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融合多源遥感数据的夏玉米土壤水分反演方法对比研究被引量：6: 1; 作者阙艳红吴苏 +3 位作者姜明梁张成才李风波李炎朋《节水灌溉》北大核心 2024年第3期91-98,共8页; 为了解决在夏玉米植株高度较高(>1.5 m)情况下,无人机遥感土壤水分反演过程中冠层与地表之间多次散射对微波后向散射的衰减问题,寻找合适的反演方法。通过融合运用无人机多光谱和热红外数据、Sentinel-1A SAR卫星数据,结合田间实测数... 展开更多; 关键词土壤水分多源遥感反演水云模型温度植被干旱指数TVDI MIMICS模型数据融合; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进的YOLOv3农作物目标检测算法被引量：1: 2; 作者郭蓓王贝贝 +3 位作者张志红吴苏李鹏胡莉婷《农业大数据学报》 2024年第1期40-47,共8页; 农作物图像在进行目标检测时,由于作物种植较密集、成像质量不佳等原因严重影响目标检测算法的检测精度。针对存在的问题,提出一种基于YOLOv3的改进算法优化在农作物目标检测的检测性能:对YOLOv3的主干特征提取网络进行优化,利用原网络... 展开更多; 关键词目标检测 YOLOv3算法特征提取网络损失函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

偃师区不同坡度带植被覆盖度分布研究被引量：2: 3; 作者王国重李中原 +5 位作者程焕玲张继宇高镜清杨丹李秀红卢圆章《湖北农业科学》 2022年第5期106-110,共5页; 为了探寻坡度分布与植被覆盖度的关系,通过Landsat 8和DEM提取了偃师区坡度与植被覆盖度信息,分析二者之间的关系。结果表明,偃师区坡度较缓、植被覆盖状况良好,适宜人类居住、生活;植被覆盖度分布受2°、6°、15°、25... 展开更多; 关键词坡度带植被覆盖度遥感影像关系偃师区; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于B/S的农业气象自动化观测系统国家级平台设计与应用被引量：3: 4; 作者沈超吴东丽 +2 位作者李巍吴苏阙艳红《现代农业科技》 2019年第20期188-190,194,共4页; 农业气象自动化观测系统国家级平台是依托中国气象局组织的农业气象自动化观测试点工作而设计开发,平台的搭建采用B/S架构实现多级用户、跨平台登录,采用XML及JSON等数据传输格式实现国家级、省级、台站级用户信息交互,实现农业气象观测... 展开更多; 关键词 B/S架构农业气象自动观测设计应用; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于React Native的农业气象自动化观测系统国家级平台移动应用APP设计被引量：7: 5; 作者沈超曹婷婷 +2 位作者王一萌阙艳红李文雅《农业与技术》 2019年第18期132-135,138,共5页; 针对农业气象观测中无法实时监测数据完整性及人工观测资料存在误差的问题,分析了业务应用的功能需求及应用特点,建立了一套农业气象自动化观测系统国家级平台移动应用APP软件,通过ReactNative框架实现了开发协同,提高了开发效率,实现... 展开更多; 关键词农业气象观测 ReactNative 长势速取; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度学习的棉花发育期自动观测被引量：6: 6; 作者胡锦涛王苗苗 +2 位作者李涛吴东丽田东哲《安徽农业科学》 CAS 2019年第11期237-240,243,共5页; 精准农业是当今世界农业发展的新趋势,实现精准农业的关键基础是能够实时准确地提取作物的生长信息以及确定生长环境状态。现阶段国内外利用图像处理技术对作物生长信息的检测,主要集中在病虫害识别、杂草识别等方面,对作物生长期进行... 展开更多; 关键词作物生长观测图像识别深度学习卷积神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于深度学习的玉米抽雄期判识被引量：6: 7; 作者李涛吴东丽 +2 位作者胡锦涛田东哲阙艳红《电子测量技术》 2019年第11期102-106,共5页; 农作物自动化观测是农业现代化和自动化进展的重要标志和不可缺少的一部分。目前作物生长自动化观测主要通过获取作物生长图像,进而对图像进行处理分析来获取作物生长特征等信息,利用传统的图像分割、特征点检测等方法检测作物的生长特... 展开更多; 关键词作物生长观测深度学习卷积神经网络迁移学习图像识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

