基于人工神经网络的田间秸秆覆盖率检测系统

• 作者: 何进 李世卫 李慧 李洪文
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 农学
• 关键词: 保护性耕作 秸秆覆盖率 BP神经网络 纹理特征 检测
• 年，卷（期）: 2009,（6）
• 所属期刊栏目: 农业装备与机械化工程
• 页码范围: 58-62
• 页数: 5页
• 分类号: S126
• 字数: 3700字
• 语种: 中文

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李洪文	中国农业大学工学院	170	4334	36.0	58.0
2	何进	中国农业大学工学院	80	1528	24.0	36.0
3	李慧	中国农业大学工学院	70	876	18.0	26.0
4	李世卫	中国农业大学工学院	2	12	2.0	2.0