张东彦

作品数：60被引量：727H指数：14
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供职机构：安徽大学更多>>
发文主题：小麦赤霉病麦穗赤霉病植被指数高光谱数据更多>>
发文领域：农业科学自动化与计算机技术理学电子电信更多>>
发文期刊：《江苏农业科学》《智慧农业（中英文）》《植物营养与肥料学报》《农业工程技术》更多>>
所获基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划安徽省自然科学基金安徽省高校省级自然科学研究项目更多>>
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基于YOLOv8-FECA的密集场景下小麦赤霉病孢子目标检测
《农业工程学报》2024年第21期127-136,共10页张东彦 高玥 程涛 胡根生 杨雪 乔红波 郭伟 谷春艳 
国家自然基金面上项目(42271364);河南省重点研发专项(241111110800);安徽省农业科技成果转化应用专项(2024ZH004)。
针对小麦赤霉病孢子图像中密集分布小目标的漏检错检问题,该研究设计了一种针对该场景下小目标检测模型YOLOv8-FECA。以YOLOv8为基准模型,先添加新的小目标检测层,以此增强网络对更小目标语义信息的捕捉以及提高其特征描述的准确性;其次...
关键词：小麦赤霉病 孢子 密集场景 小目标检测 YOLOv8 显微图像 
基于CBAM-U-HRNet模型和Sentinel-2数据的棉花种植地块提取被引量：3
《农业机械学报》2023年第11期159-168,共10页靳宁 孙林 张东彦 张选 李毅 姚宁 
山西省基础研究计划自然科学研究面上项目(202203021221231)。
棉花是我国重要的经济作物和战略储备物资,及时、准确地获取棉花空间分布信息对于棉花产量预测、农业政策的制定与调整具有重要意义。针对高分辨率遥感影像获取难度大以及传统机器学习对特征信息利用不足的问题,本文以新疆南部地区图木...
关键词：棉花 种植地块提取 注意力机制 CBAM-U-HRNet模型 Sentinel-2 
基于深度学习语义分割和迁移学习策略的麦田倒伏面积识别方法被引量：1
《智慧农业（中英文）》2023年第3期75-85,共11页张淦 严海峰 胡根生 张东彦 程涛 潘正高 许海峰 沈书豪 朱科宇 
安徽省教育厅高校科研项目(自然科学类)(2023AH052246);宿州学院博士科研启动基金(2021BSK043);国家自然科学基金(42271364)。
[目的/意义]利用低空无人机技术并结合深度学习语义分割模型精准提取作物倒伏区域是一种高效的倒伏灾害监测手段。然而,在实际应用中,受田间各种客观条件(不同无人机飞行高度低于120 m、多个研究区、关键生育期不同天气状况等)限制,无...
关键词：倒伏识别 农业遥感 无人机影像 迁移学习 语义分割 Swin-Transformer 
基于堆栈稀疏自编码器的小麦赤霉病高光谱遥感检测被引量：3
《作物学报》2023年第8期2275-2287,共13页林芬芳 陈星宇 周维勋 王倩 张东彦 
国家自然科学基金项目(42271364);江苏省科技计划项目(BK20211287);黄河中下游数字地理技术教育部重点实验室(河南大学)开放课题项目(GTYR202104)资助。
小麦赤霉病具有发病快、周期短的特点,利用深度学习特征提取方法建立病害严重度检测模型,可为小麦赤霉病的防治提供科学指导。研究于2018—2020年间采集3个品种小麦在扬花期、灌浆期和成熟期的麦穗高光谱数据,通过形态学处理去除麦芒,...
关键词：赤霉病 堆栈稀疏自编码器 高光谱 检测 小麦 
基于多源无人机影像特征融合的冬小麦LAI估算被引量：14
《农业工程学报》2022年第9期171-179,共9页张东彦 韩宣宣 林芬芳 杜世州 张淦 洪琪 
黄河中下游数字地理技术教育部重点实验室开放课题(GTYR202104);农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心开放课题(AE202105);安徽省农业科技成果转化项目(2021ZH002).
