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土壤速效磷含量近红外光谱田间快速测定方法
被引量：
15
1
作者
何东健
陈煦
+1 位作者
任嘉琛
王梅嘉
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第3期152-157,共6页
为实现对土壤速效磷含量的快速测定,以关中塿土为材料,研究基于光谱分析的土壤速效磷含量测定方法。首先用便携式近红外频谱仪在不同采样高度下,采集土壤样本900-1 700 nm波长范围的漫反射光谱,采用3倍标准差准则和主成分分析得分图对...
为实现对土壤速效磷含量的快速测定,以关中塿土为材料,研究基于光谱分析的土壤速效磷含量测定方法。首先用便携式近红外频谱仪在不同采样高度下,采集土壤样本900-1 700 nm波长范围的漫反射光谱,采用3倍标准差准则和主成分分析得分图对异常样本进行判别和剔除,然后对比分析4种波长选择方法对建模效果的影响,发现基于稳定的竞争性自适应加权抽样法的结果最佳,最后通过分析不同非线性建模方法对预测结果影响实验,探明最小二乘支持向量机方法的预测结果最好。实验结果表明,采样高度为10 cm时本文建立模型的土壤速效磷含量预测决定系数为0.858 1,均方根误差为10.880 1,具有较高的精度,可对土壤速效磷含量进行快速预测。
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关键词
土壤
速效磷
光谱分析
预测模型
SCARS
最小二乘支持向量机
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职称材料
基于Android平台的苹果叶病害远程识别系统
被引量：
7
2
作者
王梅嘉
何东健
任嘉琛
《计算机工程与设计》
北大核心
2015年第9期2585-2590,共6页
为快速准确识别苹果叶部病害,研究基于Android移动平台的苹果叶病害远程识别系统,提出病害图像采集、存储和发送的Android客户端及用于图像接收、分析处理和返回识别结果的PC服务器端系统架构。客户端调用系统相机获取图像,以socket流...
为快速准确识别苹果叶部病害,研究基于Android移动平台的苹果叶病害远程识别系统,提出病害图像采集、存储和发送的Android客户端及用于图像接收、分析处理和返回识别结果的PC服务器端系统架构。客户端调用系统相机获取图像,以socket流实现客户端与服务器通信,服务器用最大类间方差法抽取图像病斑部位,提取颜色、纹理、形状参数,选择支持向量机实现病害识别。实验结果表明,相比BP网络,支持向量机的识别性能更佳,该系统对苹果叶部斑点落叶病、锈病以及花叶病的识别率达98.33%,识别时间小于16s,可为果农提供方便快捷的苹果病害诊断及防治技术服务。
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关键词
苹果
叶部病害
远程识别
ANDROID
图像分析
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职称材料
题名
土壤速效磷含量近红外光谱田间快速测定方法
被引量：
15
1
作者
何东健
陈煦
任嘉琛
王梅嘉
机构
西北农林科技大学机械与电子工程学院
西北农林科技大学信息工程学院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第3期152-157,共6页
基金
'十二五'国家科技支撑计划资助项目(2012BAH29B00)
文摘
为实现对土壤速效磷含量的快速测定,以关中塿土为材料,研究基于光谱分析的土壤速效磷含量测定方法。首先用便携式近红外频谱仪在不同采样高度下,采集土壤样本900-1 700 nm波长范围的漫反射光谱,采用3倍标准差准则和主成分分析得分图对异常样本进行判别和剔除,然后对比分析4种波长选择方法对建模效果的影响,发现基于稳定的竞争性自适应加权抽样法的结果最佳,最后通过分析不同非线性建模方法对预测结果影响实验,探明最小二乘支持向量机方法的预测结果最好。实验结果表明,采样高度为10 cm时本文建立模型的土壤速效磷含量预测决定系数为0.858 1,均方根误差为10.880 1,具有较高的精度,可对土壤速效磷含量进行快速预测。
关键词
土壤
速效磷
光谱分析
预测模型
SCARS
最小二乘支持向量机
Keywords
Soil Available P Spectral analysis Prediction model sCARS LSSVM
分类号
S153.61 [农业科学—土壤学]
O657.33 [理学—分析化学]
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职称材料
题名
基于Android平台的苹果叶病害远程识别系统
被引量：
7
2
作者
王梅嘉
何东健
任嘉琛
机构
西北农林科技大学信息工程学院
西北农林科技大学机械与电子工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2015年第9期2585-2590,共6页
基金
国家科技支撑计划基金项目(2012BAH29B00)
文摘
为快速准确识别苹果叶部病害,研究基于Android移动平台的苹果叶病害远程识别系统,提出病害图像采集、存储和发送的Android客户端及用于图像接收、分析处理和返回识别结果的PC服务器端系统架构。客户端调用系统相机获取图像,以socket流实现客户端与服务器通信,服务器用最大类间方差法抽取图像病斑部位,提取颜色、纹理、形状参数,选择支持向量机实现病害识别。实验结果表明,相比BP网络,支持向量机的识别性能更佳,该系统对苹果叶部斑点落叶病、锈病以及花叶病的识别率达98.33%,识别时间小于16s,可为果农提供方便快捷的苹果病害诊断及防治技术服务。
关键词
苹果
叶部病害
远程识别
ANDROID
图像分析
Keywords
apple
leaf disease
remote reeognition
Android
image analysis
分类号
TP315 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
土壤速效磷含量近红外光谱田间快速测定方法
何东健
陈煦
任嘉琛
王梅嘉
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
15
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于Android平台的苹果叶病害远程识别系统
王梅嘉
何东健
任嘉琛
《计算机工程与设计》
北大核心
2015
7
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职称材料
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