簡介：農作物品種權是農業(yè)科技成果擁有者的一項重要無形資產，隨著國內外農產品競爭的不斷加劇，農作物品種權的價值也日益凸顯。近年來我國加大了對農業(yè)科技成果轉化的政策支持力度，農作物品種權交易市場也更加活躍，對農作物品種權價值評估的需求也越來越大，如何科學評估農作物品種權價值成為交易雙方關注的核心問題。對于常見資產，國內外常用的三種基本評估方法是市場法、收益法和成本法，由于農作物品種權的特殊性，三種基本方法在應用中遇到許多難點，本文試圖將實物期權法應用到農作物品種權價值評估中，探索農作物品種權價值評估的新途徑。將實物期權運用于品種權評估中，可以得出更為合理的評估值，為農業(yè)科技成果轉讓提供價格依據(jù)，具有一定的理論和實踐意義。本文以農作物品種權為研究對象，針對其價值評估問題展開探討，分析了品種權的價值影響因素和估值模型，最終給出了估值模型中的參數(shù)確定方法。文章使用文獻研究法對品種權的價值構成和傳統(tǒng)評估方法評估品種權價值的局限性做了定性分析，使用蒙特卡羅模擬法對品種權價值評估BS模型中的波動率參數(shù)做了定量分析。并最終通過案例對本文所研究的實物期權法進行了驗證，得出實物期權法評估結果相比收益法而言更具合理性。本文主要研究內容包括四部分，首先分析了農作物品種權的生物學特性以及品種權的價值構成，剖析了影響農作物品種權價值的主要因素，并針對農作物品種權的生物學特征分析了成本法、市場法和收益法三大傳統(tǒng)評估方法評估品種權價值各自的局限性其次，分析了農作物品種權中蘊含的實物期權特征，提出了實物期權法評估農作物品種權價值的可行性，通過對比二叉樹和BLACKSCHOLESBS兩大期權定價模型的優(yōu)缺點從而確定了品種權價值評估的BS模型然后，對農作物品種權價值實物期權BS評估模型中五個參數(shù)的確定方法進行了探討，提出了農作物品種權市場價格、品種權期權的執(zhí)行價格、距到期日的時間、無風險利率和品種權的波動率的各自估算方法，其中重點研究的是使用蒙特卡洛模擬法確定品種權的波動率最后，通過一個案例證明了實物期權法評估農作物品種權價值的可操作性。本文研究結論包括第一，品種權項目具有明顯的期權特性，適合使用期權法評估。第二，品種權價值評估運用BS模型更科學，其中品種權未來收益的現(xiàn)值和S，可通過對該品種權未來獲得的凈現(xiàn)金流貼現(xiàn)估算執(zhí)行價格X可通過每階段投資額的現(xiàn)值之和計算品種權項目有效期T等于從基準日到未來估計行權的這段可行權期間無風險利率R可以使用與實物期權有效期相同的國債利率計算波動率Δ可以通過蒙特卡洛模擬計算。第三，評估人員對不確定性的判斷不同是導致收益法和實物期權法評估評估品種權價值出現(xiàn)差異的主要原因，實物期權法認為種子企業(yè)在農作物品種權項目推進過程中有時機選擇的權利，所以項目中的不確定性是機會，會增加品種權的價值。第四，品種權投資是個動態(tài)持續(xù)的過程，決策者擁有臨時改變投資決策的選擇權，這種選擇性對應的期權價值屬于品種權價值的一部分。實物期權法評估農作物品種權的價值，是以收益現(xiàn)值法為基礎，考慮項目推進過程中存在的經營柔性價值，它能夠更科學的處理項目中的不確定性，更準確評估農作物品種權的價值。本文的創(chuàng)新點是以農作物品種權為研究對象，從價值構成角度出發(fā)，分析了影響農作物品種權價值的主要因素，且詳細闡述了品種權具有的實物期權特征，提出以實物期權法評估品種權價值的可能性，在國內還屬首次。構建了農作物品種權價值評估的BS定價模型，擴大了實物期權法在資產評估領域的適用范圍。

