基于人工神经网络的田间秸秆覆盖率检测系统

【摘要】：以VC++为工具,田间实拍图像为研究对象,在分析田间秸秆和土壤纹理特征差别的基础上,设计了BP神经网络秸秆覆盖率检测系统。该系统采用了神经网络与纹理特征相结合的方法提取秸秆,并以纹理特征熵值为标准建立了网络输入层学习样本选取准则。人工模拟和田间试验表明,设计的BP神经网络秸秆覆盖率检测系统对田间秸秆的识别率达90%以上,秸秆覆盖率计算误差可控制在5%以内;与传统的拉绳法相比,检测效率提高50~120倍。 【作者单位】： 中国农业大学工学院;
【关键词】： 保护性耕作 秸秆覆盖率 BP神经网络 纹理特征 检测效率 检测系统 灰度共生矩阵 学习样本选取 图像 土壤
【基金】：“十一五”国家科技支撑计划资助项目(2006BAD28B04)
【分类号】：S126
【正文快照】： 引言田间秸秆覆盖是保护性耕作一项重要的技术内容,采用秸秆覆盖地表可以抑制土壤水分蒸发,减少地表径流,蓄水保墒[1]。目前,秸秆覆盖率主要采用人工拉绳法测量,这种方法测量准确,但存在效率低,劳动强度大等问题,不利于保护性耕作技术在我国的推广。因此,有必要开展田间秸秆

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