王雪峰
- 作品数：89 被引量：333H指数：9
- 供职机构：中国林业科学研究院资源信息研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金引进国际先进农业科技计划中央级公益性科研院所基本科研业务费专项更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术生物学环境科学与工程更多>>
- 一种马鞭草定植固沙的方法
- 一种马鞭草定植固沙的方法，适用于热带海岸困难地的定植固沙，其特征在于，利用种子钵、纱布网袋和渔网制作片状马鞭草团状丛株，以在待固沙区域形成马鞭草网状固沙群团，实现马鞭草定植固沙，所述种子钵为易降解材料制品，所述种子钵中装...
- 刘宪钊薛杨陆元昌王小燕王雪峰林之盼宿少峰
- 文献传递
- PowerBulider与Visual C结合编制林分生长过程表探析
- 1999年
- 在杉木全林整体模型（描述林分主要数量因子及其相互关系生长过程的方程组）思想指导下，根据各模型之间相容的特点，利用网络数据库Powerbulider与VisualC相结合的方法，实现了林分测树因子的动态预测．
- 冯益明李增禄王雪峰李立伟张慧勤
- 关键词：生长过程表杉木POWERBULIDER
- 融合光谱反射率与时频特征的坡垒叶绿素含量估测模型研究
- 2023年
- 【目的】研究估测坡垒叶绿素含量的高光谱模型,探讨融合光谱反射率与时频特征估测叶绿素含量的可行性,为坡垒叶绿素含量的快速无损检测提供参考。【方法】以2年生坡垒为研究对象,设置N0(0 kg/hm~2)、N1(35 kg/hm~2)、N2(70 kg/hm~2)3个氮肥水平,测定不同氮肥水平下坡垒冠层叶绿素含量和光谱曲线,采用离散傅里叶变换(DFT)和短时傅里叶变换(STFT)方法提取光谱时频特征,采用偏最小二乘回归(PLSR)算法,构建基于光谱反射率、时频特征及其二者融合特征的不同氮水平的分区模型以及全氮肥水平下的综合模型,估测不同氮肥水平下坡垒叶绿素含量,并以决定系数(R~2)、平均绝对百分比误差(MAPE)、相对均方根误差(RRMSE)作为评价指标比较各模型精度,确定最优估测模型。【结果】(1)不同叶绿素含量下坡垒冠层光谱反射特征的整体变化趋势相似,在可见光波段(380~750 nm)内,光谱反射率随着叶绿素含量的增加而降低。(2)在构建的分区模型中,基于光谱反射率和时频特征构建的模型均能较好地估测坡垒叶绿素含量,检验R~2分别为0.626~0.816,0.662~0.797,检验MAPE分别为4.966%~9.269%,6.029%~8.181%,检验RRMSE分别为6.827%~11.593%,8.247%~9.792%;基于融合光谱反射率与时频特征(融合特征)构建的分区模型检验R~2为0.913~0.951,检验MAPE和RRMSE均低于10%。(3)在构建的综合模型中,当引入哑变量时,基于融合光谱反射率与时频特征(融合特征)构建模型的检验R~2为0.814,MAPE和RRMSE分别为7.212%和8.578%,二者较基于光谱反射率构建的模型分别降低了37%和36%,较基于时频特征构建的模型分别降低了47%和45%。【结论】基于融合光谱反射率和时频特征(融合特征)构建的模型能够提高坡垒叶绿素含量估测的精度,对于不同氮肥水平下坡垒叶绿素含量有较好的估测效果,可作为估测坡垒叶绿素含量的优选方法。
- 袁莹王雪峰石蒙蒙王鹏
- 关键词：坡垒叶绿素含量短时傅里叶变换
- 改进Otsu法的冠层图像分割及银杏叶面积指数估测被引量：3
- 2013年
- 基于Otsu法对冠层图像临界处分割不准确的缺点,结合类间方差以及类内聚度对阈值选取及图像分割效果的影响,提出了一种改进阈值选取算法。利用银杏冠层图像分割实例进行比较,同时进一步拟合了图像信息与叶面积指数间模型,结果表明:(1)该改进法较传统Otsu法可得到更好的分割效果;(2)以分割得到的前景像素比值作为自变量,叶面积指数为因变量,拟合得到的模型能较好的描述冠层图像信息与叶面积指数间的关系;(3)提出了一种即时无损并快速可靠的叶面积指数估测方法。
- 李晓冬王雪峰贺鹏
- 关键词：图像分割OTSU法最大类间方差叶面积指数
- 一种檀香叶片全铁含量的多光谱图像确定方法及系统
- 一种檀香叶片全铁含量的多光谱图像确定方法及系统，属于计算机及检测技术领域。建立檀香叶片全铁含量预估模型并确定方程参数：采集叶片样本；获取多光谱图像前进行黑白板校正；按相同的方向摆放叶片，并使每个叶片之间留有足够的空间，避...
