赖军臣
- 作品数：15 被引量：176H指数：8
- 供职机构：新疆生产建设兵团更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划国家自然科学基金国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术理学更多>>
- 作物生产技术扩散机制与平台创建及其应用
- 李少昆谢瑞芝王崇桃宋慧欣高世菊王运圣王克如王俊忠薛吉全王延波白永新赵海岩赖军臣明博刘月娥
- 针对中国农业科技成果转化率低的现状，从作物生产技术创新扩散的方向、扩散机制、关键技术与技术体系，扩散模式与平台等方面着手进行了系统研究，并依托农业科技入户示范工程进行了实施，获得以下进展：1、构建了作物产量差(潜力)模型...
- 关键词：
- 关键词：农业科技入户示范工程农业科技成果转化
- 基于G-MRF模型的玉米叶斑病害图像的分割被引量：17
- 2010年
- 【目的】图像分割是作物病害自动识别系统实现的难点之一,前人研究大多采用基于阈值或聚类的分割算法,方法简单、易于实现,但分割精度较低。本文引入高斯模型的Markov随机场分割模型(G-MRF),对玉米叶部病斑图像进行分割试验,以期提高分割精度。【方法】在VC6.0下实现了G-MRF分割模型,G-MRF既利用了图像像素的灰度信息,又通过像素类别标记的Gibbs光滑先验概率引入了图像的空间信息,是能较好地分割含有噪声图像的算法。采用该算法对大斑病、小斑病、灰斑病和弯孢菌叶斑病等4种主要玉米叶部病害的图像进行了分割测试,并与基于阈值和基于Gauss模型的分割算法进行比较。【结果】基于G-MRF分割模型的分割,目标区域的一致性和边缘的清晰方面明显好于基于阈值和Gauss模型的分割算法,其平均正确分类率达96.35%,分别较基于阈值和基于Gauss模型的分割算法高出3.75%和4.03%,差异达到显著水平。【结论】基于G-MRF模型的分割算法鲁棒性高,能够有效地将病斑区域从叶片部分离,分割正确分类率达96.35%,可用于玉米叶斑类病害图像的分割。
- 赖军臣汤秀娟谢瑞芝白中英李少昆
- 关键词：GAUSSMARKOV图像分割
- 基于智能手机的棉花苗情调查与决策支持系统被引量：11
- 2017年
- 针对新疆棉花生产过程中基层植保力量不足的问题,该文设计开发了棉花苗情调查与决策支持系统。该系统基于"云到端"模式,云端采用基于角色的访问控制(role-based access control,RBAC)解决多用户权限分配与菜单管理问题,提供数据管理分析、专家决策支持服务;用户端基于智能手机提供数据采集、专家决策意见接收功能。云到端之间的数据通信采用表述性状态转移(representational state transfer,REST)架构,提供RESTful的数据访问服务,解决系统之间松耦合、可扩展等问题。系统在新疆生产建设兵团第六师105团经过3 a的应用,结果表明:该调查系统能够快速获取文字和图片2种形式的棉田苗情信息,并能够方便的通过农田地图、柱状图、曲线图、Excel表格等多种方式对数据进行有效的分析和展示,大大提高了工作效率。通过搭起基层农户与生产管理者、农学专家之间的信息快速传输通道,加快了知识转化,减轻了基层植保压力。该系统加以扩展即可用于其他农作物的田间调查,同时这种调查模式稍加改造还可应用于林业、畜牧业等多个行业的信息普查。
- 戴建国王守会王守会赵庆展赖军臣
- 关键词：长势智能手机棉花农业生产管理
- 基于棉花冠层光谱的土壤氮素监测研究被引量：13
- 2010年
- 通过连续2年小区氮肥试验,在棉花不同生育期采集冠层高光谱数据并同步测定土壤氮含量,分析棉花冠层高光谱参数与土壤氮含量间的关系,建立基于植株冠层光谱的土壤氮含量估算模型。结果表明:土壤全氮含量随着施氮水平的增加而增加,且差异显著;基于棉花不同时期冠层光谱构建的14种光谱参量与土壤氮含量间的相关性有显著差异。其中,利用冠层光谱参数P_Area1100、Depth980、Area672、PPR(550,540)建立的土壤氮含量监测模型分别在蕾期、花期、铃期、吐絮期4个关键生育期对土壤氮含量的预测均达到了较高的精度,能够很好地反映棉花土壤氮素营养状况。利用植株冠层光谱参数可以很好地监测土壤氮素营养,说明利用植株冠层光谱方法监测土壤氮含量是可行的。
- 潘文超李少昆王克如肖华陈兵王方永苏毅陈江鲁赖军臣黄芳德
- 关键词：棉花冠层光谱土壤含氮量高光谱参数
- 基于图像规则与Android手机的棉花病虫害诊断系统被引量：27
- 2015年
