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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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使用单窗算法研究北京城区热岛效应

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遥感信息 2006年第1期28卷 21-24页

作者：田振坤黄妙芬刘良云朱启疆赵春江北京师范大学地理学与遥感科学学院遥感与地理信息系统研究中心遥感科学国家重点实验室环境遥感与数字城市北京市重点实验室北京100875 大连水产学院海洋工程学院大连116023 国家农业信息化工程技术研究中心北京100089

随着全球变暖和城市化进程的加快,大城市城区的热岛效应日益严重。城市下垫面对地表能量交换的影响巨大,引起地表温度分布的不均一性。遥感技术的发展为地表温度的反演提供了可能。近年来人们使用劈窗算法对均一的海面温度的反演很成功... 详细信息

随着全球变暖和城市化进程的加快,大城市城区的热岛效应日益严重。城市下垫面对地表能量交换的影响巨大,引起地表温度分布的不均一性。遥感技术的发展为地表温度的反演提供了可能。近年来人们使用劈窗算法对均一的海面温度的反演很成功,但是受空间分辨率的限制以及陆面的不均一性,陆面温度的反演一直是一个没有解决好的问题。覃志豪提出了一种TM热红外波段单窗算法,可以利用辅助气象资料快速计算出地表温度。本文以北京市城区为研究区,采用LandsetETM第6波段的单窗算法,反演了亮度温度和地表实际温度,分析了城市下垫面情况下NDVI与地表温度的相关关系,并解释了北京城区热岛在空间上的分布及其可能的原因。结果表明:北京市城区热岛效应显著;地表温度与NDVI相关性显著;城区绿地和水体在区域的温度分布中起到重要作用。

关键词：单窗算法地表温度 NDVI 热岛效应遥感

来源：评论

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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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