植被生态自动化观测仪器的设计与实现被引量：1: 8; 作者王贝贝姚艳丽 +2 位作者张争王苗苗郭琰煊《安徽农业科学》 CAS 2021年第17期201-205,共5页; 研究植被生态自动化观测方法,进而确定仪器的组成结构,根据传感器的接口、协议类型和神经网络处理器的应用方式设计了基于ARM架构控制处理器的外设接口,进一步结合非RKNN模型的转换应用流程,设计了控制处理器数据采集、处理、存储、传... 展开更多; 关键词植被生态自动化观测深度学习植被关键特征参数测量; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于感知哈希的水稻生长期检测: 9; 作者张涵笑吴苏 +1 位作者王苗苗谢婷婷《安徽农业科学》 CAS 2020年第10期205-207,212,共4页; 利用感知哈希算法,针对水稻不同生长发育期的特征,通过比较图像相似度实现水稻生长发育期的自动识别。通过感知哈希算法提取每张待测图片的哈希码,并与已标注过发育期的图库中的水稻图像哈希码进行对比,找出相似度最高的哈希码所代表的... 展开更多; 关键词水稻感知哈希发育期识别图像检索; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名融合多源遥感数据的夏玉米土壤水分反演方法对比研究被引量：6: 1; 作者阙艳红吴苏姜明梁张成才李风波李炎朋; 机构河南中原光电测控技术有限公司中国电子科技集团公司第二十七研究所郑州大学水利与交通学院中国农业科学院农田灌溉研究所; 出处《节水灌溉》北大核心 2024年第3期91-98,共8页; 基金河南省自然科学基金项目(222300420539) 河南省科技攻关计划(222102110176) 中国农业科学院科技创新工程(CAAS-ASTIP-2023)。; 文摘为了解决在夏玉米植株高度较高(>1.5 m)情况下,无人机遥感土壤水分反演过程中冠层与地表之间多次散射对微波后向散射的衰减问题,寻找合适的反演方法。通过融合运用无人机多光谱和热红外数据、Sentinel-1A SAR卫星数据,结合田间实测数据,对植被覆盖下的土壤水分反演与精度验证进行研究;采用温度植被干旱指数(TVDI)、水云模型(WCM)以及引入MIMICS模型参数的改进水云模型(Improved WCM)3种方法进行土壤水分反演。其中,TVDI方法拔节期反演精度R2为0.50(10 cm)和0.42(20 cm),乳熟期反演精度R2为0.49(10 cm)和0.46(20 cm);WCM方法拔节期反演精度R2为0.53(10 cm)和0.44(20 cm),乳熟期反演精度R2为0.18(10 cm)和0.02(20 cm);Improved WCM方法拔节期反演精度为0.76(10 cm)和0.69(20 cm),乳熟期反演精度为0.78(10 cm)和0.74(20 cm)。采用引入MIMICS模型参数的改进水云模型方法得到的夏玉米2个生育期的反演效果,明显优于水云模型方法和温度植被干旱指数方法;3种方法的2个生育期反演精度均为10 cm高于20 cm。因此,引入MIMICS模型参数的改进水云模型方法更适合于玉米植株较高情况下的10 cm土壤含水量反演。; 关键词土壤水分多源遥感反演水云模型温度植被干旱指数TVDI MIMICS模型数据融合; Keywords soil moisture multi-source remote sensing water-cloud model TVDI MIMICS model data fusion; 分类号 S252 [农业科学—农业机械化工程] S29 [农业科学—农业水土工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进的YOLOv3农作物目标检测算法被引量：1: 2; 作者郭蓓王贝贝张志红吴苏李鹏胡莉婷; 机构中国气象局·河南省农业气象保障与应用技术重点开放实验室河南中原光电测控技术有限公司; 出处《农业大数据学报》 2024年第1期40-47,共8页; 基金中国气象局·河南省农业气象保障与应用技术重点开放实验室研究基金(AMF202203)资助。; 文摘农作物图像在进行目标检测时,由于作物种植较密集、成像质量不佳等原因严重影响目标检测算法的检测精度。针对存在的问题,提出一种基于YOLOv3的改进算法优化在农作物目标检测的检测性能:对YOLOv3的主干特征提取网络进行优化,利用原网络中输出的4倍降采样特征图对目标进行检测,并且在算法原网络残差块的基础上增加残差单元,以检测目标较小的农作物位置信息;提出高斯衰减函数,对图像中高度重叠的农作物候选框的衰减较强,在有效抑制冗余框的同时也可以有效地降低漏检率;对回归损失函数进行优化改进,用CIOU Loss作为损失函数,使得目标检测过程中最终的目标定位更加精确。将改进的YOLOv3算法和原YOLOv3算法、Faster R-CNN算法在实拍的玉米作物图像数据集上进行对比实验,结果表明改进后的YOLOv3算法能有效检测农作物小目标,算法检测的平均准确率均值和检测速度都有明显的提升。; 关键词目标检测 YOLOv3算法特征提取网络损失函数; Keywords target detection YOLOv3 algorithm feature extraction network loss function; 分类号 S126 [农业科学—农业基础科学] TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名偃师区不同坡度带植被覆盖度分布研究被引量：2: 3; 作者王国重李中原程焕玲张继宇高镜清杨丹李秀红卢圆章; 机构黄河水文水资源科学研究院河南省水文水资源局河南省水土保持监测总站河南黄河河务局郑州大学生态与环境学院河南省周口水文水资源勘测局河南中原光电测控技术有限公司; 出处《湖北农业科学》 2022年第5期106-110,共5页; 基金河南省科技攻关计划项目(GG201719)。