检索结果-内蒙古大学图书馆

农业工程学报 2021年第23期37卷 169-178页

作者：康熙李树东张旭东刘刚中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 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 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

针对基于可见光视频的奶牛跛行检测系统易受光线、环境变化因素影响的问题,该研究提出了一种基于热红外视频的奶牛跛行运动特征获取与检测的方法。该研究利用深度学习与传统图像处理方法,分别对热红外相机与可见光相机所拍摄的奶牛行走... 详细信息

针对基于可见光视频的奶牛跛行检测系统易受光线、环境变化因素影响的问题,该研究提出了一种基于热红外视频的奶牛跛行运动特征获取与检测的方法。该研究利用深度学习与传统图像处理方法,分别对热红外相机与可见光相机所拍摄的奶牛行走视频进行了奶牛跛行运动特征的提取检测。通过检测结果分析可知,相较于可见光图像,算法对于热红外图像中的奶牛跛行运动特征检测效果更好、准确率更高并且热红外图像可以有效减少光线等外界因素对特征提取的影响,利用深度学习与传统图像处理对运动特征检测的平均精度达到了90.84%与74.26%。研究利用弓背曲率分别针对热红外视频与可见光视频中的行走奶牛进行跛行检测试验,试验结果表明,针对热红外视频中的奶牛跛行检测精度为90.0%,Macro-F1为0.90;针对可见光视频中的奶牛跛行检测精度为83.3%,Macro-F1为0.83。研究表明热红外相机应用于计算机视觉奶牛跛行检测系统可以更好的实现奶牛跛行运动特征获取与跛行检测,有效提高检测准确性与鲁棒性。

关键词：计算机视觉图像处理热红外视频奶牛跛行深度学习

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基于无人机成像高光谱估算马铃薯植株氮含量

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光谱学与光谱分析 2023年第5期43卷 1524-1531页

作者：樊意广冯海宽刘杨龙慧灵杨贵军钱建国农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 南京农业大学国家信息农业工程技术中心江苏南京210095 国家农业信息化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 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院辽宁阜新123000

植株氮含量(PNC)是评价作物长势和氮营养状况的重要指标,因此,准确高效地获取PNC信息,对动态监测马铃薯长势及精准施控氮肥具有重要意义。首先于马铃薯现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期和成熟期获取无人机高光谱影像,并基于... 详细信息

植株氮含量(PNC)是评价作物长势和氮营养状况的重要指标,因此,准确高效地获取PNC信息,对动态监测马铃薯长势及精准施控氮肥具有重要意义。首先于马铃薯现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期和成熟期获取无人机高光谱影像,并基于预处理的影像提取5个生育期冠层的原始光谱和一阶微分光谱;其次将提取的冠层光谱与马铃薯PNC进行相关性分析,筛选出PNC的敏感波长;然后分别利用灰度共生矩阵和1~3阶颜色矩,提取冠层原始光谱特征波长处高光谱图像的纹理和颜色2种图像特征,并将提取的特征与马铃薯PNC进行相关性分析,筛选出相关性较高的前5个图像特征;最后分别基于光谱特征、图像特征和图谱融合特征利用弹性网络回归(ENR)、贝叶斯线性回归(BLR)和极限学习机(ELM)3种方法建立马铃薯PNC估算模型。结果表明:(1)马铃薯5个生育期的冠层光谱特征波长存在差异,但多数位于可见光区域。(2)冠层原始光谱特征波长图像的纹理和颜色特征与PNC的相关性较高,且现蕾期到淀粉积累期的相关性明显高于成熟期。(3)基于单一光谱特征和单一图像特征构建的马铃薯PNC估算模型在现蕾期到淀粉积累期效果较好,成熟期效果较差。(4)现蕾期到淀粉积累期,基于图谱融合特征的马铃薯PNC估算效果明显优于单一光谱特征和单一图像特征。(5)马铃薯各生育期,基于同种变量利用ENR构建的PNC估算模型效果较好,BLR次之,ELM较差。其中,以图谱融合特征为模型变量,利用ENR构建的PNC估算模型精度和稳定性最好,5个生育期的建模R^(2)分别为0.91、0.75、0.82、0.77和0.69,RMSE分别为0.24%、0.31%、0.26%、0.22%和0.29%,NRMSE分别为6.59%、9.79%、9.58%、7.87%和11.03%。该研究可为马铃薯的氮营养监测提供一种快捷高效的技术手段。

