应用遥感技术对内蒙古镶黄旗草原分类的研究   总被引：1，自引：1，他引：1  

单丽燕  刘荣堂  余鸣  贠旭疆  李新一 《草原与草坪》2005,(1):38-42

研究了遥感技术在内蒙古镶黄旗草原资源调查中的应用,探讨了利用TM影像进行草原资源专题信息提取的整个过程,包括几何校正、镶嵌、特征提取和训练区的选择,采用常规的监督分类和非监督分类方法,对图像进行了分类,同时对分类结果进行了校验。  相似文献   

峨眉山野生茶树资源农艺性状多样性分析     

刘东娜  李兰英  龚雪蛟  罗凡  王勤 《中国农学通报》2020,36(13):103-109

为挖掘峨眉山野生茶树和群体种中的优良资源,利用因子分析、聚类分析和感官审评等方法,对峨眉山40份野生茶树种质资源农艺性状进行遗传多样性分析和资源评价。结果表明,峨眉山茶树种质资源丰富,且多以灌木型为主;18个芽叶形态性状的变异系数为7.70%~60.99%,变异系数最大的性状是芽叶色泽(60.99%)。因子分析表明,18个芽叶形态性状综合为6个公因子,前6个公因子的特征值大于1且累计贡献率达80.74%,主要代表性指标为叶片大小、叶片锯齿和叶面特征等。聚类分析将研究材料分为5个大的类群,显示了复杂的亲缘关系和丰富的遗传多样性。适制性研究表明,初步筛选的11份种质资源制绿茶适制性较好,感官审评总分在92分以上,大体表现为香气鲜香带花香、清香高长带花香或栗香浓郁带花香,滋味鲜爽、鲜甜或鲜浓醇。  相似文献   

毛薯的营养成分分析和聚类分析     

黎丹  吴文嫱  黄东益  谢俊  赵景梅  黄小龙  许云 《热带作物学报》2018,39(3):575-580

为选育出优良的毛薯种质,本研究以海南大学薯蓣种质资源圃里的80份毛薯为材料,以河南焦作温县的垆土铁棍山药为对照,采用苯酚硫酸法、考马斯亮蓝法以及蒽酮比色法对其干物质、粗多糖、蛋白、可溶性糖和淀粉含量进行测定和比较分析。结果表明:毛薯的干物质含量介于18.62%~38.88%,粗多糖含量介于2.88%~15.82%、蛋白含量介于5.14%~10.71%、可溶性糖含量介于0.1%~13.84%、淀粉含量介于11.94%~64.28%。与对照山药相比,Ds96所测品质均优于对照,可优先选择推广。此外,毛薯各营养品质之间存在着一定的相关性,干物质与糖类存在显著负相关,与蛋白和淀粉表现为正相关。通过对80份毛薯的营养品质进行聚类分析,在欧式距离为3.17时,可将其分为八类,按类群来看,类群Ⅳ各营养价值适中,其他类群在某些营养上比较优秀,可根据需要进行优良资源选择。   相似文献   

