基于图像处理的茶树含氮量诊断方法初步研究

为快速获取茶树的氮营养素水平,基于图像处理技术研究茶树氮营养素诊断方法.采摘不同施氮地块同一生长部位的茶树叶片,在白色背景、自然光下用数码相机对叶片拍照,用化学法测得叶片含氮量.利用Open CV计算机视觉库编写图像处理程序,从原始图像中分割出叶片图像,提取叶片的R,G,B均值,并计算归一化的NRI,NGI,NBI及H,S,I均值,另选取R/G,B/G,B/R,R/(R+G-B),G/(R+G-B),B/(R+G-B)构成15个颜色特征参数,使用SPSS软件对颜色特征参数和含氮量进行回归分析,在误差分析基础上建立茶树氮营养素估算模型.将该模型运用于验证样本,得到含氮量估算值与实测值的平均相对误差为9. 28%,RMSE为0. 265.结果表明,该模型可用于茶树氮营养素水平的快速诊断.     

柳江盆地上寒武统崮山组微量元素地球化学特征及古环境指示意义

柳江盆地记录了从太古代至新生代华北地台乃至全球地壳运动、岩浆活动、沉积环境、气候演化以及生物进化和发展等各种重要地质事件与地质现象,是研究不同时期古环境恢复的极佳选择。通过对秦皇岛柳江盆地上寒武统崮山组的野外考察和不同层段岩石全元素的测定,分析了各元素富集的丰度。运用微量元素地球化学指标体系研究了古盐度、古气候以及氧化还原环境,根据Sr/Ba和Th/U等指标分析,认为研究区域是淡水-半咸水环境,其盐度从下至上逐渐降低;Sr/Cu、Rb/Sr数据表明研究区域为温暖潮湿的气候;依据δU、U/Th、V/Cr、Ni/Co和Ce/Ce*等指标分析,研究区域为氧化环境。     

基于RGB模型的大豆叶片叶绿素含量预测

以大豆叶片叶绿素为对象,基于RGB色彩空间构建叶绿素SPAD估算模型,对大豆叶片叶绿素含量进行预测。首先,采集自然环境下的大豆叶片图像,运用中值滤波法去除图像噪声,并基于k-means算法将叶片从背景中分割;其次,提取叶片图像的红(R)、绿(G)、蓝(B)值,通过运算组合构建颜色特征参数,建立基于大豆叶片颜色特征参数的叶绿素含量估算模型,并对其精度进行评价和验证;最后,组合了R/G/B、R/(R+G-B)、B/(R+G-B)、G/(R+G-B)等4种颜色特征参数,利用这4种颜色特征参数和叶绿素实测值进行回归分析。结果表明,基于B/(R+G-B)的组合精确度最高,R2=0. 438,AARD=9. 58%,RMSE=2. 862。该方法可以快速、无损地预测大豆叶片叶绿素含量,为评估大豆的生理状况提供了参考。     

多维授权对象RBAC模型的设计与实现

指出授权对象的定义与维护是RBAC访问控制系统中重要的组成部分,采用传统基于角色访问控制模型难以满足对复杂授权对象的分类管理、授权与访问控制的要求.针对访问控制客体的复杂性,提出了一种分类定义与管理系统授权对象的机制,并在对原访问控制模型进行扩充和改进的基础上提出了基于角色的多维授权对象访问控制模型(MPO RBAC).