赵静
- 作品数：134 被引量：332H指数：10
- 供职机构：山东理工大学农业工程与食品科学学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金山东省高等学校科技计划项目山东省农业重大应用技术创新课题更多>>
- 相关领域：农业科学文化科学自动化与计算机技术金属学及工艺更多>>
- 基于无人机可见光图像的夏季玉米植被覆盖度提取方法被引量：34
- 2019年
- 为准确快速获取夏季玉米四叶期、拔节期、抽穗期和花粒期的植被覆盖度信息,利用无人机获取玉米田间可见光图像,对图像可见光波段提取的多种植被指数进行分析和比较,选择差异植被指数(Visible-band difference vegetation index,VDVI)、过绿指数(Excess green,EXG)和归一化绿蓝差异指数(Normalized green-blue difference index,NGBDI),结合监督分类提取了玉米4个时期的植被覆盖度信息。通过对试验田4个阶段的单幅图像监督分类处理,将其目标物分为土壤和玉米植被两类;分别统计监督分类后图像中土壤和玉米的VDVI像元直方图,将两者的像元直方图交点作为植被覆盖度提取阈值,同理获得EXG和NGBDI对应的玉米植被覆盖度提取阈值;利用获取的玉米植被3种覆盖度提取阈值,对玉米4个时期的植被覆盖度进行提取,并对提取精度进行了验证。结果表明,VDVI对应4个生长时期的植被覆盖度提取误差分别为1. 21%、4. 88%、2. 31%和3. 61%; EXG对应的植被覆盖度提取误差分别为1. 38%、1. 25%、0. 89%和0. 33%; NGBDI提取误差为1. 61%、3. 31%、1. 99%和3. 25%,EXG在夏季玉米4个生长时期的植被覆盖度提取效果最好。将玉米4个生长时期单幅图像确定的阈值作为固定阈值,对剔除确定阈值的单幅图像的试验田全景图像进行植被覆盖度提取,并对提取效果进行验证。结果表明,采用监督分类与可见光植被指数统计直方图相结合确定阈值的方法提取玉米植被覆盖度效果较好。
- 赵静杨焕波兰玉彬鲁力群贾鹏贾鹏
- 关键词：植被覆盖度植被指数
- 果形识别中果梗判别与果轴确定方法被引量：6
- 2004年
- 果梗判别在果形判别中是很关键的一步,利用图像形态学运算和果实边界形状特征相结合的方法来判别果梗的位置,并确定对果形识别起关键作用的果轴.试验表明,果梗识别正确率达到80.5%.
- 赵静鲁力群
- 关键词：果梗果形果实图像形态学图像处理
- 出口退税政策对我国钢铁行业的影响研究
- 赵静
- 关键词：出口退税钢铁行业退税率
- 基于无人机可见光影像的玉米冠层SPAD反演模型研究被引量：20
- 2020年
- 叶绿素是植物进行光合作用的重要色素,利用作物光谱、纹理信息对叶绿素进行反演,为作物的实时监测和健康状况诊断提供重要依据。以大田环境下5个不同品种四叶期、拔节期的玉米为研究对象,利用无人机获取试验区可见光影像,对土壤背景进行掩膜处理,提取25种可见光植被指数、24种纹理特征,综合分析植被指数、纹理特征与玉米冠层叶绿素相对含量(SPAD)的相关性,分别建立基于植被指数、纹理特征和植被指数+纹理特征的逐步回归(SR)、偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量回归(SVR)模型,定量估算叶绿素相对含量。在SR模型中,植被指数+纹理特征模型与植被指数模型相同,R2为0.7316,RMSE为2.9580,RPD为1.926,优于纹理特征模型;在PLSR模型中,植被指数+纹理特征模型较优,R2为0.8025,RMSE为2.4952,RPD为2.284,纹理特征模型次之,植被指数模型最差;在SVR模型中,植被指数+纹理特征模型较优,R2为0.8055,RMSE为2.6408,RPD为2.158,植被指数模型次之,纹理特征模型最差。综合分析采用基于PLSR植被指数+纹理特征模型可以实现玉米冠层SPAD快速、准确提取,为叶绿素反演提供一种新的方法,可为无人机遥感作物长势监测提供参考。
- 孟沌超赵静兰玉彬闫春雨杨东建温昱婷
- 关键词：玉米冠层无人机叶绿素植被指数纹理特征
- 一种电动自走式果园喷雾车
- 一种电动自走式果园喷雾车，属于植保机械设备领域。主要由前桥总成、前车轮、车架、控制面板、驾驶座、药液箱、轴流风机、喷头、电磁阀、后车轮、后桥总成、隔膜泵、蓄电池组成的，其特征在于：后桥总成安装在车架后端，与后车轮连接，前...