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簡介：國內圖書分類號X51國際圖書分類號西南交通大學研究生學位論文密級公開某大型天然氣；爭化廠S02排放對區(qū)域農作物的影響預測研究年級三QQ九級姓名塞』盔塞申請學位級別亟±專業(yè)巫境工程指導老師奎啟攫數(shù)援二零一二年五月一令一一，年丑月西南交通大學學位論文版權使用授權書本學位論文作者完全了解學校有關保留、使用學位論文的規(guī)定，同意學校保留并向國家有關部門或機構送交論文的復印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授權西南交通大學可以將本論文的全部或部分內容編入有關數(shù)據(jù)庫進行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復印手段保存和匯編本學位論文。本學位論文屬于1．保密口，在年解密后適用本授權書；2．不保密√使用本授權書。請在以上方框內打“√“學位論文作者簽名≥L知表日期砂M，．胡每磁．刎_，【R蕁兒孫≥簽師期老日導指

簡介：II111111IIIIIIIIILY3431786分類號UDC236268埸1大季學號叢三Q壘Q蘭密級YANGZHOUUNIVERSITY碩士學位論文全日制學術學位面向畜牧養(yǎng)殖農作物秸稈雙螺桿擠壓膨化試驗研究指導教師姓名申請學位級別論文提交日期學位授予單位嚴守2Q墨生壘旦論文答辯日期2Q墨生魚月盟塹劌盤堂學位授予日期一2立墨生旦答辯委員會主席周驥平2018年6月摘要隨著我國畜牧業(yè)的快速發(fā)展，對飼料的需求量急劇增加，急需發(fā)展節(jié)糧型、非糧型飼料。我國是農業(yè)大國，每年農作物秸稈達7億噸，但因為秸稈含有大量粗纖維和木質素，質地粗糙、堅硬而適口性差，導致家畜對秸稈采食率和消化率較低，影響農作物秸稈作為飼料使用。目前農作物秸稈可以通過螺桿擠壓膨化作用，提高秸稈作為飼料利用率，我國秸稈擠壓膨化研究才剛起步，對農作物秸稈雙螺桿擠壓膨化研究很少。針對目前現(xiàn)狀，本課題進行面向畜牧養(yǎng)殖農作物秸稈雙螺桿擠壓膨化試驗研究，分析同向嚙合雙螺桿擠壓過程的流動理論，設計雙螺桿構型，并進行雙螺桿流場分析，再利用設計的雙螺桿，用稻秸稈與玉米粉為原料，以擠壓膨化產品的外觀以及膨化度為評價指標，進行擠壓膨化試驗，得到稻秸稈添加量為20％下，膨化度最好的工藝參數(shù)，為農作物秸稈經雙螺桿擠壓膨化為飼料提供理論和實際指導。本文分析物料在同向嚙合雙螺桿中運動規(guī)律，通過對柱坐標系下C型空間中物料運動微元分析，建立流體連續(xù)性方程和流體納維斯托克斯方程，得到圓柱坐標系下物料速度、％、礦與壓強P表達式，得出平均剪切速率方程，最后選擇合適指數(shù)定律模型，得到粘度表達式，完成同向嚙合雙螺桿擠壓過程的流動模型建立。本文進行雙螺桿構型設計，并借助SOLIDWORKS軟件構建螺桿三維造型，基于計算流體動力學理論，通過建立雙螺桿流場有限元模型，利用專業(yè)CFD仿真軟件CFX對雙螺桿全段模型的流場進行數(shù)值模擬分析，得到了流體的運動軌跡圖、溫度分布和壓力分布云圖，揭示了流體在雙螺桿流場內部運動規(guī)律，最終驗證所設計的螺桿構型滿足試驗要求，為下面擠壓膨化試驗提供支持。本文用稻秸稈與玉米粉為原料，以擠壓膨化產品的外觀以及膨化度為參考依據(jù)，進行以稻秸稈添加量、物料含水率、螺桿轉速、擠壓機三區(qū)溫度、喂料轉速等5個因素的單因素試驗，分析5個因素對產品擠壓膨化度的影響，通過對試驗結果分析，在保證產品有較優(yōu)膨化效果時，得出稻秸稈最大添加量可以為20％，物料含水率為18％～24％、擠壓機三區(qū)溫度為120℃～140℃、螺桿轉速為90R／MIN～130R／RAIN、喂料轉速為20R／MIN～24R／MIN較為合適。本文設置稻秸稈添加量為20％確定值，綜合研究物料含水率、三區(qū)溫度、螺桿轉速、喂料轉速對擠壓膨化產品膨化度的影響，設計二次回歸正交旋轉組合試驗，試驗結果經SAS93軟件進行回歸數(shù)據(jù)分析，得出膨化度的二次回歸方程，并驗證方程顯著性和失擬性，得到稻秸稈添加量為20％下，膨化度最好的工藝參數(shù)，即物料含水率為1985％、擠壓機三區(qū)溫度為12857。C、螺桿轉速為11055R／MIN和喂料轉速為22IR／MIN，此時膨化度為1571。最后進行最優(yōu)參數(shù)下試驗結果驗證，測得實際試驗產品膨化度為1587，與理論的膨化度相對誤差為

