检索结果-内蒙古大学图书馆

农业工程学报 2003年第5期19卷 109-113页

作者：李民赞中国农业大学"现代精细农业系统集成研究"教育部重点实验室北京100083

土壤参数的时空变异是实施精细农业时要考虑的重要因素 ,在土壤检测的栅格采样中有必要确定最优样本量。本研究的试验田是一块生长中的玉米地块 ,试验区的面积为 4.2 m× 4.2 m ,该试验区被假定为土壤采样中的一个栅格 ,该栅格又被... 详细信息

土壤参数的时空变异是实施精细农业时要考虑的重要因素 ,在土壤检测的栅格采样中有必要确定最优样本量。本研究的试验田是一块生长中的玉米地块 ,试验区的面积为 4.2 m× 4.2 m ,该试验区被假定为土壤采样中的一个栅格 ,该栅格又被细分为 49个 0 .6 m× 0 .6 m的子栅格。采样时 ,所分析的土壤参数为土壤硝态氮含量 ,从播种到收获共进行了 7次采样。通过对土壤样本土壤硝态氮时空变异的分析 ,揭示了样本量和土壤硝态氮含量预测误差之间的相关关系。土壤硝态氮含量呈非正态分布 ,通过对玉米各个生长期获得的数据分析表明 :含量水平的预测误差随深度的增加而增大 ;当从一个栅格只采集 1个土壤样本时 (样本量为 1) ,预测误差基本在 5 0 %左右 (显著水平 :α≈ 0 .10 ) ,而当从一个栅格采集 5个土壤样本时 (样本量为 5 ) ,预测误差将降至 2 5 %左右。另一方面 ,当要求预测误差低于 30 %时 ,对于普通生长条件下的土壤需要从 1个栅格至少采集 3个样本 ,而对于追肥后的土壤则至少需采集 15个样本。

关键词：样本量土壤检测土壤硝态氮精细农业

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基于无线传感器网络的农田信息采集节点设计与试验

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农业工程学报 2009年第4期25卷 176-178页

作者：蔡义华刘刚李莉刘卉 "现代精细农业系统集成研究"教育部重点实验室中国农业大学北京100083

研究基于ZigBee协议的无线传感器网络技术,结合嵌入式处理器开发了无线传感器网络节点和汇聚节点。网络节点规则分布在被监测区域,负责采集土壤水分信息,并自组成网,将信息发送给汇聚节点,实现对信息的动态显示和大容量存储;节点天线分... 详细信息

研究基于ZigBee协议的无线传感器网络技术,结合嵌入式处理器开发了无线传感器网络节点和汇聚节点。网络节点规则分布在被监测区域,负责采集土壤水分信息,并自组成网,将信息发送给汇聚节点,实现对信息的动态显示和大容量存储;节点天线分别在0.5、1.0、1.5和2.0m4个高度下,对小麦苗期、拔节期和抽穗期3个典型的生长时期进行试验,得出无线电信号在小麦不同生长时期,最佳天线高度下的有效传输距离,为无线传感器网络在农业中的应用提供技术支持。

关键词：无线传感器网络设计农业农田信息采集嵌入式节点高度有效传输距离

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基于GBDT和Google Earth Engine的冬小麦种植结构提取

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光谱学与光谱分析 2023年第2期43卷 597-607页

作者：张海洋张瑶田泽众吴江梅李民赞刘凯迪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

针对中国农田存在种植景观破碎化和复杂的种植结构这一现状,如何实现目标作物的高精度识别与制图对作物产量估算、粮食政策调整和国家粮食安全保障具有十分重要意义。基于Google Earth Engine(GEE)遥感数据处理云平台,提出一种冬小麦不... 详细信息

针对中国农田存在种植景观破碎化和复杂的种植结构这一现状,如何实现目标作物的高精度识别与制图对作物产量估算、粮食政策调整和国家粮食安全保障具有十分重要意义。基于Google Earth Engine(GEE)遥感数据处理云平台,提出一种冬小麦不同生育期的种植结构提取方法,该方法以2021年覆盖目标作物关键生育期的多时相Sentinel-2影像为数据源,综合考虑光谱波段特征、光谱指数特征、纹理特征和地形特征等多维特征变量,利用GBDT(gradient boosting decision tree)分类器对不同生育期田块尺度的冬小麦种植面积和空间分布信息进行快速精准提取,并探讨了冬小麦识别的最佳生育期。此外,对比分析了常见的不同分类模型在田块尺度条件下的作物识别性能。以河南陈固镇为研究区开展实验,实验结果显示,冬小麦在起身拔节期的地物识别准确率相对较高,总体分类准确率为94.61%,Kappa系数为92.68%;在抽穗扬花期的识别精度最高,总体分类准确率为97.01%,Kappa系数为95.52%;但在灌浆乳熟期的分类精度偏低,总体分类准确率为86.23%,Kappa系数为81.33%。研究结果表明,在冬小麦抽穗扬花期,GBDT分类器能对田块尺度条件下的土地覆盖信息进行有效提取,进而取得较好的地物分类识别效果。此外,本研究将GBDT与传统分类器如随机森林(random forest,RF)、CART(classification and regression tree)和朴素贝叶斯(Naive Bayesian,NB)进行相比。结果表明,GBDT分类器的地物识别效果最佳,总体分类准确率比RF分类器和CART分类器分别提高了1.20%和5.99%,Kappa系数比RF分类器和CART分类器分别提高了1.61%和8.04%,朴素贝叶斯分类器的识别效果最差,总体分类准确率和Kappa系数分别为84.43%和78.69%。研究结果可为田块尺度作物精细提取提供有效的技术支持。

