农业工程学报
農業工程學報
농업공정학보
2008年
11期
135-138
,共4页
种群监测%数学形态学%图像处理%分水岭算法
種群鑑測%數學形態學%圖像處理%分水嶺算法
충군감측%수학형태학%도상처리%분수령산법
随着信息快速采集技术、计算机网络技术、人工智能、图像识别、决策支持系统等高新技术的发展,推动了"精细农作"技术体系的广泛实践.该文将数学形态学的基本运算方法及形态分水岭分割算法等图像处理信息技术运用到害虫种群密度监测中,根据昆虫飞行中CCD镜头区域远近及昆虫个体大小的先验知识,利用基于先验知识的流域分割算法,能有效地抑制背景及翅膀的影响,准确地识别出昆虫的个数,试验分析表明大大提高了害虫信息的采集效率及精度.
隨著信息快速採集技術、計算機網絡技術、人工智能、圖像識彆、決策支持繫統等高新技術的髮展,推動瞭"精細農作"技術體繫的廣汎實踐.該文將數學形態學的基本運算方法及形態分水嶺分割算法等圖像處理信息技術運用到害蟲種群密度鑑測中,根據昆蟲飛行中CCD鏡頭區域遠近及昆蟲箇體大小的先驗知識,利用基于先驗知識的流域分割算法,能有效地抑製揹景及翅膀的影響,準確地識彆齣昆蟲的箇數,試驗分析錶明大大提高瞭害蟲信息的採集效率及精度.
수착신식쾌속채집기술、계산궤망락기술、인공지능、도상식별、결책지지계통등고신기술적발전,추동료"정세농작"기술체계적엄범실천.해문장수학형태학적기본운산방법급형태분수령분할산법등도상처리신식기술운용도해충충군밀도감측중,근거곤충비행중CCD경두구역원근급곤충개체대소적선험지식,이용기우선험지식적류역분할산법,능유효지억제배경급시방적영향,준학지식별출곤충적개수,시험분석표명대대제고료해충신식적채집효솔급정도.
