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【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...
利用2006~2007年合肥多普勒天气雷达和安徽省全省自动雨量站的较长时间序列观测数据,基于Fisher多因子二级判别方法建立判别函数,以雷达产品数据作为预报因子来识别降水。结果表明,春、秋季和夏季的雷达产品数据与自动雨量数据具有较好的相关性;Fisher判别函数对降水的识别准确率较高,雨天的历史回报准确率分别达到76.16%和82.38%。

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