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随着深度学习技术的不断发展，扫描图像识别技术在提高准确率方面取得了显著进展。本文着重介绍了卷积神经网络和循环神经网络，并比较了它们在图像识别和文字识别任务中的表现。基于卷积神经网络的方法通过构建多层神经网络模型，可以自动学习图像的特征和规律，从而提高识别的准确率，显示出卓越的性能。而循环神经网络在文字识别领域展现了其独特的优势，实验结果表明，循环神经网络能够处理序列数据，并自动学习序列之间的关系。本文的研究结果表明，深度学习算法在扫描图像识别技术中具有广阔的应用前景，卷积神经网络在图像识别任务中表现出色，而循环神经网络在文字识别任务中具有良好的性能。 相似文献
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锦州地区玉米农田生态系统水汽通量变化特征及其调控机制 总被引：1，自引：0，他引：1
《气象与环境学报》2016,(6)
基于2014年辽宁省锦州地区雨养玉米农田生态系统涡度相关观测数据,分析了锦州地区玉米农田生态系统水汽通量的变化特征,并结合小气候观测数据探讨了水汽通量的调控机制。结果表明:2014年锦州地区玉米农田生态系统各月水汽通量均呈明显的单峰型变化规律,玉米农田生态系统生长季日平均水汽通量可达非生长季的10.31倍。锦州玉米农田生态系统7月水汽通量最大,日最大水汽通量可达0.1202 g·m-2·s-1。玉米农田年蒸散量为417.37 mm,非生长季蒸散总量为49.57 mm,略大于同期降水量;生长季前期5月和6月玉米农田蒸散量占降水量的比例分别为52.0%、71.0%;7月、8月和9月玉米农田的蒸散量大于降水量,其中7月玉米农田的蒸散量为降水量的3.00倍,而此期间正值玉米开花授粉阶段,水分胁迫严重影响玉米产量。玉米农田生长季的水汽通量与净辐射存在显著的正相关关系,同时水汽通量在一定程度上受气温和饱和水汽压差的调控影响。 相似文献
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农作物实景监测中的图像数据质量控制方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
农作物实景自动监测系统具有自动、非接触、非破坏性等优点,是传统农业气象观测的补充。开展图像质量控制是合理使用农作物实景自动监测系统资料的基础。利用郑州、泰安和固城三地的历史农作物实景图像资料,设计了基于颜色特征参数检测和基于暗通道先验直方图检测的图像数据质量控制方法。通过对2010—2012年三年夏玉米和冬小麦等不同天气条件下得到的农作物实景自动观测资料进行质量控制与应用效果检验。结果表明:两种质量控制方法均可判断出农作物实景自动监测系统中图像观测资料的异常数据;基于颜色特征参数检测方法可有效识别出像素缺失图像,准确率达100%;基于暗通道先验直方图检测方法能有效识别出污染图像,平均准确率为95.7%,平均召回率为87.5%。该质量控制方法可减小模型估算值与观测数据之间的误差,目前已应用于省级农业自动观测业务系统。 相似文献
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利用洛阳地区1981-2014年夏玉米产量资料、9个气象站点的逐日观测资料、农田0-50 cm土壤墒情资料,结合夏玉米生物学特性,采用农业生态区域法(AEZ模型),计算了夏玉米不同生长阶段的气候生产潜力,通过气候生产潜力与夏玉米产量的相关关系,建立以旬为尺度的夏玉米产量动态预报模型,并进行历史回代和试报检验。结果表明:气候生产潜力与夏玉米单产增减率呈显著正相关,气候生产潜力可以客观地反映夏玉米单产水平及其动态变化。构建的产量动态预报模型对1981-2010年单产历史回代检验的准确率为88.3%~90.7%,单产丰歉趋势回代检验准确率为65.5%~75.9%;对2011-2014年模型准确性试报检验,单产预报准确率为82.7%~87.5%,趋势预报准确率为50.0%~100.0%。 相似文献
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基于2005—2020年的中国气象局台风最佳路径数据集以及葵花（Himawari-8）和风云（FY-4）卫星云图数据,结合人工智能新技术,将深度学习模型应用于台风涡旋识别、台风定位定强、台风强度突变预测等方面,具体内容主要包括基于深度图像目标检测的台风涡旋识别模型、基于图像分类和检索的台风智能定强模型以及融合时空序列特征的台风快速增强判别模型,构建了一套台风智能监测和预报系统。通过对2020年全年样本进行了测试,结果显示:该系统对强热带风暴级及以上强度的台风涡旋正确识别率达90%以上,台风强度估测的MAE和RMSE分别为3.8 m/s和5.05 m/s,对全年独立样本强度快速加强预测的综合准确率达到65.3%,该系统实现了业务上利用高时空分辨率卫星图像实时对热带气旋进行自动识别、定位定强和智能追踪的功能,为进一步提高我国台风监测和预报预警的能力提供了有利支撑。 相似文献
