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[期刊] 林业科学
[作者]
乐通潮 张会儒 谭芳林
利用GIS的空间分析功能和影像自动分类原理,在软件ArcGIS10中构建"叶片信息测定器",并利用此工具测定50个不同类型参照面的面积、周长、长度和宽度,来验证自动分类法的可行性和精度。结果表明:面积、周长、长度和宽度的相对误差小于1.3%。分别采用自动分类法、网格法和Photoshop法测定福建漳江口红树林国家级自然保护区的6种不同红树植物叶片(桐花树、白骨壤、老鼠簕、秋茄、黄槿和木榄叶片样本各150个,共900个样本)的面积、周长、叶长和叶宽等叶片信息。结果表明:木榄叶片最大,白骨壤叶片最小,桐花树和白骨壤的叶片大小较为均一,木榄和老鼠簕的叶形较为狭长,黄槿的叶形最接近圆形;自动分类法最为...
关键词：
叶片信息 自动分类法 模型构建器 红树林
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
洪秀玲 杨雪媛 杨梦尧 仲禹璇 李辰 张桐 刘玉军
以7种重庆市绿化基调树种为例,将滤膜过滤称质量优化为滤膜分级(10、2.5μm)过滤称质量,并与数学比例关系换算相结合,建立了一种新的测定植物叶片滞留细颗粒物(PM2.5,直径≤2.5μm)等大气颗粒物质量的方法。该方法不直接进行PM2.5的收集和称量,回避了单独采用滤膜过滤称质量时,由于PM10或PM2.5中粒径、质量极其微小的颗粒被滤掉而导致PM10或PM2.5不能完全被收集和准确称量的缺点。该方法所需仪器设备简单,普通实验室便具备,同时也克服了利用显微仪器观察并量算植物叶片滞留颗粒物的局限性。用通过120目筛的土壤样品进行准确性和稳定性检验,该方法准确可靠,具有可操作性。应用该方法测定了...
关键词：
植物 叶片 PM10 PM2.5 质量
[期刊] 中国农业科学
[作者]
陈银华 韩淑梅 沙爱华 朱红林 范吉星 谢俊 符秀梅 李小靖
【目的】分析红树植物盐胁迫下基因表达谱,分离识别耐盐相关基因。【方法】分别对红树植物-秋茄进行海水和淡水处理。分时提取总RNA进行等量混合,获得两种不同处理的样品池。采用cDNA-AFLP技术进行表达差异分析。【结果】256对引物组合共筛选了约15 000个cDNA片段,获得差异片段61个。差异基因表达模式分为2类,即海水处理诱导上升和下调表达,其中上升表达的基因片段为36个,下调表达的基因片段为25个;其中38个可视为已知基因。按照其功能分类可分为8大类:基础代谢、跨膜蛋白、信号转导、蛋白质代谢、转录因子、细胞骨架、抗病蛋白、假想蛋白,而其中又以基础代谢相关基因所占比重最大。【结论】构建了红...
[期刊] 林业科学研究
[作者]
徐小雪 淮稳霞 程元 周忠福 张学超 刘忠军 赵文霞
[目的]从病原菌和寄主两个维度,探究新疆野果林中疫霉菌对野果林内主要树种叶片的致病性,了解新疆野果林衰退的可能原因及疫霉对新疆野果林造成的潜在风险。[方法]利用菌丝块接种离体叶片的方法,将诱捕自新疆野果林的5种疫霉(Phytophthora plurivora、P.gonapodyides、P.lacustris、P.gregate、P. sp.)接种到苹果、杏、山楂和核桃的健康离体叶片上,一周后观察测量、计算病斑大小,并用R软件对数据进行双因素方差分析和作图。[结果]实验结果及数据分析表明:供试5种疫霉菌株接种到4种植物叶片上后,病斑大小存在显著性差异。其中,P.plurivora和P.lacustris产生的病斑较大,最大分别为18.68 cm~2和14.14 cm~2;寄主植物中,核桃和杏树叶片产生病斑较大,最大分别为18.68 cm~2和9.55 cm~2。[结论]供试树种和菌种对叶片病斑大小都有显著影响;供试5种疫霉对苹果、杏、山楂、核桃叶片的致病性依次为:P.plurivora>P.lacustris>P.gregate≈P.gonapodyides>P. sp.;苹果、杏、山楂和核桃这4种植物叶片对以上5种疫霉菌的感病性依次为:核桃>杏>山楂>苹果。
关键词：
致病性 疫霉 叶片病斑 野果林
[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)
[作者]
林文芳 张虹 洪庄玉 缪颖 林文雄
以3-羟基-苯甲酸为内标,利用甲醇提取拟南芥叶片水杨酸,然后用三氯乙酸和盐酸溶解,再用乙酸乙酯∶环己烷(1∶1)萃取浓缩,高效液相色谱法测定.结果表明流动相0.2 mol·L-1醋酸钠∶甲醇(9∶1)p H为6.0时,水杨酸独立出峰,分离效果最好.用水稻及水仙叶片验证该提取及测定方法,效果良好,说明该方法在植物中具有一定的通用性.
