范凯
- 作品数：18 被引量：38H指数：3
- 供职机构：青岛农业大学更多>>
- 发文基金：青岛市科技发展计划项目山东省自然科学基金现代农业产业技术体山东省现代农业产业技术体系创新团队建设专项资金系建设专项资金更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术轻工技术与工程更多>>
- 一种基于无人机多光谱遥感的茶树氮素诊断及品质指标测定的预测方法和系统
- 本发明公开了一种基于无人机多光谱遥感的茶树氮素诊断及品质指标测定的预测方法和系统。所述预测方法包括：利用搭载多光谱相机的无人机采集多光谱图片，预处理获取光谱参数；将被测茶园划分区域，获取茶树氮素含量及品质指标等地面参数；...
- 丁兆堂罗丹妮王玉范凯陈泗洲史玉洁
- ‘黄山种’茶树自然杂交后代遗传多样性及抗寒相关分子标记的初步分析
- 茶树(Camelliasinesis(L.)O.Kuntze)原产于我国的西南地区，长期的异花授粉和自交不亲和使我国茶树资源形成了及其丰富的遗传多样性。其中‘黄山种’原产于安徽省歙县黄山一带，自20世纪60年代南茶北引以...
- 范凯
- 关键词：抗寒性分子标记茶树
- 一种茶树种质资源苗期抗寒性的鉴定方法
- 本发明涉及一种茶树种质资源苗期抗寒性的鉴定方法，所述的步骤如下：(1)材料的培养；(2)茶树幼苗的胁迫处理；(3)茶树叶片生理生化指标的测定；(4)实验数据处理；(5)抗寒性评价。本发明操作简便、成本低廉、鉴定快速准确。...
- 丁兆堂王玉范凯
- 文献传递
- 茶树‘黄山种’自然杂交后代遗传多样性分析被引量：16
- 2010年
- 通过ISSR标记结合形态学性状,分析了茶树‘黄山种’自然杂交后代的遗传多样性。所调查形态学性状的平均变异系数为20.5%(12.5%～33.2%),Shannon-weave指数平均为1.89(1.60～2.07)。22条ISSR引物在供试样品中共扩增出402条带,其中多态性条带396条,多态性比率为98.5%,引物的多态性信息指数(PIC)平均达0.90,供试样品的基因多样性(H)和Shannon信息指数(I)分别为0.32和0.49。充分表明‘黄山种’通过自然杂交,发生了基因的分离和重组,产生了丰富的遗传变异。Mantel检测基于形态学与基因型估算的遗传距离矩阵间,存在极显著正相关(r=0.61,P=0.01)。基于形态学性状和ISSR标记的聚类结果显示,大多数‘黄山种’自然杂交后代的单株可聚成一大类群,只有少数单株遗传距离较远,单独聚为一类。这些单株一芽三叶长、百芽质量较大,可为今后‘黄山种’系统选种提供优异种质材料。
- 范凯洪永聪丁兆堂王玉
- 关键词：形态学性状ISSR标记
- 一种茶树种质资源苗期抗寒性的鉴定方法
- 本发明涉及一种茶树种质资源苗期抗寒性的鉴定方法，所述的步骤如下：(1)材料的培养；(2)茶树幼苗的胁迫处理；(3)茶树叶片生理生化指标的测定；(4)实验数据处理；(5)抗寒性评价。本发明操作简便、成本低廉、鉴定快速准确。...
- 丁兆堂王玉范凯
- 一种基于Mask R-CNN、小波变换和F-RNet检测和鉴别茶树病虫害的方法
- 本发明公开了一种基于Mask R‑CNN、小波变换和F‑RNet检测和鉴别茶树病虫害的方法。所述检测和鉴别方法包括：首先，我们利用Mask R‑CNN模型，将病斑和虫斑从叶片中分割出来。然后，利用二维离散小波变换，对病斑...
- 丁兆堂尹鑫悦李赫范凯王玉毛艺霖
- 一种基于高光谱成像监测茶树扦插苗生长的方法及系统
- 本发明公开了一种基于高光谱成像监测茶树扦插苗生长的方法及系统。所述评估方法包括：首先，利用Mask R‑CNN提取新梢和母叶的光谱值，然后，利用MSC、S‑G和1‑D对光谱进行预处理，并且通过UVE、CARS和SPA筛选...