簡介：首都師范大學碩士學位論文彩色圖像分割技術在農作物測量系統(tǒng)中的應用姓名郭楠申請學位級別碩士專業(yè)計算機應用技術指導教師葛慶平20050401彩也|生|像分割技術訂采作物測量系統(tǒng)中的心用ABSTRACTAGRICULTUREISTHEFOUNDATIONOFOURNATIONALECONOMYANDTHEIMPROVEMENTINTHEEFFIDENCYOFAGRICULTURALPRODUCTIONANDTHEEXTENTOFAGRICULTURALAUTOMATIONARETHEBASESOFMODEMAGRICULTURETHETECHNOLOGYOFCOMPUTERVISIONISCONDUCIVETOTHEDEVELOPMENTOFMODEMA鰣CULTURETHEPLANTMEASUREMENTSYSTEMCONTAINSCAPTURINGIMAGEOFPLANTS，PROCESSINGIMAGE，MEASURINGPLANTSANDFINALLYDISPLAYTHERESULTONTHESCREENANDSTOREDATAINTHEDATABASEHOWTOEXTRACTTHETARGETPLANTFROMIMAGEISTHEMAINPROBLEMTOBESOLVEDINTHISPAPERMANYTYPICALCOLORMODELSAREANALYZEDBASEDONPLANTIMAGE，F(xiàn)ORINSTANCEHIS，HSV111213ACCORDINGTOEXPERIMENTRESURTHEHVALUEINHSVISTHEMOSTEFFECTIVEFEATUREONTHEBASISOFTHEEXPERIMENTRESULTFEATUREHINHSVISUSEDTOSEGMENTTHEIMAGE，BUTTHERESULTSHOWSTHATTHETIPPARTOFTHELEAFCANNOTBESEGMENTEDCORRECTLYTHEREFOREANOTHER2METHODSAREPROPOSEDANEVALUATIONEXPERIMENTISDESIGNEDTOVERIFYTHEEFFECTOFTHESE3METHODSTHEOUTCOMEOFEVALUATIONEXPERIMENTINDICATESTHAT2DTHRESHOLDISTHEMOSTEFFECTIVEANDSTABLEMETHODANDITCANAPPLYTOTHESYSTEMFURTHERMORE，2DTHRESHOLDALGORITHMISIMPLEMENTEDANDTHISMETHODISWORKINGEFFICIENTLYINTHESYSTEMINADDITION，INORDERTOOBTAINACCURATECOLORINFORMATION，SOMECOLORCORRECTIONMETHODSWHICHAREUSEDTOSOLVECOLORDIFFERENCECAUSEDBYSUNLIGHTALETESTEDACCORDING幻THEEXPERIMENTSRESULT，CURVEMETHODISTHEBESTONEKEYWORDSIMAGESEGMENTATION，COLORCORRECTION，THRESHOLD，DUSTERU