K步稳定的鞋印花纹图像自动聚类     

王新年  舒莹莹 《上海交通大学学报(农业科学版)》2016,(5):574-587

目的 鞋印是刑事侦查的重要物证之一,如何对积累的大量鞋印花纹图像进行自动归类管理是刑事技术迫切需要解决的问题之一。与其他类图像不同,鞋印花纹图像具有种类多但数目未知、同类花纹分布不均匀且同类花纹数目少的特点。基于鞋印花纹图像的这些特点,用目前典型的聚类算法对鞋印花纹图像集进行聚类,并不能取得很好的效果。在对鞋印花纹图像进行分析的基础上,提出一种K步稳定的鞋印花纹图像自动聚类算法。方法 对已标记的鞋印花纹图像进行统计发现,各类鞋印花纹之间在特征空间上存在互不相交的区域(本文称为隔离带)。算法的核心思想是寻找各类鞋印花纹之间的隔离带,来将各类分开。过程为:以单调递增或递减的方式调整特征空间中判定两点为一类的阈值,得到数据集的多次划分;若在连续K次划分的过程中,某一类的成员不发生变化,则说明这K次调整是在隔离带中进行的,即聚出一类,并从数据集中删除已标记的数据;选择下一个阈值对剩余的数据集进行划分,输出K步不变的类;依此类推,直到剩余数据集为空,聚类完成。结果 在两类公开测试数据集和实际鞋印花纹数据集上进行实验,本文算法的主要性能指标都超过典型算法,其中在包含5792枚实际鞋印花纹数据集上的聚类准确率和F-Measure值分别达到了99.68%和95.99%。结论 针对鞋印花纹图像特点,提出了一种通过寻找各类之间的隔离带进行自动聚类的算法,并在实际应用中取得了很好的效果。且算法性能受参数的变化以及类的形状影响较小。本文算法同样适用于具有类似特点的其他数据集的自动聚类。  相似文献   

湘桂走廊白背飞虱早期虫源及灾变大气背景     

邹丽霞  唐广田 《中国农学通报》2020,36(24):136-145

为阐明湘桂走廊白背飞虱早期虫源及大气背景在其北迁过程中的影响,利用HYSPLIT软件模拟白背飞虱灾变性迁入高峰期、始见期后向轨迹,分别从个性及共性角度,分析湘桂走廊白背飞虱主要虫源地及其灾变大气背景。结果表明：（1）1991—2014年湘桂走廊白背飞虱的迁入始见期、首次迁入高峰期分别为0.9 d/10 a、1.6 d/10 a;（2）西南路径是湘桂走廊白背飞虱初始虫源迁入的主要路径,永福站、兴安站和全州站虫源西南路径占比分别为54%、50%、72%;（3）中南半岛白背飞虱借助微弱上升气流完成起飞,850 hPa高度上的强劲的西南气流、丰富的水汽条件有利于其北迁,降水是白背飞虱降落的重要大气动力机制。研究结果为白背飞虱的异地监测及科学防治提供科学依据。  相似文献   

基于K均值聚类的厚壁组织区域自动提取   总被引：1，自引：0，他引：1  

王琴  王卫星  张少翃  洪添胜  俞新华 《农机化研究》2006,(10):197-199

桉树是我国南方的速生丰产林,区域提取是定量分析各种组织抑制桉树茎生根原因的重要前提。为此,介绍了基于K均值聚类的在桉树茎切片图像中自适应提取厚壁组织区域的图像处理技术。将桉树茎切片彩色图像转换为CIEL*a*b*彩色空间,用K均值聚类分析算法对描述颜色的a*和b*通道进行聚类分析,提取细胞厚壁,然后填充其中白色的细胞腔,构成完整的厚壁组织区域。实验结果表明,在CIEL*a*b*空间使用该算法可以获得较准确的实验结果。  相似文献   

基于三维点云的蔬菜大棚杂草识别方法     

徐涛  陈勇  周卫鹏 《北方园艺》2021,(2):153-158

为实现蔬菜大棚内自动化除草的目的,针对其中的杂草识别环节,提出了一种基于三维点云的新型蔬菜大棚杂草识别方法。采用RGB-D相机获取青菜田、生菜田的三维点云图像,采用超绿色算法去除其中的土壤等背景,采用体素滤波法在保留点云图像形状特征的同时降低点云数量,然后采用欧式聚类法分割出单株青菜和单棵杂草的点云簇,分别计算得到每个点云簇的最高点的Z坐标值,最后结合深度信息Z坐标值实现蔬菜大棚杂草识别。结果表明:这种基于三维点云的杂草识别方法能够有效的识别出杂草,识别率为86.48%。该方法能够对蔬菜大棚中的杂草进行准确识别,为蔬菜大棚自动化除草提供有效的解决方案。  相似文献   

