检索结果-内蒙古大学图书馆

农业工程学报 2016年第21期32卷 1-12页

作者：田宏武郑文刚李寒北京农业智能装备技术研究中心北京100097 北京市农林科学院北京100097 国家农业智能装备工程技术研究中心北京100097 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

物联网技术与农业领域应用的结合是推动传统农业向现代农业转型升级的重要驱动力,农业节水是中国农业发展长期关注的重点。以物联网技术感知层、传输层、应用层架构为主线,针对大田主要粮食作物水分需求,总结物联网技术在大田农业节水... 详细信息

物联网技术与农业领域应用的结合是推动传统农业向现代农业转型升级的重要驱动力,农业节水是中国农业发展长期关注的重点。以物联网技术感知层、传输层、应用层架构为主线,针对大田主要粮食作物水分需求,总结物联网技术在大田农业节水关键环节中的应用发展现状以及存在的局限性,并在大数据、云计算等现代信息技术发展基础上,结合新时期互联网+战略,对物联网技术快速发展态势下农业节水技术、服务、模式的未来发展趋势进行探讨,提出技术向服务转变、决策向预测转变、微观向宏观转变的发展思路。

关键词：互联网信息技术无线传感网络物联网农业节水大数据发展趋势

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田间原位光谱的鲜烟叶成熟度判别模型的研究

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光谱学与光谱分析 2016年第6期36卷 1826-1830页

作者：刁航吴永明杨宇虹欧阳进李军会劳彩莲徐兴阳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 云南省烟草公司昆明市公司云南昆明650051 云南省烟草农业科学研究院云南昆明650021

在田间原位对烟叶成熟度进行判别,能够有效减少由于对成熟度判断错误而导致的烟叶损失率升高、质量下降的问题,而传统的人眼结合叶龄的田间成熟度判别方法缺少客观性,因此提出采用光谱特征参数结合支持向量机的方法对田间原位烟叶成熟... 详细信息

在田间原位对烟叶成熟度进行判别,能够有效减少由于对成熟度判断错误而导致的烟叶损失率升高、质量下降的问题,而传统的人眼结合叶龄的田间成熟度判别方法缺少客观性,因此提出采用光谱特征参数结合支持向量机的方法对田间原位烟叶成熟度进行判别。以专家评定并在田间原位进行测量的五个成熟度等级共351个烟叶反射光谱作为试验样品,五个成熟度等级分别为M1,M2,M3,M4,M5。通过对反射光谱的分析发现,不同成熟度烟叶的光谱在可见光波段能够得到区分,而在近红外波段区分不明显,因此在可见光波段进行分析建模。分别采用可见光范围内的连续光谱（350～780nm）、特征波段（496～719nm）、光谱特征参数（绿峰幅值、绿峰位置、红边幅值、蓝边幅值、红边面积、蓝边面积、红边位置、蓝边位置）作为输入变量,采用支持向量机方法（supportvector machine,SVM）建立烟叶成熟度判别模型。结果表明,应用可见光光谱特征参数作为输入变量所建立的模型的正确识别率达到98.85%,而应用可见光连续谱、可见光特征波段作为输入变量的正确识别率分别为90.80%和93.10%。因此使用可见光光谱特征参数建立支持向量机的鲜烟叶成熟度判别模型对田间原位烟叶成熟度进行判别是可行的。

关键词：可见光谱光谱特征参数支持向量机烟叶成熟度

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电子鼻的发展与应用综述

电子鼻的发展与应用综述

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中国畜牧兽医学会信息技术分会第十二届学术研讨会

作者：漆明星孙明中国农业大学信息与电气工程学院现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室农业部农业信息获取技术重点实验室北京农业物联网工程技术研究中心

电子鼻是一种新兴的仿生检测系统,主要由气味取样操作器、气体传感器阵列和信号处理系统三种功能器件组成,可用于检测、分析和鉴别简单或复杂气味。作为新近发展的检测方法,它在农副产品与食品检测中的应用愈加广泛,例如在粮油、酒茶类... 详细信息

电子鼻是一种新兴的仿生检测系统,主要由气味取样操作器、气体传感器阵列和信号处理系统三种功能器件组成,可用于检测、分析和鉴别简单或复杂气味。作为新近发展的检测方法,它在农副产品与食品检测中的应用愈加广泛,例如在粮油、酒茶类、果蔬类和肉乳类等方面均有诸多报道,这也充分表明电子鼻未来有广阔的发展前景。本文介绍了电子鼻技术的概念,综述了电子鼻技术发展历史和在农副产品与食品检测方面的应用。

