光照影响下绿色作物的目标提取，朱晨亮，周平，在绿色作物的目标提取过程中，因为光照的影响，有部分目标无法被提取，从而使得提取的目标不完整。拍摄原始图像的过程中，光照的

BestiaPop：一个python软件包，用于自动化气候数据的提取和处理以进行作物建模 气候数据是使用特定地点（点）或网格化气候数据预测作物生长和发育的作物模型的重要输入。 但是， Crop Models期望输入数据以自定义文件格式（ MET ， WTH等）封装，这些格式不符合通用标准，需要各种自定义，具体取决于生成作物模型的预测引擎。 此外，像或这样的源数据提供者通常在它们作为API服务的一部分提供的数据输出文件的类型中保持中立，这导致源原始数据与作物建模套件开发其模型所需的已处理数据之间存在差距。 我们开发了BestiaPop （一个西班牙语单词，翻译为pop beast ），这是一个Python软件包，允许模型用户自动下载SILO（土地所有者的科学信息）或NASAPOWER网格化的气候数据，并将此数据转换为作物模型可以提取的文件如APSIM或DSSAT。 该软件包提供了选择一定

地区 apsimRegions是一套软件工具，旨在将针对特定点的农业生产系统仿真器（APSIM）作物模型扩展到区域空间尺度。 它是用Python编程语言编写的，目前已验证与Windows版本的APSIM 7.4兼容。 ApsimRegions本质上是一种单向嵌套的气候作物建模框架，该框架将栅格化的气象数据（雨，温度，辐射等）与APSIM模型链接在一起。 有关APSIM的更多信息，请参见 。 目前仅使用Python 2.7.3进行了测试。 要开始使用Python，请尝试Python（X，Y），可以从下载。 附带的Spyder IDE与Matlab非常相似。 它用于创建和运行具有成千上万次模拟的.apsim文件。 每个模拟都可以代表一个唯一的位置或管理方案。 将每个模拟用于不同位置的最简单方法是创建一个具有网格点编号以及关联的纬度和经度的查找表。 每个模拟都将从网格点命名。 此外，为每个网格

针对基于机器视觉的农业导航机器人在图像处理时易受光照变化影响和常规导航线检测算法实时性、稳健性不高等问题，提出了YCrCg颜色模型，选择该颜色模型中与光照无关的Cg分量进行后续图像处理，采用基于二维直方图的模糊C均值聚类法(FCM)进行图像分割，并根据图像中作物行的特点，提出了基于直线扫描的作物行直线检测算法。该算法将图像底边和顶边像素点作为直线的两个端点，通过移动上下端点位置产生不同斜率直线，选择包含目标点最多的直线作为作物行中心线。实验表明，不同光照下基于YCrCg颜色模型的图像分割可以有效地识别出作物行，处理一幅640 pixel×480 pixel图片耗时约为16.5 ms，直线扫描算法能快速准确的检测出导航线，与最小二乘法、Hough变换等算法相比具有速度快、抗干扰性强等优点。

Unity中的可种植作物 该存储库适用于那些希望获得灵感以使用Unity 3D Tilemaps使用某种增长机制来构建游戏的用户。 如果您熟悉Stardew山谷的农作物，那么这个项目的目的就是要像这样。 屏幕截图 实施设计 TLDR； 基于协程的增长系统，该系统调用所有订阅者（作物）的事件以更改其子画面。 当时我还没有关于如何使用Unity的tilemap实施作物生长的教程或文档，因此我决定发布自己的实施方案。 这可能不是最好的方法，但是对于我的目的来说效果很好。 基本上CropTile是一种GameTile ，可以克隆到tilemap并与有一些相似之处，因此AnimatedTile在

摘要对土豆和生菜分别建立了产 量 与施肥水 平之间 的多元 二 次 回 归 模 型运 用吕软件依次采 用全 回 归、逐步回 归和二次响应面 回 归在确认模型具完

matlab dir源代码 Crop_Diseases Crop Diseases Detection 代码源于Google识别API，根据数据情况做了少许修改。 深度学习框架Tensorflow1.9 密码:yq30 生成TFrecords 运行 process.py 将数据图像压缩生成TFRecords类型的数据文件，可以提高数据读取效率 #修改process.py 主函数路径，改为自己的下载后压缩的路径 python process.py 训练模型 # 配置train.sh参数 #生成的TFrecords路劲(根据自己的实际修改，下同) DATASET_DIR=/media/zh/DATA/AgriculturalDisease20181023/tf_data #训练过程产生的模型，迭代保存的数据位置 TRAIN_DIR=/media/zh/DATA/AgriculturalDisease20181023/check_save/resnetv1_101_finetune #定义预训练模型定义(预训练模型下载地址上面有给出) CHECKPOINT_PATH=/media/zh/DA

作物引导拍照挑战赛【CV比赛】，通过图像里盆栽的位置可以对图像进行引导方向的识别，给出合理的引导方向。本次赛提供已对植株位置进行分类的图像数据，参赛选手需基于提供的样本构建模型，实现**对图片中植株的位置的分类**（正中、上、下、左、右、左上、左下、右上、右下、过大、过小）。 背景：随着计算机技术的发展，农业开始步入智能化领域。在农业智能化过程中，通过建立起农业病虫害识别模型摆脱传统的专家进行农业病虫害识别。但在农业病虫害识别模型中，由于使用拍摄工具的主体是人，而农业病虫害识别模型对于需要识别的图像具有一定规范性。由于没有对人在拍摄过程中进行规范性引导，导致了人在拍摄过程中随意拍摄图片，从而造成了实际的农业病虫害识别精度远远小于训练时的精度。为了使人拍摄的农作物图像能够达到农业病虫害识别模型输入的要求，提高实际的农业病虫害识别模型的精度，需要**建立起判断植株在图片中的位置的模型来辅助人进行图片拍摄**。在引导拍照过程中，**手机需要实时调用该模型**。为了在移动端得到较好的引导效果，模型的参数规模和速度都需要有相应的限制。人眼产生视觉暂留的阈值一般位于12~24Hz，而屏幕刷新频率的

作物学实验：实验四 植物组织总DNA的提取、扩增及电泳检测.ppt

在C#平台上使用超图软件研究开发农作物施肥专家系统