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害虫快速检测与识别是农作物病虫害防治的基础。传统的害虫分类和识别主要是专家通过肉眼观察害虫的外部特征并与模式标本对照来完成的,这种识别方法费时费力。随着计算机技术的发展,人们逐渐将图像处理技术与模式识别技术应用到害虫的研究和识别中,并建立害虫的识别系统,丰富了识别手段,提高了识别效率。40cr钢板
本文以农田典型害虫作为研究对象,采用数字图像处理技术和模式识别技术研究了害虫图像的分割、特征提取、分类器分类等方面技术问题,并在此基础上结合3G无线网络技术建立了基于物联网的昆虫远程自动识别系统。本论文的主要研究工作如下：(1)设计了害虫图像采集系统。本论文研究的害虫尺寸差异较大,同一害虫姿态各异,而且害虫的活动能力较强。为此,本论文研究了满足两种需求的害虫采集系统。一种系统采集诱捕到的害虫的图像。该系统对象的特点是目标静止、目标到镜头的距离固定、视野范围固定,因此,该系统使用CMOS相机和定焦镜头。另一种系统实时采集田间害虫的图像。该系统对象的特点是目标运动、目标到镜头的距离可变、视野范围可变,因此,该系统使用CCD相机和变焦镜头。(2)提出了基于HSV颜色模型的害虫图像分割技术。本论文针对害虫图像背景和目标颜色的特点,将基于HSV颜色模型的Otsu阈值分割方法应用到背景和目标的分割中。在进行图像分割前,将图像的RGB模型转换成HSV模型,并且将转换得到的H分量旋转180度后利用Otsu算法自适应找到阈值,从而实现了背景和目标的分离。 ,对分割后的图像进行了一些后续处理,得到完整的害虫目标。40cr钢板
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严重的水土流失、土壤肥力和生产力下降、土地退化和荒漠化等一系列生态环境问题威胁着黄土高原地区自然、社会和经济的可持续发展。土地利用调整、植被恢复以及水土保持工程的大力开展是实现该区生态恢复和重建的根本途径。在土壤贫瘠的黄土高原，土壤养分是制约植被生长和土地生产力的重要因素，65锰钢板
同土壤水分一起影响着该区土地利用和植被类型的空间分布。从区域尺度上，系统而科学地认识整个黄土高原地区土壤养分资源空间分布特征及其影响因素，是各项生态重建工程有效实施的有力保障，对区域宏观决策具有重要的指导意义。本论文以整个黄土高原地区为研究区域，旨在摸清现阶段主要土壤养分的含量及储量水平，明晰其空间变异特征及空间分布格局，并揭示不同尺度下土壤养分与相关环境因素之间的关系。研究团队于2008年在黄土高原地区开展了大规模、高密度的野外试验，在382个代表性采样点上共采集表层0-20cm和20-40cm以及深层0-100cm和100-200cm土壤混合样品共1528个；表层0-20cm和20-40cm原装土壤样品764个；同时获取了各采样点经纬度、海拔高度、坡向、坡位、坡度、土地利用、植被类型等相关信息。室内统一测定的指标有土壤有机碳、土壤全氮、土壤全磷、土壤全钾、土壤pH值、土壤机械组成（美国制分级）、土壤容重等。使用经典统计学（相关分析、线性回归、方差分析、多重比较等）、地质统计学（半方差函数、克里格插值、因子克里格分析）、状态空间模拟等方法，对各土壤养分指标的空间变异特征、空间插值及预测、不同空间尺度下的主要影响因素进行了分65锰钢板
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