关键词：无人机马铃薯高光谱图像特征植株氮含量

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利用光谱空间特征估算马铃薯植株氮含量

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光谱学与光谱分析 2023年第5期43卷 1532-1540页

作者：樊意广冯海宽刘杨边明博赵钰杨贵军钱建国农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 南京农业大学国家信息农业工程技术中心江苏南京210095 国家农业信息化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 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院辽宁阜新123000

植株氮含量(PNC)是评价作物长势和营养状况的重要指标,快速准确获取作物的PNC信息可为农田管理策略的制定与实施提供重要依据。已有研究表明,仅采用影像的光谱信息估算作物的PNC存在饱和现象,该研究尝试采用植被指数(VIs)结合二维离散... 详细信息

植株氮含量(PNC)是评价作物长势和营养状况的重要指标,快速准确获取作物的PNC信息可为农田管理策略的制定与实施提供重要依据。已有研究表明,仅采用影像的光谱信息估算作物的PNC存在饱和现象,该研究尝试采用植被指数(VIs)结合二维离散小波分解技术(DWT)提取的多个尺度的高频信息(HFI)构建一种光谱空间特征(VIs+HFI),探究VIs、 HFI和VIs+HFI估算PNC的能力。首先,以无人机为遥感平台获取马铃薯现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期和成熟期5个氮营养关键生育期的数码影像并实测各生育期的PNC数据。其次,基于预处理的无人机影像,提取各生育期冠层的光谱信息构建VIs,并采用DWT提取各生育期1~5尺度的HFI。然后,将各生育期提取的VIs和HFI与马铃薯PNC进行相关性分析,分别筛选出相关系数绝对值较大的前7个VIs和前10个HFI。为降低共线性对实验结果的影响,根据KMO检验结果对筛选的HFI进行主成分分析(PCA)降维处理。最后,采用岭回归和极限学习机(ELM) 2种方法分别以VIs、 HFI主成分和VIs+HFI主成分为模型变量构建马铃薯各生育期的PNC估算模型,并进行评估。结果表明:(1)马铃薯各生育期,1~5尺度的HFI对估算PNC均有贡献。(2)以VIs+HFI为模型变量构建的马铃薯PNC估算模型的精度和稳定性高于单一VIs和HFI。(3)马铃薯各生育期,以岭回归方法构建的PNC估算模型优于ELM方法。其中,以VIs+HFI为模型变量构建的PNC估算模型效果最优,5个生育期的建模R^(2)分别为0.833、 0.764、 0.791、 0.664和0.435, RMSE分别为0.332%、 0.297%、 0.275%、 0.286%和0.396%;NRMSE分别为9.113%、 9.425%、 10.336%、 9.547%和15.166%,该研究可为马铃薯氮营养状况的实时高效监测提供一种新的技术支撑。

关键词：无人机马铃薯植株氮含量植被指数高频信息

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近红外光谱的玉米种子穗腐病特征提取与判别模型研究

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光谱学与光谱分析 2022年第6期42卷 1716-1720页

作者：孟繁佳罗石吴月峰孙红刘飞李民赞黄威李穆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 浙江大学生物系统工程与食品科学学院浙江杭州310058 吉林省农业科学院玉米研究所吉林长春130033

玉米种子穗腐病是危害玉米产量的主要病害之一。利用近红外光谱开展了玉米种子穗腐病判别模型研究。246粒玉米种子由吉林省农业科学院海南育种基地提供,其中96粒玉米种子为穗腐病染病样本,其他150粒玉米种子为同种玉米正常样本。利用MAT... 详细信息

