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用于高光谱图像分类的归一化光谱指数的构建与应用(英文): 2014年; 成像高光谱的近地田间应用为农业定量遥感的发展提供了新的契机。如何发挥其图谱合一的数据优势,尤其在解析土壤、阴影等背景地物对作物养分反演模型的影响需要关注。该研究借助可见/近红外成像高光仪,在近地田间采集小麦群体的成像立方体,根据影像中光照裸土、阴影裸土、光照叶片和阴影叶片的反射光谱特征建立了归一化光谱分类指数,并应用该指数提取大豆影像中不同类型地物的光谱,分析了背景土壤剔除前后的大豆植被归一化光谱与叶绿素密度的决定系数变化情况。结果表明:土壤和阴影叶片光谱去除后,反演叶绿素密度的敏感波段由红-近红外区间(727 nm,922 nm)向蓝、绿,尤其是红波段(710 nm,711 nm)移动。对叶绿素密度敏感的波段区间表现为可见光增加,近红外减少,且红边波段决定系数最高。由此说明,基于归一化光谱指数的植被光谱提纯对定量遥感反演研究具有重要意义。; 张东彦赵晋陵黄林生马雯萩; 关键词：高光谱成像图像分类大豆

杂草识别专家及信息系统研究进展被引量：1: 2014年; 系统回顾了我国杂草鉴别专家系统,杂草网络识别与管理系统及基于GIS技术的杂草信息系统的发展,结合国内外发展趋势,提出集终端信息采集、杂草专题图制作、防治措施发布等功能于一身的杂草信息管理系统是该领域的发展方向。; 武旭霞张东彦宋健王秀马雯萩; 关键词：杂草入侵植物专家系统信息系统数据库

基于图像处理的目标物体最大内接矩形面积的检测被引量：11: 2015年; 目标物体最大内接矩形的检测对生产矩形产品的工厂意义重大。目前的裁定手段都是人工实现,存在主观性强、效率低、精度差等缺点。研究了基于图像处理的遍历法、中心扩散法检测目标物体最大内接矩形;并结合两种方法提出一种新的检测方法:遍历中心扩散法。实验结果表明:遍历法对噪声具有很强的鲁棒性;但对凹面物体十分敏感。中心扩散法适用性较好,但检测的准确性不高;而遍历中心扩散法既有较强的鲁棒性,又拥有较高的准确率,其检测准确率均达到90%以上,实现了目标物体最大内接矩形的高精度检测。; 谢新华梁栋张香倩张东彦周建军; 关键词：图像处理

冻害胁迫小麦的图谱特征解析研究被引量：2: 2015年; 冻害是造成中国农业生产重大损失的气象灾害之一,对国内粮食安全生产造成严重威胁。利用图像处理技术提取冻害前后小麦的覆盖度特征,用高光谱技术研究冻害前后小麦的光谱变化特征并确定遥感诊断的敏感波段。研究结果表明:可见光波段的绿、红光可用于诊断冻害胁迫,尤其在绿峰与红谷位置表现明显;近红外波段是判断冻害胁迫的敏感区间。综上,光谱分析结合图像处理技术用于田间小麦冻害特征区间提取是可行的。; 段运生张东彦黄林生赵晋陵; 关键词：冻害胁迫小麦

单/双子叶杂草与作物的高光谱识别被引量：2: 2013年; 利用地物光谱仪Fieldspec FR2500采集玉米、谷子、狗尾草、牛筋草、马唐、葎草、圆叶牵牛、裂叶牵牛、马齿苋和小藜等10种植物的叶片光谱反射率,将这10种植物按照作物、单子叶杂草和双子叶杂草分成三类,在Unscrambler软件中对光谱数据做主成分分析,观察三类样本的聚类情况;在此基础上,根据波长变量对于主成分的载荷值,提取对三类植物识别敏感的特征波长;在SAS软件中,以分类变量和特征波长变量作为输入变量,利用DISCRIM过程进行非参数判别分析。结果表明,利用552、647、730、765、962、1093、1325、1410、1660 nm等9个特征波长组合可有效区分作物中单/双子叶杂草。其中,针对单子叶杂草的建模集和预测集的识别正确率分别达到90%和85%,双子叶杂草的建模集和预测集的识别正确率均达到100%,整体样本的建模集和预测集的识别正确率分别达到96.1%和95.3%。; 张东彦祖琴邓巍王秀; 关键词：玉米双子叶杂草主成分分析

利用图谱特征解析和反演作物叶绿素密度被引量：7: 2013年; 地面成像光谱仪可对作物个体及群体信息进行"图谱"同步解析,因此在农业定量化研究中具有巨大的应用潜力。利用可见-近红外成像光谱仪采集不同生育期玉米和大豆的冠层"图谱"数据,在逐步提取影像中光照土壤、阴影土壤、光照植被、阴影植被四种组分光谱的基础上,通过选取的敏感波段构建光谱植被指数和叶绿素密度进行波段自相关分析,探讨各个分量对作物叶绿素密度反演的影响。研究发现:当植被与土壤混合存在时,对叶绿素密度敏感的波段基本在红光与近红外波段;当植被光谱提纯后(剔除土壤光谱),对叶绿素密度敏感的波段范围增大,表现在蓝、绿波段;当阴影叶片光谱剔除后,对叶绿素密度敏感的波段表现为可见光波段增加,近红外波段减少,红边波段决定系数最高。上述变化特征在不同作物中有相同的趋势,为探索地面成像光谱仪"图谱"协同反演作物生化参数进行了有意义的探索。; 张东彦刘良云黄文江Cobum Craig梁栋; 关键词：光谱指数叶绿素密度大豆玉米

基于监督局部线性嵌入算法的玉米田间杂草识别被引量：9: 2013年; 杂草精准识别是实现农药定向定量喷洒的基础,是精准农业重要的研究课题之一,对环境保护和生产成本控制都有着重要的现实意义。该文以玉米田间常见杂草为研究对象,首先通过超绿特征去除田间复杂背景的影响,然后采用形态学方法自动分割图像中绿色植物区域作为待判别为杂草或作物的识别对象,之后采用基于Fisher投影的监督LLE(locally linear embedding)方法对样本的高维灰度特征进行降维,在低维空间结合支持向量机实现了杂草的快速识别。试验结果表明,该识别方法能更好地发现杂草与玉米的低维特征,对杂草和玉米植株的平均识别率分别达到97.2%和77.8%。该研究结果可为精准喷洒除草剂的自动化实现提供参考。; 阎庆梁栋张东彦; 关键词：图像处理支持向量机

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安徽省自然科学基金(1308085QC58)