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摘要:為解決農(nóng)機(jī)自動導(dǎo)航系統(tǒng)在田間作業(yè)過程中因防風(fēng)樹林等對衛(wèi)星信號產(chǎn)生遮擋與干擾,，導(dǎo)致其難以準(zhǔn)確獲取航向信息等問題,，采用慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（INS）和全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（GNSS）航向信息融合方法進(jìn)行了試驗(yàn)與研究，結(jié)合自適應(yīng)卡爾曼濾波算法構(gòu)建了綜合濾波模型,，提出了一種以GNSS信號品質(zhì)與航向角變化幅度信息為指導(dǎo)的INS/GNSS航向信息融合策略，通過仿真試驗(yàn)以及實(shí)際應(yīng)用測試對航向信息融合效果進(jìn)行了驗(yàn)證,。試驗(yàn)結(jié)果表明：以雙天線GNSS航向角測量值作為參考基準(zhǔn),，在直線行駛過程中，融合航向數(shù)據(jù)的平均絕對誤差為-0.02°,，標(biāo)準(zhǔn)差為0.50°,；在轉(zhuǎn)向行駛過程中，融合航向數(shù)據(jù)的平均絕對誤差為0.62°,，標(biāo)準(zhǔn)差為2.42°,；融合后的航向輸出結(jié)果明顯提升了單獨(dú)使用INS或GNSS時(shí)航向數(shù)據(jù)的精度，且在濾除GNSS航向角測量噪聲的同時(shí)提高了GNSS航向角解算值的更新速率,。該航向角融合算法能夠增強(qiáng)農(nóng)業(yè)機(jī)械自動導(dǎo)航系統(tǒng)航向角測定的準(zhǔn)確性,，可為導(dǎo)航系統(tǒng)實(shí)際田間作業(yè)情況下的抗環(huán)境擾動能力提供服務(wù)。

摘要:為了實(shí)現(xiàn)玉米中耕除草過程中的自動導(dǎo)航作業(yè),，提高自動除草的效率和準(zhǔn)確性,，設(shè)計(jì)了一種玉米中耕除草復(fù)合導(dǎo)航系統(tǒng)。系統(tǒng)由基于GNSS的農(nóng)機(jī)自動導(dǎo)航部分和基于機(jī)器視覺的農(nóng)具自動導(dǎo)航部分組成,，可通過GNSS位置信息進(jìn)行農(nóng)機(jī)自動導(dǎo)航,，同時(shí)根據(jù)攝像頭獲取的玉米作物行信息控制農(nóng)具鏟刀進(jìn)行行間除草。對農(nóng)機(jī)的轉(zhuǎn)向控制部分和前輪轉(zhuǎn)角檢測部分進(jìn)行了機(jī)械改裝,，以PLC和步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動器為基礎(chǔ)設(shè)計(jì)了農(nóng)機(jī)轉(zhuǎn)向控制電路和農(nóng)具液壓控制電路,；以橫向偏差和橫向偏差變化率作為模糊控制的輸入變量設(shè)計(jì)了自適應(yīng)模糊控制方法,；采用攝像頭獲取玉米作物行，通過掃描濾波方法進(jìn)行作物行檢測,。農(nóng)機(jī)獨(dú)立導(dǎo)航除草試驗(yàn)和農(nóng)機(jī)具復(fù)合導(dǎo)航試驗(yàn)結(jié)果表明：在車速為0.6 m/s時(shí),，農(nóng)機(jī)自動導(dǎo)航最大橫向偏差為10.04 cm，平均偏差為4.62 cm,；農(nóng)機(jī)具復(fù)合導(dǎo)航時(shí)的最大偏差為6.35 cm,，平均偏差為2.73 cm；農(nóng)機(jī)具復(fù)合導(dǎo)航系統(tǒng)能較好地滿足玉米中耕除草的要求,。

摘要:針對約翰迪爾AutoTrac自動導(dǎo)航系統(tǒng)不適用于普通車輛的問題,，提出一種基于XUV825i型全地形車的機(jī)械改裝方法，主要解決AutoTrac自動導(dǎo)航系統(tǒng)中ATU（AutoTrac universal）方向盤無法在全地形車上安裝的問題,。該機(jī)械改裝方法為：在全地形車轉(zhuǎn)向軸與ATU方向盤之間加裝一個(gè)特制的萬向節(jié),，利用萬向節(jié)的特性避免兩者之間因同心度精度過低導(dǎo)致導(dǎo)航精度下降的問題，使得全地形車在AutoTrac自動導(dǎo)航系統(tǒng)的控制下能夠進(jìn)行自動導(dǎo)航,。XUV825i型全地形車結(jié)構(gòu)與普通車輛一致,，所以該機(jī)械改裝方案也適用于一般車輛。最后基于改裝后的全地形車,，進(jìn)行自定義路徑導(dǎo)航試驗(yàn),。試驗(yàn)過程中全地形車自動導(dǎo)航的路徑軌跡與初始路徑基本重合，而且在路況良好以及系統(tǒng)經(jīng)過調(diào)試的情況下,，其自動導(dǎo)航橫向偏差平均值小于2 cm,，說明該機(jī)械改裝方法并未降低該套系統(tǒng)的導(dǎo)航精度，該機(jī)械改裝方法正確,，安裝在全地形車上的AutoTrac自動導(dǎo)航系統(tǒng)能夠正常工作,。同時(shí)說明該機(jī)械改裝方法適用于普通車輛，AutoTrac自動導(dǎo)航系統(tǒng)能夠在普通車輛上正常使用,。

摘要:農(nóng)機(jī)具導(dǎo)航可以提高作業(yè)的精度和適應(yīng)性,。針對當(dāng)前導(dǎo)航終端多基于工控機(jī)開發(fā)，成本相對較高,，不利于在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中大規(guī)模推廣等問題,，設(shè)計(jì)了一種基于DSP和MCU的農(nóng)機(jī)具視覺導(dǎo)航終端，用于玉米中耕鋤草自動導(dǎo)航作業(yè),。其中,，DSP作為核心處理器，負(fù)責(zé)農(nóng)作物的圖像采集,、作物行檢測和導(dǎo)航線提?。籑CU負(fù)責(zé)作業(yè)流程的管理、GNSS位置信息的接收,、存儲和轉(zhuǎn)發(fā)以及向執(zhí)行單元發(fā)送控制指令等,。針對導(dǎo)航終端中所涉及的串口、網(wǎng)絡(luò)以及CAN總線之間的通信問題,，制定了相應(yīng)的協(xié)議規(guī)范,；按照系統(tǒng)集成優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，構(gòu)建了農(nóng)機(jī)具視覺導(dǎo)航終端系統(tǒng),，保證了系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定性,；對圖像進(jìn)行預(yù)處理后，采用基于邊緣檢測和掃描濾波的導(dǎo)航線檢測算法提高了農(nóng)機(jī)具導(dǎo)航線檢測的精度和處理效率,；針對農(nóng)田玉米中耕鋤草試驗(yàn),，設(shè)計(jì)了導(dǎo)航線算法適應(yīng)性試驗(yàn)、偏移量測試試驗(yàn)和系統(tǒng)對比試驗(yàn),。結(jié)果表明：系統(tǒng)能夠較好地適應(yīng)有雜草和株數(shù)稀疏等農(nóng)田環(huán)境下的測試工作,；對偏移量檢測的平均誤差為1.29 cm，最大誤差為4.1 cm,；對比PC端和ARM端的導(dǎo)航算法運(yùn)行速度,，系統(tǒng)具有較好的實(shí)用性和經(jīng)濟(jì)可行性。

摘要:針對地面三維激光掃描儀在室外環(huán)境下獲取果樹冠層三維點(diǎn)云信息的復(fù)雜性,，以及三維點(diǎn)云的顏色和真實(shí)顏色存在較大色差問題，提出了一種三維點(diǎn)云顏色矯正方法,。通過計(jì)算Pearson系數(shù)和Spearman相關(guān)系數(shù),，確定掃描點(diǎn)的 R、G,、B 分別與太陽輻射值,、TCCR24標(biāo)準(zhǔn)顏色測試板與地面夾角 θ 、TCCR24標(biāo)準(zhǔn)顏色測試板不同色塊顏色,、掃描質(zhì)量,、光線方向變量之間均存在相關(guān)關(guān)系。利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法,，在置信度為95%時(shí),，建立 R、G,、B 分量的雙重篩選逐步回歸模型,。利用建立的回歸模型，矯正三維點(diǎn)云顏色,。采用該方法對室外果樹冠層三維點(diǎn)云進(jìn)行顏色矯正實(shí)驗(yàn),，結(jié)果表明，利用建立的顏色矯正回歸模型，三維點(diǎn)云顏色 R,、G,、B 與真實(shí)顏色 R、G,、B 的相關(guān)度由矯正前的低于0.69提高到0.90以上,，顏色矯正后的標(biāo)準(zhǔn)差明顯由矯正前的高于50%降到低于13%。該方法可為地面三維掃描儀獲取較準(zhǔn)確的三維點(diǎn)云的彩色信息提供理論依據(jù),。

