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随着我国农业经济水平的不断提高,农田水利工程在农业发展中的作用日益凸显,特别是小型农田水利工程的重要性越来越大,尽管小型农田水利工程的规模不大,但对农民生活、农业经济、农业发展的作用日益可见,就当前而言,仍有很多因素影响农田水利工程的建设发展,以下就农田水利工程的影响因素进行简要探析。 相似文献
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基于无人机数码影像的马铃薯覆盖度提取方法 总被引：3，自引：0，他引：3
为了利用数码影像快速提取马铃薯覆盖度,首先,利用植被覆盖度提取算法从地面数码影像中获取马铃薯覆盖度实测值;然后,通过植被指数提取法和最大似然监督分类法对无人机数码影像进行处理,分别获取各个研究小区的马铃薯覆盖度;提出利用颜色转换空间HSI(H-A法)从无人机数码影像中快速提取马铃薯覆盖度;最后,对HA法、最大似然监督分类法和植被指数提取法3种方法的计算结果进行精度比较。结果表明,H-A法估测的植被覆盖度的精度最高,均达到0. 91以上,拟合函数拟合度为0. 97;最大似然监督分类法次之,最低精度为0. 75,拟合度为0. 82;植被指数提取法最差,最低精度为0. 74,拟合度为0. 74。 相似文献
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基于注意力机制和多尺度残差网络的农作物病害识别 总被引：3，自引：0，他引：3
针对传统农作物病害识别方法依靠人工提取特征,步骤复杂且低效,难以实现在田间环境下识别的问题,提出一种多尺度卷积结构与注意力机制结合的农作物病害识别模型。该研究在残差网络（ResNet18）的基础上进行改进,引入Inception模块,利用其多尺度卷积核结构对不同尺度的病害特征进行提取,提高了特征的丰富度。在残差结构的基础上加入注意力机制SE-Net（Squeeze-and-excitation networks）,增强了有用特征的权重,减弱了噪声等无用特征的影响,进一步提高特征提取能力并且增强了模型的鲁棒性。实验结果表明,改进后的多尺度注意力残差网络模型(Multi-Scale-SE-ResNet18)在复杂田间环境收集的8种农作物病害数据集上的平均识别准确率达到95.62%,相较于原ResNet18模型准确率提高10.92个百分点,模型占用内存容量仅为44.2MB。改进后的Multi-Scale-SE-ResNet18具有更好的特征提取能力,可以提取到更多的病害特征信息,并且较好地平衡了模型的识别精度与模型复杂度,可为田间环境下农作物病害识别提供参考。 相似文献
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<正> 湖北省枝江市安福寺镇自1997年实行“村帐站审”以来,推行了村主任“一支笔”审批和财务公开等制度,对规范村级财务起到了一定积极作用。但在实际运作过程中,村级隐性支出大,“暗箱”操作多,且在财务公开上避重就轻等一些老大难问题仍然得不到解决,干群关系紧张。为从根本上解决这些问题,镇委、镇政府通过充分调查论证后,决定在继续完善“村帐站审、民主理财”管理办法的同时,推行“村官报帐、村民审批”财务管理的新模式,真正将农村财务管理权归还于村民,实现村民自己当家理财。通过一年的运作,效果较为明显,2000年村级费用支出 相似文献
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