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簡介：松嫩平原傳統(tǒng)人工收集農作物的長勢信息往往延遲于農作物的生長狀態(tài)，而且要獲取大尺度的農情信息時，通常需要耗費大量人力物力，同時調查結果會受人為因素的影響而產生誤差。及時精準的獲取農作物分布情況和長勢信息對于保障松嫩平原糧食生產安全，促進農業(yè)可持續(xù)發(fā)展具有重要的意義。遙感監(jiān)測技術具備及時、快速、大尺度等特點，利用遙感影像數(shù)據(jù)來監(jiān)測農作物長勢情況，將可以為農業(yè)部門和科研人員對農作物長勢監(jiān)測和研究節(jié)約大量時間和資金。本課題研究是以“松嫩平原農作物長勢遙感監(jiān)測系統(tǒng)”為基礎，對研究區(qū)域內進行前期調查和研究，利用地理學相關知識設計采樣方案。進行松嫩平原遙感數(shù)據(jù)下載和輔助數(shù)據(jù)信息收集，利用結構化查詢語言技術STRUCTUREDQUERYLANGUAGE，SQL設計并建立了農作物長勢綜合數(shù)據(jù)庫。根據(jù)用戶需求分析，選擇MATLAB語言為開發(fā)平臺，設計開發(fā)出圖像處理速度快、靈活性強的長勢監(jiān)測功能模塊。在結合遙感和數(shù)值模型等技術的基礎上，集成開發(fā)功能全面的基于MODISMODERATERESOLUTIONIMAGINGSPECTRADIOMETER的松嫩平原農作物長勢監(jiān)測系統(tǒng)。實現(xiàn)對農作物的分布情況、生長狀況的監(jiān)測管理，通過導入監(jiān)測數(shù)據(jù)后，即可以動態(tài)生成農作物分布情況、農作物長勢狀況空間專題圖。實現(xiàn)處理流程全自動化和大規(guī)模的運行化，體現(xiàn)系統(tǒng)的高效性和實用性。改善以往松嫩平原只能利用人工調查法進行農作物長勢監(jiān)測的現(xiàn)狀。為科學和高效地進行農作物長勢監(jiān)測提供新的技術手段和監(jiān)控模式，提高農業(yè)相關部門在農業(yè)生產決策能力和長勢信息發(fā)布的科學性和及時性，具有較好的應用推廣價值。研究的主要內容如下1對采樣地點進行調查及設計野外采樣方案，綜合研究區(qū)域內遙感影像數(shù)據(jù)、第二次全國土地分類數(shù)據(jù)、松嫩平原行政區(qū)劃邊界、氣象數(shù)據(jù)、農作物物候信息等數(shù)據(jù)進行規(guī)范的數(shù)據(jù)化處理，將處理后得到的精準數(shù)據(jù)導入綜合數(shù)據(jù)庫，提高了監(jiān)測數(shù)據(jù)的準確性，為農作物長勢監(jiān)測系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)保障。2對于遙感影像數(shù)據(jù)、第二次全國土地分類數(shù)據(jù)、松嫩平原行政區(qū)劃邊界、氣象數(shù)據(jù)、農作物物候信息等資料進行整理和收集，研究借鑒國內外農情遙感監(jiān)測系統(tǒng)的研究成果。以及相關農作物分類方法和長勢監(jiān)測方法為參照，通過基于傅里葉組分的波形相似度分類方法有效地提高農作物分類精度，將離散的傅立葉變換應用于NDVI時間序列以減少高頻噪聲對分類的影響，可以提高農作物長勢監(jiān)測數(shù)據(jù)的精度，同時選擇5類適合于松嫩平原農作物長勢監(jiān)測的植被狀態(tài)指數(shù)進行農作物長勢監(jiān)測，并進行論文研究及系統(tǒng)設計與開發(fā)工作。3設計并開發(fā)實現(xiàn)基于MODIS的松嫩平原農作物長勢遙感監(jiān)測系統(tǒng)，實現(xiàn)空間數(shù)據(jù)的集成與農作物長勢監(jiān)測數(shù)據(jù)的發(fā)布、定期更新及后期管理實現(xiàn)農作物自動化分類、農作物長勢監(jiān)測，對監(jiān)測數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，并進行監(jiān)測數(shù)據(jù)可視化。系統(tǒng)能夠很好地滿足松嫩平原農作物遙感監(jiān)測業(yè)務的需求，對農作物自動化分類和農作物長勢監(jiān)測等方面做了詳細的研究。