摘要:為實(shí)現(xiàn)對果園果實(shí)機(jī)器人采摘提供科學(xué)可靠的技術(shù)指導(dǎo),，提出了一種基于RGB-D相機(jī)的蘋果果樹三維重構(gòu)以及進(jìn)行果實(shí)立體識別與定位的方法。使用RGB-D相機(jī)快速獲取自然光照條件下果樹的彩色圖像和深度圖像,，通過融合果樹圖像彩色信息和深度信息實(shí)現(xiàn)了果樹的三維重構(gòu),；對果樹的三維點(diǎn)云進(jìn)行 R-G 的色差閾值分割和濾波去噪處理，獲得果實(shí)區(qū)域的點(diǎn)云信息,；基于隨機(jī)采樣一致性的點(diǎn)云分割方法對果實(shí)點(diǎn)云進(jìn)行三維球體形狀提取,，得到每個(gè)果實(shí)質(zhì)心的三維空間位置信息和果實(shí)半徑。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，提出的果樹三維重構(gòu)和果實(shí)立體識別與定位方法具有較強(qiáng)的實(shí)時(shí)性和魯棒性,，在0.8~2.0 m測量范圍內(nèi)，順光和逆光環(huán)境中果實(shí)正確識別率分別達(dá)95.5%和88.5%,；在果實(shí)拍攝面的點(diǎn)云區(qū)域被遮擋面積超過50%的情況下正確識別率達(dá)87.4%,；果實(shí)平均深度定位偏差為8.1 mm；果實(shí)平均半徑偏差為4.5 mm,。

摘要:修剪是果樹生產(chǎn)中重要的技術(shù)手段,，要想研究更加合理的修剪技術(shù)體系，就必須保證能夠?qū)π藜舴磻?yīng)有準(zhǔn)確,、直觀和及時(shí)的判斷,，而仿真模擬技術(shù)提供了這種可能。以幼齡蘋果樹為研究對象,，采用不同修剪處理對比的方法,，在田間試驗(yàn)的基礎(chǔ)上，總結(jié)修剪反應(yīng)規(guī)律,，構(gòu)建蘋果樹結(jié)構(gòu)和修剪模型,。在此基礎(chǔ)上基于Qt框架和OpenGL圖形庫，開發(fā)了單株蘋果樹修剪仿真軟件平臺,。結(jié)合優(yōu)化算法,，通過仿真平臺模擬了給定生產(chǎn)目標(biāo)的修剪方案優(yōu)化，優(yōu)化結(jié)果對虛擬學(xué)習(xí)和實(shí)際生產(chǎn)提供了可視化指導(dǎo),。

摘要:針對玉米品種制種過程中病害果穗的表型識別問題,，以玉米果穗整體為研究對象,，基于二維快速成像技術(shù)實(shí)現(xiàn)了霉變、蟲蛀和機(jī)械損傷3種異常果穗的快速分選,。構(gòu)建了單目視覺便攜式圖像采集裝置,，采集了任意擺放的粘連果穗目標(biāo)圖像，分別在RGB模型和HIS模型中提取了玉米果穗的6個(gè)顏色特征和5個(gè)紋理特征,，并實(shí)現(xiàn)特征參數(shù)的歸一化,。構(gòu)建了病害果穗分類模型，并采用已知樣本特征向量對支持向量機(jī)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行訓(xùn)練和對比分析,，最后采用支持向量機(jī)方法實(shí)現(xiàn)了3種異常果穗的快速分選,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法對霉變異常果穗篩分的正確率可達(dá)96.0%,，蟲蛀果穗篩分的正確率可達(dá)93.3%,，機(jī)械損傷果穗篩分的正確率可達(dá)90.0%。

摘要:提出了一種基于骨架提取的改進(jìn)算法,，可實(shí)現(xiàn)在大田環(huán)境下,，使用PMD深度相機(jī)快速、無損測量玉米株型參數(shù),。首先利用深度圖像RGB偽彩色和深度距離信息,，提取深度圖像的骨架，排除復(fù)雜背景干擾,，得到單株玉米的二值骨架圖像,；然后利用基于角點(diǎn)檢測的改進(jìn)歸類算法提取骨架圖像特征點(diǎn)；最后建立骨架圖像中特征點(diǎn)與深度圖像的對應(yīng)關(guān)系,，利用空間幾何數(shù)學(xué)方法,，結(jié)合特征點(diǎn)計(jì)算出玉米的3種株型參數(shù)，即株高,、莖粗、葉傾角,。農(nóng)田實(shí)驗(yàn)對比分析表明,，所提方法的株高測量結(jié)果與人工測量結(jié)果的相關(guān)系數(shù) r 為0.986，最大相對誤差小于2 cm,，農(nóng)田作物育種抗逆性分析還表明玉米株型參數(shù)與抗倒伏性具有顯著相關(guān)性,。

摘要:針對當(dāng)前農(nóng)田土地平整作業(yè)過程中，常會出現(xiàn)鏟車過載或空載造成平地效率低下的問題,，提出一種基于空間聚類的農(nóng)田土地平整區(qū)域規(guī)劃方法,。首先，獲取農(nóng)田地勢高程數(shù)據(jù),，通過克立格插值法遍歷到空間各個(gè)位置,；然后，通過改進(jìn)后的K-均值聚類算法與密度聚類算法，對農(nóng)田高程數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)域標(biāo)記,，去除區(qū)域中的離散點(diǎn)和誤差點(diǎn),，初步完成區(qū)域劃分；再結(jié)合農(nóng)田平整時(shí)挖填土方量體積和農(nóng)田面積適中等原則,，對區(qū)域大小及形狀進(jìn)行修整,，完成農(nóng)田土地平整區(qū)域規(guī)劃。田間試驗(yàn)分析表明,，采用所提出的區(qū)域規(guī)劃方法規(guī)劃后,，農(nóng)田平整過程中鏟車過載和空載現(xiàn)象明顯減少，有效作業(yè)時(shí)間提高5%以上,，工作效率提升顯著,；平整后各劃分區(qū)域地勢平整情況得到明顯提高，平整度小于6 cm,。

摘要:利用Matlab提供的數(shù)學(xué)函數(shù)ode45,，對基于水田平地機(jī)調(diào)平系統(tǒng)運(yùn)動學(xué)模型的方程組，以正弦輸入電流為例,，進(jìn)行數(shù)值解求解,，得到平地機(jī)平地鏟傾角、角速度,、扭簧扭轉(zhuǎn)角度等狀態(tài)變量與輸入電流的數(shù)值關(guān)系,。該方法可以準(zhǔn)確地求解數(shù)值解，且能方便分析方程組中任意變量與已知變量的關(guān)系,。該方法對于其他多輸入多輸出的農(nóng)機(jī)具機(jī)械液壓系統(tǒng)運(yùn)動學(xué)模型的數(shù)值解求解與特性分析具有借鑒意義,。

摘要:基于4HBLZ-2型單壟小型自走式花生聯(lián)合收獲機(jī),，設(shè)計(jì)摘果輥、清選篩、夾持軸,、夾持鏈以及各轉(zhuǎn)動部件工況的在線檢測方法。利用LabView開發(fā)了基于CAN1939總線通信網(wǎng)絡(luò)的花生收獲機(jī)械作業(yè)在線監(jiān)測系統(tǒng),，實(shí)現(xiàn)了整機(jī)控制狀態(tài),、收獲模式、發(fā)動機(jī)參數(shù),、行走軌跡,、核心工作部件工況等的實(shí)時(shí)監(jiān)測；采用多傳感器信息融合算法,，建立了作業(yè)狀態(tài)的自診斷與故障預(yù)警模型,，能夠在撥果輥堵塞、跑糧及鏈條斷裂等異常作業(yè)工況下為駕駛員提供田間實(shí)時(shí)報(bào)警信息,。試驗(yàn)表明,，本系統(tǒng)達(dá)到了花生收獲機(jī)田間作業(yè)工況實(shí)時(shí)監(jiān)測的功能和精度需求,，且故障預(yù)警的自動診斷時(shí)間低于2 min，故障檢測準(zhǔn)確率大于90%,。