关键词： Google Earth Engine GBDT分类器 Sentinel-2卫星传感器冬小麦种植结构提取

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一个预测紫叶生菜花青素含量的高光谱深度学习模型

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光谱学与光谱分析 2024年第3期44卷 865-871页

作者：张美玲陈勇杰王敏娟李民赞郑立华 “智慧农业系统集成研究”教育部重点实验室中国农业大学北京100083

紫叶生菜叶片内富含花青素、胡萝卜素、维生素、矿物质等元素,其中花青素作为叶片组织中的主要色素对植物提供多种修复及保护功能,其含量可反应紫叶生菜的生理状态,因此其高精度预测具有现实意义。为了高效、准确地估算紫叶生菜的花青... 详细信息

紫叶生菜叶片内富含花青素、胡萝卜素、维生素、矿物质等元素,其中花青素作为叶片组织中的主要色素对植物提供多种修复及保护功能,其含量可反应紫叶生菜的生理状态,因此其高精度预测具有现实意义。为了高效、准确地估算紫叶生菜的花青素含量,采集了紫叶生菜的高光谱数据并开展了高精度建模研究。对原始平均反射光谱数据进行了一阶导数(FD)、二阶导数(SD)、标准正态变换(SNV)、S-G滤波和多元散射校正(MSC)五种预处理操作,基于不同预处理光谱建立紫叶生菜花青素含量的偏最小二乘回归(PLSR)模型并进行性能对比,确定MSC为理想的光谱预处理方法。针对原始光谱及经MSC预处理的光谱,使用竞争自适应重加权采样(CARS)算法分别选择特征波段,基于全波段(原始光谱、经MSC预处理光谱)和特征波段(基于原始光谱的特征波段、基于MSC预处理光谱的特征波段)分别构建PLSR模型,表现最佳的MSC-CARS-PLSR在验证集上的决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)分别为0.872和0.070 mg·L^(-1),剩余预测偏差(RPD)为2.862。为进一步提高预测精度,本文提出一种融合深度卷积特征和极限学习机(ELM)的回归分析框架Ensemble,基于改进的Inception模块设计了与输入光谱信号匹配的一维卷积神经网络(1DCNN)作为特征提取器,采用ELM代替全连接层作为高级回归器对提取的特征进行计算。通过对比分析,Ensemble性能优于单独的1DCNN模型、ELM模型以及基于预处理光谱构建的最佳PLSR模型,其在验证集上的R2和RMSE分别为0.905和0.060 mg·L^(-1),RPD为3.319,表现出较高预测精度以及极佳的稳定性。进一步分析了预处理操作对Ensemble预测精度的影响,实验结果显示Ensemble对于预处理操作的依赖程度远小于PLSR,表明该模型同时继承了1DCNN的深度特征表示和ELM的高泛化性,能够实现基于原始光谱进行端到端的高精度花青素含量预测,为及时、准确掌握紫叶生菜长势情况提供了理论支撑。

关键词：紫叶生菜花青素高光谱偏最小二乘回归深度学习

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反刍动物精料补充料中肉骨粉快速检测近红外光谱法

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光谱学与光谱分析 2008年第6期28卷 1278-1282页

作者：杨增玲韩鲁佳李琼飞刘贤中国农业大学工学院北京100083 现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室

为探讨利用近红外漫反射光谱技术快速定量分析反刍动物精料补充料中肉骨粉含量的可行性,收集了我国常用的、具有代表性的精料补充料225个和肉骨粉75个,按照不同的肉骨粉含量（0.5%-35%）制备样品225个,其中135个为定标集,90个作为独立... 详细信息

