以 Landsat TM影像数据为参照标准,中巴卫星 CBRES CCD影像为基础数据,并结合土地利用现状图与实地考查资料,综合应用了 RS和 GIS技术手段,对重庆市梁平县进行地物分类和水稻种植面积提取,获得的研究区水稻种植信息与 TM数据提取的结果相比较,精度达到 92.37% .通过试验研究得到以下初步结论: ( 1)利用 CBRES-02 CCD数据提取研究区的水稻种植面积可以得到比较满意的效果. (2)水稻识别精度受到海拔高度与地形因素的影响,海拔越低,地势越平坦,水稻分布越集中,水稻识别精度越
2022-04-30 20:34:03 1.1MB 自然科学 论文
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安全技术-网络信息-水稻蛋白相互作用网络预测及数据库的构建.pdf
2022-04-30 09:00:51 1.49MB 安全 网络 数据库 文档资料
安全技术-网络信息-水稻稻瘟菌蛋白质互作网络的构建与分析.pdf
2022-04-30 09:00:50 2.56MB 文档资料 安全 网络
安全技术-网络信息-水稻抗病相关基因的RNA表型阵列分析及EST网络数据库的构建.pdf
2022-04-30 09:00:50 4.11MB 安全 网络 数据库 文档资料
水稻,原产于中国,是最悠久的粮食种类之一,也是世界主要粮食作物之一。 水稻病害是影响水稻产量的最重要因素之一,其分布广危害大,造成了巨大的经 济损失。因此能有效地快速地在自然状态下识别水稻病害显得相当重要,而现在 对其的识别方法基本上停留在人为主观判断,这种方法对有经验的劳动力需求 大、效率低下、不具有实时性。随着社会的发展,计算机的普及与更新,使得人 工智能领域火热发展,其中应用神经网络对图像进行分类检测也取得了很好的效 果。针对以上问题的分析,本文针对水稻稻曲病和水稻的主要6种主要病害提出 了在自然环境下的识别方法。主要做了以下研究: 1.本文针对水稻稻曲病的识别算法进行研究。稻曲病的识别使用了两种方 法,一是用传统图像特征提取方法,如SVM(Support Vector Machine)结合特征提 取方法HOG(Histogram of Oriented Gradient);二是改进卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks,CNN)。对于传统的图像方法,首先将原图片用 图像处理方法进行预处理,得到了一种分割水稻稻穗的方法,再使用HOG提取 图片特
2022-04-29 09:11:35 112.53MB 算法 机器学习 人工智能
基于BP神经网络和概率神经网络的水稻图像氮素营养诊断.pdf
2022-04-13 17:11:03 1.04MB 神经网络 深度学习 机器学习 数据建模
为了提高水稻秧苗质量,设计了一种水浸入式水稻浸种催芽设备.该设计利用水作为导热介质,自动对水稻种子进行升温、降温、控温、保温等工艺控制,保证水稻种子在浸种催芽不同阶段所需的水分、温度,实现水?稻种子在该设备内一次性完成标准化的浸种、破胸、催芽等生产过程.该系统采用以可编程逻辑控制器(PLC) 作为控制器、触摸屏并采用人机界面的控制方式.触摸屏将系统操作状态以及温度当前值显示在界面上,并将各项设定值输入PLC中.系统工作时,PLC分析温度传感器模块返回的数据和电子式液位开关采集回来的信号,并且按照程序实现计
2022-04-12 17:11:13 599KB 工程技术 论文
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基于遥感信息和作物生长模型同化的水稻估产方法研究.
2022-04-10 19:32:08 9.61MB 遥感
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提出一种简单的水稻叶片三维建模与可视化方法。通过输入一张二维水稻叶片图像, 提取叶片的基本轮廓,创建样条曲线并计算这些样条曲线的交点, 然后将这些样条曲线相互连接构建水稻叶片分支脉络,从而建立叶片三维网格模型。利用纹理映射技术,将真实水稻叶片灰度纹理图像作为模型材质贴图,得到富含材质信息的叶片模型,结合前期建立的水稻叶色R、 G、 B三通道与SPAD的关系模型, 实现了水稻叶色的实时渲染, 得到的结果真实感强。
2022-03-11 10:46:42 1.76MB 水稻; 叶片; 植物建模; 渲染;
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BUET CSE 472机器学习最终项目 利用卷积神经网络识别和识别水稻病虫害 该项目现在已有3年以上的历史了,尽管我是撰写此项目的人,但我对代码的工作方式一无所知。 我什至不知道它是否有效。 我以为我已经丢失了这个项目,但是几分钟前在我的Google云端硬盘中找到了它。 所以现在我将其上传到Git Hub仅仅是因为我的烦恼无法把它们扔掉,保留了一切性质(也许让我的简历看起来更好吗?)。 这项工作已在一流的期刊上发表( )。 我确实设计了实验,编写了此代码库,并报告了结果,但是我对编写手稿或提交稿件一无所知。 有关详细信息,请询问Rafeed或Arko。
2022-02-28 09:24:48 5.89MB JupyterNotebook
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