摘要:針對谷物測產(chǎn)系統(tǒng)采樣頻率過高時(shí)數(shù)據(jù)冗余量大,、軟硬件成本高，而采樣頻率過低時(shí)測產(chǎn)精度和穩(wěn)定性難以保證的問題,，分析了谷物的沖擊規(guī)律并根據(jù)采樣定理確定了谷物流量信號的最高采樣頻率為50 Hz,。數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，對于高頻率采樣信號,，提出了雙閾值濾波均值和算數(shù)均值2種方法,，分析表明雙閾值濾波均值法的處理效果優(yōu)于后者。為考察采樣頻率對測產(chǎn)精度的影響,，進(jìn)行了不同采樣頻率的測產(chǎn)試驗(yàn)并提出了頻率抽取法,，嘗試了1、10,、25,、50 Hz 4種采樣頻率下的總產(chǎn)量建模，并對比了其預(yù)測效果,，試驗(yàn)結(jié)果表明,，在最高采樣頻率范圍內(nèi)，采樣頻率越高,，測產(chǎn)的精度也越高,；采用50 Hz采樣頻率時(shí)，平均誤差最低為3.04%,；采用10 Hz以上采樣頻率時(shí),，可保證平均誤差不高于5%。因此,，采用10 Hz以上的測產(chǎn)系統(tǒng)采樣頻率是必要的,。

摘要:pH值是評價(jià)青貯飼料品質(zhì)的重要指標(biāo)之一。設(shè)計(jì)了青貯飼料pH值無線監(jiān)測裝置,，實(shí)現(xiàn)了對青貯飼料在發(fā)酵過程中pH值變化的同步實(shí)時(shí)獲取,。在對儀器進(jìn)行標(biāo)定試驗(yàn)后，選用玉米秸稈和青草飼料樣本對實(shí)際測量結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證,，結(jié)果表明：飼料pH值測量值與準(zhǔn)確值呈嚴(yán)格線性相關(guān)關(guān)系，玉米秸稈和青草飼料樣本,， r 分別為0.997 3和0.995 7,，pH值無線監(jiān)測裝置可準(zhǔn)確測量青貯飼料pH值。分別對玉米秸稈和青草飼料青貯發(fā)酵過程中pH值的變化過程進(jìn)行監(jiān)測,，結(jié)果表明：對于玉米秸稈,，其pH值初始值為5.4,，從發(fā)酵的第0.5天到第2天pH值從5.4快速下降到4.0，之后pH值下降趨緩,，最終穩(wěn)定于3.8左右,；對于青草飼料樣本，其pH值初始值為5.9,，從發(fā)酵的第 0.8天到第3天 pH值從6.0下降到5.2,，發(fā)酵7 d后，pH值穩(wěn)定于5.1,。

摘要:設(shè)計(jì)了一種N-辛基吡啶六氟硝磷酸鹽離子液體粘合納米四氧化三鐵修飾絲網(wǎng)印刷電極,，結(jié)合方波陽極溶出伏安法實(shí)現(xiàn)了重金屬鎘、鉛離子的同步檢測,。并用循環(huán)伏安法,、交流阻抗法、方波溶出伏安法進(jìn)一步研究修飾電極的電化學(xué)性能,，表明采用離子液體/納米四氧化三鐵復(fù)合膜可有效提高絲網(wǎng)印刷電極的電子傳遞能力和有效面積,，修飾電極對鎘離子和鉛離子顯示出了良好的檢測靈敏性。在最優(yōu)檢測條件下,，修飾電極對鎘離子和鉛離子峰電流在濃度分別為0.2~35.0 μg/L和0.2～20.0 μg/L范圍內(nèi)呈現(xiàn)良好的線性關(guān)系,，檢測下限分別為0.06、0.1 μg/L（ S/N =3）,。將該電極用于檢測土壤和水樣本中的重金屬鎘和鉛,，表現(xiàn)出較好的選擇性和檢測精度。

摘要:土壤電導(dǎo)率是衡量土壤傳導(dǎo)電流能力的一種固然屬性,，除了能夠反映土壤質(zhì)地外,，還能夠反映土壤的含水率、含鹽量,、有機(jī)物含量等特性,。利用土壤光譜數(shù)據(jù)可以分析出土壤含水率、養(yǎng)分等,，且測量過程中無需采樣,、攪動土壤。通過土壤電導(dǎo)率數(shù)據(jù)和光譜數(shù)據(jù)的綜合,、校正,，能夠提高系統(tǒng)的精度?；谇度胧郊夹g(shù)開發(fā)了土壤電導(dǎo)率和光譜反射率綜合檢測系統(tǒng),。土壤電導(dǎo)率測量系統(tǒng)采用基于改進(jìn)的電流-電壓四端法原理，使用深松犁的尖端作為電極傳感器,，能夠在測量的同時(shí)完成松土的作用,。光譜測量系統(tǒng)使用微型光譜傳感器采集光譜數(shù)據(jù),，并進(jìn)行實(shí)時(shí)處理。在采集土壤電導(dǎo)率,、光譜數(shù)據(jù)的同時(shí),，系統(tǒng)同步采集GPS信息，并和土壤電導(dǎo)率,、光譜數(shù)據(jù)一起保存,，供進(jìn)一步繪制土壤特性分布圖使用。系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)綜合處理多種數(shù)據(jù),，并進(jìn)行顯示,、保存等操作，具有良好的應(yīng)用 前景,。

摘要:針對土壤懸液組分復(fù)雜以及單輸入變量時(shí)電極預(yù)測精準(zhǔn)度有限的問題,，以提高離子選擇電極預(yù)測土壤硝態(tài)氮含量精準(zhǔn)度為目標(biāo)，建立基于多參數(shù)融合的支持向量機(jī)(SVM)土壤硝態(tài)氮預(yù)測模型,。采用灰色關(guān)聯(lián)分析法對影響電極法測定土壤硝態(tài)氮的主要干擾因素進(jìn)行排序,，建立以主干擾因素及硝酸根電極檢測電勢的多參數(shù)融合SVM預(yù)測模型，并與傳統(tǒng)Nernst模型和干擾因素全輸入下的SVM模型作對比驗(yàn)證算法可行性,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，土壤電導(dǎo)率、溫度與Cl -電極檢測電勢為影響電極預(yù)測硝態(tài)氮精準(zhǔn)度的主要干擾因素,；輸入?yún)?shù)為硝態(tài)氮電極檢測電勢,、土壤電導(dǎo)率、溫度與Cl -電極檢測電勢時(shí),，SVM土壤硝態(tài)氮預(yù)測模型效果最優(yōu),，與光學(xué)法測定結(jié)果回歸方程的調(diào)整決定系數(shù)為0.98，平均絕對偏差為3.38 mg/L,，均方根誤差為4.51 mg/L,，基于多參數(shù)融合的SVM預(yù)測模型可顯著提高電極法硝態(tài)氮檢測精準(zhǔn)度。

摘要:改進(jìn)土壤樣品前處理工藝,，探討利用微波爐,、離心機(jī)、高速漩渦振蕩器替代干燥箱,、搖床等傳統(tǒng)裝置的可行性,。單因素試驗(yàn)篩選微波時(shí)間、振蕩時(shí)間,、離心速率及離心時(shí)間的優(yōu)選調(diào)控水平,，進(jìn)而設(shè)計(jì)正交試驗(yàn)進(jìn)行方差分析，確定土樣快速前處理優(yōu)選工藝參數(shù)。59個(gè)土樣檢測試驗(yàn)結(jié)果表明,，在微波時(shí)間9 min、振蕩時(shí)間40 s,、離心轉(zhuǎn)速1 000 r/min,、離心時(shí)間60 s條件下，電極法與光學(xué)法檢測值之間不存在統(tǒng)計(jì)差異,，平均相對誤差為7.48%,，絕對誤差的絕對值范圍為0.14~22.92 mg/L，均方根誤差為7.91 mg/L,，快速前處理工藝處理時(shí)間小于15 min,，可滿足土壤硝態(tài)氮快速測量準(zhǔn)確性及時(shí)效性要求。

摘要:在對設(shè)施蔬菜生產(chǎn)中使用的水肥一體化設(shè)備進(jìn)行智能灌溉控制設(shè)計(jì)中,，監(jiān)測混肥罐和回液桶中液位高低是非常必要的?，F(xiàn)有液位檢測普遍采用機(jī)械開關(guān)式液位浮子，工程實(shí)踐中發(fā)現(xiàn)當(dāng)進(jìn)出水口與浮子過近,，或者水紋波動顯著時(shí),，浮子上下劇烈抖動會導(dǎo)致水泵隨浮子的抖動而經(jīng)常啟停，對于啟動電流較大的泵容易造成損傷,。本文在軟硬件設(shè)計(jì)中采用了計(jì)數(shù)器數(shù)字濾波電路以及單片機(jī)定時(shí)器中斷,，設(shè)計(jì)了一種替代簡單液位浮子的實(shí)用智能液位開關(guān)。為了檢驗(yàn)該設(shè)計(jì)的性能,，在同等條件下,，進(jìn)行了不同液面、不同壓力和水流量的對比試驗(yàn),。試驗(yàn)結(jié)果表明,，計(jì)數(shù)脈沖發(fā)生電路中充電電阻和放電電阻為4.7 kΩ時(shí)，濾波后的輸出信號比現(xiàn)場實(shí)際的數(shù)控信號時(shí)間遲延了2.11 s,，經(jīng)數(shù)字電路濾波后的輸出信號已經(jīng)完全消除了寬度小于2 s的所有干擾信號,，并且具有很高的穩(wěn)定性。遲延時(shí)間與計(jì)數(shù)電路,、計(jì)數(shù)脈沖發(fā)生電路有關(guān),，通過電路設(shè)計(jì)調(diào)整濾波脈寬可使輸出信號有效地濾除干擾成分。同時(shí),，利用該方法也可以根據(jù)不同工況,，如不同功率的水泵設(shè)定不同參數(shù)濾除干擾信號，提高智能液位開關(guān)適用性,。

