简介：摘要 : 植被分类是高光谱影像分类中的特定应用问题，光谱特征和空间特征是植被分类中常用的两类特征，比较这两类特征的性能，对实际植被分类应用中选择合适的特征类型或两者的有效结合具有指导意义。用主成分分析（ PCA）提取光谱特征时，常选择前几个主成分（ PCs）作为光谱特征，虽然它们包含较大的信息量但并不能保证较高的类别可分性和分类正确率，针对这一问题本研究提出了一种混合特征提取方法，对高光谱影像在 PCA的基础上用改进的基于分散矩阵的特征选择方法选出具有较高类别可分性的 PCs用于后续分类。利用一景 AVIRIS高光谱植被影像，从分类精度的角度，首先比较了所提出的混合特征提取方法和原始 PCA、独立主成分分析（ ICA）及线性判别分析（ LDA） 3种常用子空间特征提取方法在高光谱影像植被分类中的性能。试验结果表明所提出的混合特征提取方法在研究中数据集 1和 2上均获得了最高的总体分类正确率，分别为 82.7%和 86.5%。与原始 PCA相比，本研究提出的混合特征提取方法的总体分类正确率，在数据集 1和 2上分别提高了 1.5%和 2.5%。由此阐明了所提出的混合特征提取方法在高光谱植被分类中的有效性。对光谱特征和空间特征在高光谱影像植被分类性能的比较中，总体上空间特征获得的分类正确率比光谱特征高，特别是 Gabor特征，在两个数据集上均获得了最高的总体分类正确率分别为 95.5%和 96.7%。由此表明空间特征较光谱特征在高光谱影像植被分类中更具优势。本研究结果为后续改进空 -谱特征方法及其两者有效结合，进一步提高植被分类正确率提供了参考。

简介：[目的/意义]冷链配送碳排放动态预测是企业碳排放精准评估及其绿色信用等级评定的重要依据.本研究面向车辆碳排放受路况信息、行驶特征、制冷参数等多因素影响,提出一种融合多源信息的冷藏车辆碳排放动态预测模型.[方法]基于道路车辆数量与像素面积占比表征路况信息,构建基于改进YOLOv8s的路况信息识别模型,并以路况信息、行驶特征(速度、加速度)、货物重量、制冷参数(温度、功率)等为输入,构建基于改进iTransformer的冷藏车辆碳排放动态预测模型.最后与其他模型展开对比分析,分别验证路况信息识别与车辆碳排放动态预测的精度.[结果]改进的YOLOv8s路况信息识别模型在精确率、召回率和平均识别精度上分别达到98.1%、95.5%和 98.4%,比YOLOv8s分别提高了 1.2%、3.7%和 0.2%,参数量和运算量分别减少了 12.5%和31.4%,检测速度提高了5.4%.改进的iTransformer...

简介：摘要：近年来，国家粮食安全战略深入人心，政府与相关部门积极推动农业现代化建设，创新小麦种植技术，优化小麦病虫害防治措施，提高小麦的品质与产量，实现农业现代化转型升级。在此情况下，应对小麦种植技术进行创新、优化，只有这样才能够充分保障种植效果，增强病虫害防治能力，从而对社会发展提供有力的支持。基于此，深入分析了农业现代化下小麦种植技术、病虫害防治措施，以期为相关人员提供借鉴。

简介：[目的/意义]小麦叶片数是衡量植株生长状况、确定茎蘖动态、调节群体结构的重要指标之一.目前大田环境下小麦叶片计数主要依靠人工、耗时耗力,而现有的自动化检测计数方法的效率与精度难以满足实际应用需求.为提高小麦叶片数检测的准确性,设计了一种复杂大田环境下高效识别小麦叶尖的算法.[方法]本研究以手机和田间摄像头获取的可见光图像构建了两种典型光照条件下出苗期、分蘖期、越冬期等多个生长期的小麦叶片图像数据集.以YOLOv8为基础网络,融合坐标注意力机制降低背景环境的干扰,提高模型对小麦叶尖轮廓信息的提取能力;替换损失函数加快模型收敛速度;增加小目标检测层提高对小麦叶尖的识别效果,降低漏检率.设计了一种适用于叶尖小目标识别的深度学习网络,通过检测图像叶尖数量从而得出叶片数.[结果与讨论]本研究提出的方法对小麦叶尖的识别精确率和mAP...

简介：[目的/意义]区块链本质上是一个共享数据库,存储的数据是不可篡改、公开和透明的,应用在农产品供应链上可以提高产品透明度,吸引更多的消费者,但也会存在消费者隐私担忧问题.消费者的隐私担忧程度影响着农产品零售商对于是否售卖区块链溯源农产品的决策.通过研究区块链溯源对农产品零售商竞争策略、定价和最优决策的影响,零售商可以根据自己的市场情况制定市场竞争策略,提高自己的竞争力,优化农产品供应链.[方法]基于纳什均衡及Stackelberg博弈理论,建立初始农产品零售商与新进零售商的价格博弈模型,研究分析农产品零售商之间的竞争决策,利用区块链智能合约技术将博弈过程以及对应情况写入智能合约,保障合作博弈有效进行,将博弈结果上链来规范博弈双方的合作行为.[结果和讨论]消费者隐私担忧问题会影响农产品的价格和利润.此外,通过对两家农产品零售商均衡策略..