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[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
杨森 冯全 王书志 杨梅
针对空气浮尘造成植物叶片图像颜色失真、细节信息模糊问题,采用一种基于光学成像模型的灰尘去除算法,对退化叶片图像颜色进行恢复。首先根据灰尘颗粒对光线的反射和散射特性,建立叶片图像退化模型;然后利用有尘黑卡对光谱的反射特性计算出灰尘的反射率,在此基础上结合暗元原理和小波变换估计出入射光强及透射率2个模型参数。采用色卡和葡萄叶片图像测试算法的有效性。试验结果表明:本研究算法对叶片颜色有较好的恢复效果,复原后图像a、b分量(CIE Lab颜色模型)的平均绝对误差显著降低,有效地提高了图像的对比度和清晰度。试验还表
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
罗治军 阎绍泽
机械结构结合面的接触特性对刚度、阻尼等动态特性都有非常重要的影响。至今,已有许多结合面模型被提出,但仍存在理论上的争议,有的甚至存在完全相反的物理解释。该文采用全反射方法,利用图像处理技术,对聚甲基丙烯酸甲酯(PMMA)结合面接触斑点在正压力作用下的演化过程进行研究。研究表明接触斑点在法向力作用下变化规律呈现3个阶段,1阶段为轻载下的线性增长区,2、3阶段为重载下的非线性增长区。轻载状态下,接触斑点数目及接触面积变化规律与GW(Greenwood&Williamson)模型给出的物理解释一致,与MB(Majumdar&Bhushan)模型相差较大。重载状态下,GW模型、MB模型都不能给出有效的物理解释。重载下的基体变形会导致接真实触面积下降,若能有效模拟基体变形造成的影响,将可获得更准确的接触模型。
关键词：
真实接触面 接触模型 GW模型 MB模型
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
张静 王双喜 董晓志 程鹏飞
为了实现温室病害的智能化防治,深入研究了植物病害图像处理中基于叶片纹理的特征值提取方法。通过对温室黄瓜斑疹病和角斑病的处理研究发现,利用灰度共生矩阵方法提取出来的惯性值是识别这两种病害较好的特征参量之一。
关键词：
图像处理 植物病害 温室 纹理特征
[期刊] 草业科学
[作者]
王娅琳 朱文琰 侯将将 高巧静 赵新全 徐世晓 孙平
本研究以青海省贵南县高寒草甸4种退化指示植物为研究对象,分析放牧干扰对叶片碳(C)、氮(N)、磷(P)含量及其化学计量特征、叶干物质含量和比叶面积的影响,探讨高寒草甸生态系统中退化植物对环境变化的响应和适应策略。结果表明,4种植物叶片碳、氮、磷含量及化学计量比随放牧强度增加表现为碳含量不变,氮、磷含量上升、化学计量比(C/N、C/P及N/P)下降的变化趋势,且重度放牧后,植物生长受氮元素限制。放牧强度改变显著影响4种植物叶片性状(P <0.001),且在不同植物间表现出物种差异性。即放牧强度增加时,4种植物叶片均表现出养分储存增加,但植物比叶面积的变化更多表现出物种特异性。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
王洋 肖文 邹焕成 陆婧楠 曹英丽 于丰华
为了快速、准确估测植物叶片干物质含量,为作物长势及健康状况监控提供数据支撑,利用光谱分析技术探讨了干物质含量敏感光谱波段提取方法及其估测建模方法。试验数据由叶片辐射传输模型PROSPECT在干物质含量(0.0010.02)g·cm(-2)范围内进行模拟,随机产生1000条4002500nm的光谱曲线,其中600条光谱曲线用于建模研究、400条光谱曲线作为模型验证数据,同时应用叶片光学特性数据库LOPEX93中325条叶片光谱-干物质含量数据进行进一步验证。首先应用试验数据进行局部敏感性分析,初步得到叶片干
[期刊] 林业科学研究
[作者]
吴谦 张怀清 陈永富
Populus leaves were chosen as the research object.And a new tree leaves simulation method based on leaves growth regulation and image was presented.The simulation method could describe the change process of lamina shape.Besides,this method had got a better effect as it could control the real-time le...
