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基于无人机高光谱成像遥感系统,在400~1 000 nm波段内采集低矮、混杂生长的荒漠草原退化指示物种的高光谱图像信息。分别在退化指示物种的开花期、结实期和黄枯期进行飞行实验,飞行高度30 m,高光谱图像地面分辨率2. 3 cm。采用特征波段提取与深度学习卷积神经网络相结合的方式,提出一种荒漠草原物种水平分类的方法,结合植物物候给出了中国内蒙古中部荒漠草原物种分类的推荐时相,总体分类精度和Kappa系数平均值分别达到94%和0. 91。研究结果表明,无人机高光谱成像遥感技术及深度卷积神经网络可以较好地实现荒漠草原退化指示物种的分类,与基于径向基核函数的支持向量机、基于主成分分析的深度卷积神经网络分类法相比,基于特征波段选择的深度卷积神经网络分类法效果最好,分类精度最高。无人机搭载高光谱成像仪低空遥感和卷积神经网络法提供了一种草原物种水平分类的途径。 相似文献
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基于无人机遥感与随机森林的荒漠草原植被分类方法 总被引:2,自引:0,他引:2
荒漠草原是草原中最旱生的类型,属于草原的极限生态状态,也是气候变化和生态系统演变的预警区。利用无人机高光谱遥感技术快速、准确地提取荒漠草原草地植被类型,对动态监测草原生态安全和合理开发草地畜牧业具有重要意义。以无人机搭载高光谱成像系统采集内蒙古荒漠草原遥感图像,获得具有高空间分辨率和高光谱分辨率的图像;通过光谱连续统去除变换,增强草地植被之间的光谱差异,并构建植被指数;采用分步波段选择法选择荒漠草原植被的特征波段,实现高光谱数据降维;构建融合光谱特征、植被特征、地形特征和纹理特征等24个变量的随机森林分类模型,并与支持向量机(SVM)、K-最近邻(KNN)和最大似然分类(MLC)法进行比较。结果表明,在4种分类方法中随机森林分类算法分类效果最好,总体分类精度达到91.06%,比SVM、KNN和MLC等机器学习算法分别高7.9、15.61、18.33个百分点,Kappa系数达到0.90,比SVM、KNN和MLC算法分别高0.13、0.23和0.26。无人机高光谱低空遥感和随机森林算法的结合为荒漠草原草地植被分类提供了新途径。 相似文献
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芦笋危险性病害及其检疫重要性 总被引:2,自引:0,他引:2
芦笋主要有二大类病害,一类是真菌病害,另一类是病毒病害。真菌病害主要有下列几种:由镰刀菌引起的立枯病Fusarium oxysporum f.sp.asparagi 和冠腐病 F.moniliforme;芦笋锈病 Puccinia 相似文献
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指疫霉属及所引致的玉米霜霉病 总被引:5,自引:1,他引:5
指疫霉属及所引致的玉米霜霉病王圆,吴品珊,陈克徐文忠,董文恰(农业部植物检疫实验所100029)(宁夏农技推广总站)近年国内部分省区发生玉米疯顶病Sclerophthoramacrospora,此病虽可称为玉米霜霉病,但它不同于我国进境一类危险病害的... 相似文献
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玉米霜霉病 Peronosclerospora spp.是热带、亚热带地区玉米的重要病害,1986年我国将此病定为进口植物检疫对象。文献记载我国有4个种、按当时分类归入指梗霉属 Sclerospora,1978年后归入霜指霉属 Peronosclerospora,即 相似文献
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应用钴60—γ,射线杀灭小麦矮腥冬孢子,防止病菌随进口粮传入,危害我国小麦生产。本试验对灭菌剂量进行筛选,表明60万拉德可杀死孢子,阻止病菌传入。小麦矮腥黑穗病为我国进口植物检疫对象,进口的小麦原粮常带有矮腥冬孢子,须进行检疫处理。曾采用干热、湿 相似文献
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中美小麦矮腥黑穗病菌鉴定合作研究 Ⅰ.自发荧光显微学特性研究 总被引:5,自引:0,他引:5
中美双方为探讨适用于进口粮检疫的小麦矮腥黑穗病菌(Tilletia controversa Kuehn,以下简称TCK)准确简便的鉴定方法,于1989~1992年进行联合试验。本文以美国不同时期和不同地域所收集的小麦矮腥黑穗病菌(TCK)和小麦网腥黑穗病菌(T.caries Tul.,以下简称TCT)共135个菌株为材料,对这两种病菌的自发荧光显微学特性,作了比较研究,建立了数学模型,并在人工污染样品中进行了应用研究,结果表明,自发荧光显微学法和LI-F方程,可以有效地鉴别TCK或TCT菌株,但如应用于鉴别进口粮中混合的或少量的TCK、TCT冬孢子,则其准确率随孢子含量的下降而降低。 相似文献