本文主要研究内容
作者朱文静,陈华,李林,魏新华,毛罕平（2019）在《基于红外热成像边缘检测算法的小麦叶锈病分级研究》一文中研究指出：小麦叶锈病对我国小麦生产危害巨大,实现小麦叶锈病的监测和快速分级是进行科学生产管理的基础。针对常规图像检测技术的不足,提出一种基于红外热成像技术的快速检测和分级方法。首先,采集整株小麦样本的红外热成像图像,分别计算健康植株、潜伏期植株和显症植株的平均叶温,探明真菌入侵过程中的温度变化规律;然后,将经过直方图均衡化和中值滤波预处理的红外热成像中低于显症植株温度阈值的区域提取出来;通过温度区域划分、低温区域提取和阈值分割,计算病斑面积在整体植株热成像总面积中的百分比;最后,对病情指数进行相关分析,获得相关系数为0. 975 5,预测均方根误差为9. 79%,总识别正确率为90%。结果表明,基于红外热成像边缘检测算法的小麦叶锈病分级方法是可行的。
Abstract
xiao mai xie xiu bing dui wo guo xiao mai sheng chan wei hai ju da ,shi xian xiao mai xie xiu bing de jian ce he kuai su fen ji shi jin hang ke xue sheng chan guan li de ji chu 。zhen dui chang gui tu xiang jian ce ji shu de bu zu ,di chu yi chong ji yu gong wai re cheng xiang ji shu de kuai su jian ce he fen ji fang fa 。shou xian ,cai ji zheng zhu xiao mai yang ben de gong wai re cheng xiang tu xiang ,fen bie ji suan jian kang zhi zhu 、qian fu ji zhi zhu he xian zheng zhi zhu de ping jun xie wen ,tan ming zhen jun ru qin guo cheng zhong de wen du bian hua gui lv ;ran hou ,jiang jing guo zhi fang tu jun heng hua he zhong zhi lv bo yu chu li de gong wai re cheng xiang zhong di yu xian zheng zhi zhu wen du yu zhi de ou yu di qu chu lai ;tong guo wen du ou yu hua fen 、di wen ou yu di qu he yu zhi fen ge ,ji suan bing ban mian ji zai zheng ti zhi zhu re cheng xiang zong mian ji zhong de bai fen bi ;zui hou ,dui bing qing zhi shu jin hang xiang guan fen xi ,huo de xiang guan ji shu wei 0. 975 5,yu ce jun fang gen wu cha wei 9. 79%,zong shi bie zheng que lv wei 90%。jie guo biao ming ,ji yu gong wai re cheng xiang bian yuan jian ce suan fa de xiao mai xie xiu bing fen ji fang fa shi ke hang de 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自农业机械学报的朱文静,陈华,李林,魏新华,毛罕平，发表于刊物农业机械学报2019年04期论文，是一篇关于小麦叶锈病论文,红外热成像论文,边缘检测论文,快速分级论文,农业机械学报2019年04期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自农业机械学报2019年04期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：小麦叶锈病论文; 红外热成像论文; 边缘检测论文; 快速分级论文; 农业机械学报2019年04期论文;