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《气象》2021,(5)
基于13个农业气象试验站2010—2017年逐日气象观测数据和玉米观测数据,采用针对玉米的截留模型,研究自然降雨条件下中国主产区玉米冠层截留及其变化规律。结果表明:在不同气候条件和生长状况下,玉米全生育期冠层截留差异较大。玉米冠层生长季平均截留量为4.3～23.5 mm,拔节到成熟期降水量≤70 mm时,截留量不足8 mm,随着降水量增加,截留量先是同时受降水量和最大面积指数制衡,后变为对最大叶面积指数更敏感。平均截留率为1.9%～11.6%,中国四大玉米主产区中的黄淮海夏播玉米区截留率最稳定,生长季降水量120 mm的地区截留率超过10%,按玉米主产区和气候干湿度两种分类提供平均截留率范围。依据拔节到成熟期降水量、最大叶面积指数及截留变化规律可以估算不同地区玉米冠层截留量和截留率,为有效降水评估、干旱指标修正、农田水分循环等方面提供科学依据。 相似文献
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利用吉林省西部10个自动土壤水分观测站数据与人工取土烘干法实测土壤湿度数据,制作吉林省西部土壤墒情监测及干旱预报模型.结果表明:不同气候背景下在作物不同生育期、土壤不同深度、不同初始湿度下的土壤湿度的变化趋势大致相同,但在相同的无降水日数或降水量时,不同台站不同深度的土壤湿度变化率却有一定的差异.各站农田土壤初始湿度越大,无降水时初期墒情下降速率越明显;而土壤湿度初始值越低,则失墒速率越慢.土壤不同深度均是开始时间失墒较快,后期变化逐渐趋于减弱状态.土壤深度越深则水分变化速率越缓,降水量越大,0～50 cm土壤湿度变化曲线整体越接近一致,直到从上而下几层土壤湿度全部达到饱和.通过对2017—2019年吉林省西部玉米农田土壤湿度预报结果和实测值进行对比检验,基于自动土壤水分观测数据的吉林省西部干旱模型预报的准确率超过80％. 相似文献
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内蒙古雨养农业区土壤水分动态监测模式 总被引：3，自引：0，他引：3
文章根据多年实际观测资料,在土壤水分平衡参数模拟方法的基础上,利用初始土壤有效水分贮存量、降水量和实际蒸散量3要素,建立了0～50 cm土层的土壤水分动态监测模式,确定了各项参数的计算方法。通过11个站点两年的检验和试用,对主要农作物春小麦和春玉米农田的水分状况监测准确率达80%以上。同时,对两个站点的土壤水分进行了预报,准确率平均为92%。 相似文献
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云在天气预报中扮演着一个至关重要的角色,准确识别和分割地基云图可以有效指导天气预报。针对大部分现有数据集只适用于单任务学习,地基云图识别和分割技术多以单任务实现,识别检测效率低且算法鲁棒性差等问题,构建了带标签且适合多任务学习的地基云图数据集(GBCD)和GT数据集(GBCD-GT),在此基础上设计了一种基于多任务学习的地基云图识别与分割联合网络模型(GCRSegNet)。该模型首先通过卷积神经网络提取共享特征,再为每个任务设计特定网络,提取更具辨识度的特征,分割网络通过学习共享特征实现地基云图分割,识别网络通过结合共享特征和分割特征实现地基云图识别。经过多组对比试验表明,该网络能准确表征地基云图特征,使识别任务准确率达到94.28%,分割任务像素准确率达到93.85%,平均交并比达到71.58%,为实际应用提供了可能性。 相似文献
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阵风锋作为强对流的冷性出流特征,是重要的边界层辐合系统,对其自动监测识别一直是日常气象业务中的难点,该文基于深度卷积神经网络设计了阵风锋的自动识别算法。通过对输入和输出端的重新设计,在Faster RCNN算法和Inception V2网络模型的基础上实现了通过雷达回波数据对阵风锋窄带回波实现端到端自动识别。利用雷达数据绕雷达中心旋转不变性特点,增加了数据样本,降低了需提取特征的复杂度。利用2007—2011年南京雷达数据,对该模型进行了20万步的训练,总损失函数值收敛到0.003。对识别效果的分析表明,在训练样本中识别率100%,漏识率0%,准确率87%。通过对合肥雷达2009年6月5日阵风锋天气过程的32个体扫进行模型泛化能力评估,得到识别率91.7%,漏识率8.3%,正确率73.3%。 相似文献