关键词：
叶片 纹理 模型
[期刊] 中国农业科学
[作者]
刘岩 陆建飞 曹宏鑫 石春林 刘永霞 朱大威 孙金英 岳延滨 魏秀芳 田平平 包太林
【目的】构建基于生物量的水稻叶片主要几何属性模型,为水稻株型设计与调控提供理论依据。【方法】以两优108、86优8、南粳43及扬稻6号为材料,设置品种、氮肥与密度田间试验,观测水稻主茎不同叶位叶片长度和宽度,分析了水稻主茎叶片长和宽的关系、比叶重(SLW)随叶位的变化规律,以及水稻叶片干重与叶长和叶宽的关系,构建基于生物量的水稻叶片主要几何属性模型。【结果】叶长与叶宽的关系可用幂指数方程表达,比叶重随叶位呈二次曲线变化。采用独立的试验资料检验模型,主茎叶片叶长、叶宽模拟值与实测值的根均方差(RMSE)分别为2.55和0.06cm。【结论】几何属性模型可较好地模拟不同生长条件下水稻主茎不同叶位叶...
关键词：
水稻 生物量 叶长 叶宽 比叶重
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
毕于慧 唐守正 王雪峰
叶片的形态测量在苗木生长自动监测中具有重要意义,在形态测量前首先要将完整的叶片从背景中提取出来。针对彩色苗木叶片图像的特点研究了利用几何活动轮廓模型进行完整叶片的自动分割的方法。首先利用图像的全局信息和C-V模型进行初始分割,当曲线到达目标边界附近时,利用改进的基于图像局部信息的能量模型进行边界的精确定位。该方法将C-V模型不受初始位置影响的优点和改进模型克服弱边界泄漏的优点结合起来,实现了叶片的自动分割,取得了令人满意的实验结果。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
于慧伶 麻峻玮 张怡卓
【目的】针对卷积神经网络识别植物叶片过程中,叶片边缘形状对卷积层的过度作用而导致相似边缘形状叶片识别错误的问题,提出了一种双路卷积神经网络的植物叶片识别模型。【方法】模型考虑了叶片信息的边缘形状与内部纹理特征,构建了双路卷积神经网路结构,其中形状特征路径运用7层卷积层的网络结构,前3层采用大尺寸11×11及5×5的卷积核提取大视野特征,完成叶片形状特征提取,另外4层卷积层采用3×3小尺寸卷积核提取叶片细节特征;纹理特征路径采用6个3×3卷积核的卷积层,提取叶片纹理图像细节特征;然后通过特征融合层将两类特征相加为融合特征,并利用全连接层对植物叶片种类进行识别。【结果】实验结果表明,双路卷积神经网络模型与单路卷积神经网络和图像处理分类识别模型相比,在Flavia叶片数据集与扩充植物叶片数据集上,Top-1识别准确率分别提高到了99. 28%、97. 31%,Top-3识别准确率分别提高到了99. 97%、99. 74%,标准差较其他识别与分类模型下降到0. 18、0. 20。【结论】本文提出的叶片识别模型能有效避免相似叶片边缘形状干扰而导致识别错误的问题,可以提高植物叶片的识别准确率。
[期刊] 浙江林学院学报
[作者]
祁亨年 寿韬 金水虎
植物的数量分类的主要依据是植物的外观特征,通过提取大量特征数据进行聚类分析获得结果。传统做法都是手工测量采集原始数据,效率较低。由于外观特征都可以以数字图片方式获得,通过计算机图像处理分析等技术采集数据并做聚类分析将大大提高效率。关键问题在于特征自动分析和获取,以植物叶片为例,阐述了如何提取大小、叶形及叶缘特征的方法,改进了圆形度参数的定义。提出了计算机辅助植物识别(CAPI)的概念,并对其前景做了讨论和展望。图3参8
[期刊] 运筹与管理
[作者]
张权 莫祯祥 李艳君 韩旸