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簡介：靶向噴霧技術是智能植保的重要組成部分，為了提高農藥利用率，需要根據(jù)作物的有無、噴霧機行駛速度的快慢實現(xiàn)自適應調節(jié)噴霧方案，減少噴灑量過度導致的環(huán)境惡化問題。隨著MEMS半導體加工技術的進步，與傳統(tǒng)的集成電路工藝相結合，使得MEMS慣性傳感器體積小，質量輕，從而被廣泛應用于航空、航天、機器人、消費類電子產品乃至靶向噴霧等領域。本文依據(jù)加速度工作原理和坐標變換方法，利用高精度三軸MEMS加速度傳感器ADXL345，采用I2C總線通信方式，設計了位移檢測模塊，使用積分計算原理把加速度轉換為位移。為了降低傳感器測量誤差，分析了ADXL345加速度傳感器誤差來源，并對誤差進行了數(shù)學建模。在位移檢測模塊中提出了在雙重積分前增加濾波環(huán)節(jié)，除了靜態(tài)誤差補償，還對傳感器的隨機誤差選取具有自適應性的EMD濾波方法。在智能靶向噴霧系統(tǒng)的基礎上，結合MEMS加速度傳感器模塊，在MICROSOFTVISUALSTUDIO2010環(huán)境下，對靶向噴霧位移檢測系統(tǒng)進行了算法實現(xiàn)，并對傳感器的誤差做了對比分析。在靶向噴霧設備中，利用OPENCV的常用視覺庫函數(shù)完成對作物的檢測。為了獲取圖像中的綠色目標，先選擇超綠色法進行灰度化處理，然后利用類間最大方差法自動取閾值進行分割，可以有效地把綠色作物和背景分離出來。上位機根據(jù)機器視覺獲取的信息制定噴霧方案，通過串口發(fā)送信號控制下位機。在完成了系統(tǒng)主要元器件軟硬件設計后，添加了報警模塊，使得系統(tǒng)更智能化，最終搭建了該系統(tǒng)的試驗平臺。進行田間模擬試驗表明，EMD濾波算法有效的抑制了隨機誤差，對提高位移檢測的精度有很大的作用，滿足了速度自適應調節(jié)噴霧時機的需求，智能噴霧系統(tǒng)已達到了實際應用的程度。

簡介：西北農林科技大學碩士學位論文石羊河流域主要農作物水分生產函數(shù)及優(yōu)化灌溉制度的初步研究姓名李霆申請學位級別碩士專業(yè)農業(yè)水土工程指導教師康紹忠20050601供水量與相對產量的關系曲線，具有比較高的精度。將計算結果與實測試驗數(shù)據(jù)進行分析比較，表明優(yōu)化模型比較好的模擬了作物配水，在產量增加或者沒有大變化的基礎上可以達到節(jié)水省水的效果。關鍵詞缺水敏感指數(shù)，水分生產函數(shù)，灌溉制度優(yōu)化，動態(tài)規(guī)劃模型，非線性規(guī)劃

簡介：國內圖書分類號TP79國際圖書分類號Q948西南交通大學研究生學位論文密級公開年級2Q三級姓名王淄盟申請學位級別理堂亟專業(yè)地圖堂皇絲理魚皇丕紅指導老師迢焦堡雖4熬援二零一六年五月一夸一八，平丑月西南交通大學學位論文版權使用授權書本學位論文作者完全了解學校有關保留、使用學位論文的規(guī)定，同意學校保留并向國家有關部門或機構送交論文的復印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授權西南交通大學可以將本論文的全部或部分內容編入有關數(shù)據(jù)庫進行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復印手段保存和匯編本學位論文。本學位論文屬于1保密口，在年解密后適用本授權書；2不保密酊使用本授權書。請在以上方框內打Q”學位論文作者簽名雹津F下素、日期20／61口R撒扎、飛日

