检索结果-内蒙古大学图书馆

农业机械学报 2021年第S01期52卷 410-417页

作者：吕欢欢牛源艺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北京100083

为研究温室内光照及空气温湿度的变化趋势,指导温室作物生产,以下沉式日光温室为研究对象,利用无线传感器网络实现光照强度与空气温湿度的实时采集,分析在夏季日光温室内部光照强度及空气温湿度的变化趋势,得到靠近温室内南侧测点(S)、... 详细信息

为研究温室内光照及空气温湿度的变化趋势,指导温室作物生产,以下沉式日光温室为研究对象,利用无线传感器网络实现光照强度与空气温湿度的实时采集,分析在夏季日光温室内部光照强度及空气温湿度的变化趋势,得到靠近温室内南侧测点(S)、北墙测点(N)、东侧测点(E)、西侧测点(W)、中部测点(M)与室外测点(O)的光照强度变化趋势,以及温室跨度1/2截面内不同位置处的空气温湿度变化特征。实验结果表明,夏季晴朗天气下,温室内外日间平均光照强度由大到小依次为O(68267 lx)、S(53359 lx)、M(44770 lx)、W(44141 lx)、N(38907 lx)、E(28615 lx),南北方向光照环境较东西两侧光照环境更为接近,温室内日间平均温度高于35℃,日间平均相对湿度低于50%,不利于作物生长。夏季阴天时,温室内整体光照较弱,温室整体温、光、湿环境较晴朗天气下均匀,靠近北墙区域的光照明显不足(日间平均光强7985 lx)。

关键词：日光温室光照强度空气温湿度无线传感器网络

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数字信号发生器参数对土壤电导率仪测量结果的影响

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农业机械学报 2021年第S01期52卷 336-343页

作者：王懂杨玮孟超任新建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

针对基于电流-电压四端法的车载式土壤电导率测量系统激励源会随着土壤负载的变化而波动,从而影响测量结果的问题,采用波形标准、抗干扰能力强的可调频、调幅数字信号发生器代替普通激励源,通过探究信号发生器不同频率、幅值对实验结果... 详细信息

针对基于电流-电压四端法的车载式土壤电导率测量系统激励源会随着土壤负载的变化而波动,从而影响测量结果的问题,采用波形标准、抗干扰能力强的可调频、调幅数字信号发生器代替普通激励源,通过探究信号发生器不同频率、幅值对实验结果的影响,进而找到最适合车载式测量系统的频率与幅值。为减少大田复杂环境对实验结果的影响,实验分为实验室探究性实验和大田验证性实验。实验室探究性实验设置5个幅值和20个频率进行实验,通过分析60组样本的6000组实验室数据可知,同频率下幅值越大实验效果越好,最佳幅值为10 V;同幅值下随着频率的增加土壤电导率呈现先增加后减小的抛物线趋势,幅值10 V、频率100 Hz梯度下土壤电导率测量值和参考值决定系数R^(2)达到0.9505,实验效果最佳。大田验证性实验最佳幅值仍为10 V,但由于土壤负载随着电极间距的变大而变大,大田验证性实验最佳频率变为1 kHz,幅值10 V、频率1 kHz梯度下电导率测量值和参考值R;为0.8484,为最佳实验效果。

关键词：数字信号发生器频率幅值电流-电压四端法土壤电导率

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基于CatBoost算法与图谱特征融合的土壤全氮含量预测

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农业机械学报 2021年第S01期52卷 316-322页

作者：王炜超杨玮崔玉露周鹏王懂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

针对高光谱技术应用于土壤养分定量检测中忽略彩色图像外部特征与土壤养分的内在关系的问题,结合土壤的光谱信息与图像特征构建一种图谱特征融合的土壤全氮含量预测模型,探究图谱特征融合对于土壤全氮含量的预测能力。通过实验室高光谱... 详细信息

