检索结果-内蒙古大学图书馆

红外与激光工程 2017年第1期46卷 42-50页

作者：梁栋刘娜张东彦赵晋陵林芬芳黄林生张庆丁玉婉安徽省农业生态大数据工程实验室安徽大学安徽合肥230601 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 南京信息工程大学地理与遥感学院江苏南京210044

病害胁迫是造成小麦减产及危及世界粮食安全的主要因素之一。如何准确区分相似病害并科学诊断病害严重度,成为国内外研究热点。文中针对中国冬小麦种植区常见的两种真菌疾病——白粉病和条锈病,采用高光谱成像系统获取两种病害侵染的小... 详细信息

病害胁迫是造成小麦减产及危及世界粮食安全的主要因素之一。如何准确区分相似病害并科学诊断病害严重度,成为国内外研究热点。文中针对中国冬小麦种植区常见的两种真菌疾病——白粉病和条锈病,采用高光谱成像系统获取两种病害侵染的小麦叶片图谱合一数据,通过主成分分析法对影像数据进行降维、密度分割法对病害面积进行分割后,得到识别病斑准确率达到97%;进一步分析侵染白粉病和条锈病的叶片病斑区域的光谱特征差异,选择第二主成分图像筛选两种病害的敏感波段,得到识别白粉病的敏感波段为519、643、696、764、795、813 nm,条锈病的敏感波段为494、630、637、698、755、805 nm。最后对筛选出的敏感波段建立白粉病和条锈病支持向量机(SVM)判别模型并验证,得到两种病害的区分精度为92%。综上,利用高光谱图像协同解析可在叶片尺度实现小麦白粉病和条锈病的有效判别,这为开发病害区分仪器提供了重要的理论基础。

关键词：高光谱主成分分析(PCA) 支持向量机(SVM) 密度分割病害判别

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基于低空遥感的消费级相机油菜苗期长势监测最优波段选取

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华中师范大学学报（自然科学版） 2018年第4期52卷 565-573页

作者：王楚锋王天一廖世鹏张东彦谢静张建华中农业大学资源与环境学院武汉430070 农业部长江中下游耕地保育重点实验室武汉430070 德州农工大学生物与农业工程系德克萨斯州大学城77843 安徽大学安徽省农业生态大数据工程实验室合肥230601 华中农业大学理学院武汉430070

无人机遥感作为卫星和航空遥感平台的有力补充,在低空遥感观测领域发挥越来越重要的作用.对于农作物长势监测而言,选择合适的光谱波段有利于更加准确地反映作物长势情况.该研究借助水稻—油菜氮素养分试验,针对其油菜季开展基于无人机... 详细信息

无人机遥感作为卫星和航空遥感平台的有力补充,在低空遥感观测领域发挥越来越重要的作用.对于农作物长势监测而言,选择合适的光谱波段有利于更加准确地反映作物长势情况.该研究借助水稻—油菜氮素养分试验,针对其油菜季开展基于无人机遥感的消费级相机油菜苗期长势监测最优波段选取问题研究.试验采用经红外改造后的消费级相机,逐次搭配lp680、lp720、lp850 3种近红外长通滤波片和RGB红外截止滤波片来获取不同光谱位置的近红外波段影像和可见光波段影像.在此基础上计算多波段影像的多种植被指数,同时结合油菜地面冠层高光谱数据和滤波片光谱响应特性模拟计算相同的植被指数.结果表明,使用可见光波段影像计算的归一化差指数(NDI)与地面实测归一化差植被指数(NDVI)之间的相关性最高,其R2达到0.945,该结果与基于油菜地面冠层高光谱数据所得结果呈现出较好的一致性.同时该NDI值与油菜氮素养分试验中不同氮素施用水平之间的相关性也较好,其R2达0.963.该研究结果表明选取常规消费级相机可见光波段也能准确地获取作物长势信息,为其用于作物长势监测提供了科学依据.

