基于光谱特征空间的农田植被区土壤湿度遥感监测   总被引：1，自引：2，他引：1  

吴春雷  秦其明  李梅  张宁 《农业工程学报》2014,30(16):106-112

土壤湿度遥感动态监测在农业生产中具有重要作用。近年来,多种基于光谱特征空间的土壤水分监测指数被陆续提出,并得到广泛关注和应用,但当前多数监测指数未考虑混合像元的影响。该文针对垂直干旱指数(perpendicular drought index,PDI)在农田植被覆盖区监测精度降低问题,分析了植被覆盖下的PDI误差分布规律,引入垂直植被指数(perpendicular vegetation index,PVI)作为植被覆盖表征量,在PVI-PDI二维空间对PDI模型进行调整,提出了适于植被覆盖的植被调整垂直干旱指数(vegetation adjusted perpendicular drought index,VAPDI),并利用内蒙古明安镇研究区实测土壤湿度数据,对PDI与VAPDI进行了比较和验证。结果表明,在裸土、麦茬、土豆、豇豆4种植被覆盖类型中,PDI与土壤实测含水率的决定系数分别为0.630、0.504、0.571、0.543,VAPDI与土壤实测含水率的决定系数分别为0.599、0.523、0.602、0.585。VAPDI在植被区的误差略小于PDI,一定程度上克服了植被覆盖对监测精度的影响。通过PDI和VAPDI空间分布图的比较也说明,VAPDI对土壤湿度的差别有更好的区分能力,在中尺度土壤表层水分遥感反演方面具有一定的优势。该研究可为农田土壤湿度遥感监测方法选择及监测误差分析提供参考依据。  相似文献   

基于光谱吸收特征的土壤含水量预测模型研究   总被引：7，自引：0，他引：7  

金慧凝  张新乐  刘焕军  康苒  付强  宁东浩 《土壤学报》2016,53(3):627-635

为了定量分析土壤含水量与反射光谱特征之间关系,并为土壤含水量速测提供理论依据。以黑土作为研究对象,测定实验室光谱反射率,利用去包络线方法提取反射光谱特征指标,建立土壤水分含量高光谱预测模型。结果表明:黑土含水量与1 420 nm、1 920 nm附近吸收谷的主要光谱特征(吸收谷深度、宽度、面积)呈显著正相关;1 920 nm附近吸收谷可作为黑土土壤水分的特征吸收谷,由其光谱特征参数预测黑土含水量;以1 920 nm附近吸收谷面积为自变量建立的一元线性回归模型预测精度高,输入量少,可以作为土壤含水量速测仪器研制的理论依据。  相似文献   

一种基于NIR-RED光谱特征空间的干旱监测新方法   总被引：1，自引：0，他引：1  

郭兵  姜琳  杨光  张浩 《亚热带水土保持》2015,(1)

土壤水分作为干旱监测的重要指标,一直是干旱遥感监测研究的重要内容。本研究利用MODIS数据的EVI、红波段反射率、近红外波段反射率数据构建了基于Nir-Red反特率光谱特征空间的EPDI模型进行土壤水分的反演。利用野外同步测量数据对PDI、MPDI、EPDI三种干旱指数模型获取的拉萨河流域土壤水分进行了验证和对比分析,研究结果表明EPDI能够更准确地反演土壤水分,其样本点的相对误差仅为0.1040,线性相关系数为0.9181,反演精度相比PDI、MPDI(0.1646、0.1472)分别提高了36.83%和29.35%,为利用遥感影像数据进行大尺度的干旱动态监测提供了新途径。并且相比MPDI,EPDI模型参数更容易获取,模型构建受人为因素影响小,从而为模型的大范围推广提供了可能,具有很好的应用意义。  相似文献   

