简介:为实现醇化烟叶中霉变烟的自动在线精选,设计了基于机器视觉的霉变烟在线检测系统。该系统通过高速线阵CCD动态获取烟叶图像,采用MSD微结构描述算法提取烟叶图像颜色、纹理特征,基于神经网络集成分类算法,通过合格烟叶样本和霉烟样本的训练学习,实现霉变烟的在线检测识别。经过测试,该检测算法对霉烟图像样本的测度为0.918。在线检测试验结果显示,采用霉烟靶物单独过料时,机器视觉系统对霉烟的平均在线识别率在95%以上;将霉烟靶物与合格烟片混掺过料时,系统对霉烟的平均识别率在87%以上。研究结果表明,机器视觉方法用于醇化后烟叶中霉变烟的在线精选是可行的。
简介:土壤水分作为干旱监测的重要指标,一直是干旱遥感监测研究的重要内容。本研究利用MODIS数据的EVI、红波段反射率、近红外波段反射率数据构建了基于Nir-Red反特率光谱特征空间的EPDI模型进行土壤水分的反演。利用野外同步测量数据对PDI、MPDI、EPDI三种干旱指数模型获取的拉萨河流域土壤水分进行了验证和对比分析,研究结果表明EPDI能够更准确地反演土壤水分,其样本点的相对误差仅为0.1040,线性相关系数为0.9181,反演精度相比PDI、MPDI(0.1646、0.1472)分别提高了36.83%和29.35%,为利用遥感影像数据进行大尺度的干旱动态监测提供了新途径。并且相比MPDI,EPDI模型参数更容易获取,模型构建受人为因素影响小,从而为模型的大范围推广提供了可能,具有很好的应用意义。
简介:于2013-2014年分别从重庆市及四川、贵州省的16个区县采集分离获得902株稻瘟病菌,采用菌丝生长速率法测定了其中150个菌株对戊唑醇的敏感性。结果表明:其EC50值分布在0.0475~0.5996μg/mL之间,平均EC50值为(0.2154±0.1497)μg/mL。菌株的不同敏感性频率呈连续单峰曲线分布,因此其平均EC50值0.2154μg/mL可作为田间稻瘟病菌对戊唑醇敏感性检测的参考标准。戊唑醇对菌株的最低抑制浓度(MIC)值≤4μg/mL,以4μg/mL作为抗性菌株监测的区分剂量,测定了各地病原菌对戊唑醇的田间抗性,发现自各地采集分离的902株稻瘟病菌多数对戊唑醇仍表现为敏感,仅2株为低水平抗性。