- 陈珠琳王雪峰
- 文献传递
- 基于纹理模型的檀香咖啡豹蠹蛾虫害图像诊断方法研究
- 2018年
- 基于纹理特征模型的檀香咖啡豹蠹蛾图像诊断方法,根据健康图像和虫害图像在纹理方面表现出的差异,提出海南省北部县市檀香受咖啡豹蠹蛾虫害"多纹理特征"的确定方法。针对每种图像类型,使用提取出的4维多纹理特征,组合得到6种数学模型,并对其进行评估。结果表明:模型1(自变量为熵值均值-相关性均值,因变量为熵值均值-能量均值)的模型精度与分类精度均为最佳,并且总体分类精度达到91.25%。与逐步聚类算法和K-means聚类算法、Logistic模型二分类法相比,该方法在保证分类精度的前提下减小了计算量,并为之后纹理图像分类提供了参考依据。
- 陈珠琳王雪峰
- 关键词：檀香图像诊断图像建模灰度共生矩阵
- 基于ST-PCA-BP神经网络的檀香叶片全氮含量无损检测被引量：3
- 2018年
- 氮素是植物生长需要的大量元素之一,生产经营者在植物生长过程中往往施加大量的氮肥,但过量的肥料会造成地下水污染.本文针对珍贵树种檀香,提出了一种基于ST-PCABP神经网络的檀香叶片全氮含量无损检测方法,为檀香的经营培育提供参考.结果表明:将野外获取到的檀香图像由RGB转换到L~*a~*b~*系统,可以较好地完成自然图像中的檀香分割.这是由于L~*a~*b~*系统色域宽,受光照变化的影响较小.ST-PCA-BP神经网络的特点是通过显著性检验(ST)筛选变量,使用方差膨胀因子和条件指数分析筛选结果的共线性,主成分分析法(PCA)消除共线性.该处理方法有效地减小了BP神经网络陷入局部最小值的概率,与原始数据、ST处理和PCA处理相比,决定系数最高,平均残差和均方根误差最小,是檀香叶片全氮含量无损、实时检测的最佳方法.