基于声信号特征加权的设施养殖羊行为分类识别   总被引：1，自引：2，他引：1  

宣传忠  马彦华  武佩  张丽娜  郝敏  张曦宇 《农业工程学报》2016,32(19):195-202

中国西部地区正在发展集约化和规模化的设施养羊业,通过监测羊舍内的声信号可以判别羊只的行为状态,从而为设施养羊的福利化水平评估提取基础依据。梅尔频率倒谱系数（mel frequency cepstrum coefficient,MFCC）模拟了人耳对语音的处理特点且抗噪音性强,被广泛用于畜禽发声信号的特征提取,但其没有考虑各个特征分量表征声信号的能力。该研究构建羊舍无线声音数据采集系统,采集20只羊在设施羊舍内的打斗、饥饿、咳嗽、啃咬和寻伴共5种行为下的声信号,并通过Audacity音频处理软件选出720个清晰且不重叠的声音样本数据。根据MFCC各分量对羊舍声信号表征能力,特征参数提取采用一种熵值加权的MFCC参数,再求其一、二阶差分并进行主成分分析降维,得到优化的19维特征参数。通过对羊舍声信号的声谱图分析,设计了支持向量机二叉树识别模型,并对模型内的4个分类器参数进行网格化寻优测试,该识别模型对羊只5种行为下的声信号进行分类识别,用改进的特征参数与传统MFCC和线性预测倒谱系数（linear predictive cepstrum coefficient,LPCC）进行对比分析。结果表明,该特征参数对5种行为的识别率平均可达83.6%,分别高于MFCC和LPCC参数14.1%和26.8%,羊只打斗和咳嗽行为的声信号属于相似的短时爆发类声音,其识别率分别仅为80.6%和79.5%,啃咬声特征显著不易混淆,其查全率可达到为92.5%,改进特征参数更好的表征了羊舍声信号的特征,提高了羊只不同行为的识别率,为羊只健康和福利状况的监测提供理论依据。  相似文献   

多对象特征提取和优化神经网络的玉米种子品种识别   总被引：9，自引：3，他引：9  

王玉亮  刘贤喜  苏庆堂  王朝娜 《农业工程学报》2010,26(6):199-204

为了实现机器视觉代替人的视觉,对玉米种子品种进行实时、客观、准确和无损伤识别,研制了玉米品种识别硬件系统和软件系统。针对玉米种子及种子图像的特点,对玉米种子品种识别技术与算法进行了深入地研究和探索,提出了一种基于多对象有效特征提取和主成分分析优化神经网络的玉米种子品种识别方法,提取了玉米种子的几何特征和颜色特征参数,优化了基于机器视觉的玉米种子图像处理策略和品种识别算法,提高了玉米品种识别的速度和准确率。对农大108、鲁单981、郑单958、五岳18共4个品种玉米种子进行了品种识别试验,每粒种子识别的平均耗时为 0.127 s,综合识别率达到97%以上。研究表明,基于机器视觉的玉米种子品种识别与检测方法是可行的,该方法可提高玉米种子品种识别效率和正确率。  相似文献   

玉米籽粒的特征选择算法——基于支持向量机与遗传算法   总被引：2，自引：0，他引：2  

程洪  李江涛  史智兴  尹辉娟  马丽 《农机化研究》2009,31(2)

在基于数字图像的玉米品种自动识别的研究中,寻找对识别贡献大的新特征项,对玉米品种识别率的提高具有十分重大的意义.把遗传算法和支持向量机算法相结合,设计了具体的基于支持向量机和遗传算法的玉米籽粒特征选择算法,利用这种算法优选提取出的玉米籽粒特征,从玉米籽粒的胚部和冠部的颜色特征与形状特征中找出了对玉米品种识别贡献较大的新特征.  相似文献   

基于GC-Cascade R-CNN的梨叶病斑计数方法     

薛卫  程润华  康亚龙  黄新忠  徐阳春  董彩霞 《农业机械学报》2022,53(5):237-245

为提高梨叶片病害发生程度诊断的效率和准确性,本文提出基于全局上下文级联R-CNN网络（Global context Cascade R-CNN,GC-Cascade R-CNN）的梨叶病斑计数方法。模型的主干特征提取网络嵌入全局上下文模块（Global context feature model, GC-Model）,建立有效的长距离和通道依赖,增强目标特征信息。引入特征金字塔网络（Feature pyramid network, FPN）融合浅层细节特征和深层丰富语义特征。使用ROI Align替换ROI Pooling进行区域特征聚集,增强目标特征表达。最后利用多层级联网络对目标区域进行边框回归和分类,完成病斑计数任务。在梨叶病斑图像测试中,模型的各类病斑平均精确率均值（Mean average precision, mAP）达89.4%,检测单幅图像平均耗时为0.347 s。结果表明,模型能够有效地从梨叶片病害图像中检测出多类病斑目标,尤其对叶片炭疽病斑检测效果提升显著;不同种类梨叶片病害病斑计数值与真实值回归实验决定系数R²均大于0.92,表明模型病斑计数...  相似文献   

