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针对水稻褐飞虱虫害程度快速普查问题,利用便携式近红外光谱仪采集受到褐飞虱胁迫的水稻叶片光谱信息,来快速检测水稻虫害程度.通过采集褐飞虱危害期间的水稻叶片光谱数据,对叶片反射光谱进行一阶微分预处理,采用向后区间偏最小二乘波段筛选法和遗传算法,根据RMSECV值确定检测褐飞虱虫害的敏感波长,以敏感波长光谱数据位输入量,利用BP神经网络建立褐飞虱虫量程度检测模型.试验结果表明,水稻接种褐飞虱3天后,可以监测到水稻虫害,第3天、第6天与第9天虫害预测准确率分别为45.2％,86.4％和99.2％.这表明,近红外光谱技术可以快速、准确地预测水稻褐飞虱虫害. 相似文献
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以生长期为10 d的杂草稻和水稻为研究对象,采集其高光谱图像信息,对其进行滤波预处理后,利用主成分分析方法优选出1448.89 nm和1469.89 nm波长下的特征图像.对每个特征图像,分别提取其形状特征、纹理特征和颜色特征,共18个特征变量.基于这些特征变量,利用神经网络方法建立杂草稻和水稻的判别模型,模型训练时杂草稻和水稻的回判率都为100％;预测时,杂草稻的回判率为92.86％,水稻的回判率为96.88％.研究表明,利用高光谱图像技术快速鉴别稻田苗期杂草稻是可行的. 相似文献
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基于神经网络及近红外光谱的草莓成熟度快速识别方法 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的]探究快速检验草莓的成熟度、提高草莓采摘自动化水平的方法。[方法]采集350～2 500 nm波段草莓的光谱信息,提取光谱的一阶导数值并进行主成分分析,取2个主成分并获得了主成分中贡献率最大的6个峰值点,将各个峰值点两侧各取5个波段点作为特征点。随机选取58个样本组成60×58的矩阵作为训练集,导入用Matlab建立的人工BP神经网络中进行训练。[结果]利用测试集进行识别模型的检验,识别正确率达到93.1%。[结论]利用近红外光谱对草莓成熟度进行识别是可行的。 相似文献
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变量喷雾技术研究进展分析 总被引：19，自引：0，他引：19
变量喷雾是精准施药的重要方式之一。近10年来,变量喷雾在技术发展和应用方面均取得了重要进展。本文从变量喷雾的探测技术、控制技术及系统集成三方面,对现有研究成果进行综合性评述。在作物形貌和密度的探测技术上,重点讨论了超声波用于作物形貌探测的方法,给出了误差分析,比较了超声波技术和激光技术用于作物形貌探测时的特点,强调了LIDAR用于树木结构和冠层探测的优势以及提取叶面积指数表征作物密度的优势。在作物病虫草害的探测方面,总结了自组织映射(SOM)、人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)等信息解析技术用于探测作物病虫草害的特点,强调病虫草害的探测应结合农作物栽培和管理特点。在变量喷雾伺服系统方面,归纳了现有变量喷头及其控制技术,强调用控制技术提升低成本器件和装备的使用性能。最后,对变量喷雾系统集成进行了总结,指出了变量喷雾技术进一步发展的方向。 相似文献
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基于特征光谱的草莓品种快速鉴别 总被引：1，自引：0，他引：1
应用近红外光谱技术对草莓品种快速鉴别进行了研究。通过比较7种预处理方法,确定SNV+MAF+2D组合预处理方法最佳。采用相关系数阈值法提取了14个与草莓品种信息相关的特征光谱。建立了基于548～562nm范围内14个特征光谱的PLS—ANN、PLSR、PCR 3种校正模型。经预测集样品验证,主成分数为9时的PLS—ANN模型最优,其预测相关系数和预测均方根误差分别为0.9677和0.461。结果表明,通过提取少量特征光谱建立PLS—ANN校正模型能实现草莓品种的快速鉴别。 相似文献
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分析了鸡舍中ZigBee技术组网原理及由ZigBee路由节点实现地址分配的过程,提出了一种由在父节点地址不足的条件下由路由节点的父节点和同枝节点动态生成网络地址的方法.该方法通过查询了父节点的路由子节点和同枝路由节点来确定最近的路由节点的地址剩余量来给予节点分配地址,进而将子节点加入网络.通过试验,该方法形成的网络有效降低了网络的实际深度,降低了组网的硬件开销. 相似文献
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提出了一种基于RS485总线技术的设施农业采集及组网技术。该技术使设施农业中的各信息节点形成了完整的信息网络及控制网络,进而使设施农业中的各个信息节点的信息能够及时上传,上位机的控制信息能够及时下发至下位机;组网过程不受信息点的个数的限制,真正做到设备的在线组网。 相似文献
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