摘要:為提高茶鮮葉分級效果,，設(shè)計(jì)了一種參數(shù)可調(diào)的等直徑滾筒式分級機(jī)。在計(jì)算確定滾筒主要結(jié)構(gòu)參數(shù)的基礎(chǔ)上,，通過正交試驗(yàn)優(yōu)化了滾筒傾角,、進(jìn)料率和滾筒轉(zhuǎn)速等工作參數(shù),。用正交表L 25 (5 6 )安排試驗(yàn)，分析了茶鮮葉分級過程中的滾筒傾角,、進(jìn)料率,、滾筒轉(zhuǎn)速對茶鮮葉總體分級率的影響。結(jié)果表明,，各因素對總體分級率影響的主次順序?yàn)椋簼L筒傾角,、進(jìn)料率和滾筒轉(zhuǎn)速。本試驗(yàn)條件下,，綜合考慮分級率和生產(chǎn)率,，工作參數(shù)的最優(yōu)組合為：滾筒傾角6°、進(jìn)料率3.0 kg/min和滾筒轉(zhuǎn)速16 r/min,。

摘要:近紅外光譜分析中,，異常樣本的存在嚴(yán)重影響定標(biāo)模型的預(yù)測性能和適配性?；?X / Y 聯(lián)合的ODXY異常樣本識別和剔除方法,，提出并證明了一種專用于多組分分析的MODXY異常樣本識別方法。實(shí)驗(yàn)采用80組玉米近紅外光譜數(shù)據(jù),，利用不同異常樣本識別方法剔除異常樣本后建立玉米含水率,、含油率,、蛋白質(zhì)含量和淀粉含量4種組分的偏最小二乘預(yù)測模型,，采用預(yù)測均方差和決定系數(shù)作為評價(jià)指標(biāo)比較所建模型的性能，檢驗(yàn)MODXY方法在多組分分析中的異常樣本識別能力,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：在近紅外多組分分析中,，MODXY方法在大多數(shù)情況下具有更好的異常樣本識別能力；MODXY方法和ODXY方法均有一定的適用范圍,，它們更適合于相應(yīng)組分化學(xué)值的相對標(biāo)準(zhǔn)偏差較大的情況。

摘要:采用傅里葉變換近紅外光譜儀,，采集了4個(gè)不同品種的200份核桃仁樣本的近紅外漫反射光譜,，建立了核桃仁品種分類模型。光譜范圍為3 800~9 600 cm -1 ,，預(yù)處理方法采用多元散射校正法和標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)化方法；通過主成分分析法優(yōu)選出5個(gè)主成分因子，光譜信息累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到99.21%,；采用隨機(jī)抽取法建立建模集和驗(yàn)證集,，以主成分因子為輸入變量，建立了基于支持向量機(jī)分類模型,，并采用網(wǎng)格搜索法對RBF核函數(shù)參數(shù) λ和δ 進(jìn)行尋優(yōu)。分析結(jié)果表明,，建立的核桃仁分類識別模型對4個(gè)核桃仁品種的總體正確識別率達(dá)到96%，為核桃仁品種的快速無損識別提供了一種可行的方法,。

摘要:西瓜的內(nèi)部品質(zhì)與其振動特性緊密相關(guān),。激光多普勒測振（LDV）技術(shù)可以準(zhǔn)確、非接觸地測量農(nóng)產(chǎn)品組織的真實(shí)振動,，從而獲取農(nóng)產(chǎn)品的內(nèi)部品質(zhì)信息,。基于激光多普勒測振系統(tǒng)開展了單因素試驗(yàn),，研究了加速度振幅,、掃頻速率、檢測點(diǎn)位置3個(gè)因素對西瓜振動頻譜響應(yīng)特性的影響,。然后,，針對以上因素進(jìn)行了3因素3水平的有交互作用的正交試驗(yàn)，共27個(gè)參數(shù)組合,，每個(gè)組合重復(fù)3次,。單因素試驗(yàn)結(jié)果表明，加速度振幅和掃頻速率對西瓜振動頻譜影響顯著,，但檢測點(diǎn)位置影響不顯著,。有交互作用的正交試驗(yàn)結(jié)果表明，在各參數(shù)組合中加速度振幅 2.5 g ,、 掃頻速率1 000 Hz/min,、陽面赤道檢測點(diǎn)為較優(yōu)的振動參數(shù)組合。本研究的結(jié)果為準(zhǔn)確無損檢測西瓜內(nèi)部品質(zhì)奠定了基礎(chǔ),。

摘要:提出了一種機(jī)器視覺技術(shù)結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速鑒別結(jié)球甘藍(lán)葉球形狀的方法,。運(yùn)用圖像處理技術(shù)，提取結(jié)球甘藍(lán)的高度,、寬度,、長軸、面積4個(gè)絕對形狀參數(shù),，在此基礎(chǔ)上定義了高寬比,、圓形度、矩形度、橢形度,、球頂形狀指數(shù)等5個(gè)相對形狀參數(shù),。分別以4個(gè)絕對參數(shù)、5個(gè)相對參數(shù)以及上述9個(gè)參數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)輸入,，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)葉球識別模型,。測試結(jié)果表明，以絕對參數(shù)作為輸入的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正確識別率為62.5%,，相對參數(shù)作為輸入的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及相對參數(shù)和絕對參數(shù)9個(gè)參數(shù)作為輸入的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正確識別率均達(dá)100%,，以相對參數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)輸入的預(yù)測模型優(yōu)于以絕對參數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)輸入的預(yù)測模型，相對參數(shù)和相對參數(shù)結(jié)合絕對參數(shù)作為輸入構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別模型均具有良好的分類和鑒別能力,。

摘要:為實(shí)現(xiàn)海參捕撈和海參疾病診斷的自動化,，應(yīng)先解決真實(shí)養(yǎng)殖環(huán)境下海參的圖像目標(biāo)分割問題。為此提出一種融合顯著圖模型和GrabCut算法的水下海參圖像分割方法,。該方法改進(jìn)了傳統(tǒng)的GrabCut算法,，通過對單尺度Retinex算法分析，對水下圖像進(jìn)行增強(qiáng),，結(jié)合基于區(qū)域?qū)Ρ榷鹊娘@著性區(qū)域檢測方法和直方圖均衡的方法,，得到海參區(qū)域圖像的部分前景和可能的背景，并以此初始化GrabCut算法的掩膜,，最后進(jìn)行GrabCut算法迭代,，得到圖像目標(biāo)分割結(jié)果。通過與Otsu法,、分水嶺法,、傳統(tǒng)GrabCut算法對比分析表明：所提方法能夠準(zhǔn)確分割出圖像中海參目標(biāo)，并能克服背景噪聲,，保留目標(biāo)圖像細(xì)節(jié),，算法正確分割率達(dá)到90.13%，滿足海參圖像目標(biāo)分割的 需要,。

摘要:在農(nóng)田物聯(lián)網(wǎng)中,，控制命令往往由具有多維度信息的復(fù)雜事件觸發(fā)，因此需要根據(jù)傳感器所監(jiān)測的大量單一事件檢測復(fù)雜事件,，即復(fù)雜事件處理,。復(fù)雜事件模型描述了原子事件組合成復(fù)雜事件的組合模式，是復(fù)雜事件處理的基礎(chǔ)?，F(xiàn)有的復(fù)雜事件模型主要考慮原子事件的時(shí)間分布特性,，而未考慮農(nóng)田事件具有的空間分布特性。本文研究了面向農(nóng)田物聯(lián)網(wǎng)復(fù)雜事件處理的時(shí)空事件模型并定義了合適的事件模型描述語言,，首先建立了描述復(fù)雜事件模式的時(shí)空事件模型,，針對多個(gè)復(fù)雜事件間的關(guān)系,，通過有向圖建立了復(fù)雜事件層次模型；針對一個(gè)復(fù)雜事件內(nèi)部關(guān)系,，通過對農(nóng)田物聯(lián)網(wǎng)事件常見時(shí)序邏輯關(guān)系和空間拓?fù)潢P(guān)系的分析,，定義了9類時(shí)間關(guān)系算符、8類空間關(guān)系算符用于判斷子事件與復(fù)雜事件間的時(shí)空關(guān)系,，并定義了5類時(shí)間耦合算符,、7類空間耦合算符用于計(jì)算復(fù)雜事件的時(shí)空屬性，為描述事件組合模式提供了基礎(chǔ),；在此基礎(chǔ)上,，考慮可讀性和易解析性，設(shè)計(jì)了基于XML的事件模型描述語言,；基于案例,，通過與其他常用的復(fù)雜事件模型相比較，說明了本文事件模型和描述語言更加適用于描述農(nóng)田物聯(lián)網(wǎng)復(fù)雜事件,。

