基于matlab实现的植物叶片病虫害侵蚀检测识别源码+GUI界面+项目运行说明(课程设计).zip 该系统是植物 病虫害 检测识别系统。 假设农场主，需要喷洒农药，但是如果大面积无差别喷洒的话 ，工作量大不说 ，还造成农药的浪费，提高种植 成本。如果有这么一种技术，在农场的某个地方，架设一台可全天候自动 旋转的摄像头，采集好某处叶子的图片，提取叶子颜色等 特征 ，跟训练好的一些叶子的结果对比，判别被害虫侵蚀到什么程度了，然后告诉后台 ，农场主进行有差别地精准喷洒农药，做到提高效率，节约成本。 该课题为 基于MATLAB软件平台，通过采集的植物叶片 的颜色进行 一系列预处理，如提取颜色特征 ，光滑，量化等。 带GUI界面 。 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习、matlab、cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码和项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。

这项研究模拟了2016年1月至2018年9月之间的土壤侵蚀，以用于Golole流域的土地管理。 在地理信息系统（GIS）环境中对构成土壤侵蚀主要因子的经修订的通用土壤流失方程（RUSLE）进行了建模。 这项研究的目的是为未开垦的Golole流域的土地管理建模土壤侵蚀。 Golole流域的土壤侵蚀图表明，流域内的土壤流失并不均匀，侵蚀风险也不尽相同。 流域的年平均土壤流失率为279吨/公顷，高于建议的最大允许年土壤流失率为4吨/公顷。 流域的土壤流失率被描述为高流失和严重流失，分别占陆地面积的70％和30％。 这项研究发现，有必要通过采取土壤侵蚀缓解措施，例如在耕种区的石质轮廓垄，粪便，地带作物和梯田以及在低地牧场控制放牧，将上述水土流失速度降低至中等和较低水平。 这项研究强烈认为有必要保护森林保护区免受砍伐树木和进一步侵犯人类的侵害。 这项研究得出的结论是，有必要进行进一步的研究：1）在显示最大土壤侵蚀威胁率的森林保护区中确定潜在原因，以及2）使用高分辨率方法评估土壤侵蚀危害的时间趋势数据。

压缩文件包括： - readme.txt 这个文件- gdil.c ----> 必须经过 mex 编译的 ac 文件- gerod.c ---> 必须经过 mex 编译的 ac 文件- graydil.m --> m 函数（膨胀） - grayero.m --> m 函数（侵蚀） - provatempo.m ---> 许多使用示例 灰度腐蚀和膨胀：一种非常快速的实现。 我们优化了灰度腐蚀和膨胀的执行时间。 我们的函数利用了 MATLAB 的结构化分解元素。 graydil(im,se) 执行扩张im 是输入的二维矩阵（uin8、uint16、uint32 或 double） se 结构元素（逻辑或 strel） grayero(im,se) 执行侵蚀im 是输入的二维矩阵（uin8、uint16、uint32 或 double） se 结构元素（逻辑或 strel） 内存管理没

MATLAB农害，侵蚀植物叶片识别，带界面

目的 对南水北调中线陕西水源区的土壤侵蚀进行了初步研究，为水源区的生态保护、水土保持和生态补偿提供重要的依据。方法 在GIS技术的支持下，利用遥感影像解译资料、数字高程模型（DEM）及土壤、降雨等数据，对土壤流失方程RUSLE中各因子进行了量化分析，从而实现对南水北调中线陕西水源区土壤侵蚀量的估算，并对结果进行土壤侵蚀强度分级。结果 通过计算可得，在南水北调中线陕西水源区，微度侵蚀面积占12.87%，轻度侵蚀面积占30.4%，中度侵蚀面积占30.66%，强度侵蚀面积占26.07%。土壤侵蚀空间分布具

基于GIS 和USLE 的九龙江流域土壤侵蚀量预测研究

中国土壤侵蚀变化数据集（1985-2011）.zip

该课题为基于Matlab颜色特征和纹理特征的植物叶片，虫害侵蚀系统。可以判别某一片植物属于什么病。带有一个人机交互界面。

该课题为基于matlab的虫害侵蚀系统。应用背景为我们可以假设一个农场主种植了一大片的植物。为了实现精准的喷洒农药。最大化实现绿色化。就需要精准的知道哪些地方的叶片被艾种给侵蚀了，侵蚀到什么程度。这时候就可以在农场架设一台24小时运转的摄像机。可以去采集一大片的植物叶片。提前对各种侵蚀程度的叶片进行训练。当摄像头采集到磨一出叶子进行颜色特征的提取和纹理的提取。从而判别出当前画面中的叶片属于被害虫侵蚀到什么程度，从而进行针对性的喷洒农药。 该课题为MATLBA语言，带GUI界面。

Nopensource径流，侵蚀和洪水模型openLISEM。 有关信息，请联系Victor Jetten教授（vgjetten@utwente.nl）新闻2020年12月1日-openLISEM版本6.4版本6.x集成了opnemp库用于并行计算。 在我们所有的测试中，它的运行速度提高了80％（取决于您的PC）。 还有一种新的简化SWOF 2.0实验性实验方法，但它是实验性的，可能无法提供理想的结果。 有关错误修复的列表，请参见readme.txt。 该软件可在GPL v3许可下获得。