为探讨利用近红外漫反射光谱技术快速定量分析反刍动物精料补充料中肉骨粉含量的可行性,收集了我国常用的、具有代表性的精料补充料225个和肉骨粉75个,按照不同的肉骨粉含量（0.5%-35%）制备样品225个,其中135个为定标集,90个作为独立的验证集。用光栅型近红外光谱仪进行光谱扫描,选择合适的光谱预处理方法和光谱范围,采用改善的偏最小二乘法（MPLS）建立了定量分析模型,相关系数为0.979,标准差为1.522%,交互验证标准差为1.582%。用90个独立的验证样品对所建立的定量分析模型进行验证,相关系数为0.972,预测标准差为1.764%,RPD值为5.99。结果表明利用近红外反射光谱法可以分析精补料中肉骨粉的含量,对于丰富我国动物源性饲料的快速检测手段,具有实际应用意义。

关键词：近红外漫反射光谱定量反刍动物饲料肉骨粉

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基于GIS的苹果病虫害管理信息系统

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农业工程学报 2006年第12期22卷 150-154页

作者：赵朋刘刚李民赞李道亮中国农业大学现代精细农业系统集成教育部重点实验室北京100083

以实现苹果病虫害的高效管理与预测预报为目的,设计开发了基于G IS的苹果病虫害管理信息系统。系统以G IS技术、人工神经网络技术和In ternet技术为支撑,包括苹果病虫害基础数据处理子系统、苹果虫害预测预报子系统和苹果病虫害网络发... 详细信息

以实现苹果病虫害的高效管理与预测预报为目的,设计开发了基于G IS的苹果病虫害管理信息系统。系统以G IS技术、人工神经网络技术和In ternet技术为支撑,包括苹果病虫害基础数据处理子系统、苹果虫害预测预报子系统和苹果病虫害网络发布子系统。在基础数据处理子系统中,系统具有数据获取、数据导出、属性查询、空间查询、数据统计分析、图层编辑、插值分析等功能;在苹果虫害预测预报子系统中,系统具有病虫害图片库维护、病虫害诊断、虫害预测预报功能;在病虫害网络发布系统中,系统提供了苹果病害信息查询、苹果虫害信息查询、专题图查询、预测预报结果查询等功能;系统提供的算法可以较好地预测苹果病害的发生程度。系统作为一种工具软件可以为果树病虫害管理、田间数据分析与精细农业研究提供支持。

关键词： GIS 病虫害苹果管理信息系统预测预报人工神经网络

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基于Encoder-CNN的土壤氮含量光谱预测模型研究

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光谱学与光谱分析 2022年第5期42卷 1372-1377页

作者：冀荣华赵迎迎李民赞郑立华中国农业大学烟台研究院山东烟台264670 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

基于光谱的土壤氮含量预测模型泛化能力弱是制约其推广应用的瓶颈。鉴于特征提取及非线性表达能力方面的优势,深度学习模型具有较强的泛化能力。提出一种融合自动编码器和卷积神经网络(Encoder-CNN)的土壤氮含量光谱预测模型,探索模型... 详细信息

基于光谱的土壤氮含量预测模型泛化能力弱是制约其推广应用的瓶颈。鉴于特征提取及非线性表达能力方面的优势,深度学习模型具有较强的泛化能力。提出一种融合自动编码器和卷积神经网络(Encoder-CNN)的土壤氮含量光谱预测模型,探索模型结构和参数对模型性能的影响。根据以往研究成果和相关性分析,获得180个与氮含量强相关的波长,将其作为Encoder-CNN模型输入,而将土壤氮含量作为模型输出。Encoder-CNN模型利用自动编码器的编码部分进行光谱数据降维,然后输入到卷积神经网络进行土壤氮含量预测。设计2种网络结构,每种网络结构包含2种不同参数设置,共4个模型,用以探索Encoder-CNN土壤氮含量光谱预测模型结构和参数对模型性能的影响。利用公开数据集LUCAS对模型进行训练。按3σ原则对公开数据集LUCAS进行异常值检测与处理,获得20791个数据,其中18711个样本作为训练集,2080个样本作为测试集,对Encoder-CNN模型进行训练。结果表明:对于自动编码器,在相同隐含层数下,最后的隐含层神经元个数为30时,复现效果最优。增加隐含层数,会提升复现效果。增加卷积核数量,特别是尺寸为1×1卷积核,能够提高模型的预测性能与可靠性。增加池化层的网络结构,模型预测精度提升至0.90以上。增加全连接层神经元数量也会提升模型性能。利用自采集的黑龙江黑土实时光谱数据集进行模型迁移,观察模型泛化能力。当模型迭代100次后,在黑龙江数据集上的预测精度即可达到0.90以上;当迭代次数为900时,模型在训练集和测试集上的预测精度可以达到0.98。结果表明,所构建的Encoder-CNN土壤氮含量光谱预测模型具有较好的泛化能力。

关键词：土壤氮含量光谱预测卷积神经网络自动编码器

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基于Vis-NIR光谱的柑橘叶片黄龙病检测及其光谱特性研究