簡介：STUDYONSALINITYTOLERENCEINWHEATANDSOMEOTHERCROPGERMPLASMATHESISPRESENTEDTOFACULTYOFGRADUATESCHOOLOFNANJINGAGRICULTUREUNIVERSITYINPARTIA1FULFILLMENTOFTHEREQUIREMENTFORTHEDEGREEOFMASTERBYZON“‘CHEN_LONGJJNHEN2012目錄目錄摘要IABSTRACTIII縮寫詞表V第一章文獻綜述LL作物的耐鹽性研究進展L11作物的鹽害機制212作物的耐鹽機制。213不同生育期的耐鹽性差異314作物耐鹽種質資源評價315作物耐鹽性的遺傳研究42研究的目的與意義。10第二章主要農作物芽期耐鹽性比較研究1LL材料與方法1211試驗材料L212試驗方法122結果與分析1221不同鹽濃度對八種農作物種子發(fā)芽率的影響1222不同作物耐鹽性差異比較1323同一作物不同品種耐鹽性差異153討論18第三章小麥種質資源的耐鹽性鑒定篩選191材料與方法?！?011供試材料2012試驗方法2013數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析202結果與分析。2121芽期耐鹽性篩選結果2122苗期耐鹽鑒定結果223討論2831小麥種質資源的芽期耐鹽性28

簡介：單位代碼10359學號2013170126|』ILLLLLIIIIIILLLLIIIIY3385836分類號38密級公開奪肥工學火警HEFEIUNIVERSITYOFTECHNOLOGY碩士學位論文MASTERDEGREETHESIS論文題目農作物秸稈回收利用方法綜合評價及經濟效益分析學位類別學科專業(yè)工程領域作者姓名導師姓名完成時問專業(yè)碩士工業(yè)工程趙德兵劉明周教授2017年3月合肥工業(yè)大學專業(yè)碩士學位論文農作物秸稈回收利用方法綜合評價及經濟效益分析作者姓名趙徨基指導教師塞』魎周塾援學科專業(yè)王些王猩研究方向全些數(shù)主化笪理皇笪理丑視化

簡介：農作物空間分布信息是農作物長勢監(jiān)測、農作物產量估算、農作物結構調整與優(yōu)化、農業(yè)生態(tài)氣候建模等研究和應用的重要基礎數(shù)據(jù)。不同農作物具有特定的生長規(guī)律和物候特征，充分利用農作物的典型季相節(jié)律特征是區(qū)分不同作物類別、作物與其他綠色植被的關鍵依據(jù)。MODIS數(shù)據(jù)因其大幅寬范圍、豐富的光譜和時相信息等特點使它在刻畫作物物候歷特征以及大區(qū)域作物制圖方面表現(xiàn)出了明顯優(yōu)勢。然而，MODIS數(shù)據(jù)較粗的空間分辨率易導致混合像元問題，從而限制了農作物識別的精度。因此，如何充分挖掘時序MODIS數(shù)據(jù)在光譜和時間上的優(yōu)勢，有限彌補混合像元問題，從而實現(xiàn)大區(qū)域多類農作物高效提取成為了目前農業(yè)監(jiān)測領域需重點解決的科學問題。本研究以我國重要商品糧基地黑龍江省為研究區(qū)域，以該區(qū)域的主要農作物（玉米、水稻、大豆和小麥）為研究對象，采用時序MODIS影像、中高分辨率農作物參考圖以及統(tǒng)計數(shù)據(jù)等主要研究數(shù)據(jù)，開展了大區(qū)域農作物遙感識別方法研究。本論文的主要研究內容和結論如下1光譜和時序特征對農作物遙感識別的影響評估?；跁r序MOD09A1影像，構建10組不同數(shù)量和質量的光譜時序特征集組合，基于支持向量機方法分類并進行精度評估。研究結果表明光譜多樣性和時序多變性是農作物遙感識別的兩大重要特征屬性。光譜信息和時相信息能夠相互補充，從而提供農作物遙感識別的必要信息。然而，并不是影像的時間分辨率越高精度就越高。只要包含關鍵的物候歷影像，就能以較少的特征數(shù)量達到較高的分類精度2全局SI指數(shù)擴展方法在農作物特征選擇中的潛力評估。本研究提出了兩種擴展類對分離指數(shù)到全局分離指數(shù)的方法“平均值法”SIAVE和“最小值法”SIMIN。從特征解釋性和分類精度兩個方面，評估了兩類方法在農作物特征選擇中的適用性。