关键词：电子鼻食品检测传感器应用

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自然光照下基于粒子群算法的农业机械导航路径识别

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农业机械学报 2016年第6期47卷 11-20页

作者：孟庆宽张漫杨耿煌仇瑞承项明天津职业技术师范大学自动化与电气工程学院天津300222 天津市信息传感与智能控制重点实验室天津300222 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

针对农业机械视觉导航线提取易受光照变化影响及常规导航线识别算法实时性低、抗干扰能力差等问题,对自然光照条件下基于机器视觉的农业机械导航路径识别技术进行了研究。首先,在YCr Cb颜色模型的基础上构建与光照无关的Cg分量,选择2Cg-... 详细信息

针对农业机械视觉导航线提取易受光照变化影响及常规导航线识别算法实时性低、抗干扰能力差等问题,对自然光照条件下基于机器视觉的农业机械导航路径识别技术进行了研究。首先,在YCr Cb颜色模型的基础上构建与光照无关的Cg分量,选择2Cg-Cr-Cb特征因子对图像进行灰度化处理,以降低光照变化对图像分割的影响;然后,采用改进K-means聚类方法进行图像分割,将绿色作物信息从土壤背景中分离出来,并通过形态学滤波方法滤除二值图像中存在的杂草干扰信息;最后,根据图像中作物行的特点建立作物行直线方程约束模型,利用粒子群算法对作物行直线进行寻优求解,进而得到导航线。实验结果表明,不同光照条件下对2Cg-Cr-Cb灰度图像进行图像分割,可以清晰完整地将作物从土壤背景中分离出来,分割图像受光照变化影响较小并且不会引入背景噪声;基于粒子群算法的导航线检测方法可以快速准确地提取出导航路径,对于不同农田作物和作物不同生长阶段具有较高的适应性,相比于常规导航线识别算法具有实时性高、鲁棒性好等优点。

关键词：农业机械机器视觉导航路径识别颜色模型粒子群算法

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田间冬小麦抽穗期长势分析——基于可见-近红外光

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农机化研究 2016年第4期38卷 141-146页

作者：刘仁杰房俊龙李民赞孙红吴李烜赵毅张猛东北农业大学电气与信息学院哈尔滨150030 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

为了快速估测大田冬小麦叶绿素含量指标,指导冬小麦抽穗期追肥管理,基于光谱分析技术在可见光和近红外波段(325~1 075 nm)处,对陕西省杨凌区揉谷镇粮食基地的冬小麦进行长势检测、分析。试验在1 000 m×600 m区域内划分为30个采样... 详细信息

为了快速估测大田冬小麦叶绿素含量指标,指导冬小麦抽穗期追肥管理,基于光谱分析技术在可见光和近红外波段(325~1 075 nm)处,对陕西省杨凌区揉谷镇粮食基地的冬小麦进行长势检测、分析。试验在1 000 m×600 m区域内划分为30个采样区进行数据采集,使用ASD Field Spec Hand Held光谱辐射仪(Analytical Spectral Devices.,USA)采集冬小麦的冠层光谱反射率数据,使用SPAD-5 0 2 Plus便携式叶绿素仪测量小麦倒一叶和倒二叶的叶绿素指标(SPAD值),使用G738 CM型手持式GPS记录采样点的位置信息。分别进行冠层光谱反射率小麦倒一叶和倒二叶的预处理,结果表明:冠层反射光谱倒二叶的SPAD值相关系数高于倒一叶。基于相关性分析,选取4个敏感波段538、661、740、850 nm分别与预处理前后的光谱数据进行多元线性回归分析,结果表明:预处理后的模型精度较高,建模精度R2=0.8 3,验证建模精度R2=0.7。同时,绘制了大田作物长势分布图,可为冬小麦抽穗期追肥提供支持。

关键词：冬小麦无损检测叶绿素指标可见近红外光谱

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智能农作物种植管理及质量追溯系统

智能农作物种植管理及质量追溯系统

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中国农业工程学会2017年学术年会

作者：杨晓芬孙明解迎刚中国农业大学信息与电气工程学院现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室农业部农业信息获取技术重点实验室北京农业物联网工程技术研究中心北京100083 北京信息科技大学北京100101

本课题针对农作物种植管理问题，土壤重金属污染问题和农产品质量安全问题，开发了一个连接种植、收购、加工、配送与销售各个环节的智能农作物种植管理及质量追溯系统，记录从农作物种值到农产品销售的实时信息，有利于实现科学种植和... 详细信息