为探讨无人机多源影像特征融合估测作物叶面积指数的能力,该研究以冬小麦为研究对象,利用多旋翼无人机搭载高清数码相机和UHD185成像光谱仪获取研究区冬小麦关键生育期(扬花期、灌浆期)的可见光和高光谱影像。综合考虑可见光、高光谱影...
关键词：无人机 特征融合 机器学习 叶面积指数 冬小麦 
结合Sentinel-2影像和特征优选模型提取大豆种植区被引量：27
《农业工程学报》2021年第9期110-119,共10页张东彦 杨玉莹 黄林生 杨琦 梁栋 佘宝 洪琪 姜飞 
国家重点研发计划(2019YFE0115200);农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心开放课题(AE2018011);安徽省高校优秀青年人才支持计划项目(gxyq2020001);安徽省教育厅基金(KJ2019A0120)。
准确获取大豆的空间分布对于产量估计、灾害预警和农业政策调整具有重要意义,目前针对种植结构复杂地区所开展的大豆遥感识别研究鲜有报道。该研究以安徽省北部平原的典型大豆产区——龙山、青疃镇为研究区,基于Sentinel-2数据提出一种...
关键词：机器学习 模型 大豆 Sentinel-2 种植区提取 特征优选 
基于时序Sentinel-2影像的现代农业园区作物分类研究被引量：10
《红外与激光工程》2021年第5期254-264,共11页张东彦 戴震 徐新刚 杨贵军 孟炀 冯海宽 洪琪 姜飞 
安徽省科技重大专项(18030701209);国家重点研发计划(2017YFD0201501);现代农业产业技术体系建设专项(CARS-03);农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心开放课题(AE2019011)。
快速、准确地掌握作物空间分布,估算不同作物种植面积及范围,这对制定宏观农业政策并指导农民进行农业生产具有重要意义。以我国内蒙古自治区扎赉特旗现代农业示范园区为研究区域,基于2019年5月至10月共9景多时相Sentinel-2卫星遥感影像...
关键词：随机森林算法 近红外波段 时间序列 Sentinel-2 作物分类 
基于度量核和GHI核混合的植物叶片识别算法
《安徽大学学报（自然科学版）》2021年第2期47-54,共8页张东明 李新华 梅星宇 张东彦 
国家自然科学基金资助项目(41771463)。
针对现有识别算法中的核函数不能充分利用直方图的整体特征和不同维特征间的内在联系,提出基于度量核和广义直方图交叉(generalized histogram intersection,简称GHI)核混合的植物叶片识别算法.首先,构建多尺度边缘轮廓(multi-scale mar...
关键词：度量学习 组合核函数 复合特征 叶片识别 支持向量机 
基于改进卷积神经网络的苹果叶部病害识别被引量：25
《安徽大学学报（自然科学版）》2021年第1期53-59,共7页鲍文霞 吴刚 胡根生 张东彦 黄林生 
国家自然科学基金资助项目(41771463);安徽省科技重大专项(16030701091);农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心开放课题(AE2018009)。
针对苹果病害叶片图像病斑区域较小导致的传统卷积神经网络不能准确快速识别的问题,提出基于改进卷积神经网络的苹果叶部病害识别的网络模型.首先,将VGG16网络模型从ImageNet数据集上学习到的先验知识迁移到苹果病害叶片数据集上;然后,...
关键词：苹果叶部病害 图像识别 VGG16 SK卷积 迁移学习 全局平均池化 
基于时序Sentinel-2影像的梨树县作物种植结构被引量：5
《江苏农业学报》2020年第6期1428-1436,共9页刘俊伟 陈鹏飞 张东彦 赵红伟 
国家重点研发计划项目(2017YFD0201501);国家自然科学基金项目(41871344);中国科学院战略先导科技专项(XDA23100100)。
Sentinel-2影像具有空间分辨率高,重访周期短的优势。本研究探讨了基于Sentinel-2数据开展梨树县作物精准分类,进而进行种植结构分析的可行性。为此,收集了多时相的Sentinel-2影像和大量地面不同作物类型样点数据。基于以上数据,选择决...
关键词：作物种植结构 Sentinel-2 光谱特征 
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