检索结果-内蒙古大学图书馆

农业机械学报 2019年第B07期50卷 221-227页

作者：兰红杨玮李民赞周鹏中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室

为直观反映土壤中氮肥的分布情况,并为变量施肥决策提供技术支持,开发了氮肥空间分布成图系统。系统基于.NET平台,使用C#语言编写,利用ArcGIS Engine实现数据文件类型转换、插值分析、栅格图层渲染等GIS功能。利用近红外光谱技术获得土... 详细信息

为直观反映土壤中氮肥的分布情况,并为变量施肥决策提供技术支持,开发了氮肥空间分布成图系统。系统基于.NET平台,使用C#语言编写,利用ArcGIS Engine实现数据文件类型转换、插值分析、栅格图层渲染等GIS功能。利用近红外光谱技术获得土壤光谱数据,通过Python构建BP神经网络回归模型,实现氮素含量预测。利用C#命令行的方式实现C#对Python模型的调用。配合车载式土壤参数传感器采集的数据对系统进行了测试,结果表明:该系统能够根据光谱数据估算出采集点对应的氮素含量,并结合采集点的地理坐标,分别使用反距离加权插值算法和趋势面插值算法生成氮肥空间分布图,为制定相应的变量施肥决策提供理论依据。

关键词：氮肥空间分布变量施肥插值分析 ArcGISEngine Python

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基于卤钨灯光源和多路光纤的土壤全氮含量检测仪研究

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农业机械学报 2019年第11期50卷 169-174页

作者：李民赞姚向前杨玮周鹏郝子源郑立华中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室

为了克服LED作为主动光源的土壤全氮含量检测仪波段单一、光强信号较弱、仪器信噪比难以提高的不足,基于卤钨灯光源和特制多路光纤设计了一款便携式土壤全氮含量检测仪。检测仪选用1108、1248、1336、1450、1537、1696 nm作为土壤全氮... 详细信息

为了克服LED作为主动光源的土壤全氮含量检测仪波段单一、光强信号较弱、仪器信噪比难以提高的不足,基于卤钨灯光源和特制多路光纤设计了一款便携式土壤全氮含量检测仪。检测仪选用1108、1248、1336、1450、1537、1696 nm作为土壤全氮敏感波长,选用高功率卤钨灯作为光源以提高信号强度,采用“一分六”特制光纤实现1路入射光通道和6路反射光通道。性能试验表明,调理电路和卤钨灯光源工作稳定,并且卤钨灯作为主动光源测量精度更高,“一分六”石英光纤测量精度高于其他类型光纤。根据检测仪吸光度和土壤全氮含量标准值建立了不同预测模型,结果表明,采用PLS建模精度最高,建模RC^2为0.8613,验证RV^2为0.8042,可以用于检测仪模型嵌入。田间试验结果表明,检测仪测量值和标准值的相关系数达到0.8280。设计的检测仪测量精度较高,可以满足田间快速准确检测的目的。

关键词：土壤全氮近红外光谱卤钨灯光源检测仪一分六光纤

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基于激光雷达的农田环境点云采集系统设计

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农业机械学报 2019年第B07期50卷 1-7页

作者：季宇寒徐弘祯张漫李世超曹如月李寒中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室

设计了基于激光雷达的农田环境点云采集系统,可实现农田环境点云与农机位置姿态的稳定、可靠采集;设计了多传感器数据的采集软件,可实现准确、一致的全局点云数据获取。系统以拖拉机为移动载体,由点云数据采集模块、车体位姿采集模块和... 详细信息

