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
单位:中国农业大学工学院 北京100083
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