%0 Journal Article
%T 基于人工神经网络的田间秸秆覆盖率检测系
%A 李洪文
%A 李慧
%A 何进
%A 李世卫
%J 农业机械学报
%P 58-62
%D 2009
%X 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
%K 保护性耕作
%K 秸秆覆盖率
%K BP神经网络
%K 纹理特征
%K 检测
%U http://www.j-csam.org/jcsam/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=090612&flag=1