【摘 要】
：
油菜育种考种和产量估测都需要测试油菜每角果籽粒数,现阶段油菜每角粒数仍然通过人工拨荚计数籽粒数量的方式获取,人工计数方式费时费力效率低下,已经远远不能满足现代化育种和产量估测需要.针对油菜每角粒数依靠人工计数的不足,该研究提出一种基于油菜角果长度图像识别的每角粒数测试方法.通过人工测量油菜角果长度和每角粒数,建立油菜角果长度与每角粒数之间的关系模型,通过扫描仪获取平铺状态下的油菜角果图像,角果图像经预处理和细化处理后利用击中击不中变换对角果的端点和交点进行检测,使用基于密度的具有噪声的空间聚类DBSCAN
【机 构】
：
南京农业大学工学院,南京 210031
论文部分内容阅读
油菜育种考种和产量估测都需要测试油菜每角果籽粒数,现阶段油菜每角粒数仍然通过人工拨荚计数籽粒数量的方式获取,人工计数方式费时费力效率低下,已经远远不能满足现代化育种和产量估测需要.针对油菜每角粒数依靠人工计数的不足,该研究提出一种基于油菜角果长度图像识别的每角粒数测试方法.通过人工测量油菜角果长度和每角粒数,建立油菜角果长度与每角粒数之间的关系模型,通过扫描仪获取平铺状态下的油菜角果图像,角果图像经预处理和细化处理后利用击中击不中变换对角果的端点和交点进行检测,使用基于密度的具有噪声的空间聚类DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法去除多余的交点,对端点进行分类和配对并求出对应角果的长度,将角果长度代入油菜角果长度与每角粒数之间的相关性模型中得到每角粒数.结果表明,3个品种的油菜角果长度平均图像识别准确度为97.25％,每角粒数平均预测准确度为83.87％.该方法实现了油菜每角粒数自动识别计数功能,提高了油菜每角粒数计数效率,对油菜育种考种和产量预测都具有重要意义.
其他文献
针对在中东大西洋海域作业的远洋中型单拖渔船缺乏捕捞小型中上层鱼类手段的现状,该研究通过分析大型中层拖网和中国近海大网目拖网的结构特点和水动力参数,综合大型中层拖网和近海大网目拖网的设计参数,优化设计了网口网目尺寸为12 m、网口周长分别为552、456和360 m共3个规格的试验网,并进行模型试验和海上生产试验.结果表明:在拖速为2.31 m/s时,模型试验测得552型试验网(网口周长552 m)在L/S袖端间距L与长纲长度S之比为0.35、0.40、0.453种水平下的平均阻力为151.82 kN,网口
淮河流域是中国农业旱涝灾害发生最为频繁的地区之一.研究该区农田旱涝时空格局特征,建立主要粮食作物农田旱涝动态监测方法,并提升其时效性与精细化水平,能为区域农田水资源合理调配提供参考.该研究选取1971—2020年淮河流域173个气象站点逐日气象观测数据和土壤水分数据,针对区域土壤及主要种植作物相关特性,优化了农田水分收支项,并计算了站点日尺度标准化前期降水蒸散指数(Standardized Antecedent Precipitation Evapotranspiration Index,SAPEI).对
为探究中国东北地区日光温室种植条件下滴灌水肥一体化对葡萄生长、产量和水肥利用效率的影响,以3年生的“醉金香”葡萄为供试材料,2017-2019年在日光节能温室中开展了水肥一体化试验.试验设置3个灌水水平(W1～W3):W1～W3灌水控制下限分别为田间持水率的50％、60％、70％,灌水上限统一为田间持水率的90％,设置3个施肥水平:低肥F1(60％CK)、中肥F2(75％CK)、高肥F3(90％CK)和对照(CK,灌水控制上下限为田间持水率的80％～90％、施肥量为N-P2O5-K2O为260-119-4