水稻赖氨酸含量测定方法改进及其最优动态分类研究     

陈庭木  李景芳  邢运高  徐波  王宝祥  徐大勇 《中国稻米》2021,27(2):51-54

赖氨酸是水稻营养成分中第一限制性氨基酸.为优化赖氨酸的测定方法,设置了本试验,通过超声振荡器取代普通振荡器,进行300W超声功率下酰化用时及染料结合反应用时的研究.结果 表明,最佳酰化用时为15min,染料结合用时为90 min.与国标法相比,优化后的方法酰化用时变长、染料结合用时变短,测定总用时明显缩短,但测定结果和...  相似文献   

基于多源空间数据的"三生"空间异质性评价与分区划定   总被引：3，自引：3，他引：0  

张永蕾  栾乔林  熊昌盛  刘学 《农业工程学报》2021,37(10):214-223

为优化"三生"空间评价方法体系,探索海南岛"三生"空间聚集性与协调度特征并制定有效的空间分区方案,该研究从空间异质性角度出发,采用多源空间数据从栅格尺度上对同地类不同地块的"三生"空间功能进行评价,再通过空间自相关及三角坐标图分析乡镇尺度上"三生"空间的聚集性与协调度特征,并为国土空间优化提供相关分区方案。结果表明:1)海南岛生产空间高分值区域集中分布在沿海市县,呈"四周高、中间低,北部高、南部低"的分布特征,且城镇生产空间与农业生产空间有所差异;生活空间高分值区域多集中在各市县城镇范围内,整体呈"小集聚、大分散"的空间格局;生态空间高分值区域集中在中部地区,呈"中间高、四周低,南部高、北部低"的分布格局。2)乡镇尺度上海南岛生产、生活、生态空间功能值的Moran’sI指数分别为0.569,0.221和0.716,表现出空间自相关性特征,据此面向全岛提出基于空间聚集性的"三生"空间分区方案。3)海南岛各乡镇"三生"空间存在较大的协调度差异,高值区以生态主导和"三生"协调型为主,分别占乡镇总数的51.72%与43.97%;低值区则以生态主导型为主,占乡镇总数的72.41%,据此面向全岛提出基于空间协调度的"三生"空间分区方案。该研究有效识别了同地类不同地块"三生"空间的异质性,并从空间聚集性与协调度视角提出"三生"空间分区管制方案,能够为当前国土空间优化提供参考。  相似文献   

采用K均值聚类和环形结构的狭叶锦鸡儿木质部提取算法     

王海超  宗哲英  张文霞  殷晓飞  王晓蓉  张海军  刘艳秋  石鑫  王春光 《农业工程学报》2020,36(1):193-199

针对木质部交互统计误差大、效率低、重现性差、劳动强度高和传统图像处理算法精度不理想等问题,该文以狭叶锦鸡儿木质部切片图像为研究对象,根据木质部特点提出基于K均值聚类算法和环形结构提取算法相结合,实现木质部准确提取的方法。首先通过动态巴特沃斯同态滤波法对30幅供试图像进行光照不均校正,然后采用K均值聚类法对光照补偿后图像初分割,最后采用环形结构提取算法实现木质部提取计数。试验结果表明:采用K均值聚类算法对光照补偿后的木质部图像初分割分割误差R(section error, R)、过分割误差OR(over-segmentation error, OR)和欠分割误差UR(under-segmentation error, UR)均值分别为5.15%、1.48%和6.46%,优于未光照补偿和3R-G-B算法;该文提出的环形结构提取算法对初分割后木质部图像检测的平均相对误差为2.26%,比分水岭法低11.69个百分点,比凹点匹配法低4.93个百分点。从速度上看,该算法平均耗时3.17 s,比分水岭法快1.40 s,比凹点匹配法快4.88 s。该算法检测的均方根误差RMSE(root mean squared error, RMSE)为0.52%,约相当于分水岭法的1/3,约相当于凹点匹配法的1/2,该算法优于其他2种分割算法;在图像结构复杂、光照不均匀、内部分布不均等缺陷条件下,该文算法也能很好地实现木质部的分割和提取。该方法不仅能对狭叶锦鸡儿木质部自动分割和提取,也可为其他植物木质部分割提取提供参考。  相似文献