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以139个皖北砂姜黑土样品为研究对象,首先在室内采集土壤在400~1 000 nm可见近红外光谱区域的成像和非成像2组光谱数据,再对光谱进行Savitaky-Golay卷积平滑、标准正态变量变换(SNV)和一阶微分(FD)等一种或多种组合处理,最后利用偏最小二乘回归(PLSR)分别建立土壤速效磷(AP)含量回归模型。对2组光谱进行光谱特征分析和相似度分析,并对比模型预测效果,结果显示,成像和非成像光谱在形态上趋向一致,且非成像光谱的反射率值在每个波长点上均高于成像光谱;平滑处理后2种光谱的光谱相关拟合度得到提高;经预处理后,2种光谱建立的模型预测精度均有所提高;非成像光谱经预处理后建立的最优模型预测精度(验证集相对分析误差MRPD为2.02)高于成像光谱(验证集相对分析误差MRPD为1.85)。因此,成像光谱相对于非成像光谱在400~1 000 nm波段建立的土壤速效磷含量回归模型预测能力稍差,但通过光谱预处理变换可以降低成像和非成像光谱的差异性并缩小成像与非成像光谱模型预测精度的差距。 相似文献
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基于卷积神经网络和小样本的茶树病害图像识别 总被引:2,自引:0,他引:2
以常见且特征相似的茶轮斑病、炭疽病和云纹叶枯病为对象,研究在小样本情况下利用卷积神经网络进行病害图像识别问题。运用7种模式的预处理方法对茶树叶部病害图像样本进行处理,并采用Alex Net经典网络模型进行学习实验,比较、分析其训练及识别效果。结果显示,模式7训练模型精度为93. 3%,平均测试准确率为90%,且对茶轮斑病、炭疽病和云纹叶枯病的正确区分率分别为85%、90%和85%,在预测值和真实值一致性方面优于其他预处理方法。在小样本情况下,该预处理方法可有效区分、识别3种易混病害,且识别精度高,性能好。 相似文献
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基于DRIS与PLI结合的砀山酥梨营养诊断系统 总被引:5,自引:0,他引:5
本文根据果树营养诊断技术的发展和砀山酥梨树体营养特点,提出基于营养综合诊断与盈亏指数结合的方法对酥梨进行营养诊断。采用面向对象技术,在VC++环境下实现了砀山酥梨营养诊断系统。实例验证表明,该系统诊断结果准确、有效,并且运行效率高,人机交互界面友好,为砀山酥梨营养自动诊断提供平台,文中着重介绍了诊断原理和系统构建方法。 相似文献
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将压缩感知应用于农情监测节点的稀疏采样,能够有效减少数据冗余和能耗,而如何甄选测量矩阵、稀疏基和重构算法,是实现节点稀疏采样和数据收集质量控制的关键。系统分析了基于压缩感知的单节点稀疏采样与重构方法,设计了基于压缩感知的农情监测节点稀疏采样决策系统功能架构,阐述了Python语言环境下系统的实现技术与效果。系统初步应用表明,对于30d连续监测、采样间隔为15min的花卉植株茎流、土壤湿度数据的压缩感知,宜选择固定采样率,测量矩阵、稀疏基、重构算法分别选取周期测量矩阵、差分矩阵和SL0算法,每2~10d重构一次数据可实现数据恢复代价与精度的良好折衷。 相似文献
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基于可见-近红外光谱预处理建模的土壤速效氮含量预测 总被引:1,自引:0,他引:1
以皖南地区采集的188份黄红壤样本为研究对象,利用地物非成像光谱仪获取原始光谱数据。首先,分析样本在350~1 657 nm波段经过预处理变换的平均光谱反射率曲线特征,再基于原始光谱,以及经29种预处理变换后的光谱,分别结合偏最小二乘回归(PLSR)和径向基核函数(RBF)-PLSR算法,建立60个针对土壤速效氮含量的预测模型,并进行模型优化;然后,以模型的决定系数(R2)和相对分析误差(RPD)来评价模型性能。结果显示,基于Savitaky-Golay卷积平滑和对数变换预处理的光谱,用PLSR建立的模型最适用于土壤速效氮含量的校正预测,其在建模集中R2=0.94、RPD=3.88,预测集中R2=0.91、RPD=3.38。该模型达到A类预测精度,可实现对土壤速效氮含量的定量估测。 相似文献