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1.
作为茶叶智能化生产的关键难题之一,基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术受到广泛关注。通过综述图像处理技术在茶叶嫩芽识别定位、茶叶病虫害检测、茶叶品种识别与品质检测等方面的研究应用,分析比较各方法的优缺点,总结现有研究存在的主要问题有嫩芽分割受光照影响较大、难以分割含与嫩芽颜色相近背景的图像、枝叶遮挡情况识别效果不理想、缺乏真实背景下茶叶病斑识别算法等。指出基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术未来的研究重点:增加不同地域茶叶及品种的样本数据以提高算法普适性;采取多信息融合的方法以求获得更全面的茶叶嫩芽信息;枝叶遮挡严重情况下的识别策略可考虑借助机械装置或风机拨开枝叶,从而避免因枝叶遮挡而导致识别率低的现象发生。 相似文献
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正华南区冬春北运瓜菜的采收期一般能延续到5月中旬,因此从3月下旬开始多数种类都进入了后期管理阶段。而3月上中旬以来,各地气候变化无常,气温时高时低,雨水天气偏多,低温高湿与高温高湿交替出现,严重影响到大多数瓜菜作物的后期正常生育,进一步加速了植株的早衰。主要表现在:植株生育停滞,病虫为害发生严重,果实变小畸形,出现裂果与商品性下降等。 相似文献
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基于Landsat和MODIS数据融合的农牧区NPP模拟 总被引:2,自引:0,他引:2
天山北坡是中国重要的农牧业发展基地,利用遥感数据准确获取植被净初级生产力(Net primary productivity,NPP)的时空信息,对于合理分配农牧业草地资源具有重要意义。由于受到天气影响及卫星传感器受到时间分辨率和空间分辨率的限制,获取既具有中空间分辨率、又具有高时间分辨率的遥感数据比较困难。本文基于中空间分辨率Landsat 8 OLI数据与高时间分辨率MODIS数据,采用遥感数据时空融合STARFM算法,获取中空间分辨率和高时间分辨率序列的遥感数据,以天山北坡中段区域为实验区,结合CASA模型,对区域内植被NPP进行模拟。结果表明,2016年内8个时期,融合后的NDVI数据与对应时刻的Landsat 8 OLI NDVI数据的相关系数不小于0.759,偏差在0.006 2~0.009 4之间,均方根误差在0.074~0.135之间;利用融合数据与CASA模型协同模拟的NPP具有良好的空间细节信息,NPP模拟值与野外实测值决定系数R~2为0.860 1,表明两者具有较好的相关性。本研究为多源遥感影像融合技术与光能利用率模型协同模拟NPP提供了新的思路。 相似文献
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入世后我国木材国际贸易对策思考 总被引:1,自引:1,他引:0
我国是世界主要木材进口国之一。入世后 ,我们应该积极参加全球经济一体化并分享其优越性 ,驾驭国际木材市场 ,以满足国内的需求。当务之急 ,一是要确立开放型林业发展战略 ;二是重构木材产品和林产品的进出口市场 ;三是组建跨国公司 ,强化竞争的实力。 相似文献
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