基于OTSU图像分割算法的碎米检测

碎米作为大米加工过程的常见产物,常会对产品的口感、味道产生影响,因此针对整米中碎米的有效筛分尤为重要。针对上述问题,该文建立基于大津法(maximal variance between clusters,OTSU)图像分割算法的逻辑回归模型用以检测整米中的碎米。将检测结果与国标法进行对比,结果表明逻辑回归模型的曲线线下面积(area under the curve,AUC)值为0.987,柯尔莫可洛夫-斯米洛夫(Kolmogorov-Smirnov,KS)值为0.909,0.5为最佳阈值;而国标法的AUC值为0.922,KS值为0.669,21为最佳阈值。该文所建立的逻辑回归模型的准确率、精确率、召回率及F1分数均高于国标法。此外,逻辑回归模型的AUC值比国标法的AUC值更接近于1,KS值也更高,表明逻辑回归模型能够更好地区分碎米与整米。长轴(x_(1))、面积(x_(2))、短轴(x_(3))与长短轴比(x_(4))4个特征参数都是模型中具有显著影响的因素,对应的线性关系为z=-139.97-5.35x_(1)+10.93x_(2)+2.86x_(3)+34.59x_(4)。

基于Landsat影像的斯里兰卡内陆湖库水体时空变化分析

斯里兰卡是海上丝绸之路沿线重要节点,降雨量丰富但时空分布不均匀,存在明显季节性缺水,其内陆湖库水体面积变化监测对水资源开发利用具有重要指导作用。为了解斯里兰卡湖库水体空间分布特征与时间变化规律,本文基于Landsat系列影像数据,对比分析不同水体提取模型在影像上的水体提取精度,确定最优算法;选取典型湖库分析其面积年际和年内的动态变化特征。以1995、2005和2015年为基准研究年份,采用最优水体提取模型对全岛内陆湖库水体进行提取,利用面积将湖库分为4个等级,统计各年份不同等级湖库的数量和面积数据,分析其时空变化特征。研究结果表明:①基于大津法(OTSU)的归一化水体指数(NDWI)水体提取模型提取水体的精度最高,总体精度在97%以上,误提率和漏提率最低,适合于斯里兰卡地区水体的提取;②1988-2018年同期8月的典型水库面积总体呈现波动增加的趋势,1992年水库面积最小,2013年水库面积最大;水库面积年内变化较大,其中2017年最大面积出现在2月,最小出现在9月,与雨季和旱季结束月份基本一致,且2月面积是9月面积的2.24倍;③1995-2015年同期,斯里兰卡全国4个等级湖库的数量和面积不同幅度的增加,湖库水体资源量呈递增的趋势。研究结果可为斯里兰卡水土资源优化配置及水资源管理与规划提供科学依据。