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雹云识别是一个多参数的模式识别问题，应用物元可拓思想将单参数雹云识别的不相容性转化为相容性问题。在与成都地区雹云识别的物元可拓模型进行对比后，根据低纬高原地形及气候特点，通过适当增加参数，构造完成低纬高原雹云识别的物元可拓模型，以此进行雹云识别，准确率达86％以上。 相似文献
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针对2020年第9号台风"美莎克"期间FY-4A 高光谱红外干涉式大气垂直探测仪GIIRS每15 min一次的目标区跟踪加密观测资料,用三维卷积神经网络算法反演的全天空大气温度、湿度廓线分析了台风处于生命史不同阶段时暖心结构和湿度场结构的演变特征。结果表明:卷积神经网络的深度机器学习算法可以用来反演全天空的三维大气温度和湿度垂直廓线,不光适用范围广(晴空和有云视场)、反演精度高,而且反演速度快。利用静止卫星平台高时间分辨率的特性,反演得到的温度、湿度廓线可以细致追踪台风处于发展、成熟和登陆等阶段时暖心结构和湿度场的时空演变特征。台风从发展阶段(热带风暴和强热带风暴)到成熟阶段至登陆消亡时,暖心首先出现在对流层中高层较薄的区域,随着台风强度的加强,深厚的暖心结构明显、强度增加,水平面积增大且垂直往下延伸。由于对流云中强上升气流的输送水汽正距平区逐渐上传至300 hPa,台风最强时密闭云区与四周下沉气流区比湿差高到8 K·kg-1。暖心结构和高湿度中心随着台风登陆而逐渐消失。 相似文献
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蝗虫是常见的害虫之一,对农作物和生态系统具有很大的危害,采用常规的方法对蝗虫进行监测存在一定局限性,为了有效应用海量野外影像数据实现对蝗虫实时监测,本文建立了一种基于深度学习网络的蝗虫自动识别模型。利用手机模拟摄像头获取的内蒙古锡林浩特附近草原的280张蝗虫的RGB图像,采用深度学习算法中的Faster R-CNN（Faster Region-based Convolutional Neural Network）网络结构建立了蝗虫识别模型。经验证该模型的精确度为0.756,可以较准确地将蝗虫从野外复杂环境中识别出来,与以往同类研究相比,在识别结果和实用性方面均有较大的进步。该模型是建立蝗虫实时监测系统的基础,可以为蝗虫的防治提供辅助信息,同时该网络结构还可以应用于其他害虫的识别,具有较强的推广性,拓宽了深度学习算法的应用领域。 相似文献
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围绕可持续的绿色精准农业这一目标,针对农田"四情"(苗情、墒情、病虫情、灾情)监测的物联网应用,从农作物生产过程的信息获取、传输、处理、服务4个层面上构建物联网应用系统,内容涉及农田的苗情、墒情、病虫情和灾情的感知,低功耗低成本自组织的无线传输网络,强大处理能力的云服务支撑平台和农作物生产管理决策系统,实现实时监测预警,病虫害防治和灾情评估等功能,为提升农业综合生产能力、抵御自然灾害风险,发展优质高产高效现代农业提供技术支撑. 相似文献
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Zhao Bolin 《大气科学进展》1990,7(4):475-490
In this paper, recent research of microwave remote sensing of atmosphere, cloud and rain in China is presented. It includes the following aspects:(1) Progress in the development of multifrequency radiometer and its characteristics and parameters;(2) Application of microwave remote sensing in prediction of atmospheric boundary layer. The atmospheric temperature profiles are derived with 5 mm (54.5 GHz) radiometer angle-scanning observations. Due to the fact that microwave radiometer could monitor the atmospheric temperature profile continuously and