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为通过有效训练获得检测大豆病害的Python图像识别模型,保证样本数量、多样性和图片采集精度,利用Python爬虫技术编写大豆病害图像获取程序,结合数据扩充方法,在爬虫获取的目标图像的基础上扩充数据量,编写Python语言特征匹配程序对图片进行精确筛选。结果表明：利用爬虫技术对大豆病害图片进行采集可加快大豆花叶病、灰斑病、菌核病、霜霉病、根腐病、细菌性角斑病腐、枯萎病、炭疽病图像获取速度,提高数据集的多样性;经过局部二值模式处理后,结合纹理特征的差异,有效缩小了判断的范围,减小相似度判别的难度;通过均值哈希算法计算相似度后筛选的菌核病及枯萎病图像获取准确率均为100%,根腐病及灰斑病图像获取准确率最差,为83.3%,其他图像获取准确率均在90%以上,因此利用均值哈希算法计算相似度后,病害图片的获取准确性大大提高;通过Python语言编写的数据扩充代码经过图片旋转、翻转模糊、增加噪声、改变亮度几种处理,达到17倍扩增,试验最终获得2 592张大豆病害图像。研究提高了大豆病害图像数据采集的精确度,为大豆常见病害的自动识别和诊断提供了技术参考。 相似文献
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为实现梯级水库生态调度,利用物理栖息地模型给出水生生物良好生存所需的生态流量,并构建了梯级水库中长期优化调度模型。模型借助POA算法进行优化求解。将生态调度结果与常规调度结果进行对比分析,发现基于生态流量调度的梯级水库运行模式利于保护流域内典型特有生物。选取西南地区某流域为典型进行生态调度计算,结果表明:实施生态调度后适于鱼类A、B生存的栖息地面积有较大增加,实现梯级水库的社会效益最大化。 相似文献
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WorldView-2影像的红叶松树识别研究 总被引：2，自引：0，他引：2
危险性林业有害生物每年都会造成大面积的严重的森林灾害发生,给国民经济和林业生态环境带来了巨大损失,及时对其发生发展情况进行监测具有重要意义。本文旨在探讨利用高空间分辨率遥感影像识别红叶松树的可行性,从而为单株木灾害监测与防治提供一种快速有效的技术途径。采用WorldView-2多光谱数据,基于二次型分类器,研究了红叶松树的识别方法。通过Fisher线性判别分析发现,WorldView-2的红、绿、蓝3个波段蕴含着丰富的红叶松树信息。据此,基于全部8个波段和红、绿、蓝3个波段分别进行了分类,分类精度基本相同。结果表明,仅利用红、绿、蓝3个波段也可以完成红叶松树的识别,从而有效地实现了数据降维,更为我国“高分二号”数据的应用开辟了新领域。由于林相条件的差异性和复杂性,遥感数据分辨率的选择对于单木灾害的识别非常重要,研究发现,2 m分辨率多光谱遥感数据非常适合红叶松树的提取,且从数据时相上来说,最好选取6—9月份的遥感影像,以减少其他变色植被的干扰,提高监测精度和工作效率。 相似文献
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随着数字新技术在普惠金融领域的应用,金融机构经营普惠金融产品的过程中信息收集成本、金融产品经营成本、以及因信息不对称带来的信用风险都有望得到大幅降低,为金融的普惠工作大力赋能。在2019年暑期大学生社会实践调研获得的数据基础上,深度分析了北京京郊区县居民在数字普惠金融方面的发展状况,并提出可行性的政策建议。 相似文献
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生猪养殖业已经成为增加人们收入的主要产业。经济的发展使生猪养殖业向集约化、规范化发展,但同时生猪疾病给生猪养殖业发展带来很大的危害,对养殖用户产生巨大的影响。生猪在养殖过程中将会面临不同种类疾病。本文对生猪疾病的防治工作做出简单的阐述,为生猪养殖业发展提供一定的借鉴。 相似文献
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