SIAVE能夠很好表達農作物關鍵的物候歷特征，優(yōu)選的特征相比SIMIN具有更高的解釋能力。光譜分離性低的農作物對SI全局指數(shù)擴展方法的敏感性更高，同時在SIMIN方法中能獲得更高的分類精度。而SIAVC方法優(yōu)選的特征在時間維度上具有較高的相關性，導致了較嚴重的信息冗余，從而降低了分類精度。3基于SI指數(shù)的時序光譜特征自動優(yōu)選方法STAFS研究。STAFS算法通過綜合考慮特征的“分離性”和特征之間的“信息冗余”，自動篩選出農作物最優(yōu)的光譜時相特征子集。在實際應用中，該方法從155個候選特征中為黑龍江玉米識別選取了34個最優(yōu)的光譜時相特征集，同時揭露了三葉期和乳熟期是黑龍江玉米與其它地物最易區(qū)分的時相窗口。STAFS特征優(yōu)選方法結合支持向量機分類器能夠產生較高精度的農作物空間位置分布和面積總量估算。此外，STAFS方法具有較強的魯棒性，可以泛化應用到其它地物類型、不同研究區(qū)域和多種遙感影像。4基于遙感數(shù)據(jù)與統(tǒng)計數(shù)據(jù)融合的亞像素農作物比例提取方法研究。結合隨機森林模型和“向后剔除”策略優(yōu)選具有最高精度的農作物亞像素提取結果。采用“面積差循環(huán)分配”IAGA方法將遙感結果與縣級統(tǒng)計數(shù)據(jù)的總“面積差”空間分配給對應的MODIS像素。經統(tǒng)計數(shù)據(jù)修整后的遙感結果不僅在面積上與統(tǒng)計數(shù)據(jù)完全一致，又在空間位置上與糾正前的遙感分類結果相對一致。這種以“遙感方法為主，統(tǒng)計數(shù)據(jù)為輔”的融合策略不僅能減少因遙感的訓練數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)處理或者提取算法帶來的誤差，同時能夠抵抗統(tǒng)計數(shù)據(jù)引入的“不確定性”。

簡介：利用計算機視覺技術快速、準確的識別農作物病害，是保證農產品豐收，推進農業(yè)現(xiàn)代化的重要手段。本文以油菜、黃瓜、水稻、玉米、大豆等常見農作物的病害圖像作為研究對象，分別在小樣本和大樣本不同條件下對農作物病害的識別進行了相關研究，主要的工作如下1在病斑分割上，本文根據(jù)農作物葉部呈現(xiàn)的顏色特點，在傳統(tǒng)閾值分割的基礎上，首先利用HSI顏色空間過濾葉片正常區(qū)域的信息，在LAB顏色空間下使用最大類間方差法OTSU設置閾值對原始圖像進行分割，然后將兩種不同顏色空間下得到的分割圖像進行相與合并，得出最終的病斑分割圖像。與其它幾種常用方法分割的效果圖相比，該方法能更好地將病斑從葉片分割出來，是一種有效的病斑分割方法。2在小樣本農作物的病害識別上，本文以油菜為研究對象，首先提取其顏色特征和紋理特征，然后通過歐氏距離來構建DS證據(jù)理論所必需的基本概率分配BASICPROBABILITYASSIGNMENTBPA，最后運用DS證據(jù)組合規(guī)則進行決策級融合，依據(jù)決策條件輸出最終分類識別結果。針對分類過程中出現(xiàn)識別結果為不確定的問題，本文通過引入方差來對融合方法進行改進，避免了這一問題的產生。利用該方法在采集到的油菜樣本上進行實驗，取得了9709％的識別率。研究結果也為其他農作物病害識別提供了參考。3大樣本農作物的病害識別上，本文以水稻、玉米、大豆三種農作物為研究對象，借助CAFFE構建連續(xù)卷積層的卷積神經網絡（CONVOLUTIONALNEURALWK，CNN），以提取圖像更高級的特征。在激活函數(shù)的選擇上，本文選取了擬合能力更強的MAXOUT單元，同時為了減少網絡中的參數(shù)，防止網絡過擬合，采用了稀疏的MAXOUT單元，有效改善了MAXOUT卷積神經網絡的性能。實驗結果證明該算法在識別大樣本農作物病害上要優(yōu)于基于普通卷積神經網絡的算法，也優(yōu)于傳統(tǒng)手動提取特征的算法。