make the initialization of numerical model any time, it is helpful for improving the accuracy in prediction of the evolution of atmospheric boundary layer;(3) Theory and application of microwave radiometers in monitoring atmospheric temperature, humidity and water content in cloud. The field experiment of International Satellite Cloud Climatology Project (ISCCP) at Shionomisaki and Amami Oshima of Japan for studies of cloud and weather has been described;(4) Satellite remote sensing of atmosphere and cloud. The TIROS-N TOVS satellite data are used to obtain at-mospheric temperature profile. The results are compared with those of radiosonde, with rms deviation smaller than that of the current operational TOVS processing;(5) Microwave remote sensing and communication. The atmospheric attenuations are derived with microwave remote sensing methods such as solar radiation method etc., in order to obtain the local value instantaneously. The characteristics of Beijing’s rainfall have been analysed and the probability of microwave attenuation of rain is predicted;(6) For improvement of the accuracy of rainfall measurement, a radiometer-radar system (λ= 3.2 cm) has been developed. The variation of rainfull distribution and area-rainfall may be obtained by its measurements, which may be helpful for hydrological prediction.The prospect of microwave remote sensing in meteorology is also discussed. 相似文献
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基于神经网络B—P算法的雹云识别模型及其效果检验 总被引：2，自引：7，他引：2
本文根据成都、内江和泸州等地的雷达回波和部分探空资料，应用神经网络Ｂ－Ｐ算法建立了不同地区的３参数和４参数雹云识别模型，并对模型进行了分析和效果检验。结果表明：该模型不仅能得到较高的拟合率和预报准确率，而且由于Ｂ－Ｐ网络具有自组织，自学习和自适应的能力，与其它方法相比具有一定的优越性。 相似文献
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海雾无论在海上还是在沿岸地带，都因其恶劣的能见度对交通运输、海洋捕捞和海洋开发工程以及军事活动等造成不良影响，因此对于海雾的实时监测和预报就显得尤为重要。本文提出了基于深度学习的静止气象卫星多通道图像融合分割算法，使用D LinkNet深度卷积神经网络语义分割算法模型对黄渤海海域范围的16通道、空间分辨率为0.5 km的Himawari 8卫星数据进行研究。分别采用均交并比（mIOU）以及观测值检验作为评价指标，在测试集上的mIOU为0.9436，并且用卫星测试数据结果与海上观测数据结果进行对比，得出雾区准确率（检测有雾且真实有雾/检测有雾）为66.5%，雾区识别率（检测有雾且真实有雾/（真实有雾-云覆盖））为51.9%，检测正确率(检测正确/总样本)93.2%。本文提出的方法能为海雾监测提供一个可靠的参考。 相似文献