关键词：最佳波段无人机油菜氮素营养植被指数

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基于柔性力敏传感器的便携式坐姿监测与提醒系统

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计算机系统应用 2018年第7期27卷 63-70页

作者：刘少华徐超许金林许胜强元沐南安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230601 安徽大学安徽省农业生态大数据工程实验室合肥230601 中国科学院合肥物质科学研究院合肥230031

读写坐姿长时间不规范将对青少年身体健康、学习效率产生不利影响.本文基于柔性力敏传感器,设计了一套新型的便携式读写坐姿实时监测及智能提醒系统.该系统根据生物力学、人体工程学规律,通过铺设于座椅上40 cm×40 cm的柔性力敏传... 详细信息

读写坐姿长时间不规范将对青少年身体健康、学习效率产生不利影响.本文基于柔性力敏传感器,设计了一套新型的便携式读写坐姿实时监测及智能提醒系统.该系统根据生物力学、人体工程学规律,通过铺设于座椅上40 cm×40 cm的柔性力敏传感器,采集坐立时臀部压力分布数据。首先对原始数据进行预处理,再通过所提出的坐姿动作识别与分析算法对坐姿状态进行识别,实时分析坐姿情况,最后结合环境的温度、湿度、光强参数,给出预警方案.同时,在手机APP客户端实时显示并且存储监测期间坐姿及环境变化情况.该系统设计简单、交互性强,借助手机和压力垫的便携性,方便用户达到实时预警和分析的效果,帮助青少年纠正不良坐姿.

关键词：坐姿柔性力敏传感器实时监测及智能提醒臀部压力分布

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嵌入式纳米金阵列的表面等离子共振传感特性研究

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量子电子学报 2017年第2期34卷 241-246页

作者：孔令超刘瑜安徽大学电子信息工程学院安徽合肥230601 安徽省农业生态大数据工程实验室安徽合肥230601

基于本征值方程及时域有限差分(FDTD)算法,研究了嵌入二氧化硅衬底的菱形纳米金阵列表面等离子共振传感特性,推导出共振模式随嵌入深度变化的关系式。计算结果与数值模拟一致,验证了金纳米颗粒阵列上下介质的不对称性可以等效为单层介... 详细信息

基于本征值方程及时域有限差分(FDTD)算法,研究了嵌入二氧化硅衬底的菱形纳米金阵列表面等离子共振传感特性,推导出共振模式随嵌入深度变化的关系式。计算结果与数值模拟一致,验证了金纳米颗粒阵列上下介质的不对称性可以等效为单层介质光栅。理论分析了透射谱中产生多个共振峰的物理机制与影响因素,进一步探讨了透射谱与嵌入深度、长短轴比例、周期尺寸等参数的关系,分析了阵列结构的传感性能特点,为制作多波段工作的表面等离子体共振(SPR)传感器基底提供了理论依据。

关键词：光电子学局域表面等离子体共振时域有限差分算法导模共振传感

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粒子群优化的最小二乘支持向量机在小麦白粉病监测中的应用

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遥感技术与应用 2017年第2期32卷 299-304页

作者：胡根生吴问天黄文江梁栋黄林生安徽大学安徽省农业生态大数据工程实验室安徽合肥230601 中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室北京100094

小麦白粉病严重影响小麦的产量和品质,区域尺度上准确、及时地监测小麦白粉病的发生情况有利于高效地指导防治工作。利用Landsat-8遥感影像,提取出对小麦白粉病病情影响较大的长势因子和生境因子,包括归一化植被指数(NDVI)、比例植被指... 详细信息

小麦白粉病严重影响小麦的产量和品质,区域尺度上准确、及时地监测小麦白粉病的发生情况有利于高效地指导防治工作。利用Landsat-8遥感影像,提取出对小麦白粉病病情影响较大的长势因子和生境因子,包括归一化植被指数(NDVI)、比例植被指数(RVI)、绿度(Greenness)、湿度(Wetness)和地表温度(LST),利用最小二乘支持向量机(LSSVM)对陕西省关中平原部分地区的小麦白粉病进行监测,并用粒子群算法(PSO)优化模型参数,将监测结果分别与传统支持向量机(SVM)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的监测结果进行对比分析。结果表明:经过粒子群优化的最小二乘支持向量机模型(PSO-LSSVM)的总体监测精度达到92.8%,优于SVM的71.4%和LSSVM的85.7%,取得了较好的监测效果。

