检索结果-内蒙古大学图书馆

天津农业科学 2020年第2期26卷 5-11页

作者：李明王铁黎贞发杨信廷北京农业信息技术研究中心、国家农业信息化工程技术研究中心、农产品质量安全追溯技术及应用国家工程实验室、农业部农业信息技术重点实验室北京100097 天津市气候中心天津300074 中国气象局农业农村部都市农业气象服务中心天津300074

通过总结文献报道,结合实地访谈等,从学科、技术、产业3个角度,对都市农业气象信息服务进展,包括生产、生活、生态等方面进行了综述。首先介绍了都市农业小气候学、农业信息学、气象信息技术的相关学科与主要团队,然后提出今后应充分利... 详细信息

通过总结文献报道,结合实地访谈等,从学科、技术、产业3个角度,对都市农业气象信息服务进展,包括生产、生活、生态等方面进行了综述。首先介绍了都市农业小气候学、农业信息学、气象信息技术的相关学科与主要团队,然后提出今后应充分利用移动互联网、物联网、云计算、大数据、人工智能等先进技术,再调动大城市强大的科技和资本优势,以都市农业气象服务中心为突破口,形成一个功能主导开放共享的都市农业气象服务合作机制,旨在通过多学科相互协作,研发一批需求引领靶向定位的都市农业气象服务产品,打造一个智慧融合移动互联的都市农业气象服务平台,建成一套学科互补产业协调的都市农业气象服务研发体系。

关键词：都市气候气象服务农业

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不同结荚习性大豆的农艺性状与产量研究

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中国种业 2016年第8期 56-59页

作者：杨贵军陆国政赵晋铭于海洋赵晓庆张晓燕北京农业信息技术研究中心北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 农业部农业信息技术重点实验室北京100097 河南理工大学测绘与国土信息工程学院焦作454000 南京农业大学国家大豆改良中心南京210095

对2种不同结荚习性的大豆品种分别进行产量与主要农艺性状的相关分析、灰色关联分析和主成分分析,结果表明,在亚有限型中,节粒重与产量的相关系数最大,其次是倒伏性;在有限型中,粒茎比与产量呈极显著正相关,其次是节粒重。在培育高产优... 详细信息

对2种不同结荚习性的大豆品种分别进行产量与主要农艺性状的相关分析、灰色关联分析和主成分分析,结果表明,在亚有限型中,节粒重与产量的相关系数最大,其次是倒伏性;在有限型中,粒茎比与产量呈极显著正相关,其次是节粒重。在培育高产优质的大豆品种时,亚有限结荚习性品种需要优先考虑节粒重,而有限结荚习性品种需要优先考虑粒茎比。

关键词：大豆结荚习性农艺性状相关分析

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基于数码相机的草地覆盖度现场测量方法研究

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测绘与空间地理信息 2019年第11期42卷 31-34,38页

作者：赵增秀裴亮杨浩杨贵军徐波辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院辽宁阜新123000 农业部农业遥感机理与定量遥感重点实验室北京农业信息技术研究中心北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 北京市农业物联网工程技术研究中心北京100097

草地植被覆盖度是表征生态系统植被生长状况及环境质量的重要参数。选取普通数码相机,并通过改变滤光片调整为近红外数码相机,在此基础上利用普通数码和近红外数码两台相机对草地样方进行同步拍摄,采用HSV(Hue,Saturation,Value)空间色... 详细信息

草地植被覆盖度是表征生态系统植被生长状况及环境质量的重要参数。选取普通数码相机,并通过改变滤光片调整为近红外数码相机,在此基础上利用普通数码和近红外数码两台相机对草地样方进行同步拍摄,采用HSV(Hue,Saturation,Value)空间色彩转换法和基于超绿特征法、归一化超绿特征法、近红外波段提取法提取草地覆盖度,以人工目视解译为参考对两种数码相机覆盖度计算结果进行了精度分析。结果表明,近红外相机的R2=0.92,基于数码相机的R2=0.84,同时近红外相机的均方根误差0.064,平均绝对误差0.05,正规化均方根误差0.003,其误差都小于数码相机。本研究提出的基于近红外相机的草地覆盖度估测系统能更准确地提取植被覆盖度,具有较高的推广应用价值。

关键词：数码相机近红外相机超绿特征波段提取

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基于机器视觉的温室害虫自动监测设备研究

基于机器视觉的温室害虫自动监测设备研究

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中国植物保护学会第十二次全国会员代表大会暨2017年学术年会

作者：刘蒙蒙赵丽许建平陈梅香纪涛刘冉温冬梅柳瑞陈明杨信廷李明北京农业信息技术研究中心国家农业信息化工程技术研究中心农产品质量安全追溯技术及应用国家工程实验室农业部农业信息技术重点实验室北京 100097 上海海洋大学信息学院上海201306 北京农业信息技术研究中心国家农业信息化工程技术研究中心农产品质量安全追溯技术及应用国家工程实验室农业部农业信息技术重点实验室北京 100097 北京市丰台区植保植检站北京 100070 北京农业信息技术研究中心国家农业信息化工程技术研究中心农产品质量安全追溯技术及应用国家工程实验室农业部农业信息技术重点实验室北京 100097 石河子大学农学院石河子832003 上海海洋大学信息学院上海201306

植物病虫灾害是中国三大自然灾害之一，其识别、监测、预警是防控工作的决策信息源头.害虫种类及其动态数量变化的获取是精准防治的重要基础之一，传统人工监测方法费时费力易受主观影响，难以满足农业生产实际需求.为了监测温室黄瓜虫... 详细信息

