估算林分质量模型。并以基于当年小班调查数据评价的林分质量结果作为参照,检验模型可信度。最后将模型用于量化全市森林质量并提出后续经营对策。结果发现,遥感评价指标中二阶矩、对比度和方差三个指标的权重相对较大,遥感评价林分质量结果与小班数据所得林分质量线性拟合的决定系数R2可达0.9861。结果表明:基于遥感数据的林分质量评价方法是可行的,该结果为大尺度区域范围森林质量评价提供了参考。 相似文献
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