摘要:無線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合能夠減少節(jié)點(diǎn)能耗、延長網(wǎng)絡(luò)生命周期,，近年來受到了廣泛關(guān)注,。已有的應(yīng)用于農(nóng)業(yè)監(jiān)測的空間數(shù)據(jù)融合算法多采用取平均值等方法將一定區(qū)域內(nèi)監(jiān)測到的數(shù)據(jù)融合成一個(gè)值。而農(nóng)田環(huán)境監(jiān)測具有監(jiān)測范圍廣,、監(jiān)測點(diǎn)多,、監(jiān)測數(shù)據(jù)量大的特點(diǎn)，監(jiān)測數(shù)據(jù)間除了冗余性還具有差異性,，因此數(shù)據(jù)融合應(yīng)該在消除冗余的同時(shí)保留數(shù)據(jù)的差異,。針對農(nóng)業(yè)監(jiān)測的這一特點(diǎn)，提出在簇頭節(jié)點(diǎn)應(yīng)用聚類算法進(jìn)行空間數(shù)據(jù)融合,，通過聚類減少數(shù)據(jù)發(fā)送量,，降低能耗；同時(shí)將差異較大的參量聚類到不同類別中以保留數(shù)據(jù)間的差異,。此外,，還提出了一種應(yīng)用于WSN簇頭節(jié)點(diǎn)的自適應(yīng)改進(jìn)K-means聚類算法，仿真結(jié)果表明,，所提算法融合后的數(shù)據(jù)上傳量比沒有融合減少41.19%,，消除了數(shù)據(jù)冗余；算法融合前后最大誤差低于取平均值法誤差的36%,，保留了數(shù)據(jù)差異性,。在沒有明確誤差要求時(shí), 該算法能夠在盡量減少數(shù)據(jù)上傳量的同時(shí)保持相對誤差低于10%，避免了因聚類個(gè)數(shù)不當(dāng)引起的巨大誤差,。而在有具體誤差要求時(shí),，該算法融合前后的絕對誤差嚴(yán)格低于要求誤差,。

摘要:溶解氧、pH值,、電導(dǎo)率,、溫度等是水質(zhì)分析的關(guān)鍵因子，對各關(guān)鍵因子的實(shí)時(shí)測量尤為重要,，但傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)檢測法和化學(xué)檢測法已經(jīng)不能滿足要求,。隨著傳感器智能化、網(wǎng)絡(luò)化的發(fā)展,，無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在滿足水質(zhì)監(jiān)測實(shí)時(shí)性,、準(zhǔn)確性要求方面顯示出優(yōu)勢。ZigBee技術(shù)不僅具有距離近,、復(fù)雜度低,、組網(wǎng)能力強(qiáng)、成本低及可靠性高的特點(diǎn),，并且自有無線通信標(biāo)準(zhǔn),，可以接力的方式在多個(gè)測量節(jié)點(diǎn)間相互協(xié)調(diào)實(shí)現(xiàn)通信，充分滿足了無線水質(zhì)監(jiān)測的需要,。本文提出一種基于JN5139的ZigBee無線模塊的無線水質(zhì)監(jiān)測系統(tǒng),。該系統(tǒng)集感知模塊、微控制模塊和無線傳輸模塊于一體,，通過無線網(wǎng)絡(luò)定時(shí)收集現(xiàn)場測得的多路水質(zhì)參數(shù),，并利用上位機(jī)存儲和顯示數(shù)據(jù)。用戶可以通過計(jì)算機(jī)連接系統(tǒng)JN5139-Z01-M02/4無線模塊收集現(xiàn)場測得的多種水質(zhì)參數(shù),。在建筑物,、樹木等障礙物遮擋的情況下，可以達(dá)到至少100 m的傳輸距離,。試驗(yàn)結(jié)果表明該系統(tǒng)具有可擴(kuò)展性強(qiáng),、功耗低、穩(wěn)定性高等特點(diǎn),，能夠滿足水質(zhì)監(jiān)測實(shí)時(shí)性和數(shù)據(jù)精度的要求,。

摘要:高效地組織、分類信息,，是提供個(gè)性化農(nóng)業(yè)信息推薦服務(wù)的基礎(chǔ),。根據(jù)農(nóng)業(yè)文本信息特點(diǎn)，提出了一種基于線性支持向量機(jī)(Support vector machine,，SVM)的中文農(nóng)業(yè)文本分類模型,，首先構(gòu)建農(nóng)業(yè)行業(yè)分類關(guān)鍵詞庫，通過特征詞選擇和權(quán)重計(jì)算,，構(gòu)建分類器模型,，實(shí)現(xiàn)信息的自動分類,。實(shí)驗(yàn)選取了1 071個(gè)測試文檔，并按照種植業(yè),、林業(yè),、畜牧業(yè)、漁業(yè)進(jìn)行分類,。結(jié)果表明,，分類準(zhǔn)確率為96.5%，召回率為96.4%,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果高于貝葉斯,、決策樹、KNN,、SMO等分類算法,，將該模型應(yīng)用于農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)信息綜合服務(wù)平臺，運(yùn)行結(jié)果表明,，該方法能夠?qū)崿F(xiàn)中文農(nóng)業(yè)文本信息的自動分類,，響應(yīng)時(shí)間滿足系統(tǒng)要求。

摘要:基于母豬熱紅外視頻在線檢測的實(shí)時(shí)性和穩(wěn)健性,，提出了一種快速高效的母豬熱紅外圖像輪廓分割方法,。采用點(diǎn)運(yùn)算進(jìn)行對比度增強(qiáng)，去除大部分背景像素,，減少圖像數(shù)據(jù)處理量，減弱熱紅外圖像中復(fù)雜背景的干擾,；提出了能夠隨著圖像整體對比度和局部對比度變化的權(quán)值函數(shù),，從而動態(tài)地均衡圖像全局能量和局部能量的權(quán)重；結(jié)合LGIF模型,，建立了一個(gè)改進(jìn)權(quán)值的LGIF活動輪廓模型,。應(yīng)用不同分割方法對在不同姿態(tài)、不同光照,、不同品種情況下拍攝的300幅母豬熱紅外圖像進(jìn)行試驗(yàn),，結(jié)果分析表明，所提方法能更高效地將母豬輪廓從養(yǎng)殖場豬圈環(huán)境中提取出來,，單幅圖像平均分割時(shí)間為49.67 s,，正確分割率達(dá)到98%以上，研究結(jié)果可為后續(xù)基于在線紅外視頻監(jiān)測研究提供技術(shù)支撐,。

摘要:針對豬舍內(nèi)光照情況復(fù)雜,、目標(biāo)與背景顏色較為接近、相機(jī)視角與參數(shù)不佳等環(huán)境與硬件條件的不足,，導(dǎo)致生豬跟蹤過程中精度低,、穩(wěn)定性差的問題,，充分結(jié)合實(shí)際場景，提出了一種優(yōu)化特征提取的壓縮感知跟蹤算法,。優(yōu)化跟蹤窗口為橢圓形,，以接近生豬體態(tài)；并結(jié)合灰度和紋理特征,，優(yōu)化傳統(tǒng)壓縮感知算法特征提取過程,；劃分豬舍區(qū)域，依據(jù)生豬所處位置來判斷其當(dāng)前行為,。隨機(jī)選取豬舍內(nèi)不同場景,、不同光照強(qiáng)度、不同生豬品種的多段視頻進(jìn)行實(shí)驗(yàn),，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：中心點(diǎn)均方根誤差均值為25.44,，分別是傳統(tǒng)壓縮感知算法、模板更新跟蹤算法和Camshift跟蹤算法的60.32%,、33.33%,、32.57%；中心點(diǎn)均方根誤差方差為70.26,，分別是傳統(tǒng)壓縮感知算法,、模板更新跟蹤算法和Camshift跟蹤算法的7.13%、47.62%,、17.16%,；跟蹤速度達(dá)到19.3幀/s。