关键词：遥感监测小麦白粉病最小二乘支持向量机粒子群优化

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基于近地高光谱数据和遗传算法优化的支持向量机麦穗尺度赤霉病识别

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农业工程技术 2020年第24期 87-87页

作者：黄林生张寒苏阮超黄文江胡廷广赵晋陵安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心中国科学院空天信息创新研究院数字地球重点实验室

为了实现小麦赤霉病的有效防控,给大区域尺度赤霉病监测提供理论支撑。该文利用麦穗非成像高光谱数据提出了小麦赤霉病敏感特征筛选和监测模型构建方法。通过相关性分析共选出了8个敏感特征:包括350-400nm、500-600nm和720-1000nm三个... 详细信息

为了实现小麦赤霉病的有效防控,给大区域尺度赤霉病监测提供理论支撑。该文利用麦穗非成像高光谱数据提出了小麦赤霉病敏感特征筛选和监测模型构建方法。通过相关性分析共选出了8个敏感特征:包括350-400nm、500-600nm和720-1000nm三个特征波段,MSR、NDVI和SIPI三个植被指数,以及WF01和WF02两个小波特征。将筛选出的敏感特征,结合SVM、和经过GA算法优化的SVM(GASVM)共建立了16种小麦赤霉病监测模型,并对两类模型的监测精度进行对比,结果显示:相同特征变量下通过GASVM建立的监测模型整体精度比通过SVM算法建立的模型精度更高,其中,MSR结合GASVM的总体精度达75%, Kappa系数为0.47。说明GASVM算法能够用于小麦赤霉病的监测,对提高病害监测精度具有重要应用价值。

关键词：小麦赤霉病高光谱数据相关性分析遗传算法小波变换支持向量机

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江苏省单季稻生育期内降水分配格局的时空变化

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湖北农业科学 2018年第3期57卷 27-31页

作者：徐阳孙莉娟黄进伍琼朱雅丽安徽省农村综合经济信息中心/安徽省农业生态大数据工程实验室合肥230031 安徽省人工影响天气办公室合肥230031 南京信息工程大学应用气象学院南京210044

利用江苏省52个气象站1961-2012年逐日降水资料及单季稻产量逐年数据,计算了生育期5-10月的降水分配指数,探讨了降水分配格局的时空变化及与产量的潜在联系。结果表明,江苏省单季稻生育期内降水分配呈现出较强的不均匀性,雨量主要集中于... 详细信息

利用江苏省52个气象站1961-2012年逐日降水资料及单季稻产量逐年数据,计算了生育期5-10月的降水分配指数,探讨了降水分配格局的时空变化及与产量的潜在联系。结果表明,江苏省单季稻生育期内降水分配呈现出较强的不均匀性,雨量主要集中于50 mm以上日降水事件和夏季的7月,其中北部地区的降水集中性要明显高于南部地区;近50年来单季稻生育期内降水分配格局的不均匀性呈现加剧态势,突出体现在南部地区50 mm以上降水和8月降水对雨量贡献率的显著增加;单季稻产量与降水分配格局存在着一定的相关性,降水集中性越高对产量越不利,降水分配指数中,以50 mm以上降水的雨量贡献率对产量的负效应最为显著,且南部地区的单季稻产量对这一指标的波动更为敏感。

关键词：单季稻降水分配指数江苏省

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江苏省单季稻生育期内连续降水事件的时空变化

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江西农业学报 2018年第5期30卷 89-93页

作者：徐阳孙莉娟黄进伍琼朱雅丽安徽省农村综合经济信息中心/安徽省农业生态大数据工程实验室安徽合肥230031 安徽省人工影响天气办公室安徽合肥230031 南京信息工程大学应用气象学院江苏南京210044

