北京苍穹基本农田划定建库管理系统操作手册

基本农田数据库建设_20070309

基本农田数据库成果汇交要求

基本农田数据库标准培训

农田排水工程技术规范.pdf

为了快速有效地提取作物行, 提出了基于机器视觉的农田作物行检测方法。图像预处理过程中, 用中心线检测算法代替垂直投影法获得作物行信息; 直线检测中提出了一种基于随机方法的新算法。该算法首先在由图像定位点构成的数据空间中随机选取两个不同点, 这两点决定一条直线; 然后在一定的距离容忍度下, 得到一个沿直线方向的条形区域, 并在此区域内搜索定位点的个数; 最后根据阈值规则, 判断该直线的真实性。针对大量不同生长时期、不同光照条件下麦田图像的处理, 结果表明, 一幅图像的处理时间约为120 ms, 能够快速准确地提取作物行。对比该算法与霍夫变换和随机霍夫变换, 证实了它具有节省内存、速度快、抗干扰等优点。

农田监测系统1.0基于_STM32_OneNET_EDP协议_微信小程序_ESP8266 不建议下载！！！

安全技术-网络信息-农田土壤氮素平衡动态模拟模型研制与SISNDB信息系统开发.pdf

结合深度学习技术，提出了一种基于目标检测算法的农田病虫害识别方法，实现了农田病虫害的自动识别，提高了识别精度。 首先，建立有标签的农作物有害生物数据库； 然后使用Faster R-CNN算法，模型使用改进的Inception网络进行测试； 最后，在农作物病虫害数据库上对提出的目标检测模型进行了训练和测试，平均精度高达90.54％。

系统开发的方法主要是基于JAVA平台，以ARCGIS SERVER为核心和Microsoft Access 2000数据库进行建立的3层B/S结构设计。