【摘 要】
：
9月5～6日,全国农技中心在北京组织召开2018年全国秋冬种墒情会商会,来自国家气象中心农业气象中心、国家农业信息化工程中心及部分省级土肥水技术推广部门的专家参加会商。农业农村部种植业管理司肥料与节水处有关负责同志到会指导。会议强调,土壤墒情是农业"三情"之一,是指导种植业绿色生产的基础,在农业高质量发展中的作用更加凸显。各地要高度重视,强化墒情监测网络体系建设和站点维护,加快墒情监测站点数据入网
论文部分内容阅读
9月5～6日,全国农技中心在北京组织召开2018年全国秋冬种墒情会商会,来自国家气象中心农业气象中心、国家农业信息化工程中心及部分省级土肥水技术推广部门的专家参加会商。农业农村部种植业管理司肥料与节水处有关负责同志到会指导。会议强调,土壤墒情是农业"三情"之一,是指导种植业绿色生产的基础,在农业高质量发展中的作用更加凸显。各地要高度重视,强化墒情监测网络体系建设和站点维护,加快墒情监测站点数据入网,加
其他文献
传统列车监控系统中,采用多个独立摄像头对车厢内不同部位进行监控。这种监控画面存在视野狭窄、视角不一的问题,当出现突发事件时,需要在多个监控画面间来回切换,寻找和判断事故原因。为此提出一种基于拼接技术的车厢全景监控方案,采用的视频拼接核心算法中结合了PCA-SURF和改进BBF算法,并利用索引表法对多路视频帧序列进行实时拼接。试验结果表明,该算法相较于传统SURF算法可将单帧拼接时间降低90%,正确
AD7745作为一款高精度的电容数字转换器,具有功耗低、性能稳定、集成度高、易于操作等特点,将AD7745应用到电容层析成像系统中,可以降低系统的功耗、提高系统的抗干扰能力、减少系统的体积。从硬件和软件两个角度进行研究,实现了对介电常数为2. 5物质的测试。仿真实验结果表明:该系统的稳定性和精度能够满足ECT系统检测的要求。
由于水下环境中光的吸收和散射,导致水下图像的可见度、对比度降低,图像模糊及偏色等,影响图像处理的质量和可靠性,因此水下图像增强是必要的预处理阶段。提出了一种用于水下图像增强的改进的无监督色彩校正方法(UCM)。改进的UCM算法首先通过统计方法进行颜色校正,解决色彩失真;然后在RGB颜色模型对R、G和B颜色通道分别进行不同策略的对比度拉伸,展宽图像各通道的显示范围,实现对比度增强;最后在HSI颜色模
随着虚拟现实技术的应用范围不断扩大,人机交互系统的重要性日益突出。在人机交互系统中较为关键的指标就是手势检测与跟踪的准确度。因此,提出了一种适用于虚拟现实人机交互系统的手势检测与跟踪算法。首先采用基于手势轮廓模型的检测算法来实现手势检测,有效提高了手势检测的鲁棒性。然后采用状态空间概率预测来实现手势跟踪。此外,采用了训练后的贝叶斯分类器对待检测手势图像进行分类。实验结果显示相比传统算法,提出的算法
针对现阶段大多数Android平台下人脸检测与跟踪系统精度不高的问题,设计了一种基于Android平台的无监督人脸目标检测与跟踪系统来解决这个问题。该系统采用基于粒子滤波和背景减除的方法,能够在无先验知识的情况下自动探测和跟踪视频监控序列中移动人脸目标。采用VC++和Open CV对该方法进行了具体实现,并介绍了开发环境搭建,最后成功移植到Android平台上。实验测试结果表明,该方法可以成功地检
随着农业生产的现代化发展和农田种植过程中农药化肥的大量使用,对土壤的肥力造成较大的影响,进而对农产品的品质和农业经济发展造成影响。本文将某农业种植基地作为平台,研究了秸秆直接还田模式(CS)、秸秆过腹还田模式(CGC)、秸秆转化为食用菌基质还田模式(CMC)、秸秆不还田(CK)四种秸秆还田模式下土壤有机碳及其活性组分的变化。
土壤水力参数是表征土壤水力性质的重要参量,是准确预测土壤水分及溶质运移等过程的基础。基于GML非线性参数优化算法,构造了三个不同的目标函数,同时反演van Genuchten-Mualem模型中三个土壤水力参数(进气吸力倒数α、孔隙体积大小分布指数n和饱和导水率Ks),并分析了同一目标函数下不同降雨条件对反演结果的影响。结果表明,选取不同的目标函数对反演结果有显著影响,以累积入渗量作为目标函数能有
针对水稻样本图像中主茎被遮挡,现有算法难以识别剑叶节点、散岔稻穗主轴问题,提出了基于机器视觉的剑叶节点搜索算法,通过自定义聚类生成稻穗与剑叶类中心,识别判定散岔稻穗轴线,最终得到穗叶夹角.其中,提出的剑叶节点搜索算法对剑叶节点的模糊定位进行量化,经过实验验证,具有较好的鲁棒性和准确性;自定义的K-means方法基于样本统计信息,解决了散岔穗叶夹角测量问题.实验表明,该算法误差为1.89%,与现有算
An unsupervised classification method was applied to compact polarimetric-interferometric SAR(C-PolInSAR)data to investigate its potential for forest mapping and classification.Unsupervised classifica
Diabetic retinopathy(DR) is one of the most important causes of visual impairment. Automatic recognition of DR lesions, like hard exudates(EXs), in retinal images can contribute to the diagnosis and s