检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]石河子大学农学院资源与环境系,新疆石河子832000 [2]石河子大学新疆绿洲生态农业重点实验室,新疆石河子832000
出 处:《新疆农业科学》2006年第3期213-217,共5页Xinjiang Agricultural Sciences
基 金:国家自然科学基金(30560069);国家农业部948重大专项(2003-Z53);新疆兵团绿洲生态农业重点实验室开放课题
摘 要:数码影像分析技术已经发展成为廉价、快速的作物生长监测技术手段之一,综述了利用数码照片分析技术进行作物生长监测的研究进展,包括以下三个部分的内容:(1)图像分析进行作物生长监测的光学原理;(2)图像分析中经常采用的光学参数和计算方法;(3)图像分析技术用于作物生长监测的方法和研究进展。对采用图像分析进行作物生长监测的发展方向进行了展望,认为建立特异性的作物生长参数识别光谱学参数、具有人工智能和自学习功能的图像分析方法是采用图像分析进行作物生长监测的未来重要研究方向。提出获取定点多时相照片是提高图像分析准确性的重要手段。Digital image analysis has been proved to be inexpensive and time- saving technology for field crop growth monitoring. This paper reviewed the work in the field by using digital image to analyze monitoring field crop growth. The optical principal of image analysis in crop growth monitor, optical parameters used in image analysis and their calculation method and progress of image analysis used in field crop monitoring were given in the paper. The author' s viewpoint on the future development of image analysis in crop growth monitoring was stressed. The authors believed that to establish a differential index that highly related to crop growth parameters, to develop artificial intelligence and self - teaching image analysis method were regarded as the direction of the future development of this method, and site - specific multi - Phase time images could help to enhance the accuracy of image analysis.
分 类 号:S126[农业科学—农业基础科学]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.15