设计了基于激光雷达的农田环境点云采集系统,可实现农田环境点云与农机位置姿态的稳定、可靠采集;设计了多传感器数据的采集软件,可实现准确、一致的全局点云数据获取。系统以拖拉机为移动载体,由点云数据采集模块、车体位姿采集模块和数据融合模块组成。其中,点云数据采集模块可获取周边环境点云数据,并解决近距离盲区问题;车体位姿采集模块可实时获取农机位置和姿态信息;数据融合模块可接收并融合环境点云数据与车体位姿数据,进而获取位姿补偿后的点云数据。系统实现了各传感器数据的在线采集、时间同步与空间配准,以及数据的实时显示与存储。在农田环境下进行点云采集试验,结果表明,采集系统具有良好的户外工作稳定性,在线典型丢帧率不超过1%,离线典型丢帧率不超过0.47%,能够满足农田点云数据采集的要求。为分析系统采集点云数据质量,将经过位姿补偿的点云与原始点云分别进行直通滤波地面点滤除,结果表明,位姿补偿后的点云经滤波后仅包含少量地面点云,可作为农机自主导航避障的可靠数据。

关键词：点云采集系统障碍物检测激光雷达

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基于四端法和时域反射法的土壤电导率测量研究

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农业机械学报 2019年第B07期50卷 237-242页

作者：魏鸿怡孟繁佳中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室

为探究电流-电压四端法和时域反射法两种接触式测量方法在不同质地土壤和不同含盐量、含水率土壤的适用性,设计基于"电流-电压"四端法的土壤电导率测量仪,对其标定并与时域反射法进行对比试验。标定结果表明,当电导率在0~14mS... 详细信息

为探究电流-电压四端法和时域反射法两种接触式测量方法在不同质地土壤和不同含盐量、含水率土壤的适用性,设计基于"电流-电压"四端法的土壤电导率测量仪,对其标定并与时域反射法进行对比试验。标定结果表明,当电导率在0~14mS/cm范围内时,该仪器具有较高准确度。不同含水率的对比试验结果表明,四端法和时域反射法在一定含盐量范围内都具有较好的线性度;而当砂质壤土含水率为20%、含盐量大于0.6%时,四端法电导率测量仪测得的电导率基本保持不变;当粉质黏土含水率较低和较高时,电导率均变化不大,因此在使用时应尽量避免在土壤含水率较低和较高时进行测量。不同质地土壤的对比试验表明,四端法和时域反射法均在含盐量较低时受土壤质地影响较小,在含盐量较高时受土壤质地影响较大。

关键词：土壤电导率四端法时域反射法测量

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联合收获机喂入量监测系统设计与试验

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农业机械学报 2019年第6期50卷 85-92页

作者：张振乾孙意凡刘仁杰张漫李寒李民赞中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室

为了能够实时、准确地获取联合收获机作业过程中的喂入量信息,设计了基于割台传动轴扭矩的喂入量监测系统,并建立了喂入量预测模型。该监测系统主要由信息感知模块、车载终端和移动终端构成。信息感知模块包括扭矩传感器、霍尔传感器和... 详细信息

为了能够实时、准确地获取联合收获机作业过程中的喂入量信息,设计了基于割台传动轴扭矩的喂入量监测系统,并建立了喂入量预测模型。该监测系统主要由信息感知模块、车载终端和移动终端构成。信息感知模块包括扭矩传感器、霍尔传感器和GPS模块等;车载终端将采集信息本地显示并打包上传;移动终端实现了对联合收获机作业参数的远程监测。在建立喂入量预测一元线性回归模型基础上,对扭矩信号进行了双阈值滤波和低通滤波。田间试验结果表明,该系统运行稳定,通信良好,一元线性回归模型预测决定系数为0.755。滤波方法能够有效地滤除噪声,滤波后预测决定系数提高至0.852,能够在一定程度上满足联合收获机喂入量监测的实际需要。

关键词：联合收获机喂入量监测预测模型

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车载式土壤电导率与机械阻力实时测量系统

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农业机械学报 2019年第B07期50卷 102-107页

作者：孟超杨玮张淼韩雨李民赞中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室

土壤电导率与土壤机械阻力是测定土壤理化特性的基础。为了在复杂农田环境中实时、快速检测这两种参数,开发了一种以圆盘犁和深松犁钩作为测量传感器电极的车载式土壤电导率与土壤机械阻力同步实时测量系统,测量原理分别依据电流-电压... 详细信息