玉米种子穗腐病是危害玉米产量的主要病害之一。利用近红外光谱开展了玉米种子穗腐病判别模型研究。246粒玉米种子由吉林省农业科学院海南育种基地提供,其中96粒玉米种子为穗腐病染病样本,其他150粒玉米种子为同种玉米正常样本。利用MATRIX-Ⅰ型傅里叶近红外光谱仪采集了样本800~2500 nm范围的近红外光谱信息,并对样本近红外光谱数据利用多元散射校正(MSC)进行预处理。结合玉米内部有机物质的近红外光谱的敏感波段和样本近红外光谱吸收峰挑选了4个优选区间,并采用相关系数法(CA)、连续投影算法(SPA)和竞争性自适应重加权算法(CARS)三种不同原理的特征波长提取算法分别提取了4(1362,1760,2143和2311 nm)、5(1227,1310,1382,1450和1728 nm)和10(1232,1233,1257,1279,1313,1688,1703,1705,2302和2323 nm)个特征波长。以提取得到的特征波长作为玉米种子穗腐病判别模型输入变量,用0-1(染病-正常)表示样本染病状况作为输出真实值建立支持向量机(SVM)模型,使用网格搜索法结合十折交叉验证法对模型参数进行优化。结果表明,CA-SVM,SPA-SVM和CARS-SVM三种判别模型中训练集和测试集建模准确率均在90%以上。该研究成果为玉米种子病害诊断装置提供了模型基础,且针对优选区间进行特征波长选择的方式也可以为建立其他种子病害判别模型提供参考。

关键词：近红外光谱玉米种子穗腐病特征波长

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排肥单体独立控制的双变量施肥控制系统研制

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农业工程学报 2021年第10期37卷 38-45页

作者：张季琴刘刚胡号黄家运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 宁夏大学机械工程学院银川750021 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

针对当前变量施肥机无法根据实际田块尺寸调整作业行数,进而调节作业幅宽的问题,该研究通过改造玉米播种施肥机的排肥驱动方式,设计了一种排肥单体独立控制的双变量施肥控制系统。首先通过二次多项式拟合方法,构建了排肥单体的双变量控... 详细信息

针对当前变量施肥机无法根据实际田块尺寸调整作业行数,进而调节作业幅宽的问题,该研究通过改造玉米播种施肥机的排肥驱动方式,设计了一种排肥单体独立控制的双变量施肥控制系统。首先通过二次多项式拟合方法,构建了排肥单体的双变量控制模型;然后对排肥单体的定位方法进行了分析,提出排肥单体独立控制系统;最后对各行排肥量一致性、不同车速下的排肥量控制准确性以及各行独立控制性能进行试验研究。结果表明,在排肥轴转速为10~60 r/min的区间内,各行平均排肥量一致性变异系数为3.35%;在目标排肥量为350 kg/hm2,作业车速为7 km/h的条件下,排肥量控制精度达到97.6%;对于凸、凹和S形3种不同形状的施肥边界,各行排肥滞后距离相对于作业幅宽的变化率均小于15%。系统具有较高的控制准确性和稳定性,能够适应复杂施肥边界,可为玉米基肥变量施用装备的创新性研发提供技术参考。

关键词：农业机械玉米基肥双变量排肥单体独立控制

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基于CS-CatBoost的温室番茄水分胁迫预测模型

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农业机械学报 2021年第S01期52卷 427-433页

作者：李莉陈浩哲赵奇慧马德新孟繁佳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 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 青岛农业大学智慧农业研究院青岛266109

为预测温室番茄水分胁迫程度,利用传感器获取温室内部环境信息,包括空气温度(Ta)、空气相对湿度(Rh)、基质湿度(Hs)、光照强度(Li)、二氧化碳浓度(CO_(2))和基质温度(Ts),通过气象站获取温室外部环境信息,包括风速(Ws)、室外相对湿度(R... 详细信息

为预测温室番茄水分胁迫程度,利用传感器获取温室内部环境信息,包括空气温度(Ta)、空气相对湿度(Rh)、基质湿度(Hs)、光照强度(Li)、二氧化碳浓度(CO_(2))和基质温度(Ts),通过气象站获取温室外部环境信息,包括风速(Ws)、室外相对湿度(Rho)和室外空气温度(Tao)。根据以上9个参数建立基于布谷鸟搜索优化CatBoost(CS-CatBoost)的温室番茄水分胁迫指数(CWSI)预测模型。通过梯度提升算法计算特征权重并进行筛选,对比不同输入特征数量下CS-CatBoost算法的性能。同时,与原CatBoost模型、CS-LightGBM模型和CS-RF模型进行对比分析。结果表明,当模型的输入参数数量为7时,CS-CatBoost与CatBoost、CS-LightGBM、CS-RF相比,RMSE降低了0.0123、0.0118和0.0311,MAE下降了0.0066、0.0075和0.0208,MAPE下降了0.963、1.1232和3.0892,R^(2)则提高了0.0177、0.0165和0.0767。在模型输入参数数量为其他值时,CS-CatBoost模型的预测能力均优于其他3种模型。该研究证明了CS-CatBoost模型拥有较好的预测能力与泛化能力,可为温室番茄种植的水分胁迫程度分析提供一种新的策略,从而提高农业水资源的利用效率。

