【摘 要】
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目前油茶果的采摘期主要依据节气和经验来判断，但这种方式受人的主观性影响较大，且天气、气候、积温等环境因素会使油茶果提前或推迟成熟。为了解决油茶果采摘期判断不准确可能导致的茶油产量降低的问题，应用高光谱成像技术结合化学计量法对油茶果成熟度进行定性判别。完成了高光谱图像的曲率校正，分析了不同成熟阶段油茶果的光谱特征和理化特征的变化情况。使用4种不同的分类算法建立基于全波段光谱数据的油茶果成熟度判别模型
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目前油茶果的采摘期主要依据节气和经验来判断，但这种方式受人的主观性影响较大，且天气、气候、积温等环境因素会使油茶果提前或推迟成熟。为了解决油茶果采摘期判断不准确可能导致的茶油产量降低的问题，应用高光谱成像技术结合化学计量法对油茶果成熟度进行定性判别。完成了高光谱图像的曲率校正，分析了不同成熟阶段油茶果的光谱特征和理化特征的变化情况。使用4种不同的分类算法建立基于全波段光谱数据的油茶果成熟度判别模型，发现SVM模型的分类正确率最高为0.97。结合五种特征变量选择方法对全波段光谱数据进行降维，发现经过C
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针对复杂环境下如阴天，雾天，夜晚，光照较弱等条件下拍摄的图像存在对比度不足，整体偏暗等问题。提出了一种基于三角函数变换与改进随机漂移粒子群算法的图像增强算法。该图像增强方法主要包括四个步骤，首先将彩色图像转换为灰度图像，然后对灰度图像利用三角函数变换提高对比度，然后再对图像进行拉布拉斯算子增强，最后再对图像进行色彩恢复。为了提高算法的自适应性，针对三角函数变换中的参数、以及拉布拉斯算子模板的参数选
为探明香蕉秆废弃物资源化利用及其在改善土壤质量的方面可行性，以珠江三角洲区域种植面积广泛的双季水稻土为研究对象，采用室内培养试验，通过测定添加0.5%、1.0%和2.0%香蕉秆及其生物炭后土壤团聚体稳定性、有机碳的变化特征，阐明添加不同比例的香蕉秆及其生物炭对土壤团聚体稳定性、碳库组成和碳库管理的综合影响。结果表明：添加香蕉秆能提高土壤>0.25 mm水稳性团聚体含量和团聚体稳定性系数（ASI），
由Pectobacterium spp.引起的细菌性软腐病对作物田间生产和储存等造成了严重的产量和经济损失，病害一旦发生便难以控制。本综述对Pectobacterium spp.细菌的寄主范围与传播途径，主要致病因子及其调控系统和生物防治的研究进展予以概述，以期为这一重要领域的研究和从分子水平上阐明病原细菌Pectobacterium spp.的致病机理提供理论参考。
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针对沥青路面裂缝不连续问题，提出一种基于曲率滤波和N-P准则的裂缝识别方法。通过最小矩形切平面和最小三角切平面的组合及修正正则能量项的改进型曲率滤波算法，消除随机噪声并平滑纹理。采取二次分割策略提取疑似裂缝目标和运用裂缝几何特性去除块状或点状噪声，实现裂缝定位和获取裂缝片段。在此基础上，融合裂缝片段的位置和方向信息，提出利用N-P准则连接裂缝片段的端点，从而获得完整裂缝数据。研究结果表明，本文算法
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