- 为解决当前植保专家系统使用难度大以及携带不便的问题,在Android智能手机上开发了基于图像规则的棉花病虫害诊断系统。采用二叉树检索规则构建二叉诊断决策知识树,利用面向对象技术将诊断决策树中的知识节点及其相对应的田间典型图像进行封装,形成图像化知识表达形式;系统提供指认式和推理式2种诊断方式,基于田间病虫害事实图像进行人机交互,实现了推理过程的可视化,具有便携、实用、图文并茂、人机交互友好以及不受网络环境限制等特点,能够实现现场式的专家服务。经应用测试,事实库中包含的病虫害诊断正确率在95%以上。
- 戴建国赖军臣
- 关键词：棉花病虫害智能手机专家系统
- 基于Fisher判别分析的玉米叶部病害图像识别被引量：34
- 2009年
- 【目的】利用计算机视觉技术实现玉米叶部病害的自动识别诊断。【方法】在大田开放环境下采集病害图像样本,综合应用基于H阈值分割、迭代二值化、图像形态学运算、轮廓提取等算法处理病害图像,抽取病斑,提取病害图像的纹理、颜色、形状等特征向量,采用遗传算法优化选择出分类特征,并利用费歇尔判别法识别普通锈病、大斑病和褐斑病3种玉米叶部病害。【结果】研究中提取了墒、相关信息测度、分形维数、H值、Cb值、颜色矩、病斑面积、圆度、形状因子等28个特征向量,利用遗传算法优选出H值、颜色矩、病斑面积、形状因子等4个独立、稳定性好、分类能力强的特征向量,应用费歇尔判别分析法识别病害,准确率达到90%以上。【结论】综合运用数字图像处理技术、图像纹理、颜色、形状特征分析方法、遗传算法、费歇尔判别分析方法可以有效识别基于田间条件下采集的病害图像,为田间开放环境下实现大田作物病虫害的快速智能诊断提供借鉴。
- 王娜王克如谢瑞芝赖军臣明博李少昆
- 关键词：玉米叶部病害特征提取遗传算法
- 基于成像光谱仪的冬小麦苗期冠层叶绿素密度监测被引量：27
- 2008年
- 利用自主研发的MSI200型成像光谱仪对冬小麦苗期叶绿素密度进行遥感监测,并与ASD Fieldspc FR2500型非成像地物光谱仪测定数据相比。结果表明,两种仪器所得R720、FD660、FD550、TCARI、GNDVI、PPR（550,450）、NRI等光谱特征参量均与叶绿素密度显著相关,拟合度较高,说明MSI200型成像光谱仪测定的作物光谱数据是可靠的。对筛选出的模型进行检验,ASD Fieldspc FR2500模型的预测精度达86.61%～92.79%,MSI200达91.26%～95.54%,其中PPR对叶绿素密度预测精度最高,RMSE分别为0.8391和0.0979。与传统非成像地物光谱仪相比,成像光谱仪能够提取纯冠层光谱信息,所得模型精度高、误差小,筛选的植被指数和特征波段对于航天、航空遥感器的定标有重要意义。
- 谭海珍李少昆王克如谢瑞芝高世菊明博于青赖军臣刘国庆汤秋香
- 关键词：冬小麦苗期冠层叶绿素密度ASD
- 基于GM（1，1）模型的新疆棉叶螨预测研究被引量：1
- 2016年
- 影响棉叶螨发生发展的因子众多，有些影响因子的数据不易采集，给建立科学实用的螨害预测预报模型带来很大困难。为尝试解决这一问题，本文将灰色系统理论应用于新疆亚热带棉区棉叶螨预测预报研究，基于历史螨害发生数据，建立了GM（1，1）灾变预测模型。检验结果表明，该模型的平均相对精度为97．1％，小误差概率P值为1，均方差比值C为0．0627，各项指标均达到Ⅰ级预测精度。使用2014-2016年度螨害发生数据对模型进行验证，预测结果与螨害实际发生情况相吻合。研究结果表明：GM（1，1）灾变预测模型可用于棉叶螨的中长期预测，且具有建模所需数据量少、数据易于获取、预测精度高等优点，在实际农业生产中具有更好的实用性。同时由于农作物虫害具有相似的规律性，因此，本文的研究方法能够为其他类似的生物灾害预测提供参考和借鉴。
- 王守会戴建国赖军臣赵庆展王琼崔美娜
- 关键词：棉叶螨
- 基于图像规则的玉米病害诊断系统的设计与实现被引量：8
- 2009年
- 针对传统病害诊断系统在病症推理过程中借助语言文字描述规则诊断病害让农户难以理解和应用的问题,将图像指认方法与传统文字规则推理技术相结合,建立的病害诊断系统更适合于农户使用,并改善了专家系统的应用效果,利于其在玉米生产中的应用。介绍了基于图像规则的玉米病害诊断系统的设计思想、功能特点和实现方法。
- 明博赖军臣王娜谢瑞芝王克如李少昆
- 关键词：玉米病害诊断专家系统
- 玉米病虫草害诊断专家系统开发与应用
- 李少昆赖军臣王克如王崇桃明博王俊忠庞俊赵亚忠张光华李军建张华新符林钟茂新刘根民黄立新
- 该项目针对中国基层植保专家不足、农技推广“最后一公里”的问题，综合利用现代人工智能、系统工程、多媒体网络信息及机器视觉技术，构建了含3800多幅图片的玉米病虫草害标准图像实例数据库和玉米病虫草害诊治知识库；引入SRG高效...
- 关键词：
- 关键词：玉米病虫草害防治
