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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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准确评估粮食主产区气象因子变化特征及对参考作物蒸散量（reference crop evapotranspiration，ET0）的影响，对农田水文循环、区域农业水资源优化配置与高效利用等具有重要意义。65锰冷轧钢板
利用中国粮食主产区258个气象站点 1961―2013 年的逐日气象资料，采用 Penman-Monteith 公式计算 ET0，通过 M-K 趋势检验法、偏相关分析、多元线性回归计算贡献率等方法，分析了1961—2013年中国粮食主产区主要气象因子时空演变及其对ET0变化的贡献特征。结果表明，1961—2013年中国粮食主产区相对湿度、温度、降水在空间上由南至北呈降低趋势，而日照时间和风速则由南至北呈增高趋势；1961—2013年中国粮食主产区全区、温带湿润半湿润地区（I区）、温带干旱半干旱地区（II 区）、亚热带湿润地区（III 区）及暖温带半湿润地区（IV 区）多年平均气温均呈增大趋势，平均风速、相对湿度、降水与日照时间均呈减小趋势；1961—2013年中国粮食主产区年内ET0均呈锯齿状下降，且ET0在四季呈现出夏季>春季>秋季>冬季的特征；多年平均风速、气温、日照时间与ET0在全区及各分区总体均显著正相关（P＜0.05），而相对湿度与ET0在全区及各分区均极显著负相关（P＜0.01）；1961—2013年中国粮食主产区全区及I～IV区气温、风速、相对湿度对ET0变化均具有较大贡献，其中相对湿度为I区、III区及IV区的主要气象驱动因子，其次为平均气温和风速；而II区ET0变化的主要驱动因子为风速，其平均贡献率WII（风速）为0.37；综上所述，中国粮食主产区主要气象因子变化特征与ET0的响应，均呈现出区域性、季节性差异。65锰冷轧钢板
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