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基于Android平台的苹果叶病害远程识别系统被引量：7: 2015年; 为快速准确识别苹果叶部病害,研究基于Android移动平台的苹果叶病害远程识别系统,提出病害图像采集、存储和发送的Android客户端及用于图像接收、分析处理和返回识别结果的PC服务器端系统架构。客户端调用系统相机获取图像,以socket流实现客户端与服务器通信,服务器用最大类间方差法抽取图像病斑部位,提取颜色、纹理、形状参数,选择支持向量机实现病害识别。实验结果表明,相比BP网络,支持向量机的识别性能更佳,该系统对苹果叶部斑点落叶病、锈病以及花叶病的识别率达98.33%,识别时间小于16s,可为果农提供方便快捷的苹果病害诊断及防治技术服务。; 王梅嘉何东健任嘉琛; 关键词：苹果叶部病害 ANDROID

土壤有机质含量田间实时测定方法被引量：15: 2015年; 为了实现对土壤有机质含量的快速测定,以关中塿土为材料,研究基于光谱分析的土壤有机质含量测定方法。首先用机载便携式近红外频谱仪采集土壤样本在波长900-1 700 nm范围的漫反射光谱,并对异常样本进行判别和剔除以提高建模精度,在比较2种不同样本划分方法对模型影响的基础上,用连续投影算法（SPA）对建模变量进行最优波长选择,然后通过3种线性建模方法对有机质含量预测结果进行分析,探明偏最小二乘法（PLS）方法效果最好,并建立了径向基（RBF）神经网络预测模型。测试集样本实验结果表明,用PLS建立的预测模型有机质含量测定值和预测值之间的决定系数为0.801 9,均方根误差为0.179 4;用RBF神经网络建模的决定系数和均方根误差分别为0.828 1和0.164 6,两种模型均具有较高的精度,可对有机质含量进行快速预测。; 何东健陈煦; 关键词：土壤有机质含量光谱分析偏最小二乘法径向基神经网络

土壤速效磷含量近红外光谱田间快速测定方法被引量：15: 2015年; 为实现对土壤速效磷含量的快速测定,以关中塿土为材料,研究基于光谱分析的土壤速效磷含量测定方法。首先用便携式近红外频谱仪在不同采样高度下,采集土壤样本900-1 700 nm波长范围的漫反射光谱,采用3倍标准差准则和主成分分析得分图对异常样本进行判别和剔除,然后对比分析4种波长选择方法对建模效果的影响,发现基于稳定的竞争性自适应加权抽样法的结果最佳,最后通过分析不同非线性建模方法对预测结果影响实验,探明最小二乘支持向量机方法的预测结果最好。实验结果表明,采样高度为10 cm时本文建立模型的土壤速效磷含量预测决定系数为0.858 1,均方根误差为10.880 1,具有较高的精度,可对土壤速效磷含量进行快速预测。; 何东健陈煦任嘉琛王梅嘉; 关键词：土壤速效磷光谱分析 SCARS 最小二乘支持向量机

基于新型植被指数对冬小麦蛋白质含量的估算研究被引量：8: 2013年; 小麦蛋白质含量是衡量小麦价格的一项重要指标。本文使用三年冬小麦蛋白质含量和光谱指数数据,用2008/2009和2009/2010年数据构建新的比率指数和乘积指数,并将灰色关联算法-偏最小二乘法(GRA-PLS)进行整合,尝试提高对冬小麦蛋白质含量估算的精度,用2011年/2012年数据进行验证。研究结果表明:比率指数与冬小麦蛋白质含量的相关系数要优于单一指数,单一指数和比率指数最高相关系数(r)分别为0.726和0.751,乘积指数也可改善部分单一指数的相关系数。通过GRA-PLS方法可以提高对冬小麦蛋白质含量的估算精度,单一指数、比率指数和乘积指数的决定系数(R2)分别为0.537,0.631和0.521,对应的均方根误差(RMSE)分别为0.665%,0.564%和0.574%。结果说明用新构建的比率指数和乘积指数,并使用GRA-PLS方法对冬小麦蛋白质含量估算是可行的。; 金秀良徐新刚李振海王芊王妍李存军王纪华; 关键词：蛋白质含量偏最小二乘法

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国家科技支撑计划(2012BAH29B00)