土壤墒情监测预报技术研究进展

对已有墒情预报模型和土壤水分检测技术进行简单分析,总结了各自特点,发现现有土壤墒情检测技术在性价比层面还需提高,各墒情预报模型所受限制较多,仍没有较为通用、准确成熟模型,目前国外在这方面的热点研究集中于依靠"3S"技术,技术水平更为成熟,值得借鉴。对土壤墒情监测预报技术的前景进行了展望。

基于S3C2410的土壤墒情监测系统设计

设计了以ARM处理器为核心的土壤墒情采集监测系统,采用AQUA-TEL-TDR土壤水分传感器对土壤含水量进行采集,选取S3C2410处理器作为硬件平台基础,配以K9F1208U0C型NandFlash、触摸式液晶屏、GPRS模块、CS8900A网卡芯片等组成硬件系统。开发了基于Qtopia图形用户界面的用户应用程序,实现了土壤墒情信息的采集、存储、无线传输和自动灌溉。

基于Shi-Tomasi角点检测的指纹特征点提取模型

本文构造基于Shi-Tomasi角点检测的指纹特征点提取模型,首先对指纹图像进行预处理,采用均值滤波器去噪平滑;接着选择Sobel算子进行图像增强;其次采用图像二值化分离指纹图像与背景;然后进行图像细化,考虑到OPTA算法细化后指纹脊线存在毛刺,引进高斯滤波改进,下一步为刻画指纹的基本特征,使用Shi-Tomasi角点检测技术对统一裁剪后的预处理图像进行指纹特征点提取,并将特征点的坐标以文本的形式存储。