; 文摘为了探寻坡度分布与植被覆盖度的关系,通过Landsat 8和DEM提取了偃师区坡度与植被覆盖度信息,分析二者之间的关系。结果表明,偃师区坡度较缓、植被覆盖状况良好,适宜人类居住、生活;植被覆盖度分布受2°、6°、15°、25°坡度影响较大,在≤15°坡度范围内10%~30%植被覆盖度占总面积的比重最大,但2°~6°带内60%~80%植被覆盖度占总面积比重最大,6°~15°带内>80%植被覆盖度占比最大;坡度超过15°后60%~80%、>80%植被覆盖度占总面积的比重占据优势地位,坡度超过25°后,>80%植被覆盖度所占比重又超过60%~80%的植被覆盖度,居于领先地位;>80%、60%~80%植被覆盖度随着坡度的增加呈先减少再增加而后逐渐减少的趋势,45%~60%、30%~45%、10%~30%、<10%植被覆盖度分布则是随着坡度的增加逐渐减少。偃师区生态清洁小流域建设成效显著,植被覆盖状况大幅增加,治理经验值得推广、借鉴。; 关键词坡度带植被覆盖度遥感影像关系偃师区; Keywords slope belt vegetation coverage remote sensing images relationship Yanshi district; 分类号 Q948 [生物学—植物学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于B/S的农业气象自动化观测系统国家级平台设计与应用被引量：3: 4; 作者沈超吴东丽李巍吴苏阙艳红; 机构中国气象局气象探测中心河南中原光电测控技术有限公司; 出处《现代农业科技》 2019年第20期188-190,194,共4页; 文摘农业气象自动化观测系统国家级平台是依托中国气象局组织的农业气象自动化观测试点工作而设计开发,平台的搭建采用B/S架构实现多级用户、跨平台登录,采用XML及JSON等数据传输格式实现国家级、省级、台站级用户信息交互,实现农业气象观测XML数据传输状态的监控、台站端设备状态的评估以及数据内容的实时查询。; 关键词 B/S架构农业气象自动观测设计应用; Keywords B/S architecture agro-meteorology automation observation design application; 分类号 S163 [农业科学—农业气象学] TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于React Native的农业气象自动化观测系统国家级平台移动应用APP设计被引量：7: 5; 作者沈超曹婷婷王一萌阙艳红李文雅; 机构中国气象局气象探测中心河南中原光电测控技术有限公司; 出处《农业与技术》 2019年第18期132-135,138,共5页; 文摘针对农业气象观测中无法实时监测数据完整性及人工观测资料存在误差的问题,分析了业务应用的功能需求及应用特点,建立了一套农业气象自动化观测系统国家级平台移动应用APP软件,通过ReactNative框架实现了开发协同,提高了开发效率,实现了农业气象自动化观测人工资料及时上传、作物长势自动获取的目标。; 关键词农业气象观测 ReactNative 长势速取; 分类号 S163 [农业科学—农业气象学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度学习的棉花发育期自动观测被引量：6: 6; 作者胡锦涛王苗苗李涛吴东丽田东哲; 机构河南中原光电测控技术有限公司中国气象局气象探测中心; 出处《安徽农业科学》 CAS 2019年第11期237-240,243,共5页; 文摘精准农业是当今世界农业发展的新趋势,实现精准农业的关键基础是能够实时准确地提取作物的生长信息以及确定生长环境状态。现阶段国内外利用图像处理技术对作物生长信息的检测,主要集中在病虫害识别、杂草识别等方面,对作物生长期进行自动识别的相关技术鲜有报道。以棉花田间数字图像为研究对象,结合深度学习的方法,对棉花关键发育期的自动观测方法进行研究。结果表明,相较于传统特征提取方法,提出了卷积神经网络CNN-CGS模型对棉花图像进行特征提取,并进一步结合迁移学习方法训练网络,获得了更加准确的棉花生长期识别结果,同时也为农作物发育期和长势识别迈向自动化发展提供技术支持,为及时掌握棉花生长状况、开展农事活动和现代化农田管理提供新的思路。; 关键词作物生长观测图像识别深度学习卷积神经网络; Keywords Crop observation Image recognition Deep learning Convolutional neural network; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度学习的玉米抽雄期判识被引量：6: 7; 作者李涛吴东丽胡锦涛田东哲阙艳红; 机构河南中原光电测控技术有限公司中国气象局·气象探测中心; 出处《电子测量技术》 2019年第11期102-106,共5页; 文摘农作物自动化观测是农业现代化和自动化进展的重要标志和不可缺少的一部分。目前作物生长自动化观测主要通过获取作物生长图像,进而对图像进行处理分析来获取作物生长特征等信息,利用传统的图像分割、特征点检测等方法检测作物的生长特征误差较大。近年来,深度学习迅速发展,且在多个领域得到广泛应用。