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基于图像识别和BP神经网络的灌溉模型的研究: 收藏
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引用; 《信阳农林学院学报》2021年第2期31卷 124-129页; 作者：邱意敏欣龙武鹏安徽工程大学电气工程学院安徽芜湖241000 安徽工程大学检测技术与节能装置安徽省重点实验室安徽芜湖241000; 影响农作物生长的重要因素之一是水,只有合理灌溉才能促进农作物的生长。我国作为农业大国,水资源却相对短缺。针对我国国情和目前灌溉模型存在的缺点,设计了一个灌溉模型。灌溉模型以小麦为研究对象,首先利用图像识别技术判断小麦是否...; 影响农作物生长的重要因素之一是水,只有合理灌溉才能促进农作物的生长。我国作为农业大国,水资源却相对短缺。针对我国国情和目前灌溉模型存在的缺点,设计了一个灌溉模型。灌溉模型以小麦为研究对象,首先利用图像识别技术判断小麦是否处于病态,然后利用非病态小麦的作物水分胁迫指数(crop water stress index,cwsi指数)判断小麦是否需进行灌溉,若需要灌溉则利用BP神经网络对相关影响因素进行训练,最终得到小麦的灌溉量。仿真结果表明,灌溉模型能够提高灌溉用水的利用率,在一定程度上能够实现对作物的合理灌溉。; 来源：详细信息评论

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