摘要:光照是影響作物生長與蒸騰的重要因素之一,，實(shí)時(shí)監(jiān)測并根據(jù)光照強(qiáng)度來指導(dǎo)灌溉不僅能促進(jìn)作物生長還能起到節(jié)水節(jié)能的作用,。設(shè)計(jì)了一種低成本、簡單,、實(shí)用的光照監(jiān)測系統(tǒng),，使用硅光電池作為光敏測量元件， PIC16F876A單片機(jī)作為中央處理器,，采用最小二乘法建立硅光電池輸出電壓和光照強(qiáng)度之間的模型,，并通過試驗(yàn)進(jìn)行系統(tǒng)性能驗(yàn)證。試驗(yàn)結(jié)果表明,，系統(tǒng)在晴天,、雨天、陰天和天氣變化時(shí)的相對誤差分別為：1.19%,、7.19%,、1.57%和6.15%，平均相對誤差均低于10%,。系統(tǒng)準(zhǔn)確度隨光照強(qiáng)度的增大而增大,，在光照強(qiáng)度高于15 000 lx時(shí)系統(tǒng)測量值更準(zhǔn)確,，平均相對誤差僅為1.41%，測量分辨率為0.1 lx,。系統(tǒng)重復(fù)性誤差小于0.63%,，具有較好穩(wěn) 定性。

摘要:CO 2是植物進(jìn)行光合作用的重要原料,，合理增施可提高作物的光合速率,。為實(shí)現(xiàn)溫室CO 2氣肥的精細(xì)管理，設(shè)計(jì)了基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)的溫室CO 2氣肥調(diào)控系統(tǒng),。該系統(tǒng)由監(jiān)控節(jié)點(diǎn),、智能網(wǎng)關(guān)和遠(yuǎn)程管理軟件組成，其中監(jiān)控節(jié)點(diǎn)能夠自動實(shí)時(shí)監(jiān)測溫室環(huán)境信息(CO 2濃度,、光照強(qiáng)度,、空氣溫濕度和土壤溫濕度)，并控制CO 2增施氣閥的開關(guān),；智能網(wǎng)關(guān)不僅能實(shí)現(xiàn)監(jiān)控節(jié)點(diǎn)與遠(yuǎn)程管理軟件之間的通信,，還可在本地實(shí)現(xiàn)對溫室環(huán)境信息的顯示與存儲，以及CO 2增施調(diào)控等操作,；遠(yuǎn)程管理軟件除了具備基本的數(shù)據(jù)接收,、存儲和查詢功能外，還可通過建立的光合速率預(yù)測模型對CO 2氣肥實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程自動調(diào)控,。本文以番茄為研究對象,，采用開發(fā)的系統(tǒng)實(shí)時(shí)獲取環(huán)境信息，使用LI-6400XT光合速率儀獲取單葉凈光合速率,，建立了基于支持向量機(jī)(SVM)的番茄光合速率預(yù)測模型,。為了提高預(yù)測模型的通用性，實(shí)驗(yàn)將苗后期番茄在4個(gè)CO 2濃度梯度進(jìn)行培育,，其中C1,、C2,、C3分別進(jìn)行700,、 1 000 、1 300 μmol/mol濃度的CO 2增施,，CK為對照組(CO 2濃度約為450 μmol/mol),。數(shù)據(jù)分析采用SVM算法，以多種環(huán)境信息作為輸入變量,，以單葉凈光合速率作為輸出變量,，得到光合速率預(yù)測模型。經(jīng)過測試與驗(yàn)證,，CO 2濃度調(diào)控系統(tǒng)能夠穩(wěn)定可靠地采集溫室環(huán)境信息,，適合應(yīng)用在溫室環(huán)境中,；光合速率模型預(yù)測值和實(shí)測值相關(guān)系數(shù)為0.981 5，均方根誤差為1.092 5 μmol/(m 2 ·s),，具有較好的預(yù)測效果,，為溫室番茄CO 2定量增施調(diào)控提供了依據(jù)。

摘要:為了實(shí)現(xiàn)不同土壤水分管理下的CO 2氣肥精細(xì)控制,，建立了番茄作物不同生長階段的光合速率預(yù)測模型,。實(shí)驗(yàn)設(shè)置了4個(gè)CO 2濃度與3個(gè)土壤水分條件的交互處理，利用無線傳感器網(wǎng)絡(luò)長期實(shí)時(shí)監(jiān)測溫室內(nèi)環(huán)境信息,，采用LI-6400XT型光合速率儀定時(shí)采集作物凈光合速率信息,；并用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別建立了番茄苗期、花期和果期的光合速率預(yù)測模型,。預(yù)測模型的驗(yàn)證結(jié)果表明,，對于苗期預(yù)測模型，預(yù)測值與實(shí)測值之間的決定系數(shù) R 2為0.925,；花期預(yù)測模型的決定系數(shù) R 2為0.920,，果期預(yù)測模型的決定系數(shù) R 2為0.958；番茄各生長期的光合速率預(yù)測模型均具有較高的預(yù)測精度,。在不同土壤水分條件下改變CO 2濃度,，得到的CO 2濃度與光合速率預(yù)測曲線與實(shí)測值相近，可反映實(shí)際土壤水分管理下的CO 2濃度最優(yōu)值,，對指導(dǎo)不同土壤水分條件下CO 2氣肥的精細(xì)調(diào)控具有重要意義,。

摘要:為了探索大田冬小麥冠層葉片葉綠素指標(biāo)的快速檢測方法，基于車載式多光譜成像系統(tǒng)進(jìn)行了大田冬小麥葉綠素含量指標(biāo)的快速無損診斷研究,，并分析了不同車速條件下車載式多光譜成像系統(tǒng)的工作性能,。系統(tǒng)以福田歐豹4040型拖拉機(jī)為車載平臺，搭載了2-CCD多光譜圖像智能感知系統(tǒng),。田間試驗(yàn)分別設(shè)置了4種行進(jìn)速度（分別為S1（0.54 m/s）,、S2（0.83 m/s）、S3（1.04 m/s）,、S4（1.72 m/s））,，采集了冬小麥冠層可見-近紅外圖像，同步獲得了車載GPS軌跡坐標(biāo)信息,，并測量了樣本葉綠素含量指標(biāo)SPAD值,。圖像經(jīng)濾波和冠層分割預(yù)處理后，提取了 R,、G,、B 、NIR 4個(gè)波段平均灰度，并計(jì)算了RVI,、NDVI等4種常見植被指數(shù),、 H 分量的灰度平均值和覆蓋度 C ，共10個(gè)圖像檢測參數(shù),。分析了各圖像檢測參數(shù)與葉綠素含量指標(biāo)SPAD值之間的相關(guān)關(guān)系,，結(jié)果表明，S1,、S2和S3速度下,，各圖像檢測參數(shù)與SPAD值相關(guān)性高于S4速度。同時(shí),，S1,、S2、S3速度下,，NDVI,、NDGI、RVI與SPAD值的相關(guān)系數(shù)絕對值均達(dá)到0.50以上,。分別建立了S1~S3不同車速下葉綠素含量指標(biāo)診斷MLR模型,，模型精度滿足作物生長空間分布圖制圖的要求。為了進(jìn)一步提高車載式大田作物生長參數(shù)移動診斷效率,，將不同車速下的數(shù)據(jù)合并,，選取NDVI、NDGI,、RVI參數(shù)建立葉綠素指標(biāo)MLR模型,，結(jié)果表明模型具有通用性。該研究可為車載式大田作物生長快速診斷提供支持,。

摘要:為了快速準(zhǔn)確獲取田間作物生長營養(yǎng)水平信息,，設(shè)計(jì)了作物冠層營養(yǎng)診斷光譜檢測儀，并進(jìn)行了小麥大田測試,。系統(tǒng)由光學(xué)傳感器,，信號采集驅(qū)動模塊和控制器組成。光學(xué)傳感器可測量300~1 100 nm范圍內(nèi)連續(xù)光譜,，信號采集驅(qū)動模塊用于提供穩(wěn)定電壓以及數(shù)據(jù)的A/D轉(zhuǎn)換,。開發(fā)了光譜采集控制軟件安裝于控制器，主要功能包括接收,、處理,、顯示和存儲采集到的數(shù)據(jù),。應(yīng)用該儀器進(jìn)行了標(biāo)定試驗(yàn),，并針對大田冬小麥開展了大田試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果表明該儀器所測反射率與美國ASD FieldSpec HandHeld 2光譜輻射儀所測的反射率之間具有較高的相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)最低為0.991 8,。分析了冬小麥葉綠素含量指標(biāo)SPAD值與儀器所測反射率之間的相關(guān)性,。選出相關(guān)性較高的550~900 nm波段進(jìn)行主成分分析建立葉綠素預(yù)測模型，建模 R 2 C 為0.575,，模型檢驗(yàn) R 2 V 為0.595,。結(jié)果表明利用研發(fā)的便攜式光譜檢測儀能有效評估小麥營養(yǎng)葉綠素含量，為小麥的精細(xì)栽培提供理論與技術(shù)支持,。