针对高光谱技术应用于土壤养分定量检测中忽略彩色图像外部特征与土壤养分的内在关系的问题,结合土壤的光谱信息与图像特征构建一种图谱特征融合的土壤全氮含量预测模型,探究图谱特征融合对于土壤全氮含量的预测能力。通过实验室高光谱成像仪获取土壤样品的高光谱图像,从高光谱图像提取土壤的光谱信息与图像特征。使用无信息变量消除算法(Uniformative variable elimination,UVE)和竞争性自适应重加权采样算法(Competitive adaptive reweighted sampling,CARS)的联合算法对光谱信息进行特征波长的选择,选择后的特征波长作为土壤光谱信息;通过相关性分析选择与土壤全氮含量相关性较高的图像特征。将CatBoost(Categorical Boosting)算法应用到土壤全氮含量预测中,分别对基于单一光谱信息、单一图像特征和图谱特征融合对土壤全氮含量进行预测并比较。结果表明,UVE-CARS联合算法选取的特征波长为942、1045、1199、1305、1449、1536、1600 nm,与含氮基团的倍频吸收相吻合。与土壤全氮含量相关性较高的图像特征为角二阶矩、能量、惯性矩、灰度均值和熵。通过CatBoost算法建立的基于单一光谱信息特征波长的模型最终预测土壤全氮含量R^(2)为0.8329,RMSE为0.2033 g/kg;基于图像特征建立的模型最终预测土壤全氮含量R^(2)为0.8017,RMSE为0.2197 g/kg;基于图谱特征融合建立的模型最终预测土壤全氮含量R^(2)为0.8668,RMSE为0.1602 g/kg,预测精度均高于单一光谱特征和单一图像特征的预测精度,与基于单一光谱特征和单一图像特征相比,基于高光谱图谱特征融合的土壤全氮含量预测模型效果较好,为土壤全氮含量的预测研究提出一种新的方法。

关键词：土壤全氮高光谱 CatBoost 图谱特征融合

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基于结构功能特性的油麦菜生长分析

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中国农业大学学报 2022年第7期27卷 116-125页

作者：李桂鑫王敏娟胡冕琳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北京100083

针对智慧农业和植物表型的研究中缺乏油麦菜生长模型和可视化管理方法的问题,将四阶多项式模型(Ploy4)、双尺度自动机技术和GreenScilab仿真工具三者相结合,对油麦菜结构功能特性进行分析。结果表明:1)油麦菜逐叶片呈“Y”型间隔角度上... 详细信息

针对智慧农业和植物表型的研究中缺乏油麦菜生长模型和可视化管理方法的问题,将四阶多项式模型(Ploy4)、双尺度自动机技术和GreenScilab仿真工具三者相结合,对油麦菜结构功能特性进行分析。结果表明:1)油麦菜逐叶片呈“Y”型间隔角度上旋递进生长;2)使用不同生长模型对油麦菜叶长和叶宽数据进行拟合,四阶多项式模型(Ploy4)拟合效果较好,各叶片决定系数≥0.99;3)利用双尺度自动机技术和GreenScilab仿真工具,对油麦菜结构功能特性可视化,结果具有感官相似性。将上述方法相结合针对作物不同特性进行分析,可以为设施环境中油麦菜生长的可视化管理提供有效的手段。

关键词：油麦菜结构功能模型双尺度自动机 GreenScilab仿真工具采收期预估

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基于光谱数据降维的农田土壤-作物全氮含量协同检测

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农业机械学报 2021年第S01期52卷 310-315页

作者：张瑶崔云天邓秋卓吴孟璇李民赞田泽众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

为了提高农田土壤-作物全氮一体化检测精度,以冬小麦冠层光谱为研究对象,定量分析了4种数据降维方法(保持邻域嵌入法(NPE)、t分布随机近邻嵌入法(t-SNE)、拉普拉斯映射法(LE)和局部线性嵌入法(LLE))在冠层光谱特征提取及作物、土壤全氮... 详细信息

为了提高农田土壤-作物全氮一体化检测精度,以冬小麦冠层光谱为研究对象,定量分析了4种数据降维方法(保持邻域嵌入法(NPE)、t分布随机近邻嵌入法(t-SNE)、拉普拉斯映射法(LE)和局部线性嵌入法(LLE))在冠层光谱特征提取及作物、土壤全氮含量检测精度。分别采集了豫麦49-198、周麦27、矮抗58和西农509等4个品种的冬小麦在4个施氮水平下的作物冠层光谱反射率以及对应的作物、土壤全氮含量。选取波段400~900 nm的可见光与部分近红外波段分别进行NPE、t-SNE、LE以及LLE数据降维处理,随后在4组降维特征的基础上,建立了随机森林回归模型。对比全谱信息以及4组降维特征在作物、土壤全氮含量的预测性能表明,利用LLE-RF混合方法取得了最优的氮素预测效果,作物全氮含量预测决定系数R^(2)_(v)为0.9150,预测均方根误差(RMSEP)为0.2212 mg/kg;土壤全氮含量预测决定系数R^(2)_(v)为0.8009;RMSEP仅为0.0085 mg/kg,均优于原始全谱数据以及其他3组降维特征。实验结果表明,利用LLE降维后得到的特征光谱信息可有效地表征作物全氮含量以及土壤全氮含量。