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光谱学与光谱分析 2014年第10期34卷 2713-2718页

作者：马淏吉海彦 Won Suk Lee 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 Department of Agricultural and Biological Engineering University of Florida

黄龙病作为柑橘类水果最具毁灭性的疾病之一,目前尚无有效的治愈手段,因此疾病预防成为已知的唯一有效方法。基于四种柑橘叶片(健康叶片、黄龙病叶片、铁缺乏叶片及氮缺乏叶片)VIS-NIR的反射光谱详细讨论了黄龙病的辨别方法以及在判别... 详细信息

黄龙病作为柑橘类水果最具毁灭性的疾病之一,目前尚无有效的治愈手段,因此疾病预防成为已知的唯一有效方法。基于四种柑橘叶片(健康叶片、黄龙病叶片、铁缺乏叶片及氮缺乏叶片)VIS-NIR的反射光谱详细讨论了黄龙病的辨别方法以及在判别模型中光谱特征值的提取方法。在两类判别分析的特征值提取方法中,判别值(discriminability)运算的引入,为特征值提取提供了一个可靠依据,判别值越大表明光谱差异性越大。以被选特征值建立的Fisher线性判别分析模型,黄龙病与健康、铁缺乏、氮缺乏叶片的分类判别预测准确率分别都超过了90%,分类效果符合预期。最后,又讨论了分类树(classificationTree)在多类判别中的应用。通过对柑橘叶片原始反射谱,一阶导数谱及被选特征值分别建立分类模型,四种柑橘叶片平均预测准确度都超过88%,尤其是基于特征值的分类结果更是超过94%,验证了在多类判别中检测柑橘黄龙病的可行性及特征值提取的重要性。结合传统分类方法(k-NN,Bayesian)的结果分析,特征值作为输入变量的分类结果明显要优于原始光谱,证实了特征值选取的正确性,并为将来基于光谱特征值开发多光谱成像技术检测黄龙病打下坚实的基础。

关键词：黄龙病判别值 Fisher线性判别分类树近红外光谱

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基于FA-XGBoost算法的拉曼光谱预测沙棘籽油含量

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光散射学报 2025年第1期37卷 77-85页

作者：王照刘斌吴军河南护理职业学院河南安阳455000 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 中国农业机械化科学研究院集团有限公司北京100083

沙棘籽油具有很高的营养价值和药用价值,高额利润驱使不法商家以次充好、以假乱真,目前缺少沙棘籽油掺假鉴别的方法学研究。因此,本文提出一种基于FA-XGBoost算法赋能拉曼光谱技术实现沙棘籽油掺假检测的技术方法。采用葵花籽油按不同... 详细信息

沙棘籽油具有很高的营养价值和药用价值,高额利润驱使不法商家以次充好、以假乱真,目前缺少沙棘籽油掺假鉴别的方法学研究。因此,本文提出一种基于FA-XGBoost算法赋能拉曼光谱技术实现沙棘籽油掺假检测的技术方法。采用葵花籽油按不同体积分数掺假沙棘籽油,使用近红外显微拉曼光谱仪测量所有样本的拉曼光谱,定性分析了沙棘籽油与葵花籽油的拉曼光谱特征峰。通过FA-XGBoost算法构建了针对葵花籽油掺假沙棘籽油的回归模型,使用测试集评价了FA-XGBoost模型的预测效果,其中决定系数为0.9798,均方误差为0.0031。总之,本文提出了一种面向沙棘籽油掺假的定量检测方法,通过FA-XGBoost算法与拉曼光谱的结合实现了葵花籽油掺假沙棘籽油的浓度预测,该方法对规范国内沙棘籽油消费市场具有潜在的应用价值和现实意义。

关键词：拉曼光谱因子分析 XGBoost 沙棘籽油定量分析

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WTO框架下我国农业国内支持水平优化模型

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系统工程理论与实践 2005年第9期25卷 59-64页

作者：张领先傅泽田王德成张小栓穆维松中国农业大学工学院教育部现代精细农业系统集成研究重点实验室北京100083

运用局部均衡的原理,按照6位协调商品名称和编码体系的产品分类标准,分析了农业国内支持水平的变动对国家社会福利的影响;并利用非线性规划法,基于国家年度财政预算和WTO农业协议的约束,以最大化国家社会福利为目标,构建我国农业国内支... 详细信息

运用局部均衡的原理,按照6位协调商品名称和编码体系的产品分类标准,分析了农业国内支持水平的变动对国家社会福利的影响;并利用非线性规划法,基于国家年度财政预算和WTO农业协议的约束,以最大化国家社会福利为目标,构建我国农业国内支持水平优化模型,寻求我国最优农业国内支持水平.

关键词：农业国内支持局部均衡优化模型 WTO 中国

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