利用江苏省52个气象站1961~2012年逐日降水资料及单季稻产量逐年数据,计算了生育期(5~10月)的连续降水指数,探讨了连续降水事件的时空变化及与产量的潜在联系。结果表明:(1)该省单季稻生育期内连续降水事件呈现出一定的降水集中性,雨天... 详细信息

利用江苏省52个气象站1961~2012年逐日降水资料及单季稻产量逐年数据,计算了生育期(5~10月)的连续降水指数,探讨了连续降水事件的时空变化及与产量的潜在联系。结果表明:(1)该省单季稻生育期内连续降水事件呈现出一定的降水集中性,雨天和雨量均主要分布在持续2 d的降水事件。与苏北地区相比,苏南地区的中长期历时连续降水事件发生的频次明显较高。(2)近52年来单季稻生育期内长历时连续降水事件的减弱,而中短历时连续降水事件则有所增强,其中苏南地区历时5 d连续降水事件的减弱趋势尤为显著。(3)中长期历时连续降水事件对江苏省大部的单季稻产量有着不利的影响,特别是历时6 d以上连续降水事件的总雨量(P6d)对产量的负效应最为显著,而苏西南和苏中北部地区的产量对这一指标的波动更为敏感。

关键词：江苏单季稻连续降水指数

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三种谱聚类算法及其应用研究

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计算机应用研究 2017年第4期34卷 1026-1031页

作者：刘紫涵吴鹏海吴艳兰安徽大学资源与环境工程学院合肥230601 安徽省地理信息工程中心合肥230601 安徽省农业生态大数据工程实验室合肥230601

为全面理解谱聚类(spectral clustering,SC)算法性能,利用四类几何结构数据,对规范化割(normalized cut,Ncut)、稀疏子空间聚类(sparse subspace clustering,SSC)和谱曲率聚类(spectral curvature clustering,SCC)三种谱聚类算法进行对比分析。结果表明,三种算法的聚类结果各有差异,但每类数据都可以找到相对最有效的聚类算法。Ncut无法处理相交的数据,适用性较差;SSC算法适用性较强,但聚类精度不高;SCC算法具有适用性强、精度高等特点,能够实现四类几何结构数据的有效聚类。此外,改进的SCC算法有效地实现了有数据间断的两条相交螺旋线聚类。最后,分析了现有SCC算法存在的不足,并指出进一步研究的方向。

关键词：聚类分析谱聚类规范化割稀疏子空间聚类谱曲率聚类

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结合HJ卫星影像和最小二乘孪生支持向量机的小麦蚜虫遥感监测

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浙江大学学报（农业与生命科学版） 2017年第2期43卷 211-219页

作者：胡根生吴问天罗菊花黄文江梁栋黄林生安徽大学安徽省农业生态大数据工程实验室合肥230601 安徽大学电子信息工程学院合肥230601 中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室北京100094 中国科学院南京地理与湖泊研究所南京210008

为了准确、及时地监测小麦蚜虫发生情况,利用野外定位调查数据及环境与灾害监测预报小卫星星座HJCCD和HJ-IRS影像数据,在北京市通州区和顺义区小麦蚜虫发生的关键生育期(灌浆期),提取对蚜虫病情影响较大的小麦长势因子和生境因子,利用... 详细信息

为了准确、及时地监测小麦蚜虫发生情况,利用野外定位调查数据及环境与灾害监测预报小卫星星座HJCCD和HJ-IRS影像数据,在北京市通州区和顺义区小麦蚜虫发生的关键生育期(灌浆期),提取对蚜虫病情影响较大的小麦长势因子和生境因子,利用最小二乘孪生支持向量机建立该研究区的小麦蚜虫监测模型,并与传统支持向量机、费歇尔线性判别分析和学习矢量量化神经网络模型的监测结果进行对比。结果表明:最小二乘孪生支持向量机模型的总体监测精度达到86.4%,优于传统支持向量机模型(77.3%)、费歇尔线性判别分析模型(77.3%)和学习矢量量化神经网络模型(72.7%),取得了较好的监测效果。

关键词：卫星影像遥感监测小麦蚜虫最小二乘孪生支持向量机

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