植物病虫灾害是中国三大自然灾害之一，其识别、监测、预警是防控工作的决策信息源头.害虫种类及其动态数量变化的获取是精准防治的重要基础之一，传统人工监测方法费时费力易受主观影响，难以满足农业生产实际需求.为了监测温室黄瓜虫害种类、数量变化情况以预测虫害发展趋势，本研究设计了基于机器视觉的温室害虫田间自动监测设备，并开发了基于边缘检测分割和支持向量机的粘虫板图像识别算法.田间自动监测设备自上而下分别是太阳能板、诱虫板与安卓手机拍照盒、20 000mAh的蓄电池箱，发了基于手机系统的害虫监测软件.监测软件可实现定时(单位为分)拍照，利用GPRS/2G/3G/4G移动无线网络，定时采集现场图像，自动上传到远端的物联网监控服务平台，可随时远程了解田间虫情情况与变化，记录每天采集数据，形成虫害数据库.图像识别算法首先增强害虫目标与背景的对比性，利用prewitt边缘检测算子和canny边缘检测算子提取害虫目标区域，再进行特征提取、特征值归一化，最后利用支持向量机训练与识别.将该设备置于北京小汤山国家精准农业研究示范基地进行温室黄瓜粉虱和蓟马害虫监测试验，从获取的害虫图像中选取30幅作为建立训练与测试模型，利用图像识别算法计数准确率为93.3％，平均识别准确率达到了93.5％，单种害虫识别率分别是96.0％和91.0％，试验结果表明所提方法能实现自动监测设备的诱虫板害虫图像计数与识别，这为综合害虫管理系统提供了数据支持.

关键词：机器视觉粘虫板自动监测图像识别支持向量机

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基于上轮农用地分等的耕地质量评价研究

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安徽农业科学 2015年第26期43卷 274-277页

作者：闫明阳张翼鹏郜俊霞张晋文中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院北京100083 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 农业部农业信息技术重点实验室北京100097 北京市农业物联网工程技术研究中心北京100097 北京农业信息技术研究中心北京100097 焦作市广利灌区管理局河南焦作454550 江西理工大学江西赣州341000

基于上轮农用地分等成果,采用面积权重法、空间聚类和局部自相关分析等方法,从分等因素指标值获取、系数等值区划分、质量异常图斑检查3个方面对新一轮耕地质量评价进行研究。以武汉市汉南区为例,基于上轮分等成果进行新一轮耕地质量评... 详细信息

基于上轮农用地分等成果,采用面积权重法、空间聚类和局部自相关分析等方法,从分等因素指标值获取、系数等值区划分、质量异常图斑检查3个方面对新一轮耕地质量评价进行研究。以武汉市汉南区为例,基于上轮分等成果进行新一轮耕地质量评价。结果表明:1依据分等因素时间变异程度,采用不同的方法可科学高效地获取新一轮耕地分等因素指标值。2结合系数和空间位置的等值区聚类结果连片性更好,更符合实际情况。3运用局部Moran’s I自相关指数可有效的探测出质量异常图斑。该研究对进行新一轮耕地质量评价,实现耕地数质一体化管理具有重要意义。

关键词：耕地质量评价空间聚类自相关分析质量检查

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基于机器视觉的温室害虫自动监测设备研究

基于机器视觉的温室害虫自动监测设备研究

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绿色生态可持续发展与植物保护——中国植物保护学会第十二次全国会员代表大会暨学术年会

作者：刘蒙蒙赵丽许建平陈梅香纪涛刘冉温冬梅柳瑞陈明杨信廷李明北京农业信息技术研究中心国家农业信息化工程技术研究中心农产品质量安全追溯技术及应用国家工程实验室农业部农业信息技术重点实验室上海海洋大学信息学院北京市丰台区植保植检站石河子大学农学院

植物病虫灾害是中国三大自然灾害之一,其识别、监测、预警是防控工作的决策信息源头。害虫种类及其动态数量变化的获取是精准防治的重要基础之一,传统人工监测方法费时费力易受主观影响,难以满足农业生产实际需求。为了监测温室黄瓜虫... 详细信息

植物病虫灾害是中国三大自然灾害之一,其识别、监测、预警是防控工作的决策信息源头。害虫种类及其动态数量变化的获取是精准防治的重要基础之一,传统人工监测方法费时费力易受主观影响,难以满足农业生产实际需求。为了监测温室黄瓜虫害种类、数量变化情况以预测虫害发展趋势,本研究设计了基于机器视觉的温室害虫田间自动监测设备,并开发了基于边缘检测分割和支持向量机的粘虫板图像识别算法。田间自动监测设备自上而下分别是太阳能板、诱虫板与安卓手机拍照盒、20 000mAh的蓄电池箱,发了基于手机系统的害虫监测软件。监测软件可实现定时(单位为分)拍照,利用GPRS/2G/3G/4G移动无线网络,定时采集现场图像,自动上传到远端的物联网监控服务平台,可随时远程了解田间虫情情况与变化,记录每天采集数据,形成虫害数据库。图像识别算法首先增强害虫目标与背景的对比性,利用prewitt边缘检测算子和canny边缘检测算子提取害虫目标区域,再进行特征提取、特征值归一化,最后利用支持向量机训练与识别。将该设备置于北京小汤山国家精准农业研究示范基地进行温室黄瓜粉虱和蓟马害虫监测试验,从获取的害虫图像中选取30幅作为建立训练与测试模型,利用图像识别算法计数准确率为93.3%,平均识别准确率达到了93.5%,单种害虫识别率分别是96.0%和91.0%,试验结果表明所提方法能实现自动监测设备的诱虫板害虫图像计数与识别,这为综合害虫管理系统提供了数据支持。

关键词：机器视觉粘虫板自动监测图像识别支持向量机

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