冠层叶绿素能够有效反映植被的生长状况。为了基于高光谱精确估算冠层的叶绿素含量,以棉花为研究对象,实测棉花冠层光谱反射率和叶绿素含量,然后进行原始光谱数据转换,计算高光谱参数,分析叶绿素含量与高光谱参数之间的相关关系,构建估算棉花冠层叶绿素含量的BP神经网络模型。结果表明:包络线去除处理后,冠层反射率和叶绿素含量的相关性在560~740 nm波段范围内提高了10.7%,效果优于原始光谱和一阶微分光谱得到的结果;基于原始光谱和去除包络线光谱建立的植被指数mSR、mND、NDI、DD与叶绿素含量表现出较高的相关性,相关系数均在0.8左右;在所建的BP神经网络模型中,基于包络线光谱指数建立的模型的决定系数为0.85,均方根误差和相对误差分别为1.37、1.97%,这一结果优于基于红边参数、原始光谱植被指数和一阶微分光谱指数建立的模型。本研究可为作物叶绿素含量估算的实际应用提供理论依据和技术支持。

cotton_database 该项目为2014年完成的项目这个项目被爬取全球棉花供需数据为基础，棉花的月度供需平衡表，由此分析棉花期货市场的走势。主要国家为美国，中国，印度3国数据 代码暂时不再维护 由于软件框架过于老旧。基本需要重建了部分关键数据源过期，因为有发现的朋友服务器已经不再运行数据基本丢失 该只存储代码用一个悲伤的故事~~~~~~ 对棉花期货有兴趣的朋友可以看下思路 数据思路 基本思路是收集各国的年度供需平衡表和月度细分数据包括：月度库存月度出口量进口量月度商业库存和工业库存公式如下：上一个月的库存+本月产量+本月进口量-本月出口量-本月表观消费量=本月末库存由于表观消费很难确定，所以一般来说变成公式如下：的供需平衡表，和历年的供需平衡表进行比较 分析架构应该分为几个维度 时间月度，年度供需情况供需平衡表，进出口，产量（天气，运输，政策），消费，库存，市场情绪投机资金量重要事

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基于CAN总线的棉花在线测产系统设计

新疆石河子调研棉花的生产与收购现状调研-答辩PPT

新疆石河子棉花的种植与收购现状调研课题报告

为实现自然条件下棉花叶片的精准分割，提出一种粒子群（Ｐａｒｔｉｃｌｅ　ｓｗａｒｍ　ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＰＳＯ）优化算法和Ｋ－ｍｅａｎｓ聚类算法混合的棉花叶片图像分割方法。本算法将棉花叶片图像在ＲＧＢ颜色空间模式下采用二维卷积 滤波进行去噪预处理，并将预处理后的彩色图像从ＲＧＢ转换到目标与背景差异性最大的Ｑ 分量、超Ｇ 分量、ａ＊分量；随后在Ｋ均值聚类的一维数据空间中，利用ＰＳＯ算法向全局像素解的子空间搜寻，通过迭代搜寻得到全局最优解，确定最佳聚类中心点，改善Ｋ均值聚类的收敛效果；最后，对像素进行聚类划分，从而得到棉花叶片分割结 果。按照不同天气条件和不同背景采集了１　２００幅棉花叶片样本图像，对本研究算法进行测试。试验结果表明：该算法对于晴天、阴天和雨天图像中目标（棉花叶片）分割准确率分别达到９２．３９％、９３．５５％、８８．０９％，总体平均分割精度为９１．３４％，并与传统Ｋ均值算法比较，总体平均分割精度提高了５．４１％。分割结果表明，本研究算法能够对 ３种天气条件（晴天、阴天、雨天）与４种复杂背景（白地膜、黑地膜、秸秆、土壤）特征混合的棉花叶片图像实现准确分割，为棉花叶片的特征提取与病虫害识别等后续处理提供支持。

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