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中国科学院宁波材料技术与工程研究所在线虫分类领域取得进展（图）
寄生线虫 分类领域 图像识别
2023/3/27
植物寄生线虫是一种常见低等动物，分布很广，能吸取植物体内营养，影响植物正常生长，导致植物出现根瘤、根腐、沤根、枯萎黄化、果实长不大等情况，严重危害植物健康以及农产品的产量和质量。因此，海关口岸需要对各种线虫进行形态学鉴定，以防范外来植物病原线虫可能造成的环境受害风险，这对维护国门生物安全有着重要意义。
基于面向对象分类的土地整理区农田灌排系统自动化识别
灌排系统 面向对象分类 自动化 高分辨率遥感影像
2012/8/14
针对目前农田灌排系统识别研究中影像分辨率低、自动化程度不高的问题，该研究基于面向对象分类法，提出了一套从影像到农田灌排系统矢量输出的完整提取流程。研究利用KOMPSAT-2高分辨率遥感影像数据，以吉林省西部土地整理大安项目区作为试验区，使用自主研发的识别程序对土地整理区农田灌排系统进行了自动化识别提取，并与监督分类法、手动屏幕数字化作了对比分析。结果显示，基于面向对象分类的自动化提取方法在精度上与...
不同质地的土壤，由于蓄水能力和土壤颗粒大小的不同使得其光谱特性不同，这为采用近红外光谱技术对土壤质地进行判别分析提供了依据。该研究利用正交信号校正（OSC）方法可以获得与浓度有关的谱图信息这一优势，将其与偏最小二乘方法（PLS）结合，采用近红外光谱技术对不同质地的土壤：砂土、壤土、黏土进行判别分析。结果表明：建模样本的相关系数可达0.965，采用该模型对其余45个样本分别进行了预测，三种土壤预测样...
农产品温控物流具有跨专业、跨地区、多环节和多主体的特点。目前，该领域科学研究和学科建设落后于产业发展，迫切需要加强物流理论基础研究，构建科学适用的理论体系框架，用于指导工程技术实践。该文在综合考虑农产品温控物流当前技术需求与社会发展需求的基础上，通过对农产品物流领域的多个制约元素的分析，提出了农产品温控物流技术集成理论体系。基于该理论体系构建的以数据库为基础的农产品温控物流专家决策系统（商业智能系...
高光谱数据常带有噪声，传统的仅考虑光谱信息的遥感植被分类方法效果不佳，融入空间信息进行植被分类显得尤为重要。以NDVI阈值法提取植被信息后，采用最小噪声变换对Hyperion高光谱影像进行压缩处理，取前60个分量数据，并采用一种空间与光谱信息相结合的高光谱影像植被分类法，完成研究区植被分类。结果表明，对各植被类型的平均分类精度达90.3%，而最大似然法的平均分类精度仅为70.0%。融入空间信息的高...
为获取东北三省作物类型分布信息，精确地进行粮食估产，该文以250 m MODIS时间序列NDVI数据为主要数据源，以东北三省主要粮食作物水稻、玉米、大豆、小麦为研究对象，利用波谱分析方法对东北三省作物类型的空间分布进行研究。研究结果表明，大豆的遥感反演面积和统计面积的相关性最好(R2=0.770)，其次是玉米(R2=0.710)，水稻(R2=0.686)。该文使用的作物分类方法适用于试验条件有限，...
滨海光谱混淆区土地利用/覆盖信息获取是遥感信息提取的难点之一，该研究选择黄河三角洲垦利县为研究区，采用2007年3月11日陆地卫星TM遥感影像数据，利用面向对象的土地利用遥感分类技术，通过影像分割和采用支持向量机分类方法对研究区土地利用/覆盖信息进行提取，并将分类结果与传统的基于像元的分类方法进行对比分析。结果表明：面向对象支持向量机的分类精度达到84.83%，比基于像元的最大似然法和波谱角法分别...
为了提高棉花盲椿象测报精度，提出了一种在自然环境下基于Gabor小波和颜色矩的棉花盲椿象自动分类方法。该方法以5种棉花盲椿象为研究对象，利用Gabor小波和颜色矩分别提取盲椿象图像的纹理和颜色特征，并结合主成分分析和支持向量机，实现了棉花盲椿象的分类。通过特征提取与优化试验发现，利用主成分变换得到的第1主成分、第2主成分和第3主成分分量累计贡献率为87.3%，且聚类效果较好；通过棉花盲椿象分类试验...