摘要:為了快速無損地檢測大田作物冠層葉綠素含量,，使用便攜式多波段光譜探測儀針對農(nóng)大8號（G1）、鄭單（G2）,、先玉（G3）和京農(nóng)科（G4）4種玉米作物品種,，在拔節(jié)期采集550、650,、766,、850 nm波長處太陽光信號和作物冠層反射光信號，用于建立玉米冠層葉綠素含量診斷模型,。首先,，利用作物冠層650 nm和550 nm波長反射率之間的差值 T D 剔除了土壤背景數(shù)據(jù)點(diǎn)（ T D >0）。然后,，組合計(jì)算了NDVI,、RVI和DVI共12個(gè)植被指數(shù)，分析各植被指數(shù)與葉綠素含量之間的相關(guān)關(guān)系,，結(jié)果顯示與G1~G4品種葉綠素含量相關(guān)性最優(yōu)的參數(shù)分別為RVI(766,550),、 DVI(850,650)、 NDVI(850,550)和RVI(766,550),，相關(guān)系數(shù)均達(dá)0.6以上,。數(shù)據(jù)按一定間隔聚類后，相關(guān)性分析結(jié)果表明多波段光譜探測儀對玉米葉綠素含量檢測最優(yōu)分辨率為0.5 mg/L,，且NDVI(850,550),、NDVI(766,550)和RVI(850,550)與葉綠素含量的相關(guān)系數(shù)分別為0.837 0、0.773 7和0.767 7,，達(dá)到了強(qiáng)相關(guān)水平,。最后，建立了多品種通用型玉米拔節(jié)期葉綠素含量診斷模型,，可為大田玉米拔節(jié)期葉綠素含量診斷提供技術(shù)支持,。

摘要:基于機(jī)器視覺技術(shù)研究了一種低成本、針對局部小范圍的小麥麥穗計(jì)數(shù)方法,。通過部署的田間攝像頭采集大田環(huán)境下小麥麥穗低分辨率群體圖像,，實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜大田環(huán)境下小麥麥穗圖像的降噪增強(qiáng)處理；提取麥穗的顏色、紋理特征,，采用SVM學(xué)習(xí)的方法,，精確提取小麥麥穗輪廓，同時(shí)構(gòu)建麥穗特征數(shù)據(jù)庫,，對麥穗的二值圖像細(xì)化得到麥穗骨架,；最后通過計(jì)算麥穗骨架的數(shù)量以及麥穗骨架有效交點(diǎn)的數(shù)量，即可得到圖像中麥穗的數(shù)量,。經(jīng)過2014年5月和2015年5月在方城縣趙河鎮(zhèn)示范區(qū)的試驗(yàn)測試,，以小麥麥穗圖像640像素×480像素（約250穗）為例，小麥麥穗計(jì)數(shù)平均耗時(shí)1.7 s,，準(zhǔn)確率達(dá)到93.1%,，滿足大田環(huán)境下小麥麥穗計(jì)數(shù)要求，可以為小麥估產(chǎn)提供可靠的參考數(shù)據(jù),。

摘要:為了快速獲取大田冬小麥作物生長信息,，對田間植被覆蓋度(VCI)進(jìn)行檢測。采用開發(fā)的多光譜圖像采集系統(tǒng),，在拔節(jié)期-揚(yáng)花期獲取冬小麥冠層可見光( B,、G、R ,，400～700 nm)和近紅外(NIR,，760～1 000 nm)圖像。圖像經(jīng)自適應(yīng)平滑濾波處理后,，針對RGB圖像,，采用HSI色彩空間模型，設(shè)定 H 分量閾值［π/4,6π/5］進(jìn)行分割,，對NIR圖像采用自動閾值分割法分割,，進(jìn)而提出了基于“ H +NIR”組合的冬小麥冠層多光譜圖像分割方法，并計(jì)算VCI值,。對未經(jīng)分割的原始圖像提取了9個(gè)圖像檢測參數(shù),，包括各通道圖像灰度均值( A R、 A G,、 A B,、 A NIR )、歸一化植被指數(shù)(NDVI),、歸一化差異綠度指數(shù)(NDGI),、比值植被指數(shù)(RVI)、差值植被指數(shù)(DVI)和冠層 H 分量均值 A H,。圖像檢測參數(shù)與VCI相關(guān)性分析結(jié)果表明,，各植被指數(shù)與VCI的相關(guān)系數(shù)絕對值均大于0.90,。應(yīng)用NDVI、NDGI,、RVI和DVI建立了多元線性回歸模型，其 R 2 c =0.948, R 2 v =0.884,，可以用于快速反演VCI,，為田間作物生長評價(jià)和管理提供支持。

摘要:準(zhǔn)確地獲取農(nóng)作物種植面積信息是農(nóng)業(yè)管理部門及時(shí)掌握農(nóng)作物生產(chǎn)信息的基礎(chǔ),?；跁r(shí)序植被指數(shù)的作物遙感分類方法，可以充分發(fā)揮遙感技術(shù)周期短,、速度快和宏觀性強(qiáng)的特點(diǎn),，克服單時(shí)相遙感數(shù)據(jù)的“同物異譜”和“異物同譜”導(dǎo)致的混分問題。以河北省曲周縣作物遙感分類為例,，在研究待分類作物的最佳NDVI閾值區(qū)間的基礎(chǔ)上,，探討了基于時(shí)序植被指數(shù)的農(nóng)作物分類知識規(guī)則建立方法。分類結(jié)果顯示研究區(qū)2014年各類作物的種植面積分別為：冬小麥27 776.61 hm 2,、夏玉米27 776.61 hm 2,、春玉米2 582.73 hm 2、棉花6 485.94 hm 2,、谷子 277.65 hm 2,。 用總體分類精度、Kappa系數(shù)和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對分類精度進(jìn)行了驗(yàn)證,，總體分類精度為89.166 7%,，Kappa系數(shù)為0.857 4，與統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的相對誤差分別為冬小麥-0.80%,、夏玉米-0.32%,、春玉米-3.15%、棉花-2.71%,、谷子4.12%,。研究結(jié)果表明該方法可為縣域農(nóng)作物種植面積遙感調(diào)查提供技術(shù)依據(jù)。

摘要:黑龍江省是我國糧食生產(chǎn)大省,，及時(shí)有效地獲取黑龍江省的農(nóng)作物種植面積對后續(xù)研究的開展具有重要意義,。以黑龍江省五九七農(nóng)場為例，利用2014年8月30日GF-1衛(wèi)星16 m空間分辨率影像,，通過計(jì)算不同特征波段,，構(gòu)建了多特征水稻、玉米種植區(qū)識別方法,。首先計(jì)算影像歸一化差分植被指數(shù)（NDVI）,，并將原影像進(jìn)行主成分變換,，以此為基礎(chǔ)建立包含多特征的數(shù)據(jù)集。然后利用不同地物類型之間在各特征波段的差異,，基于CART算法構(gòu)建決策樹,，分別提取研究區(qū)內(nèi)的水稻和玉米。精度評價(jià)結(jié)果表明,，分類的總體精度達(dá)到96.15%,，Kappa系數(shù)為0.94。水稻的制圖精度為98.41%,，用戶精度為97.64%,；玉米的制圖精度為95.38%，用戶精度為97.89%,。其中總體精度和Kappa系數(shù)較最大似然法分類結(jié)果分別提高了5.28%和0.08,。所提研究方法可為其他地區(qū)農(nóng)作物高分?jǐn)?shù)據(jù)作物類型制圖提供借鑒。

摘要:遙感影像的幾何配準(zhǔn)是影像后續(xù)處理的重要前提和遙感農(nóng)情監(jiān)測等應(yīng)用的重要保障,。不同的自動幾何配準(zhǔn)算法在配準(zhǔn)效果上存在差異,，單一配準(zhǔn)算法難以滿足所有類型數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)要求。根據(jù)不同地形特征和不同時(shí)相特征,，選擇了平原和山地,、夏季和冬季4個(gè)實(shí)驗(yàn)區(qū)，以現(xiàn)有的基于區(qū)域的互相關(guān)法,、互信息法和基于特征的SIFT算法為基礎(chǔ),，分別對上述4個(gè)實(shí)驗(yàn)區(qū)的高分一號影像數(shù)據(jù)進(jìn)行自動配準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)，對比3種算法的配準(zhǔn)精度,、配準(zhǔn)效率和穩(wěn)定性,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：應(yīng)用SIFT算法進(jìn)行配準(zhǔn)，4組實(shí)驗(yàn)結(jié)果均目視接邊效果良好且均方根誤差達(dá)到10 -5 數(shù)量級,，滿足精度要求,。該方法簡單、高效,，可以應(yīng)用于農(nóng)情遙感監(jiān)測等日常業(yè)務(wù),。