在实际的工程应用中，系统自身的许多因素和随机环境随着时间的影响，会引起系统的退化和损坏。在退化模型中，系统的可靠度是重要的研究指标，系统的退化达到预警前的预测也十分必要。基于此，提出了ARMAS(p,q)退化冲击模型，并用线性最小方差方法给出了冲击强度未来n步的预测值，并在正态假设下，推导出预测值Y_(t-n)|Y_t,Y_(t-1),…的置信水平为1-α的置信区间。此模型的提出，为有效控制系统损坏带来的经济损失提供了预判。也为退化冲击模型的研究框架的进一步扩展提供了理论支撑，将在可靠性领域有广泛的应用。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
田雪亮 胡小平 杨家荣
以有效积温为自变量,以叶片面积、叶片日龄和叶片数量为依变量建立苹果叶片生长模型。该模型包含有效积温子模型、单叶面积子模型、单枝叶面积子模型、单枝叶片日龄子模型、单枝叶片数量子模型和单树叶片生长子模型。通过D e lph i程序将各子模型联接,逐日计算单树叶片总面积、单树叶片日龄和单树叶片总数量。对田间实测数据与模型模拟数据进行相关性分析,以检验模型的准确度。结果表明,相关系数分别为0.997,0.972和0.974,说明该模型结构合理并具有较高的准确度。
关键词：
苹果 叶片 叶片面积 生长模型
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
王艳玲 张宏立 刘庆飞 张亚烁
针对卷积神经网络对番茄病害识别需训练参数较多,训练非常耗时的问题,将迁移学习应用于AlexNet卷积神经网络,对病害叶片和健康叶片共10种类别的番茄叶片进行分类研究。使用14 529张番茄叶片病害图像,随机选择70%作为训练集,30%作为验证集,对AlexNet卷积神经网络模型结构进行迁移,利用在Imagenet图像数据集上训练成熟的AlexNet模型和其参数对番茄叶片病害识别。在训练过程中,固定低层网络参数不变,微调高层网络参数,将番茄病害图像输入到网络中训练网络高层参数,用训练好的模型对10种类别的番茄叶片分类,并进行了20组试验。结果表明:该算法在训练迭代474次时使网络模型很好的收敛,网络对验证集的测试平均准确率达到95.62%,与从零开始训练的AlexNet卷积神经网络相比,本研究算法缩短了训练时间,平均准确率提高了5.6%。采用迁移学习所建立的病害分类模型能够对10种类别的番茄叶片病害快速准确地分类。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
张万红
针对传统方法和叶面积仪法测定作物叶面积、叶长、叶宽等参数费时费力,成本高等问题,提出苹果叶面积、叶长、叶宽和周长的图像测定法。首先采用颜色空间转换法转换RGB(红、绿、蓝)图为HIS(色调、亮度、饱和度)图,并以大津法(Otsu)阈值色调(H)获取二值图像;再根据二值图中苹果叶边缘像素坐标分布特征,计算叶长、叶宽和叶周长,根据苹果叶片像素数计算叶面积;最后对叶长、叶宽和叶面积的计算值与实测值之间进行均方根误差(RMSE)和决定系数(R~2)计算,并以测定硬币周长的方式验证周长算法。结果表明:苹果叶面积、叶长、叶宽的RMSE值分别为0.58cm~2、0.46和0.10cm,R~2值分别为0.99、0.93、0.97,测定的1元、5角、1角硬币的周长分别为7.68、6.42和6.10cm。RMSE取值较小和R~2取值较高表明叶面积、叶长和叶宽算法结果可靠,周长算法验证结果表明周长计算值与实测值之间差异较小。
[期刊] 林业科学
[作者]
张善文 张传雷 王旭启 周争光 张雅丽
无论对于农业信息化还是对于生态保护,研究植物识别都是非常必要的。基于植物叶片的植物识别方法一直是植物学中的一个重要研究方向。植物叶片的颜色、形状、纹理等特征都可以用来作为识别依据(杜吉祥,2005;纪寿文等,2002;王晓峰等,
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