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精准农业以实时准确地获得作物生长信息为前提,可精确调控各种环境因素,促进农业物资合理利用和实现高产。在各种生长信息中,作物长势相关的参数是研究的重点。基于无人机的作物长势调查能够适应农田的复杂环境,在作业效率和降低成本上也有明显的优势。为此,开发了基于机器视觉的油菜长势调查方法,利用无人机搭载数码相机拍摄油菜图像,经过机器视觉分析处理后区分不同生育时期的油菜。以H分量值作为与生物量相关的特征参数,用于反映油菜的长势。在实际的应用中,建模样本的H值与实测生物量之间存在极显著的相关性,建立的模型准确计算出检验样本的生物量,为油菜的长势调查和产量预测提供了依据。 相似文献
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基于SVM的加工番茄早疫病叶氮素含量光谱反演 总被引：1，自引：0，他引：1
采用支持向量机(SVM)模型,对新疆加工番茄早疫病病害植株的叶片氮素含量进行光谱反演。分析不同病害严重度的病叶氮素含量的光谱特征,发现在218~357 nm、384~587 nm、1 033~1 141 nm、1 499~2 500 nm,氮素含量与光谱反射率的相关系数的绝对值大于0.7,在227~353 nm的相关系数大于0.8,表明不同病害严重度的病叶氮素含量与光谱反射率呈强相关。利用K层交叉检验(K-CV)方法验证、优选出SR705、ND705、GMI-2、RI-half、PTEBc等5种光谱指数,作为SVM模型的输入变量;同时,分别建立线性核、多项式核、径向基核和Sigmoid核的SVM模型,通过模型拟合比较,得出最佳模型为径向基核的SVM模型。采用径向基核的SVM模型对病叶氮素含量进行光谱反演,结果表明:径向基核的SVM模型氮素含量反演的真实值与预测值的MSE为0.012 4,相关系数R为85.916%,平均相对误差为0.175,结合多光谱指数的SVM模型提高了加工番茄早疫病病害叶片氮素含量的反演精度。 相似文献
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容器育苗技术在林业生产中起苗和栽种的时候能够减少根系的损伤,使植物成活率高、发棵快、生长旺盛,对于不耐移栽的树木效果更加明显。容器里面的养土中富含很多的营养物质,为幼苗的生长发育提供了很好的营养环境。且此法使育苗更为便利,对我国的林业发展具有重大意义。本文就从容器育苗技术在林业生产中的优势,以及在实施过程中出现的问题展开阐述,提出可行性的参考建议。 相似文献
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土壤盐渍化是我国干旱区常见的生态环境问题。在分析不同地物和不同等级土壤盐渍化光谱特征的基础上,运用机器学习支持向量机(support vector machine,SVM)模型,以Landsat-TM和Landsat-ETM~+多光谱遥感影像和野外调查数据为数据源,分析天山北坡典型区域土壤盐渍化的变化规律和转移特征。结果表明:盐渍土壤区别于水体、沙漠和植被的最佳波段是710～900 nm;重度盐渍土壤的光谱反射率在波长为400～900 nm范围内普遍高于其他盐渍化土壤;SVM模型对1990年、2000年/2014年3期天山北坡典型区域遥感影像的分类精度达到84%以上,Kappa系数均在0.86以上,土壤盐渍化面积在1990—2000年间增加了1 032.86 hm~2,在2000—2014年间减少了1 581.84 hm~2;1990—2000年间,裸土转移为盐渍地的面积比较大,2000—2014年间,盐渍地转化为耕地和裸土的面积比较大,土壤盐渍化面积先增后减的变化波动,表明随着土地利用和农田灌溉方式的改良,新疆北疆地区土壤盐渍化程度得到了明显抑制。 相似文献
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