在ImageNet数据集和大量的玉米作物图像基础上,对深度学习中常用的CNN进行训练和微调,充分利用迁移学习的优势,得到识别模型,对玉米雄穗进行识别,进而对玉米抽雄期进行判识。实验证明深度学习方法在作物生长特征识别上有良好的效果,比传统方法有显著提高。; 关键词作物生长观测深度学习卷积神经网络迁移学习图像识别; Keywords crop observation deep learning convolutional neural network transfer learning image recognition; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TN98 [电子电信—信息与通信工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名植被生态自动化观测仪器的设计与实现被引量：1: 8; 作者王贝贝姚艳丽张争王苗苗郭琰煊; 机构河南中原光电测控技术有限公司新疆兴农网信息中心河北省气象局; 出处《安徽农业科学》 CAS 2021年第17期201-205,共5页; 文摘研究植被生态自动化观测方法,进而确定仪器的组成结构,根据传感器的接口、协议类型和神经网络处理器的应用方式设计了基于ARM架构控制处理器的外设接口,进一步结合非RKNN模型的转换应用流程,设计了控制处理器数据采集、处理、存储、传输和控制交互的具体功能和流程。针对3种不同的植被类型,将仪器分别部署在内蒙古、广西和安徽3个国家级农业气象试验基地,采用仪器测量数据与人工平行观测的方法进行外场试验。结果表明,这种植被生态自动化观测方法是可行的、有效的,仪器性能指标也符合实际业务观测要求。; 关键词植被生态自动化观测深度学习植被关键特征参数测量; Keywords Automatic observation of vegetation ecology Deep learning Measurement of key characteristic parameters of vegetation; 分类号 TP [自动化与计算机技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于感知哈希的水稻生长期检测: 9; 作者张涵笑吴苏王苗苗谢婷婷; 机构河南中原光电测控技术有限公司; 出处《安徽农业科学》 CAS 2020年第10期205-207,212,共4页; 文摘利用感知哈希算法,针对水稻不同生长发育期的特征,通过比较图像相似度实现水稻生长发育期的自动识别。通过感知哈希算法提取每张待测图片的哈希码,并与已标注过发育期的图库中的水稻图像哈希码进行对比,找出相似度最高的哈希码所代表的标签,输出水稻的移栽期、返青期、分蘖期、拔节期、孕穗期、抽穗期、乳熟期、成熟期共8个主要生长发育期,并针对该算法进行了鲁棒性、敏感性和检索准确性试验。将自动识别的结果与气象观测站台的人工观测数据进行对比,结果表明识别误差在4.00 d内,平均误差为2.69 d。; 关键词水稻感知哈希发育期识别图像检索; Keywords Rice Perceptual hash Recognition of the crop growing stages Image retrieval; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	融合多源遥感数据的夏玉米土壤水分反演方法对比研究	阙艳红吴苏姜明梁张成才李风波李炎朋	《节水灌溉》北大核心	2024	6	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于改进的YOLOv3农作物目标检测算法	郭蓓王贝贝张志红吴苏李鹏胡莉婷	《农业大数据学报》	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	偃师区不同坡度带植被覆盖度分布研究	王国重李中原程焕玲张继宇高镜清杨丹李秀红卢圆章	《湖北农业科学》	2022	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于B/S的农业气象自动化观测系统国家级平台设计与应用	沈超吴东丽李巍吴苏阙艳红	《现代农业科技》	2019	3	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于React Native的农业气象自动化观测系统国家级平台移动应用APP设计	沈超曹婷婷王一萌阙艳红李文雅	《农业与技术》	2019	7	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于深度学习的棉花发育期自动观测	胡锦涛王苗苗李涛吴东丽田东哲	《安徽农业科学》 CAS	2019	6	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于深度学习的玉米抽雄期判识	李涛吴东丽胡锦涛田东哲阙艳红	《电子测量技术》	2019	6	在线阅读下载PDF 职称材料
8	植被生态自动化观测仪器的设计与实现	王贝贝姚艳丽张争王苗苗郭琰煊	《安徽农业科学》 CAS	2021	1	在线阅读下载PDF 职称材料
9	基于感知哈希的水稻生长期检测	张涵笑吴苏王苗苗谢婷婷	《安徽农业科学》 CAS	2020	0	在线阅读下载PDF 职称材料