基于人工神经网络的田间秸秆覆盖率检测系统

摘要：

以VC++为工具,田间实拍图像为研究对象,在分析田间秸秆和土壤纹理特征差别的基础上,设计了BP神经网络秸秆覆盖率检测系统.该系统采用了神经网络与纹理特征相结合的方法提取秸秆,并以纹理特征熵值为标准建立了网络输入层学习样本选取准则.人工模拟和田间试验表明,设计的BP神经网络秸秆覆盖率检测系统对田间秸秆的识别率达90%以上,秸秆覆盖率计算误差可控制在5%以内;与传统的拉绳法相比,检测效率提高50～120倍.

关键词：保护性耕作、秸秆覆盖率、BP神经网络、纹理特征、检测

所属期刊栏目：40

分类号：S126(农业物理学)

资助基金："十一五"国家科技支撑计划资助项目2006BAD28B04

在线出版日期：2009-07-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：58-62