土壤电导率与土壤机械阻力是测定土壤理化特性的基础。为了在复杂农田环境中实时、快速检测这两种参数,开发了一种以圆盘犁和深松犁钩作为测量传感器电极的车载式土壤电导率与土壤机械阻力同步实时测量系统,测量原理分别依据电流-电压四端法与应变片电桥法。在室内土槽中对车载式同步实时测量系统进行仿真实验,电导率测量值与实际值R2为0.9268,机械阻力测量值与实际值绝对误差为0.2~2.7N,系统稳定性实验结果的电压标准差为:电导率0.059764mV,3组应变片电桥依次为0.23042、0.102203、0.109624mV,压力传感器0.172511mV,说明该系统有较高的精确度、稳定性以及可行性。

关键词：土壤电导率机械阻力测量系统

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联合收获机喂入量监测系统信号分析与处理

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农业机械学报 2019年第B07期50卷 73-78页

作者：张振乾彭程孙意凡刘仁杰张漫李寒中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室

为实现对联合收获机喂入量的准确测量,降低作业环境和机器振动对测量精度的影响,对喂入量监测系统的扭矩信号、转速信号和GPS信号进行了分析与处理方法研究。根据GPS信号格式对其进行了有效信息提取、高斯投影变换和作业参数计算;根据... 详细信息

为实现对联合收获机喂入量的准确测量,降低作业环境和机器振动对测量精度的影响,对喂入量监测系统的扭矩信号、转速信号和GPS信号进行了分析与处理方法研究。根据GPS信号格式对其进行了有效信息提取、高斯投影变换和作业参数计算;根据转速脉冲信号计算转速,并对其进行插值;对扭矩信号进行了分析和双阈值滤波,对信号插值方法和降噪方法进行了对比测试。以田间采集喂入量信号为样本,对扭矩信号进行双阈值滤波、插值和降噪,对比了不同插值方法的预测效果和不同滤波方法的降噪效果。结果表明,在样本范围内,分段线性插值和自适应滤波效果优于其他方法,经信号处理后的喂入量测量平均相对误差为12.5%,在一定程度上能够满足联合收获机喂入量监测的实际需要。

关键词：联合收获机喂入量信号处理插值降噪

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不同深度基质含水率变化规律与预测模型研究

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农业机械学报 2020年第S02期51卷 408-414页

作者：杨成飞和寿星孟繁佳李文军李莉 SIGRIMIS N A 中国农业大学农业农村部农业信息获取技术重点实验室北京100083 云南省农业科学院高山经济植物研究所丽江674199 中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室北京100083 雅典农业大学农业工程系雅典11855

为探明不同深度的基质含水率变化规律,使用干燥法分别对多个EC5型传感器进行校准,并将4个传感器分别放置垂向距滴头5、10、15、20 cm 4个不同深度处,测量不同滴头流量及滴灌量条件下垂向基质含水率的变化,建立了不同深度基质含水率预测... 详细信息

为探明不同深度的基质含水率变化规律,使用干燥法分别对多个EC5型传感器进行校准,并将4个传感器分别放置垂向距滴头5、10、15、20 cm 4个不同深度处,测量不同滴头流量及滴灌量条件下垂向基质含水率的变化,建立了不同深度基质含水率预测模型。试验结果表明,在滴灌开始后第1层(距滴头5 cm处)基质含水率最先上升并迅速达到较高水平,滴灌停止后水分将快速扩散至更深基质层,其含水率可提升至根系易利用水平(25.3%及以上),水分快速运移时间持续1 h左右,随着初始基质含水率的降低,在相同滴头流量及灌溉量条件下,水分在垂直方向的运移程度更深,将第1层基质初始含水率、滴灌时间、预测时间、预测层高度差、滴头流量作为输入,利用遗传算法优化的BP神经网络算法与随机森林回归算法(RFR),建立滴灌下基质不同深度含水率预测模型。将试验所预测的滴灌后基质含水率与实际测量的不同深度基质含水率进行对比分析,并对不同预测深度的预测结果进行误差分析,结果表明GABP预测模型及RFR预测模型的R2分别为0.8664、0.9465,即RFR算法建立的预测模型更加精确,并且预测深度越接近于第1层基质预测结果越准确。