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
张帅 淮永建
深度学习已成为图像识别领域的研究热点。本文以植物叶片图像识别为研究对象，对单一背景和复杂背景图像分别给出了优化预处理方案；设计了一个８层卷积神经网络深度学习系统分别对Ｐｌ＠ａｎｔ ｎｅｔ叶片库和自扩展的叶片图库中３３ ２９３张简单背景和复杂背景叶片图像进行训练和识别，并与传统基于植物叶片多特征的识别方法进行了比较分析。实验证明：本文提供的Ｃｎｎ＋ＳＶＭ和Ｃｎｎ＋ＳｏｆｔＭａｘ分类器识别方法对单一背景叶片图像识别率高达９１．１１％和９０．９０％，识别复杂背景叶片图像的识别率也能高达３４．３８％，取得了较好的识别效果。利用本文实现的分层卷积深度学习识别系统在数据量大而无法做出更多优化的情况下，叶片．．．
[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] 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] 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] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
黄林 贺鹏 王经民
【目的】提出一种将植物叶片的形状特征与其纹理特征相结合的综合特征识别方法,有效解决了传统的植物机器识别分类特征单一且识别率较低的问题,为植物的快速机器识别提供技术参考。【方法】提取植物叶片样本的综合特征信息,以概率神经网络(PNN)为分类器对所得的特征信息进行训练,训练好的网络用来识别植物叶片的类别,从而确定相应植物的种类。【结果】有效提取了含有8个分量的植物叶片综合特征向量,通过对PNN分类器的训练,实现了30种植物叶片的快速机器识别,平均识别率达98.3%。比较测试表明,若去掉叶片纹理特征,单以其形状特征作为识别依据,平均识别率仅为93.7%。【结论】植物叶片综合特征识别方法有效弥补了传统...
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
刘念 阚江明
基于叶片数字图像的植物识别是自动植物分类研究的热点。但是随着植物种类的增加，传统的分类方法由于提取的特征比较单一或者分类器结构过于简单，导致叶片识别率较低。为此，本文提出使用纹理特征结合形状特征进行识别，并且使用深度信念网络构架作为分类器。纹理特征通过局部二值模式、Ｇａｂｏｒ滤波和灰度共生矩阵方法得到。而形状特征向量由Ｈｕ氏不变量和傅里叶描述子组成。为了避免过拟合现象，使用＂ｄｒｏｐｏｕｔ＂方法训练深度信念网络。这种基于多特征融合的深度信念网络的植物识别方法，在Ｆｌａｖｉａ数据库中，对３２种叶片的识别率为９９．３７％；在ｉＣｌ数据库中，对２２０种叶片的识别率为９３．９３９％。这表明相比一般的叶．．．
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
胡静 陈志泊 杨猛 张荣国 崔亚稷
【目的】植物叶片分割旨在从背景中分割出叶片区域,去除背景对象干扰。这对植物病害识别和物种鉴定具有重大意义。【方法】本文设计了基于全卷积神经网络的植物叶片分割算法。首先,目标函数用对数逻辑函数代替复杂的Softmax多类预测函数,从而将分割任务转化为适合于植物叶片分割的二分类问题;其次,把批归一化技术引入全卷积神经网络,从而改善网络整体的收敛性。最后,针对当前植物叶片分割研究中缺乏评估指标的状况,设计了新的评估协议——受试者工作特征曲线,该曲线反映了不同阈值情况下植物叶片图像分割的召回率与误报率之间的变化情况。【结果】本文提出的算法降低了全卷积神经网络的参数复杂度,改善了网络的收敛性。实验结果表明,该方法比Leafsnap提到的基于颜色的分割方法更完整地分割了植物叶片区域;提出的ROC曲线能够充分评估植物叶片的分割性能。【结论】与传统方法相比,基于深度学习的植物叶片分割方法实现了输入图像的端对端处理,无需图像转换、噪声滤波和形态运算等预处理技术,因此在植物叶片分割上具有可行性。
关键词：
深度学习 全卷积神经网络 植物叶片分割
[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] 林业科学研究
[作者]
廖宝文 郑德璋 郑松发 李云 陈相如 陈正桃
据物候观测，秋茄最佳采种（胚轴）在海南（琼山）为２月上旬至３月初，廉江在２月下旬至４月底，深圳为３月上旬至５月初；采用胚轴插植方法造林并在淤泥松软、风浪大的滩涂适当深栽（２／３种苗长度），半年成活率达８８％，用１至多年生小苗或幼树造林，半年成活率小于３７％；潮浸深度对幼苗和幼树生长影响极大，选择和规划造林地时，首先应确定宜林滩涂潮汐基面高程，该高程因各地潮汐特点不同而异，深圳湾应大于１．３ｍ；造林初植密度以０．５ｍ×１ｍ或１ｍ×１ｍ适当密植为宜。
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