- 赵静李志铭杨焕波徐文腾崔欣鲁文霞姚杰禹泽栋
- 文献传递
- 一种铅锡基有机-无机杂化发光材料及制备方法和应用
- 本发明公开了一种铅锡基有机‑无机杂化发光材料及制备方法和应用，其化学通式为：(C<Sub>10</Sub>H<Sub>22</Sub>N)<Sub>2</Sub>Pb<Sub>x</Sub>Sn<Sub>1‑x</Sub...
- 赵静樊留兵刘泉林
- 文献传递
- Cr掺杂的钙钛矿型结构卤化物近红外发光材料及制备方法
- 本发明公开了一种Cr掺杂的钙钛矿型结构卤化物近红外发光材料及制备方法，化学组成式为AB<Sub>1‑x</Sub>X<Sub>3</Sub>:xCr<Sup>3+</Sup>。其中，A:B:X＝1:1:3；A为Cs、Rb...
- 刘泉林赵芳仪宋振赵静
- 文献传递
- 基于无人机多光谱遥感图像的玉米田间杂草识别被引量：28
- 2020年
- 【目的】为了精确高效识别玉米田间杂草,减少除草剂施用,提高玉米种植管理精准性。【方法】通过六旋翼无人机搭载多光谱相机获取玉米田块多光谱图像。为分离图像中植被与非植被像元,计算了7种植被指数,采用最大类间方差法提取植被指数图像中非植被区域,制作掩膜文件并对多光谱图像掩膜。通过主成分分析对多光谱图像进行变换,保留信息量最多的前3个主成分波段。将试验区域分为训练区域和验证区域,在训练区域中分别选取了675处玉米和525处杂草样本对监督分类模型进行训练,在验证区域选取了240处玉米样本及160处杂草样本评价模型分类精度。将7种植被指数、3个主成分波段的24个纹理特征及经过滤波的10个反射率,共计41项特征作为样本特征参数。利用支持向量机-特征递归消除算法(support vector machines-feature recursive elimination,SVM-RFE)和Relief算法从41项特征中各筛选14项特征构成特征子集,采用支持向量机、K-最近邻、Cart决策树、随机森林和人工神经网络对特征子集进行监督分类。【结果】支持向量机与随机森林对全部特征及2个特征子集分类效果较好,支持向量机总体精度为89.13%-91.94%,Kappa>0.79,随机森林总体精度为89.27%-90.95%,Kappa>0.79。【结论】SVM-RFE算法对数据降维效果优于Relief算法,支持向量机(SVM)模型对区域冠层尺度下玉米与杂草的分类效果最好。
- 赵静李志铭鲁力群贾鹏贾鹏兰玉彬
- 关键词：杂草识别无人机遥感多光谱图像
- 基于不对行倒伏玉米收获的拨禾装置设计及试验研究被引量：1
- 2021年
- 针对收获不对行倒伏玉米存在的收获效率低的问题,对现有拨禾装置喂入部分进行了改进,改进后的拨禾装置拨禾链采用"八"字形结构,拨禾链指采用工作截面为光滑圆弧面的水稻收获拨禾链指。采用控制变量法对拨禾机构收获不对行、倒伏玉米时的喂入率进行性能测试,结果表明:改进后的拨禾装置对位置偏离中心小于150mm、前后倒伏角及左右倒伏角均在60°范围内的玉米植株具有很好的扶持喂入效果,可在一定程度上解决不对行、倒伏玉米收获率低的问题,为后续设计不对行、倒伏玉米收获机拨禾装置提供了参考。
- 潘方江赵静徐文腾曹佃龙金诚谦鲁力群
- 关键词：倒伏玉米收获机
- 基于像元二分法的冬小麦植被覆盖度提取模型被引量：8
- 2020年
- 【目的】快速准确提取冬小麦返青期植被覆盖度信息。【方法】利用无人机获取田间冬小麦可见光图像,提取图像中4种常见可见光植被指数;在像元二分法原理的基础上,分别构建基于差异植被指数(Visible-band difference vegetation index,VDVI)、过绿指数(Excess green,EXG)、归一化绿蓝差异指数(Normalized green-blue difference index,NGBDI)和归一化绿红差异指数(Normalized green-red difference index,NGRDI)的植被覆盖度提取模型,采用支持向量机(Support vector machine,SVM)监督分类结果作为真值对各模型进行精度验证。【结果】4种模型中,利用VDVI植被覆盖度提取模型获取的植被覆盖度精度最高,提取效果较好。与监督分类结果对比,4种植被覆盖度提取模型的提取误差(EF)分别为3.36%、15.68%、8.74%和15.46%,R2分别为0.9461、0.9344、0.6953和0.7460,均方根误差(RMSE)分别为0.0219、0.0595、0.0420和0.0559。【结论】采用可见光植被指数结合像元二分法构建植被覆盖度提取模型实现了冬小麦返青期植被覆盖度准确快速提取,为植被覆盖度提取提供了一种新途径,可为无人机遥感监测提供参考。
- 孟沌超赵静兰玉彬鲁力群杨焕波李志铭闫春雨
- 关键词：无人机遥感冬小麦植被覆盖度