关键词：冬小麦土壤全氮含量协同检测数据降维光谱数据

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基于光谱学原理的便携式土壤有机质检测仪设计与实验

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农业机械学报 2021年第S01期52卷 323-328,350页

作者：崔玉露杨玮王炜超王懂孟超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

为快速无损获取土壤有机质含量信息,基于光谱学原理设计了一款便携式土壤有机质含量检测仪。检测仪主要由机械部分、光路系统和控制部分组成,其中机械部分为检测仪提供平台支撑,光路部分由光源、蓝宝石玻璃、滤光片和光电探测器组成,控... 详细信息

为快速无损获取土壤有机质含量信息,基于光谱学原理设计了一款便携式土壤有机质含量检测仪。检测仪主要由机械部分、光路系统和控制部分组成,其中机械部分为检测仪提供平台支撑,光路部分由光源、蓝宝石玻璃、滤光片和光电探测器组成,控制系统实现对土壤测量信号的采集和处理。便携式土壤有机质检测仪工作时,光源发出光照射到待测土壤表面,漫反射光经过滤光片滤波后由光电转换器实现光信号转换成电信号,再经信号处理单元计算出各个敏感波长处的反射率,通过测量光谱反射率检测土壤有机质含量。采集了北京市中国农业大学上庄实验站土壤的光谱数据和土壤有机质含量实测值,经过光谱数据预处理后,对比了CARS、MCUVE、MWPLS和随机蛙跳4种波长筛选算法对土壤光谱的处理结果,建立了土壤有机质含量的偏最小二乘和随机森林预测模型。结果表明,基于CARS算法挑选出的4个特征波长建立的随机森林模型预测精度最好,建模集R^(2)为0.923,预测集R^(2)为0.888。将CARS-RF模型嵌入有机质检测仪系统,实验结果表明检测仪测量值与标准值的相关系数达到0.891。开发的检测仪精度较高,可以实现快速检测土壤有机质含量。

关键词：土壤有机质便携式检测仪光谱学原理

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基于Kinect相机的油麦菜自动化三维点云重建

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农业机械学报 2021年第7期52卷 159-168页

作者：郑立华王露寒王敏娟冀荣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北京100083

为了解决传统三维点云重建过程中人工调参费时、费力,且精度得不到保障等问题,提出了一种三维点云自动化配准算法,并应用于油麦菜三维重建。使用Kinect相机采集油麦菜不同视角下的点云数据,通过配准实验分析配准参数的变化规律,继而建... 详细信息

为了解决传统三维点云重建过程中人工调参费时、费力,且精度得不到保障等问题,提出了一种三维点云自动化配准算法,并应用于油麦菜三维重建。使用Kinect相机采集油麦菜不同视角下的点云数据,通过配准实验分析配准参数的变化规律,继而建立了配准评价体系,实现了两片点云的自动化配准,并通过最小化匹配误差积累将多幅点云变换到同一基准坐标系下,实现了油麦菜三维重建。对随机选取的12株油麦菜进行自动化三维重建,结果表明,在两片点云重叠率不低于30%的前提下,本文算法可获得最优参数组合,自动全局配准平均距离误差为0.65 cm,平均耗时为44.05 s,具有较高的配准精确度和稳定性。本文算法能有效减少配准误差积累、构建较高精度的完整结构,可为其他作物三维重建提供参考。

关键词：油麦菜 Kinect 点云自动化配准三维重建

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无人机喷雾质量检测系统设计与试验

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农业机械学报 2021年第S01期52卷 36-42页

作者：李民赞李欣泽杨玮郝子源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

为了检测与无人机喷雾质量相关的雾滴参数,并将其应用于各种复杂环境,设计了一种基于水性丙烯酸树脂和数字图像处理技术的无人机喷雾质量检测系统。该系统由雾滴采样模块、图像采集模块、图像处理模块、无线通信模块、图像和数据存储模... 详细信息

为了检测与无人机喷雾质量相关的雾滴参数,并将其应用于各种复杂环境,设计了一种基于水性丙烯酸树脂和数字图像处理技术的无人机喷雾质量检测系统。该系统由雾滴采样模块、图像采集模块、图像处理模块、无线通信模块、图像和数据存储模块、数据显示模块组成。利用水性丙烯酸树脂在遇到水时会发生变色反应这一特性,将其制成雾滴采样模块,并对雾滴采集装置上的雾滴图像进行获取,随后利用数字图像处理技术对雾滴图像进行处理,计算得出雾滴参数。在农田环境下,通过无人机喷雾试验对系统的性能进行了评价。该系统可实时检测雾滴粒径、雾滴沉积密度、雾滴覆盖率等4种雾滴参数,从而实现对无人机喷雾质量的检测。初步试验结果表明,系统运行稳定,系统检测结果分布曲线与水敏纸法检测结果分布曲线基本一致,能够及时、准确地检测无人机喷雾质量。