融合特征金字塔与可变形卷积的高密度群养猪计数方法     

王荣  高荣华  李奇峰  冯璐  白强  马为红 《农业机械学报》2022,53(10):252-260

针对猪只人工计数方法消耗时间和劳动力,育肥猪较为活跃且喜好聚集,图像中存在大量的高密度区域,导致猪只之间互相粘连、遮挡等问题,基于SOLO v2实例分割算法,提出了一种自然养殖场景下融合多尺度特征金字塔与二代可变形卷积的高密度群养猪计数模型。通过优化模型结构来减少计算资源的消耗与占用。将科大讯飞给出的猪只计数的公开数据集划分为猪只分割数据集和猪只盘点测试集,利用猪只分割数据集获得较好的分割模型,然后在猪只盘点测试集中测试盘点准确率,实现猪群分割和猪只计数。实验结果表明,本文提出的高密度猪只计数模型的分割准确率达到96.7%,且模型内存占用量为256 MB,为改进前的2/3,实现了遮挡、粘连和重叠情况下的猪只个体高准确率分割。在含有500幅猪只图像计数测试集中,模型计算猪只数量误差为0时的图像数量为207幅,较改进前提高26%。模型计算猪只数量误差小于2头猪的图像数量占测试图像总数量的97.2%。模型计算猪只数量误差大于3头猪的图像数量占总体图像数量比例仅为1%。最后,对比基于YOLO v5的群养猪计数方法,本文模型具有更优的分割效果和计数准确率,验证了本文方法对群养猪只计数的有效性。因...  相似文献   

基于嗅觉和光谱技术融合的面粉脂肪酸值定量检测     

江辉  刘通  陈全胜 《农业机械学报》2021,52(2):340-345

提出了一种基于比色传感器数据和近红外光谱特征融合的储藏期面粉脂肪酸值的定量检测方法。开发比色传感器阵列、搭建便携式近红外光谱测量系统,分别采集不同储藏期面粉样本的比色传感器数据和近红外光谱。利用主成分分析分别对预处理后的比色传感器数据和近红外光谱数据进行特征降维,采用五折交互验证法在反向传播神经网络(BPNN)模型校正过程中进行优化,确定基于单技术分析模型的最佳主成分(PCs)个数。将优化后的基于单技术模型的最佳PCs在特征层进行融合,建立基于融合特征的BPNN分析模型,以实现对面粉储藏过程中脂肪酸值的快速检测。实验结果显示,基于比色传感器特征和基于近红外光谱特征建立的最佳BPNN模型的最佳PCs数量分别为3和4,基于融合特征建立的BPNN模型在预测集中的相关系数和预测均方根误差的均值分别为0.9276和1.9345 mg/(100 g)。研究表明,与单技术数据分析模型相比,基于比色传感器数据和近红外光谱特征融合模型的检测精度和泛化性能都有所提高。本研究可为粮食储藏品质的高精度原位监测提供一种技术方法。  相似文献   

基于改进YOLO的玉米幼苗株数获取方法   总被引：1，自引：0，他引：1  

张宏鸣  付振宇  韩文霆  阳光  牛当当  周新宇 《农业机械学报》2021,52(4):221-229

为快速准确获取玉米幼苗株数、评估播种质量、进行查缺补苗等管理,对YOLO算法进行改进,提出了一种基于特征增强机制的幼苗获取检测模型（FE-YOLO）,实现了对玉米幼苗株数的快速获取。该方法根据玉米幼苗目标尺寸和空间纹理特征,构建了基于动态激活的轻量特征提取网络,融合了多感受野和空间注意力机制。实验表明：FE-YOLO模型增强了幼苗空间特征、降低了网络复杂度,使模型的mAP和召回率分别达到87.22%和91.54%,每秒浮点运算次数和检测推理时间仅为YOLO v3的7.91%和33.76%。FE-YOLO能够实现无人机正射影像的玉米幼苗株数获取和种植密度估算,该模型复杂度低、识别精度高,能够为玉米苗期管理提供技术支持。  相似文献