摘要:在生態(tài)環(huán)境遙感評價(jià)系統(tǒng)構(gòu)建過程中，以業(yè)務(wù)為核心的開發(fā)模式導(dǎo)致了多種業(yè)務(wù)模型與系統(tǒng)耦合度高,、模型復(fù)用困難的問題,。API庫本身的開發(fā)平臺限制導(dǎo)致了系統(tǒng)多平臺調(diào)用能力欠缺。同時(shí),，在遙感大數(shù)據(jù)量計(jì)算的背景下,，系統(tǒng)更是難以應(yīng)對多用戶的并發(fā)請求，廣區(qū)域覆蓋度計(jì)算造成了長延時(shí)和系統(tǒng)資源高占用的問題,。針對以上模型復(fù)用,、多平臺調(diào)用,、模型并發(fā)處理和大數(shù)據(jù)量計(jì)算4個(gè)問題，提出了基于SOA和OpenStack的生態(tài)環(huán)境遙感評價(jià)模型庫,，在模型復(fù)用和多平臺調(diào)用問題方面,，采用Web服務(wù)對生態(tài)環(huán)境遙感評價(jià)常用的20種專題算法模型進(jìn)行統(tǒng)一封裝、部署和并發(fā)調(diào)優(yōu),；在模型并發(fā)處理和大數(shù)據(jù)量計(jì)算方面,，采用OpenStack對多個(gè)服務(wù)進(jìn)行動態(tài)負(fù)載均衡和任務(wù)分配。此外,，還分析了模型庫構(gòu)建過程中核心的模型元數(shù)據(jù)接口設(shè)計(jì)和模型封裝的實(shí)際問題,，并提出了設(shè)計(jì)思路,。最后,，以三江源地區(qū)為例進(jìn)行評價(jià)生產(chǎn)，證明了系統(tǒng)的可行性,。

摘要:利用一維多層水熱耦合SHAW（The simultaneous heat and water）模型,，在田間實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，模擬河南省商丘地區(qū)2015年冬小麥拔節(jié)后近地面層0~40 cm垂直方向上的每小時(shí)氣溫變化特征,。結(jié)果表明,，冬小麥近地面層氣溫模擬整體效果較好，其中48%模擬的絕對誤差低于1℃,，75%模擬的絕對誤差低于2℃,不同高度上模型效率ME均大于0.94,；夜晚氣溫的模擬效果優(yōu)于白天的模擬效果，白天11:00—14:00氣溫被過低估計(jì),，并隨著近地面層高度的增加,，模擬值誤差越大；近地面層內(nèi)3種氣溫特征值模擬效果的優(yōu)劣依次為：日平均氣溫,、日最低氣溫,、日最高氣溫，其中,，日平均氣溫模擬值與實(shí)測值基本吻合,，日最低氣溫被略微高估，日最高氣溫被過低估計(jì),。此外,，SHAW模型在冬小麥拔節(jié)后6個(gè)生育期的模擬效果均存在差異，拔節(jié)期,、灌漿期和乳熟期模擬效果較好,，孕穗期和開花期次之，抽穗期模擬效果相對較差,。

摘要:將育種家對作物性狀表現(xiàn)的綜合評價(jià)融入作物育種評價(jià)中,，提出了一種基于序相關(guān)的作物育種評價(jià)性狀特征選擇方法,。首先，從育種數(shù)據(jù)中篩選訓(xùn)練樣本集及候選性狀特征集合,，計(jì)算候選性狀特征集合中各性狀與育種材料評價(jià)結(jié)果的相關(guān)性和作物在性狀特征間表現(xiàn)的相似性,，然后，利用計(jì)算的相關(guān)系數(shù)同時(shí)綜合考慮性狀表現(xiàn)的相似性系數(shù),，以期望選擇的性狀特征的相關(guān)性最大,、相似性最小為目標(biāo)，建立基于序相關(guān)的作物育種評價(jià)性狀特征選擇模型,。該模型可為不同育種目標(biāo)提供重點(diǎn)關(guān)注的性狀特征集合,，為數(shù)據(jù)化育種提供支持及依據(jù)。利用該方法對2013年大豆品系鑒定試驗(yàn)中早熟,、中熟,、毛豆3類育種材料進(jìn)行了性狀特征選擇試驗(yàn)，結(jié)果驗(yàn)證了方法的有效性,。該方法可以作為育種評價(jià)方法的前置步驟,，與現(xiàn)有的綜合評價(jià)、模糊綜合評價(jià)等方法結(jié)合作為性狀特征權(quán)重的確定手段,，提高權(quán)重確定的科學(xué)性,。

摘要:針對任意查詢區(qū)域年度現(xiàn)狀地類面積統(tǒng)計(jì)困難、長時(shí)序變更流量分析計(jì)算耗時(shí)等問題,，提出基于時(shí)空變化圖模型的統(tǒng)計(jì)優(yōu)化方法,。運(yùn)用圖的連通性原理，對查詢統(tǒng)計(jì)區(qū)域內(nèi)和邊界處的要素實(shí)體進(jìn)行分類,，實(shí)現(xiàn)了時(shí)序快照統(tǒng)計(jì)優(yōu)化算法,，解決了任意查詢區(qū)域時(shí)點(diǎn)現(xiàn)狀統(tǒng)計(jì)困難的問題，提高了時(shí)序快照統(tǒng)計(jì)的效率,。運(yùn)用多商品流原理進(jìn)行時(shí)空網(wǎng)絡(luò)圖約化性判定,，實(shí)現(xiàn)了變更流量統(tǒng)計(jì)優(yōu)化算法，減少了要素空間疊置分析次數(shù),，解決了長時(shí)序土地利用變化變更流量統(tǒng)計(jì)耗時(shí)問題,，提高了統(tǒng)計(jì)的效率。最后,，以2009—2012年瓊海市土地利用數(shù)據(jù)為例,，進(jìn)一步驗(yàn)證優(yōu)化算法的有效性和可行性。

摘要:以2013年與2014年2期高分一號衛(wèi)星影像為數(shù)據(jù)源進(jìn)行浙江省海鹽縣沿海地帶土地利用類型變化檢測,。面向?qū)ο蟮淖兓瘷z測方法包括單一波段差值比值法,、多層次多波段差值比值法、變化矢量分析法,，為對比檢測效果還進(jìn)行了基于像元的多波段差值法與比值法對多光譜影像與融合影像的檢測,。結(jié)果表明,，面向?qū)ο蟮淖兓瘷z測總體精度為86.29%，Kappa系數(shù)為0.72,，優(yōu)于基于像元的變化檢測方法,。在面向?qū)ο蟮淖兓瘷z測中，運(yùn)用融合影像進(jìn)行分層次多波段差值比值法得到的檢測效果最好,，優(yōu)于變化矢量分析法,。而基于像元的變化檢測中，運(yùn)用融合影像進(jìn)行多波段差值法得到的檢測效果較好,。

摘要:于2015年4月在黑龍江農(nóng)墾趙光農(nóng)場,，使用20套無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)部署在趙光農(nóng)場一面積為33.4 hm 2 的玉米地塊，并通過2個(gè)手持式移動節(jié)點(diǎn)進(jìn)行加密測量,。根據(jù)這一方案,，獲得了從4月5—29日在240 m×240 m、120 m×120 m,、60 m×60 m和30 m×30 m網(wǎng)格下的土壤溫度和土壤濕度數(shù)據(jù),。在此基礎(chǔ)上,，基于統(tǒng)計(jì)半方差函數(shù)理論和GIS空間Kriging插值方法分別分析了土壤溫度和土壤濕度各向同性,、各向異性變化特征及分布模式。結(jié)合土壤溫度和土壤濕度在不同尺度下的Kriging插值結(jié)果,，確定了兩者最佳采樣間距,。試驗(yàn)結(jié)果表明，土壤溫度和土壤濕度的半方差函數(shù)分別適用于球形模型和指數(shù)模型,，兩者均有很強(qiáng)的空間自相關(guān),。其中，土壤溫度自相關(guān)距離為51.56 m,，土壤濕度的自相關(guān)距離為154.16 m,。土壤溫度在45°、90°方向變化明顯大于0°,、135°方向,；土壤濕度擬合決定系數(shù)( R 2 )為0.77，在0°,、135°方向上變化較大,，土壤溫度和土壤濕度最佳采樣間距分別為60 m和100 m。