关键词：基质含水率滴灌水分运移随机森林预测模型

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温室樱桃番茄果实深度学习识别模型研究

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北方农业学报 2023年第5期51卷 114-122页

作者：沈超夏秀波杨玮张焕春李民赞山东省烟台市农业科学研究院山东烟台265500 中国农业大学智慧农业系统集成研究教育部重点实验室北京100083 烟台市智慧农业研究中心山东烟台265500

【目的】选取樱桃番茄果实深度学习识别模型,实现对温室樱桃番茄果实快速、准确的检测。【方法】采集樱桃番茄果实样本,标注数据,构建数据集,对YOLOv4和YOLOv4-Tiny算法模型进行训练,并对训练得到的模型进行精确率、召回率、平均准确率... 详细信息

【目的】选取樱桃番茄果实深度学习识别模型,实现对温室樱桃番茄果实快速、准确的检测。【方法】采集樱桃番茄果实样本,标注数据,构建数据集,对YOLOv4和YOLOv4-Tiny算法模型进行训练,并对训练得到的模型进行精确率、召回率、平均准确率、综合评价指标F1值的分析。【结果】在训练好的YOLOv4和YOLOv4-Tiny算法模型上,樱桃番茄果实识别预测准确率分别为100%和96.84%、召回率分别为91.12%和90.53%、平均精确率分别为96.32%和94.18%、综合评价指标F1值分别为0.95和0.94。【结论】YOLOv4算法模型明显优于YOLOv4-Tiny,能够实现对樱桃番茄果实目标的准确检测。

关键词：深度学习樱桃番茄果实识别 YOLOv4 YOLOv4-Tiny

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基于高光谱的马铃薯微型种薯分类检测

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分析测试学报 2020年第11期39卷 1421-1426页

作者：李鸿强孙红李民赞河北建筑工程学院数理系河北张家口075000 中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室北京100083

采用高光谱分析技术结合模式识别,建立了8种马铃薯微型种薯(大西洋、荷兰-14、荷兰十五041、荷兰十五Q8、冀张薯12号、冀张薯8号、兴佳2号和Y2)的分类检测方法。采集276个种薯样本,对860~1700 nm的原始光谱进行标准化、11点Savitzky-Go... 详细信息

采用高光谱分析技术结合模式识别,建立了8种马铃薯微型种薯(大西洋、荷兰-14、荷兰十五041、荷兰十五Q8、冀张薯12号、冀张薯8号、兴佳2号和Y2)的分类检测方法。采集276个种薯样本,对860~1700 nm的原始光谱进行标准化、11点Savitzky-Golay平滑和4点差分一阶导数光谱预处理,将预处理后的光谱数据进行主成分分析,发现前3个主成分的累积贡献率为95.12%,包含了原始光谱的大部分信息,可作为分类变量。再分别使用线性判别分析、BP神经网络和支持向量机进行分类建模。最终通过分层、分步骤建立了8种马铃薯微型种薯的分类模型。首先采用线性判别分析模型区分大西洋、荷兰-14、荷兰十五041和其它品种,平均正确识别率达88.79%。再建立BP神经网络模型将其它品种样本区分为两类,一类为冀张薯8号和Y2,另一类为荷兰十五Q8、冀张薯12号和兴佳2号,平均正确识别率达93.24%。最后以BP神经网络模型区分冀张薯8号和Y2,平均正确识别率为77.78%;以支持向量机分类模型区分荷兰十五Q8、冀张薯12号和兴佳2号,平均正确识别率为87.23%。该研究建立的8种马铃薯种薯分步骤、分层分类识别模型的平均正确识别率达89.75%,表明高光谱光谱分析技术可用于马铃薯微型种薯的分类检测。

关键词：马铃薯微型种薯高光谱分类检测

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