关键词：无人机喷雾质量水性丙烯酸树脂数字图像处理水敏纸

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玉米种子实时检测分选装置设计与试验

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农业机械学报 2021年第3期52卷 153-159,177页

作者：孟繁佳罗石孙红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

针对我国玉米种子人工分选效率低、错分率高、缺少自动检测分选装置等问题,设计了一种玉米种子实时检测分选装置。该装置由进料单元、检测单元、分选单元和控制系统组成。下位机采用MSP430,与上位机实时通信,并控制分选执行机构,上位机... 详细信息

针对我国玉米种子人工分选效率低、错分率高、缺少自动检测分选装置等问题,设计了一种玉米种子实时检测分选装置。该装置由进料单元、检测单元、分选单元和控制系统组成。下位机采用MSP430,与上位机实时通信,并控制分选执行机构,上位机采用Matlab 2014b软件对玉米种子图像进行实时处理,并输出识别结果。为了便于采集玉米种子图像,设计了种子分离机构。根据霉变玉米种子与正常玉米种子表面颜色的差异,设计了一种基于HSV颜色空间划分的玉米种子识别算法,并提出了一种玉米种子排序策略,实现了玉米种子的精确分选。该装置对单幅图像的采集和处理时间约为0.7 s,分选速率最高为680粒/min,霉变玉米种子识别准确率为100%,裝置总体分选准确率不低于94%。该装置实现了从玉米种子进料到分选的全自动化,能够对霉变玉米种子进行实时检测和分选。

关键词：玉米种子机器视觉霉变检测自动分选

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PROSPECT模型的特征波长优化与作物叶绿素含量检测

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光谱学与光谱分析 2022年第5期42卷 1514-1521页

作者：张俊逸高德华宋迪乔浪孙红李民赞李莉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 河南牧业经济学院能源与智能工程学院河南郑州450046

叶绿素是作物生长诊断的重要参数,对其进行高效检测是农田精细化管理的基础。PROSPECT模型是作物光谱学检测研究的重要工具,可为建立高精度叶绿素诊断模型提供数据集基础。为了建立具有普适性的田间玉米作物叶绿素含量检测模型,使用PROS... 详细信息

叶绿素是作物生长诊断的重要参数,对其进行高效检测是农田精细化管理的基础。PROSPECT模型是作物光谱学检测研究的重要工具,可为建立高精度叶绿素诊断模型提供数据集基础。为了建立具有普适性的田间玉米作物叶绿素含量检测模型,使用PROSPECT模型输入叶片结构参数和生化参数模拟叶片400~2500nm波段反射率曲线10650条。在其他参数设置保持不变的情况下,分析光谱反射率曲线对叶绿素含量参数的敏感性,结果显示叶绿素含量仅在400~780nm区间对光谱反射率曲线产生影响。讨论了3种叶绿素检测特征波长筛选策略,分别为:根据敏感性分析结果,选出548~610和694~706nm区域共计76个波长,记为SEN-BAND;基于反向区间偏最小二乘法(Bi-PLS)筛选5个区间共计91个波长,记为BPBAND;基于连续投影算法(SPA),在叶绿素影响区域400~780nm筛选10个特征波长,记为SPA-BAND。进而使用2019年、2020年两年期田间实测玉米叶片光谱反射率曲线和叶绿素含量数据,分别应用上述3种方法选取的特征波长构建玉米叶片叶绿素含量检测模型。结果显示,使用SPA-BAND特征波长构建的模型,在两年期数据中均得到最佳结果。2019年数据模型建模集决定系数(R2c)为0.8156,建模集均方根误差RMSEC为2.9086,验证集决定系数(R2v)为0.7995,验证集均方根误差RMSEV为2.9977。2020年数据模型建模集决定系数(R2c)为0.9492,建模集均方根误差RMSEC为0.9768,验证集决定系数(R2v)为0.9102,验证集均方根误差RMSEV为1.5629。表明,基于PROSPECT模型筛选叶绿素含量特征波长建立的叶绿素诊断模型具有普适性。

关键词： PROSPECT模型叶绿素波长筛选 SPA Bi-PLS PLSR

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