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乔红波: 作品数：73 被引量：344H指数：12; 供职机构：河南农业大学更多>>; 发文基金：国家科技支撑计划国家重点基础研究发展计划河南省科技攻关计划更多>>; 相关领域：农业科学自动化与计算机技术环境科学与工程文化科学更多>>

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基于机器视觉和图形处理的小麦基本苗快速计数方法: 一种基于机器视觉和图形处理的小麦基本苗快速计数方法，以解决现有的小麦基本苗计数计数效率低的技术问题。包括以下步骤：基本苗图像的获取、图像复原增强、目标计数，在目标计数中，采用连通区域面积对比法对经所述步骤S8处理后的图像...; 许鑫乔红波熊淑萍张娟娟冯洋洋; 文献传递

不同时序EOS/MODIS-NDVI提取冬小麦面积: 对MODIS图像数据进行转换、地理校正和波段组合等处理后,得到不同时间序列的归一化植被指数(normal difference vegetation index,NDVI),然后在地面光谱测量基础上进行监督分类,得到河南...; 乔红波程登发陈林张云慧田喆孙京瑞; 关键词：遥感 MODIS 时间序列; 文献传递

小麦病害发生图像的处理方法、应用、计算机可读介质及病害发生面积测算方法: 小麦病害发生图像的处理方法、应用、计算机可读介质及病害发生面积测算方法。一种小麦病害发生面积的测算方法，以解决当下获取小麦病害发生面积的效率低的问题。它需要获取彩色的小麦病害发生图像，对图像进行处理以获取对应于该种病害的...; 许鑫时雷张娟娟张浩乔红波马新明席磊刘垒台海江郑光王双成; 文献传递

麦蚜、白粉病危害后冬小麦冠层高光谱的测量与分析: 高光谱遥感以其较多的波段和丰富的数据为遥感在农业中的应用注入了新的活力,应用高光谱遥感对作物生长状况和病虫害发生为害进行监测是农业遥感的重要研究内容.该文于2003、2004年使用便携式光谱仪对郑州、北京地区不同程度麦蚜...; 乔红波; 关键词：高光谱遥感麦蚜小麦白粉病; 文献传递

一种基于卷积神经网络的棉蚜识别方法: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的棉蚜识别方法，该方法包括：获取棉蚜危害图像；采用迁移学习和微调的方式，建立基于卷积神经网络的棉蚜识别模型；将棉蚜危害图像输入至基于卷积神经网络的棉蚜识别模型，确定棉蚜危害等级。本发明使用...; 乔红波张慧郭伟许鑫马新明

烟草叶面积指数的高光谱估算模型被引量：24: 2012年; 叶面积指数(1eaf area index,LAI)是重要的生物物理参数,亦是各种生态模型、生产力模型以及碳循环研究等的重要生物物理参量,因此具有重要的研究意义。为了探索不同高光谱模型监测烟草LAI的精度,采用盆栽试验,在烟草伸根期,旺长期和成熟期,通过ASD Fieldspec HH光谱仪测定了不同水氮条件和品种下烟草冠层的高光谱反射率,并统计相应的叶面积指数数据。选用4个常用的植被指数RVI(ratio vegetation index)、NDVI(normalized difference vegetation index)、MTVI2(Modifiedsecond triangular vegetation index)、MSAVI(Modified Soil-adjusted vegetation index)和PCA(principal component analysis)、neuralnetwork(NN)3种方法对烟草LAI进行了估算,比较分析了3种方法的估算结果。结果表明,植被指数法,主成分分析,神经网络方法LAI都取得了较为理想的结果,其中植被指数法可以较为精确反演烟草LAI,验证模型确定性系数在0.768—0.852之间,主成分分析方法和神经网络方法精度较高,分别为0.938和0.889。主成分分析方法验证模型的稳定性更好,其验证模型的RMSE(root mean square error)为0.172,低于4个植被指数和神经网络。MTVI2和MSAVI能较好地去除土壤、大气等条件影响,反演精度高于RVI和NDVI。与基于植被指数建立的模型相比,主成分分析和神经网络可以更好的提高LAI的反演精度。; 张正杨马新明贾方方乔红波张营武; 关键词：烟草 LAI 植被指数主成分分析神经网络

作物病虫害遥感监测关键技术研究与应用: 乔红波张东彦郭伟赵晋陵徐永伟黄林生周晓明刘倩高飞吴; 病虫害是引起粮食产量损失的重要因素之一，每年由其造成的损失约占全球粮食总产量的10-20%。然而，中国病虫害监测还主要依赖于人工目测手查，易造成测报信息滞后、防控不及时和籽粒品质降低等问题。该项目基于遥感快速、宏观、高效...; 关键词：; 关键词：病虫害防治智能诊断系统

不同时序EOS/MODIS-NDVI监测河南省冬小麦面积被引量：17: 2008年; [目的]利用不同时序EOS/MODIS-NDVI数据计算河南省冬小麦面积。[方法]对MODIS图像数据进行转换、地理较正和波段组合等处理后,从而获得不同时间序列的归一化植被指数(Normal Difference Vegetation Index,NDVI),然后在地面光谱测量基础上进行监督分类,得出河南省2005年小麦种植面积。[结果]该法所测河南冬小麦像元总数92 208个,种植面积为576万hm2,与统计部门统计数据相比,误差为9.66%。[结论]该研究为冬小麦种植面积监测提供了新途径。; 乔红波张慧程登发; 关键词：遥感 MODIS

基于改进YOLOv5s的小麦小穗计数方法和系统: 本申请提供了一种基于改进YOLOv5s的小麦小穗计数方法和系统。该方法中，首先对YOLOv5s网络结构进行模块调整与层次优化，得到改进的YOLOv5s网络模型；对预先获取的麦穗图像进行预处理，得到所述改进的YOLOv5s...; 时雷温暖孙嘉玥王健孙佳佳吕海燕熊蜀峰刘亮亮孙肖云席磊乔红波

不同时序EOS/MODIS-NDVI监测河南省冬小麦面积(英文)被引量：2: 2008年; [Objective] Calculation of winter wheat acreage in Henan Province using EOS/MODIS-NDVI data at different time sequences. [Method] After process of EOS/MODIS images, geographical adjustment, wave band combination, normal difference vegetation index (NDVI) was obtained. Based on the wide spectrum measurement, the processed data were supervisedly classified, thus the acreage of winter wheat in Henan Province in 2005 was acquired. [Result] Total 92208 pixels were observed for the winter wheat in Henan Province, and the plantation acreage was 5 760 thousand hm2. Compared with the data from statistical department, the error of this method was about 9.66%. [Conclusion] The method introduced in the present study could be applied in monitoring winter wheat acreage.; 乔红波张慧程登发; 关键词：REMOTE WINTER WHEAT ACREAGE

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