- 陈珠琳王雪峰
- 关键词：檀香BP神经网络氮素无损检测
- 郁闭林分中立木树高的重建技术研究被引量：4
- 2006年
- 将立木分为枝下高与树冠高2部分,通过近距离获取枝下高图像对,用立体视觉方法重建枝下高不同部位直径与倾角,以此为基础估计树冠高部分,进而得到树木高度。试验地包括银杏、水杉2个树种,与实际树高相比,重建树高中最大误差是0·0435,最小误差为0·0072。其中3号树(水杉)单侧误差仅为0·0026,表明与干曲线结合的立体视觉重建策略在恢复郁闭林分中立木树高是可行的。
- 王雪峰高义
- 关键词：立体视觉三维重建
- 基于多图像特征的幼龄沉香全氮估测
- 2023年
- 【目的】应用计算机视觉技术提取幼龄沉香的多图像特征,对沉香叶片全氮含量进行估测,为实现沉香氮营养状态的快速无损估测提供新方法。【方法】采用基于色调-亮度-饱和度(HIS)颜色空间的最佳直方图(KSW)熵法和形态学处理对幼龄沉香图像进行分割,并提取了图像的颜色、形状和纹理特征。然后利用偏最小二乘法(PLS)对多图像特征进行有监督降维,提取图像特征主成分。最后构建了天牛须搜索算法(BAS)优化后的Elman神经网络(Elman neural network, ElmanNN)模型对幼龄沉香叶片全氮量进行估测,并将模型验证结果与其他常用模型进行对比。【结果】以幼龄沉香可见光图像为研究对象,应用的基于HIS空间的分割算法效果优于常用的RGB和Lab颜色空间分割;PLS算法对图像特征提取了6个主成分,快速降低了图像特征的维数,并有效消除了特征变量间的多重共线性;提出的PLS-BAS-ElmanNN模型能实现模型参数的自适应选取,且估测效果较好,决定系数R2为0.740 7,均方根误差(RMSE)为1.265 3g/kg,估测精度略高于偏最小二乘回归(PLSR)模型和偏最小二乘-广义可加模型(GAM)。【结论】提出以幼龄沉香为研究对象的图像处理方法,构建了能够稳定处理高维图像数据的PLS-BAS-ElmanNN估测模型,为幼龄沉香氮营养状态的监测及沉香培育的精准作业提供了新思路。
- 袁莹王雪峰王甜陈飞飞黄川腾林玲董晓娜
- 关键词：全氮偏最小二乘法
- 基于多光谱图像的沉香幼苗冠层全氮量无损估测被引量：1
- 2022年
- 【目的】应用计算机视觉技术处理沉香幼苗冠层多光谱图像并构建全氮量估测模型,探索适用于沉香多光谱图像的新图像处理方法,确定最适于沉香幼苗氮营养状态估测的图像特征和模型形式,以推动沉香营养状态无损估测的发展,为沉香培育经营的精准作业提供新思路。【方法】利用多光谱相机获取沉香幼苗冠层图像,采用改进的指数型半软阈值函数对多光谱图像进行小波去噪,结合傅里叶梅林变换(FMT)配准与遗传反向传播神经网络(GA-BPNN)算法实现多光谱图像的精准分割。提取分割后图像的光谱、纹理特征为自变量,建立基于人工蜂群(ABC)、天牛须搜索(BAS)、混合灰狼优化(HGWO)算法改进的Elastic Net(EN)沉香冠层全氮量估测模型,通过留一法交叉验证对模型进行综合检验评价确定最适优化模型,并将其与传统偏最小二乘回归(PLSR)、岭回归(RR)和多元逐步回归(SR)模型进行对比分析。【结果】1)改进的指数型半软阈值函数能够有效去除多光谱图像中的强噪声,去噪效果优于小波软阈值、硬阈值和传统半软阈值方法;2)GA-BPNN算法的分割效果优于大津阈值分割、最大熵分割和最小交叉熵分割,结合FMT配准后的分割效果显著优于对各波段图像直接分割的方法;3)就EN模型而言,综合考虑单光谱特征、单纹理特征和综合特征建立的3类模型验证结果,3种优化算法的优化效果为ABC>HGWO>BAS,3类模型的整体估测精度为综合特征>单光谱特征>单纹理特征;基于ABC优化的EN模型(ABC-EN)中,综合特征模型决定系数(R2)为0.829 4,均方误差(MSE)为0.169 5,较单光谱和单纹理特征模型R2分别提高10%和54%,MSE分别降低30%和63%;4)ABC-EN模型与其他传统模型估测精度对比结果显示ABC-EN>RR>PLSR>SR,其中RR模型R2为0.748 3,PLSR模型R2为0.651 2,SR模型R2为0.577 9,均低于本研究提出的ABC-EN模型。【结论】改进的指数型半软阈值函
- 袁莹王雪峰
- 关键词：全氮多光谱图像处理
