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根据国有顺昌埔上林场森林资源调查，森林档案资料和当地的各项技术经济技术，分析了人工林主要造林树种在各龄级的动态收益，采用土地期望价，净现值，指率等经济指标对其投资收益进行了分析，为合理确定最佳的经济树种，提高林场的经济效益提供了可靠的依据。 相似文献
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基于帧间路径搜索和E-CNN的红枣定位与缺陷检测 总被引：2，自引：0，他引：2
针对红枣自动分级视频图像中红枣定位、缺陷检测难问题,提出一种基于帧间最短路径搜索的目标定位方法和集成卷积神经网络模型(Ensemble-convolution neural network,E-CNN)。通过建立图像坐标系及图像预处理,获得图像中单个红枣目标的位置坐标,并将其映射至空间坐标系中,结合帧间最短路径判定规则,实现目标位置坐标随视频时间序列更新、传递,并且运用此方法快速、有效地构建数据集。基于"Bagging"集成学习方式,采用E-CNN通过训练集构建基础卷积神经网络树模型,再根据每棵基础树模型输出结果,通过"投票"方式得出模型最终结果。试验结果表明,利用帧间最短路径搜索的目标定位方法,定位准确率达100%。同时,使用E-CNN,模型的识别正确率和召回率分别达到98. 48%和98. 39%,分类精度大于颜色特征分类模型(86. 62%)、纹理特征分类模型(86. 40%)和基础卷积神经网络模型(95. 82%)。E-CNN模型具有较高的识别正确率及较强的鲁棒性,可为其他农产品分选、检测提供参考。 相似文献
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基于无人机遥感可见光影像的北疆主要农作物分类方法 总被引：15，自引：10，他引：5
作物类型准确分类是大田作业和管理的基础。该文通过无人机遥感试验获取的可见光影像,利用色彩空间转换和纹理滤波构建了色调、饱和度和亮度的27项纹理和低通滤波特征;然后采用Relief F-Pearson特征降维方法,剔除分类能力弱且相关性高的冗余特征;最后,基于优选特征训练分类模型,并结合人工分类结果对各模型进行精度比较和效果验证。结果表明:特征选择得到的H-CLP、H-Ent、I-Cor、I-CLP、I-Ent、S-CLP和I-Var是利用可见光影像进行北疆主要农作物分类的最佳特征,可在充分表征影像特征的同时降低数据冗余。支持向量机(support vector machine,SVM)分类方法精度最高,整体分类准确率达83.77%,ANN和KNN分类精度次之。通过在验证区进行像素级别作物分类,发现SVM分类方法效果最好,棉花、玉米、苜蓿和西葫芦作物分类精度均达到了80%以上。该研究可为基于无人机可见光影像的农作物种植信息普查提供参考。 相似文献
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新农科建设“安吉共识”的达成,为农林高等教育发展和农林人才培养提供了目标指向。作为新农科建设的一部分,新林科建设旨在通过改革创新重点解决林科人才培养和专业学科建设与国家需求不相适应的突出问题。高等农林院校作为人才培养的重要阵地,加强林学本科专业创新型人才的培养不仅是新时代高等教育发展以及新农科建设和发展的需要,也是林业行业发展的需要。当前,林学本科专业创新型人才培养面临的挑战主要包括：对创新意识和创新能力培养的重视不够;人才培养模式单一,研学结合不够;人才培养方案与新农科建设和林业的新发展脱节等。为此,立足中国国情,顺应国际林业发展趋势,对林学本科专业创新型人才培养策略进行了调整,提出以培养具有创新意识和实践能力的新型林业人才为目标导向、实施多元化的培养模式、构建模块化课程体系、加强产教研融合、加大本科核心课程和“慕课”建设力度的林学本科专业创新型人才培养的总体思路。基于此,华南农业大学林学与风景园林学院在林学本科专业创新型人才培养方面做了许多尝试和探索。一是重新修订林学本科专业人才培养方案,从理想信念、林业情怀、人文素养、理学素养、专业综合素质、审辩思维、创新创业、交流协作、全球视野... 相似文献
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西花蓟马与二斑叶螨的种间竞争关系 总被引：2，自引：0，他引：2
为了解和掌握西花蓟马和二斑叶螨的种间关系,揭示其种群变化规律,在玻璃温室盆栽条件下,调查了两种害虫单种种群、不同比例混合种群及危害先后顺序等不同处理下,西花蓟马和二斑叶螨在菜豆上种群动态的变化。结果显示,单种种群中,二斑叶螨的种群增长速度大于西花蓟马;在不同比例的混合种群中,西花蓟马和二斑叶螨的增长均受到不同程度的抑制,起始种群密度越高受到的抑制越小;西花蓟马和二斑叶螨不同危害顺序中,先危害的占有明显的优势,对后一种害虫有明显的抑制作用。结论:在西花蓟马与二斑叶螨的种间竞争过程中,竞争的强度与害虫种类、初始种群数量的大小和害虫危害的先后时间有关。 相似文献
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分析了闽北林区工业原料林的产生背景 ,明确了工业原料林的内涵 ,揭示了目前工业原料林发展过程中存在的问题 ,提出了今后闽北林区发展工业原料林必要的政策措施 ,提出了闽北林区发展工业原料林的技术方向 相似文献
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图像采集是实现红枣品质分级和检测的关键前提。针对基于静态图像的采集方式不能全面反映外观品质、实时性差和基于传输式图像采集方式的机械、电路设计复杂且适用性不足的缺点,提出一种基于历史帧最小路径搜索,实现对视频中红枣目标进行跟踪、标定,建立红枣动态样本集的方法。首先利用RGB(red,green,blue)颜色空间转换HSV(hue saturation value)空间图像的明度(V)分量,基于V分量建立掩膜对RGB图像执行掩膜去背景。同时,针对视频图像中获得的二值图像,建立坐标系,获得每帧图像基于轮廓外接最小正矩形的特征向量,将当前帧和前一帧中的特征向量基于最小路径搜索的方法,加入约束条件,实现对视频中每个红枣目标的跟踪和标定,最后基于正矩形参数的感兴趣区域(region of interest,简称ROI),实现动态样本建立。利用此算法,对拍摄的视频图像的检测表明建立的动态样本集能更全面地反映红枣外观品质。该算法简单、有效,特别在实现基于深度神经网络的红枣在线检测中具有较大的应用潜力。 相似文献
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