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迁移学习在设施蔬菜病虫害识别中的应用

2021-07-03刘之瑜张淑芬李铂初罗长银董燕灵

关键词:特征模型

刘之瑜,张淑芬,李铂初,罗长银,董燕灵

(1. 华北理工大学 理学院,河北 唐山 063210;2. 河北省数据科学与应用重点实验室,河北 唐山 063210; 3. 唐山市数据科学重点实验室,河北 唐山 063210)

引言

改革开放以来我国蔬菜种植面积和单位面积(亩)产量逐年提高,蔬菜种类逐渐丰富,人们对新鲜蔬菜的需求越来越大,蔬菜种植行业不断发展,设施蔬菜等更具技术性的新形式种植方法推广以后,反季节蔬菜种植面积不断提高,如蔬菜大棚等简单设施蔬菜种植面积显著增加,大大丰富了反季节蔬菜种类。设施蔬菜种植面积在2000年后迅速增长,截至2013年,设施蔬菜种植面积和总产量分别达到了370万公顷和2.5亿吨,在全国蔬菜种植总面积和蔬菜总产量的占比分别达到了18%和34%[1]。

我国设施蔬菜种植设施包括大中型塑料棚、日光温室以及防雨遮阳棚等,与露天种植蔬菜相比,设施蔬菜产业的技术设备水平高、集约化程度高、科技含量高、产量高、经济效益高[2]。但设施蔬菜的管理是一个问题,设施蔬菜尤其是反季节蔬菜对蔬菜的生长环境的要求很高,空气与土壤的温度和湿度、光照强度、二氧化碳浓度、土壤酸碱度等环境条件很大程度影响着蔬菜生长,需要通过物联网实时监控设施内各种环境情况,以便对设施内环境进行调控[3]。物联网(The Internet of Things,简称IOT)是指将信息传感设备通过互联网联结起来的巨大网络,实现不限时间地点的人机物互联互动[4]。除了可以通过物联网对空气与土壤的温度和湿度、光照强度、二氧化碳浓度、土壤酸碱度等设施内部环境情况进行实时监控外,还通过布置高精度图像采集设备对蔬菜作物的生长状况进行图像采集和实时分析,以便务农人员及时发现蔬菜作物是否受到病虫害侵害。……

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