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机器学习是研究机器如何来模拟人类学习的一门学科,通过识别现有知识来获取新的知识,达到温故而知新的效果.该文介绍了机器学习在农业各领域的应用现状,并对其在农业生产上的应用前景进行了展望,以期推动机器学习在农业领域更广泛的应用. 相似文献
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为探究大范围小麦秸秆覆盖度(CRC)估测方法，以冬小麦秸秆为研究对象，基于Sentinel-2遥感卫星影像光谱指数、波段和纹理特征及其不同特征组合，利用灰色关联-随机森林(GRA-RF)敏感特征提取方法，结合高斯过程(GPR)、套索(LASSO)、岭回归(RR)和偏最小二乘(PLSR)等多种机器学习算法，开展小麦CRC估算的最优模型研究。结果表明，基于GRA-RF特征优选后的机器学习模型显著改善了小麦CRC的估算精度，LASSO算法总体对小麦CRC的估测效果最佳，并且针对不同的光谱特征组合表现出差异化的结果。其中，以光谱指数、波段和纹理信息构成的组合特征集构建的CRC遥感估算模型精度最优(r2=0.65,RMSE=9.25%),以波段与纹理两者组合特征估算的CRC精度次之(r2=0.63,RMSE=9.31%),仅利用单一的光谱指数、波段或者纹理特征估算冬小麦CRC的精度均劣于组合特征的结果。这说明应用GRA-RF组合筛选方法能够有效优选秸秆覆盖度的光谱特征；相比于单一特征，光谱指数、波段、纹理信息等构成的组合特征更能有效地监测小麦秸秆覆盖度... 相似文献
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苜蓿作为重要的优质牧草,其产量和品质的监测对草牧业发展具有十分重要的作用。传统大范围栽培苜蓿盖度和产量的地面调查以及卫星遥感反演易受天气、人力和财力等因素的影响,在时空动态监测方面具有一定局限性。近年来随着传感器和人工智能（AI）的快速发展及其在作物监测和分析方面的普遍应用,为栽培苜蓿盖度及产量的精准实时估测提供了新的契机。本研究以新疆、内蒙古、甘肃、宁夏等北方四省区栽培苜蓿为研究对象,结合地面实测资料,利用深度学习算法（DL）、多元线性回归（MLR）和随机森林（RF）方法建立了栽培苜蓿盖度和产量估测模型;并对模型精度进行了评价。研究结果表明：1）总体而言,我国新疆、甘肃河西等地区的栽培苜蓿以灌溉为主,地块集中连片、地势平坦,一年刈割3～4次,苜蓿草地在盛草期的平均产量和盖度达5362.81 kg·hm-2、96.29%;以旱作生产方式为主的甘肃陇东、宁夏南部等地区的栽培苜蓿草地大多种植在山区水平梯田,一年刈割2～3次,其盛草期的平均产量和盖度达3987.57 kg·hm-2、91.55%;2）基于无人机可见光遥感数据的苜蓿草地盖度深度学习模型的R2达0.99,均方根误差（RMSE）为... 相似文献
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不同种属动物源肉骨粉的快速鉴别分析技术是加强饲料监管、防范疯牛病传播的重要保障。为了探索使用显微X射线计算机断层成像技术(Micro-computed tomography, Micro-CT)快速鉴别分析不同种属动物源肉骨粉的可行性,本研究以制备的哺乳动物源牛骨颗粒和非哺乳动物源鸡骨颗粒各100个作为样品集,以不同相对位置鸡、牛骨颗粒以及鸡骨颗粒中牛骨颗粒质量分数约0.97%分别制备验证集,使用Bruker Skyscan 1275 Micro-CT对所有样品进行扫描和图像重构(管电压80 kV、管电流125μA,图像分辨率10μm,重构灰度图像灰度阶为0～255,对应X射线吸收系数为0～0.035);提取不同骨颗粒样品的感兴趣区域进行图像分割,并结合PLS-DA和SVM-DA机器学习算法分别构建鸡和牛骨颗粒分割模型。研究结果表明,鸡、牛骨颗粒图像分割感兴趣区域灰度区间为165～255,基于PLS-DA和SVM-DA模型的鸡、牛骨颗粒鉴别交互验证总准确率均为94%,验证集样品的Micro-CT三维原位可视化表征结果经验证与样品实际结果一致。结果表明,Micro-CT结合PLS-DA和... 相似文献
