【摘 要】
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针对秸秆还田后的秸秆细碎、在自然光照下与土壤颜色差别很小导致秸秆覆盖率检测精度低的问题,提出了一种基于灰度变换函数与支持向量机(SVM)算法相结合的秸秆覆盖率图像识别
【基金项目】
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国家科技部项目(14C26211300460)
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针对秸秆还田后的秸秆细碎、在自然光照下与土壤颜色差别很小导致秸秆覆盖率检测精度低的问题,提出了一种基于灰度变换函数与支持向量机(SVM)算法相结合的秸秆覆盖率图像识别方法。首先对在自然光下拍照获取的粉碎秸秆的彩色图像进行灰度变换处理,然后应用SVM算法对其进行秸秆图像分类,最后应用形态学图像处理算法得到准确的图像覆盖率。结果表明,对5个不同地块的秸秆图像进行灰度变换处理后,利用SVM训练文件直接预测得到的秸秆覆盖率与田间实际测量结果的最大误差率为3.20%,最小误差率为1.00%,分类时间小于2s。可见,
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