本课题针对农作物种植管理问题，土壤重金属污染问题和农产品质量安全问题，开发了一个连接种植、收购、加工、配送与销售各个环节的智能农作物种植管理及质量追溯系统，记录从农作物种值到农产品销售的实时信息，有利于实现科学种植和农业的可持续发展，能够实现对农产品的质量追溯。本课题的主要工作如下。一是构建基于网格式的农田农作物种植信息管理子系统，录入农田、播种、施肥、灌溉、除草、病害虫防治、喷药、收获等环节的信息。二是构建基于物联网传感器技术的农作物种植环境状态监控子系统，录入农作物生长环境信息，主要包括土壤温湿度、空气温湿度、光照强度和视频信息，实现对农作物的远程监控。三是面向消费者的农产品质量追溯子系统。

关键词：农作物种植管理质量追溯土壤检测

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环形六孔纳米磁珠分离器设计与试验

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农业机械学报 2016年第5期47卷 315-320,335页

作者：刘洪山林杰斯罗锡文莫嘉嗣林建涵焦培荣华南农业大学电子工程学院广州510642 华南农业大学南方农业机械与装备关键技术教育部重点实验室广州510642 华南农业大学工程学院广州510642 华南理工大学机械与汽车工程学院广州510642 中国农业大学教育部现代精细农业系统集成研究重点实验室北京100083 华南农业大学兽医学院广州510642

免疫磁珠分离技术在生物检测中的应用日益广泛,能提供高强度大梯度磁场环境的纳米磁珠分离器是免疫磁珠分离技术中的关键技术之一。设计了一种新颖的环形六孔纳米磁珠分离器,通过瓦状钕铁硼磁块的优化布局和斜壁坡莫合金导磁片设计,实... 详细信息

免疫磁珠分离技术在生物检测中的应用日益广泛,能提供高强度大梯度磁场环境的纳米磁珠分离器是免疫磁珠分离技术中的关键技术之一。设计了一种新颖的环形六孔纳米磁珠分离器,通过瓦状钕铁硼磁块的优化布局和斜壁坡莫合金导磁片设计,实现了在同一台纳米磁珠分离器上形成6个强磁场高梯度分离区域（分离孔）,分离器最高磁场强度达1.44 T,最高磁场梯度达96.3 T/m（体积865.5 cm3,质量4.8 kg）,同一分离器内6个分离孔内磁场分布相同,孔间平均相对偏差在2.0%~3.3%之间。对磁分离孔磁场分布的测试和仿真结果表明：磁珠分离器体积、导磁片材料和导磁片形状等因素对磁珠分离器磁场强度和梯度有不同程度的影响,采用大体积磁块的磁珠分离器比采用小体积磁块的磁珠分离器、采用坡莫合金作为导磁片比采用软铁材料作为导磁片、采用斜壁形状的导磁片比采用直壁形状的导磁片均能实现较大的磁场强度和梯度。该纳米磁珠分离器已成功应用于大肠杆菌和禽流感病毒的免疫磁分离试验研究,并可以根据不同应用需求,组合相关要素以获得理想的免疫磁珠分离器。

关键词：免疫磁分离磁珠分离器磁场分离效率

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基于纳米四氧化三铁/壳聚糖/石墨烯纳米复合膜修饰的乙酰胆碱酯酶生物传感器检测毒死蜱农药

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现代食品科技 2016年第2期32卷 276-282页

作者：王辉段玉瑶李笑陈栋菲刘刚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和农业部农业信息获取技术重点实验室北京100083 山东理工大学农业工程与食品科学学院山东淄博255049

研究了一种采用纳米四氧化三铁(Fe3O4)、壳聚糖(Chit)和石墨烯纳米材料(GR)复合膜修饰的乙酰胆碱酯酶(ACh E)生物传感器(NF-ACh E/Chit-Fe3O4/GR/GCE)用于毒死蜱农药的检测。该修饰电极的纳米复合膜结合了纳米四氧化三铁独特的吸附和生... 详细信息

研究了一种采用纳米四氧化三铁(Fe3O4)、壳聚糖(Chit)和石墨烯纳米材料(GR)复合膜修饰的乙酰胆碱酯酶(ACh E)生物传感器(NF-ACh E/Chit-Fe3O4/GR/GCE)用于毒死蜱农药的检测。该修饰电极的纳米复合膜结合了纳米四氧化三铁独特的吸附和生物相容性、壳聚糖优异的粘合性能以及石墨烯纳米材料大的比表面积和高的电子传递性能的优点,为乙酰胆碱酯酶提供一个良好的结合界面。通过循环伏安法、交流阻抗谱和方波伏安法研究发现新型修饰电极的电化学性能得到较大提高。在最优检测条件下,方波伏安法测定发现农药的抑制率与毒死蜱浓度在0.05μg/L^4.5μg/L范围内呈现良好的线性关系,线性相关系数0.997,最低检出限为0.02μg/L(S/N=3)。将该新型生物传感器用于检测蔬菜样品中毒死蜱的含量,表现出良好的稳定性和优异的检测精度。

