M.K. Maid1*, R.R. Deshmukh21*Department of CS and IT, Dr. B. A. M. U, Aurangabad, India2Department of CS and IT, Dr. B. A. M. U, Aurangabad, India*Corresponding Author: mm915monali@gmail.com Available online at: www.ijcseonline.org Abstract— Remote Sensing has wide range of applications in many different fields. Remote Sensing has been found to be a valuable tool in evaluation, monitoring, and management of land, water and crop resources. The applications of remote sensing techniques in the field of agriculture are wide and varied ranging from crop identification, detection of diseas...
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本文旨在利用高光譜數(shù)據(jù)建立一個(gè)準(zhǔn)確、可解釋的植物病害識(shí)別模型。由真菌引起的大豆炭腐病是一種嚴(yán)重影響大豆產(chǎn)量的世界性病害。在383-1032 nm范圍內(nèi)，Resonon高光譜成像儀在240個(gè)不同的波長(zhǎng)處捕獲高光譜圖像。針對(duì)大豆炭腐病，科學(xué)家建立了3D卷積分網(wǎng)絡(luò)模型，模型分類精度為95.73%，并利用可視化顯著圖檢驗(yàn)訓(xùn)練模型、敏感像素位置以及分類的特征敏感波段，發(fā)現(xiàn)：敏感特征波段為733 nm，這和常用的鑒別植物健康程度的特征波段范圍（700-1000nm）是一致的。 實(shí)驗(yàn)：感染炭腐病的大豆：分別在第3、6、9、12和15天采集健康的和受感染的大豆莖稈樣品，在測(cè)量病害程度之前，實(shí)時(shí)采集健康的和收到感染的莖稈的高光譜圖像。測(cè)量?jī)x器：美國(guó)Resonon高光譜成像儀，型號(hào)：Pika XC（包含安裝支架、移動(dòng)平臺(tái)、操作軟件和2個(gè)70w鹵素?zé)簦㏄ika XC性能：光譜通道數(shù)：240，波段范圍，400-1000 nm，分辨率：2.5 nm。 平臺(tái)系統(tǒng)如下圖（a）所示：（a） 室內(nèi)高光譜成像系統(tǒng)（b） 不同光譜波段的大豆莖稈樣品高光譜圖像（c） 大豆莖稈的內(nèi)部和外部RGB圖像的病害程度比較3D-CNN模型由兩個(gè)連接的卷積分模型組成，其中，一個(gè)小的構(gòu)架用于防止訓(xùn)練...
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DOI： 10.5846/stxb201803300694韓東，王浩舟，鄭邦友，王鋒. 基于無(wú)人機(jī)和決策樹(shù)算法的榆樹(shù)疏林草原植被類型劃分和覆蓋度生長(zhǎng)季動(dòng)態(tài)估計(jì). 生態(tài)學(xué)報(bào)， 2018， 38（18）：6655-6663 基于無(wú)人機(jī)和決策樹(shù)算法的榆樹(shù)疏林草原植被類型劃分和覆蓋度生長(zhǎng)季動(dòng)態(tài)估計(jì) 韓東1，王浩舟1,2，鄭邦友3，王鋒1，*1 中國(guó)林業(yè)科學(xué)院荒漠化研究所，北京 1000912 The Faculty of Forestry & Environmental Management, University of New Brunswick, Fredericton, NB E3B 5A3, Canada3 CSIRO Agriculture and Food, Queensland Biosciences Precinct 306 Carmody Road, St Lucia, 4067, QLD, Australia摘要：植被覆蓋度是評(píng)估生態(tài)環(huán)境質(zhì)量與植被生長(zhǎng)的重要指標(biāo)，也是全球眾多陸面過(guò)程模型和生態(tài)系統(tǒng)模型中表達(dá)植被動(dòng)態(tài)的重要參數(shù)。衛(wèi)星遙感和地面測(cè)量是估算植被覆蓋度的常見(jiàn)方法。然而，如何精確...
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