首先,利用Mask R-CNN网络提取新梢和母叶的光谱反射率,其次,利用多元散射校正(MSC)、一阶导数(1-D)和平滑滤波(S-G)算法对采集的原始高光谱数据进行预处理,并利用无信息变量消除(UVE)和竞争性自适应重加权(SPA)算法筛选预处理后高光谱数据的特征波段。最后,提出一种卷积神经网络-门控循环网络(CNN-GRU)网络用于估计扦插苗新梢和根系的生物量,并且与支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、偏最小二乘法(PLS)三种机器学习方法和卷积神经网络(CNN)、长短时记忆网络(LSTM)两种深度学习方法进行比较。阅读全文 ∨
基于高光谱成像技术实现对高粱农药残留种类的鉴别。利用近红外高光谱成像系统采集高粱农药残留样品的高光谱数据, 建立基于 BP 神经网络自适应增强算法、轻量梯度提升机、极度梯度提升、支持向量机的高粱农药残留分类模型;构建基于特征波长信息的农药残留分类模型, 对比分析结果。阅读全文 ∨
南京农业大学智慧农业创新团队以小麦赤霉病为研究对象,进行小麦赤霉病监测试验,利用了两个高抗小麦品种和一个易感小麦品种,在穗部接种赤霉菌后开始持续观测。利用我司高光谱设备(V10E近红外高光谱成像仪)进行穗部时序拍照,并同步进行破坏性取样测试穗子的多项生理生化指标。阅读全文 ∨
不同货架期的水果通常通过人工检测来估算,因此是一个劳动密集型且容易出错的过程。因此,开发一种快速、无创的技术,用于不同成熟阶段冬枣的 SSC 监测和货架期分析,具有重要意义阅读全文 ∨
目标是开发一种能够及时识别根腐病的便携式设备。 本研究采用高光谱成像技术,通过分析光谱来检测根腐病 辣椒叶在健康、孵化和疾病期间在压力下的变化 根腐病。将两种辣椒种子(满山红和山椒4号)培养至它们 长出了两到三对真叶。随后,健壮的幼苗被感染 镰刀菌根腐真菌通过根灌溉技术。阅读全文 ∨
本研究旨在探讨HSI对钛铁矿中9种主要组分品位测定的应用潜力。为了检验钛铁矿HSI在空间域的潜力,基于光谱和空间数据,采用树突网络、偏最小二乘、反向传播神经网络和麻雀优化的核极限学习机多元模型建立数据集与各组分品位之间的映射关系,并对其可靠性进行评估。 阅读全文 ∨
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