关键词：电化学有机磷农药生物传感器石墨烯纳米四氧化三铁

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基于BP神经网络算法的温室番茄CO_2增施策略优化

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农业机械学报 2015年第8期46卷 239-245页

作者：张漫李婷季宇寒沙莎蒋毅琼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

CO2浓度是植物光合作用的主要原料之一，确定植株生长阶段的最适CO2浓度需求量，对日光温室内CO2浓度调控具有重要意义。以开花期番茄植株为研究对象，将定植后的番茄分为4个CO2浓度梯度处理组，其中，C1、C2、C3处理组CO2增施摩尔比分... 详细信息

CO2浓度是植物光合作用的主要原料之一，确定植株生长阶段的最适CO2浓度需求量，对日光温室内CO2浓度调控具有重要意义。以开花期番茄植株为研究对象，将定植后的番茄分为4个CO2浓度梯度处理组，其中，C1、C2、C3处理组CO2增施摩尔比分别为（700±50）、（1000±50）、（1300±50）txmol／mol，CK处理组为温室内自然状态下C0：摩尔比（约450μmol／mol）。实验利用无线传感器网络节点实时监测温室环境因子，包括空气温湿度、光照强度和c0：浓度；利用LI-6400XT型便携式光合速率仪进行光合日动态和环境因子交互影响实验测定。光合日动态组间差异性研究表明，对开花期番茄增施1000—1300Ixmol／mol的CO2时，可使番茄单叶净光合速率提高约37．13％-40，42％。以环境因子为输人参数，建立基于BP神经网络的光合速率预测模型，用于不同CO2浓度梯度下的光合日动态预测。结果表明，模型训练集和测试集的相关系数分别为0．98和0．93，预测精度较高；C1、C2、C3和CK处理组的日动态预测相关系数分别为0．96、0．94、0．78和0．96，与实测结果吻合度较高且相对误差较小，因此该模型可以为可变环境下的番茄光合日变化动态预测提供依据。

关键词：温室番茄光合日动态单叶净光合速率 BP神经网络预测模型

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基于近红外光谱分析的土壤分层氮素含量预测

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农业工程学报 2015年第9期31卷 121-126页

作者：张瑶李民赞郑立华杨玮中国农业大学"现代精细农业系统集成研究"教育部重点实验室北京100083

准确、快速地估测土壤中的氮素含量是推动配方施肥顺利开展的保障。该研究在不同区域随机选取了30个点位，每个点位分别取其表土层（0～30 cm）、心土层（＞30～48 cm）以及底土层（＞48～60 cm）3个部位进行取样，利用傅里叶型光谱分析... 详细信息

准确、快速地估测土壤中的氮素含量是推动配方施肥顺利开展的保障。该研究在不同区域随机选取了30个点位，每个点位分别取其表土层（0～30 cm）、心土层（＞30～48 cm）以及底土层（＞48～60 cm）3个部位进行取样，利用傅里叶型光谱分析仪MATRIX_I测量了土壤样本在近红外区域的吸收光谱，并使用实验室手段测量了土壤样本的水分及氮素含量。分析了不同层次土壤样本的吸收光谱特性，以及土壤水分、氮素不同层次的变化规律。同时对原始光谱吸收率进行一阶微分处理，而后利用微分光谱与土壤全氮含量进行相关性分析，选取反应土壤全氮含量的敏感波段1387、1496、1738、1876、2120以及2316 nm。利用所得敏感波段与土壤氮素含量分别建立多元线性回归模型，BP神经网络预测模型以及基于遗传算法优化的BP神经网络建模。结果显示，基于遗传算法优化的BP神经网络建模，其决定系数为0.883，均方根误差为0.0278 mg/kg。表土层土壤的预测验证结果决定系数为0.716，均方根误差为0.031 mg/kg；心土层土壤的预测验证结果决定系数为0.801，均方根误差为0.030 mg/kg；底土层土壤的预测验证结果决定系数为0.667，均方根误差为0.033 mg/kg。无论是建模精度还是模型在土壤各个层次的预测精度相比于多元线性回归模型和BP神经网络模型相比都有了显著的提高，说明该方法在土壤全氮含量预测过程中具有明显的优势，可应用于实际生产。

关键词：土壤光谱测定算法多元线性回归 BP神经网络

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