- 王玉徐阳李赫丁兆堂范凯毛艺霖
- 高光谱成像用于定量判断茶树叶片受冻程度
- 2023年
- 低温冻害是茶园中最常见的自然灾害之一。茶树叶片低温胁迫的定量监测对于评估茶园冻害程度和及时采取措施具有重要意义。茶树低温胁迫的传统检测方法,主要是通过人工观察和理化指标的测定,存在精度低、效率低和主观性强等问题,严重影响了灾害后期的茶树管理。该研究提出了一种基于高光谱成像的茶树冻害程度定量判断方法。首先,利用高光谱成像设备采集自然环境中茶树叶片在无冻害发生、冻害初期和冻害后期三个阶段的光谱数据,提取叶片的平均反射率;测定相应叶片中的相对电导率(REC)、叶绿素(SPAD)和丙二醛(MDA)等生理生化指标。其次,利用多元散射校正(MSC)、一阶导数(1-D)和平滑滤波(S-G)算法对采集的原始高光谱数据进行预处理,并利用无信息变量消除(UVE)和竞争性自适应重加权(SPA)算法筛选预处理后高光谱数据的特征波段。最后,利用卷积神经网络(CNN)、支持向量机(SVM)和偏最小二乘法(PLS)建立REC、SPAD和MDA含量的定量预测模型。结果表明:(1)经MSC+1-D+S-G算法预处理的光谱曲线比原始光谱曲线的波峰和波谷更加突出,提高了光谱的分辨率和灵敏度,有利于提高后期回归模型的精度;(2)UVE算法筛选的特征波段数量最多,后期建模效果更优;SPA算法筛选的特征波段数量最少,更适合用传统的机器学习方法建立回归模型;(3)SPAD、REC和MDA的最佳预测模型分别为SPAD-UVE-CNN(R_(P)^(2)=0.730,RMSEP=3.923)、REC-UVE-SVM(R_(P)^(2)=0.802,RMSEP=0.037)和MDA-UVE-CNN(R_(P)^(2)=0.812,RMSEP=0.008)。利用高光谱成像技术与多种算法相结合,可以实现对茶树叶片低温胁迫程度的无损、准确和定量监测,对快速预测茶园冻害发生和采取必要措施具有重要意义。
- 毛艺霖李赫王玉范凯孙立涛王会宋大鹏申加枝丁兆堂
- 关键词：茶树冻害高光谱成像
- 基于深度学习、小波变换和可见光谱的茶树冻害程度评估
- 2024年
- 茶树冻害鉴定是评价茶树抗逆性、指导茶园越冬管理的基础。茶树冻害鉴定的传统方法主要通过人工观察茶树叶片的冻害数量和冻害程度,存在准确率低,效率低,主观性强等缺点。提出一种基于深度学习、小波变换和可见光谱的茶树冻害程度评估框架。首先,采集了1 000张茶树受冻后的树冠图像,并且按照4∶1分为训练集和测试集,并对训练集图像的冻害叶片进行标注。其次,采用Faster R-CNN网络对茶树的冻害叶片进行识别提取,并且分别选择了AlexNet、 VGG19和ResNet50三种特征提取器,选择鲁棒性最高的特征提取器作为主干网络。然后,将提取到的茶树冻害叶片图像进行小波变换增强处理,从而得到了一张低频率和三张高频率的图像。将小波变换处理后的图像和未经小波变换处理的图像分别输入到VGG16、 SVM、 AlexNet、 ResNet50等网络对冻害叶片进行分级,比较四种网络的分类性能。根据冻害叶片的数量、冻害叶片的程度,不同冻害程度叶片的权重系数,对茶树受冻程度打分,从而对茶树整体的冻害程度进行评估。结果表明:(1)基于ResNet50的Faster R-CNN模型提取茶树冻害叶片的性能最好,其查准率为93.33%,查全率为92.57%,高于VGG19和AlexNet作为主干网络的识别性能,可以确保大多数的冻害叶片都能被提取出来,并为叶片的冻害程度进一步分级提供基础。(2)VGG16模型分类不同冻害程度的叶片的整体准确率为89%,高于其他模型(SVM、 AlexNet、 ResNet50)的整体分类准确率,表明VGG16模型具有较高的鲁棒性。(3)小波变换处理后的冻害叶片图像与未经小波变换处理后的冻害叶片相比较,能提升模型的整体分类准确率2%~6%。说明小波变换增强技术可以提高网络的准确率。因此,本实验框架可以准确和高效地将茶树冻害叶片进行分级,对于茶园冻害程度的评估具有重要价值,为北方茶园的越冬防护�
- 李赫王玉范凯毛艺霖丁仕波宋大鹏王梦琪丁兆堂
- 关键词：茶树小波变换
- 一种基于计算机视觉的茶树冻害评估方法及系统
- 本发明公开了一种基于计算机视觉的茶树冻害评估方法及系统。所述评估方法包括：通过RGB相机采集茶树叶片冻害图像，将图像进行预处理，采用双层算法对茶树冻害叶片进行识别和分级，在第一层算法中，通过Faster RCNN网络对茶...
- 丁兆堂李赫范凯王玉毛艺霖丁仕波宋大鹏
- 文献传递
