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作物表型精準獲取與解析. 2024年 版權信息
- ISBN：9787511668370
- 條形碼：9787511668370 ; 978-7-5116-6837-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
作物表型精準獲取與解析. 2024年 內容簡介
本書針對作物智慧生產中存在表型數據獲取低效、解析精度低的關鍵技術問題，創建了作物表型信息精準獲取技術，解析了作物表型信息，研發了作物表型數據采集與管理系統，提高了作物表型監測精度與效率。該書共八章內容，包括基于物聯網技術的作物環境信息監測與診斷系統研究、農田玉米土壤墑情遠程監測云平臺的設計與應用、基于物聯網技術的作物蟲情采集監測預警系統構建等內容。本書可為從事作物表型研究的科研人員、農業技術人員和農業院校師生提供重要的參考價值，有助于推動作物表型研究的深入發展。
作物表型精準獲取與解析. 2024年 目錄
第1章 總論
1.1 研究背景
1.2 田間作物表型參數測量現狀
1.3 田間作物表型技術研究現狀
1.4 人工智能技術在作物表型中的應用
1.5 作物表型存在的問題與建議
第2章 基于物聯網技術的作物環境信息監測與診斷系統
2.1 研究背景
2.2 系統構建
2.3 PC系統設計與實現
2.4 Android系統設計與實現
2.5 結論與討論
第3章 農田玉米土壤墑情遠程監測云平臺的設計與應用
3.1 系統設計
3.2 系統應用
3.3 結論與討論
第4章 基于物聯網技術的作物蟲情采集監測預警系統構建
4.1 系統設計
4.2 系統實現
4.3 實例應用
4.4 結論與討論
第5章 不同生態條件下小麥新品種產量的基因型與環境互作分析
5.1 研究背景
5.2 材料和方法
5.3 結果與分析
5.4 討論與結論
第6章 基于無人機數碼影像的小麥品種植株密度和株高估算
6.1 材料與方法
6.2 結果與分析
6.3 討論與結論
第7章 增強局部上下文監督信息的麥苗計數方法
7.1 研究背景
7.2 研究區概況與數據
7.3 研究方法
7.4 實驗與結果分析
7.5 結論
第8章 基于改進注意力機制YOLOv5s的小麥穗數檢測方法
8.1 材料與方法
8.2 網絡模型構建
8.3 實驗結果和分析
8.4 討論
8.5 結論
第9章 基于改進DM-Count的麥穗自動檢測方法
9.1 引言
9.2 材料與方法
9.3 實驗與結果分析
9.4 討論
9.5 結論
第10章 基于深度學習的無人機遙感小麥倒伏面積提取
10.1 研究區概況與數據
10.2 研究方法
10.3 結果與分析
10.4 結論
第11章 基于改進Shift MLP的小麥倒伏自動分級檢測方法
11.1 引言
11.2 方法
11.3 數據集構建
11.4 結果與分析
11.5 討論
11.6 結論
第12章 基于改進Swin-Unet的小麥條銹病分割方法
12.1 數據與方法
12.2 結果與分析
12.3 討論與結論
第13章 基于改進SE-Swin Unet的玉米葉部主要病害圖像分割方法
13.1 引言
13.2 數據與方法
13.3 結果與分析
13.4 討論
13.5 結論
第14章 基于改進YOLOv4的玉米蟲害檢測方法
14.1 材料與方法
14.2 網絡模型
14.3 結果與分析
14.4 結論與討論
第15章 基于Lab顏色空間的小麥成熟度監測模型
15.1 材料與方法
15.2 結果與分析
15.3 討論與結論
第16章 玉米表型性狀數據采集與管理系統的設計與實現
16.1 系統設計
16.2 系統實現
16.3 系統的測試與應用
16.4 試驗驗證
16.5 討論
16.6 建議
16.7 結論
參考文獻
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作物表型精準獲取與解析. 2024年 作者簡介
臧賀藏，女，1983年6月出生，河南駐馬店人，博士，副研究員，碩士生導師。主要從事作物表型精準獲取與解析研究。先后主持和參與國家重點研發計劃課題、河南省重大科技專項、河南省科技攻關等10余項，獲得科技成果獎5項，授權國家發明專利5件、登記計算機軟件著作權15件，發表論文60余篇。
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