小麦是世界上重要的粮食作物,其产量的及时、准确预估对世界粮食安全至关重要,小麦穗数是估产的重要数据,因此该研究通过构建普适麦穗计数网络(Wheat Ear Counting Network,WECnet)对灌浆期小麦进行精准的计数与密度预估.选用多个国家不同品种的麦穗图像进行训练,并且对数据集进行增强,以保证麦穗多样性.在原始人群计数网络CSRnet基础上,针对小麦图像特点构建WECnet网络.在网络前端,通过使用VGG19的前12层进行特征提取,同时与上下文语义特征进行融合,充分提取麦穗的特征信息.后端
微喷带灌溉具有节水省工、价格低廉、对动力要求低等优点.大田灌溉过程中,作物各生长期株高不同,各器官对水滴打击的耐受度不同,会对微喷带灌溉效果产生影响.为探究微喷带水量空间分布影响因素,该研究使用激光雨滴谱仪测量微喷带喷洒水滴的直径、个数和灌水强度,分析喷射角度(40°、60°及两孔组合)和工作压力(20、24、28和32 kPa)对水滴直径及分布的影响.结果表明:1)40°时的灌水强度峰值在17.9～23.0 mm/h,工作压力增大时灌水强度峰值波动不大.喷射角度为60°时,灌水强度峰值随着工作压力的增大
秸秆还田对于培育地力、提高作物品质与产量具有重要意义,然而在中国南方水稻种植区稻麦轮作耕作方式下,小麦秸秆还田后出现了水稻田面水质恶化的问题.该研究设置不同秸秆还田以及不同进气量的微纳米加气灌溉6个处理,开展水稻盆栽试验,观察分析水稻生育期内稻田水化学指标以及氮磷损失的变化规律.结果表明:水稻田面水与渗漏水中化学需氧量(Chemical Oxygen Demand,COD)浓度以及氮磷浓度的起伏变化主要受施肥因素影响;秸秆还田条件下水稻田面水COD浓度、总氮(Total Nitrogen,TN)浓度、铵态
准确辨识水培芥蓝花蕾特征是区分其成熟度,实现及时采收的关键.该研究针对自然环境下不同品种与成熟度的水培芥蓝花蕾外形与尺度差异大、花蕾颜色与茎叶相近等问题,提出一种注意力与多尺度特征融合的Faster R-CNN水培芥蓝花蕾分类检测模型.采用InceptionV3的前37层作为基础特征提取网络,在其ReductionA、InceptionA和InceptionB模块后分别嵌入SENet模块,将基础特征提取网络的第2组至第4组卷积特征图通过FPN特征金字塔网络层分别进行叠加后作为特征图输出,依据花蕾目标框尺寸
基于机器学习方法建立的作物产量估测模型常因过拟合等问题导致泛化性能偏低,产量估测精度不高.该研究以河南省为研究区,分别对不同波段地表反射率数据采用均值法和频率直方图法构造样本特征集作为输入变量,结合随机森林(Random Forest,RF)算法建立冬小麦遥感估产模型.研究结果表明,频率直方图法预测效果优于均值法,平均绝对误差和均方根误差分别为660和860 kg/hm2,决定系数最高达到0.83,达极显著水平(P<0.01);7个地表反射率波段中,近红外1波段表现最好;单个合成指数中,归一化水分指数的表
针对当前育种群体小麦条锈病表型分析手段单一、效率低下等问题,该研究提出了一种基于无人机低空遥感和多光谱成像技术的群体小麦田间条锈病高通量表型动态分析方法.该方法利用无人机采集自然发病的育种群体小麦(共600个样本,516个基因型)冠层多时相的光谱图像,并提取22个植被指数作为后续分析的表型,同时按照发病后的时间顺序与传统条锈病人工鉴定标准记录条锈病发病阶段和发病严重度数据;使用随机森林算法建立22个光谱植被指数同条锈病发病阶段与病害严重度的分类模型,并筛选出对上述两个分类问题敏感的植被指数;同时,使用随机
为了揭示超声波高频振动条件下农机触土部件与土壤的相互作用力学特性,构建了该条件下农机触土部件运动理论模型,基于所建模型,分析了高频振动条件下触土部件与土壤间相互作用中的接触分离条件和冲击碎裂效应,理论上解析了超声波振动条件下触土部件碎土与降阻机理.设计建立了超声波振动触土部件土槽试验系统,试验研究了超声波高频振动条件下触土部件工作阻力和碎土特性.试验结果表明,超声波振动激励下,触土部件工作阻力比无振动状态明显降低,土壤硬度越大,其降阻率越高,当土壤硬度由1 MPa增加到4 MPa时,降阻率从22％上升到4