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针对大田作物行特征复杂多样,传统作物行识别方法鲁棒性不足、参数调节困难等问题,该研究提出一种基于特征工程的大田作物行识别方法。以苗期棉花作物行冠层为识别对象,分析作物行冠层特点,以RGB图像和深度图像为数据来源,建立作物行冠层特征表达模型。运用特征降维方法提取作物行冠层的关键特征参数,降低运算量。基于支持向量机技术建立作物行冠层特征分割模型,提取作物行特征点。结合随机抽样一致算法和主成分分析技术建立作物行中心线检测方法。以包含不同光照、杂草、相机位姿的棉花作物行图像为测试数据,运用线性核、径向基核和多项式核的支持向量机分类器开展作物行冠层分割试验;对比分析典型Hough变换、最小二乘法和所建作物行中心线检测方法的性能。结果表明,径向基核分类器的分割精度和鲁棒性最优;所建作物行中心线检测方法的精度和速度最优,航向角偏差平均值为0.80°、标准差为0.73°;横向位置偏差平均值为0.90像素,标准差为0.76像素;中心线拟合时间平均值为55.74ms/f,标准差为4.31ms/f。研究成果可提高作物行识别模型的适应性,减少参数调节工作量,为导航系统提供准确的导航参数。 相似文献
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为了实现对农机作业的实时监控和优化,为农户提供决策支持。笔者以山旱地农机作业数据采集与分析为研究对象,在对智能感知技术在山旱地农机作业中的应用进行阐述的基础上,提出了一种基于智能感知技术的数据采集和分析方法。首先,通过安装传感器和摄像头等设备,实现对农机作业过程中的环境数据和作业数据的实时采集,将采集到的数据通过无线传输技术实时传输到数据中心,进行数据预处理、分析和挖掘;其次,在数据传输和存储方面,考虑了数据传输的安全性和稳定性,设计了合理的数据存储结构,实现了对数据的高效存储和管理;再次,在数据预处理方面,针对采集到的数据存在噪声和异常值的问题,进行了数据清洗、数据去重、数据填补、数据平滑等预处理步骤,以保证后续分析的准确性和可靠性;最后,在数据分析和挖掘方面,采用聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等方法,对数据进行深度分析和挖掘,提取出其中的关键信息。实地测试和验证结果表明,通过机器学习和数据挖掘技术,可以实现对农机作业过程中的关键环节进行分析和优化,提高农机作业的效率和质量,验证了本研究提出的数据采集和分析方法的可行性和有效性。 相似文献
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作物的早期病害检测作为针对性的防治手段已经成为智慧农业在病害方面的趋势,实现作物早期病害检测可以做到早发现,早治疗,减少作物农药使用,提高作物品质,减少经济损失。首先介绍作物病害的机制和红外热成像原理,发现红外热成像技术可以进行作物早期病害的检测;其次介绍红外热成像和机器学习的工作原理,综合概述国内外机器学习和红外热成像技术在病害识别领域的研究现状;分析红外热图像的缺点并使用机器学习进行改进,综述机器学习应用于处理红外热图像和红外热成像技术与机器学习相结合应用于作物病害的国内外现状,发现机器学习对红外热图像的缺点有着改进作用,还发现通过两种技术结合使用可以结合两者的优点进行更快更早的作物病害检测;最后通过分析现有研究成果,讨论现存的问题并提出相应的解决方法,对未来的研究趋势进行展望。 相似文献
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为探究水稻冠层外观特征与水稻氮素营养状况的关系,综述了应用计算机视觉技术进行水稻氮素营养诊断的基本思路及研究进展。主要分述了常规性水稻氮素营养指标的获取,水稻冠层图像的获取、预处理以及特征的提取与优化,水稻氮素营养诊断模型建立的方法等方面的内容。指出近地面水稻冠层图像的获取方法、水稻图像处理方法、多种综合性特征的优化选择方式都有待进一步研究,应用机器学习进行水稻氮素营养诊断建模的方法需要更加深入探究。今后应加大计算机视觉技术在水稻氮素营养诊断相关研究中的应用,将多种图像处理方法、特征优化选择方法与机器学习建模方法相结合,并探寻更为简便易行的方法进行水稻氮素营养诊断。 相似文献