关键词：温室番茄作物水分胁迫指数布谷鸟搜索算法 CatBoost

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基于LSTM的温室番茄蒸腾量预测模型研究

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农业机械学报 2021年第10期52卷 369-376页

作者：李莉李文军马德新杨成飞孟繁佳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 青岛农业大学山东省智慧农业研究院青岛266109 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

作物蒸腾量是指导作物灌溉关键参数之一,实时获取作物蒸腾量,实现按需灌溉是节约用水的有效途径。然而,温室内小气候效应显著,作物蒸腾与环境因子间关系较为复杂,且各环境因子之间相互关联并呈非线性变化。本文以番茄作为研究对象,使用... 详细信息

作物蒸腾量是指导作物灌溉关键参数之一,实时获取作物蒸腾量,实现按需灌溉是节约用水的有效途径。然而,温室内小气候效应显著,作物蒸腾与环境因子间关系较为复杂,且各环境因子之间相互关联并呈非线性变化。本文以番茄作为研究对象,使用称量法测量作物实时蒸腾量,通过布设传感器实时获取温室小气候数据,包括空气温度(Air temperature,AT)、相对湿度(Relative humidity,RH)、光照强度(Light intensity,LI)作为模型的小气候环境输入,冠层相对叶面积指数(Relative leaf area index,RLAI)作为模型的作物生长输入,在此基础上,提出了基于长短期记忆网络(Long short term memory,LSTM)的番茄蒸腾量预测模型。利用该模型对番茄蒸腾量进行预测,并与非线性自回归(Nonlinear autoregressive with exogeneous inputs,NARX)神经网络、Elman神经网络、循环神经网络(Recurrent neural network,RNN)模型进行了对比。试验结果表明,LSTM预测模型决定系数(Determination coefficient,R^(2))与平均绝对误差(Mean absolute error,MAE)分别为0.9925和4.53 g,与NARX神经网络、Elman神经网络、RNN方法进行对比,其决定系数分别提高了8.97%、1.18%和0.82%,其平均绝对误差分别降低了8.16、6.23、0.52 g。本研究所提的预测模型具有较高的预测精度及泛化性能,研究成果可为温室作物需水规律及需水量研究提供参考。

关键词：番茄温室长短期记忆网络蒸腾量预测模型

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复合纳米材料修饰丝网印刷电极检测土壤中铅和镉

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农业工程学报 2021年第13期37卷 180-189页

作者：刘宁赵国王旭明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北京100083 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 南京农业大学人工智能学院南京210031

为了快速、准确、低成本检测土壤中痕量Pb(Ⅱ)和Cd(Ⅱ),该研究应用电化学还原和滴涂方法制备了一种铋膜/Nafion/还原氧化石墨烯/离子液体复合纳米材料修饰的丝网印刷电极(Bi/Nafion/rGO/IL/SPE)。通过扫描电子显微镜、循环伏安法和能量... 详细信息

为了快速、准确、低成本检测土壤中痕量Pb(Ⅱ)和Cd(Ⅱ),该研究应用电化学还原和滴涂方法制备了一种铋膜/Nafion/还原氧化石墨烯/离子液体复合纳米材料修饰的丝网印刷电极(Bi/Nafion/rGO/IL/SPE)。通过扫描电子显微镜、循环伏安法和能量色散谱手段表征了修饰电极的电化学分析性能,结果显示修饰材料增大了电极的比表面积、增强了电极的电子传输能力并提高了电极对目标重金属的沉积量。利用标准溶液优化了试验参数,最优参数下的修饰电极检测性能为:在1~80μg/L范围内,Pb(Ⅱ)和Cd(Ⅱ)的峰值电流与其浓度的校正模型决定系数分别为0.993和0.985,Pb(Ⅱ)和Cd(Ⅱ)的理论检测限分别为0.124和0.232μg/L(S/N=3)。应用实际土壤样品验证了Bi/Nafion/rGO/IL/SPE的实用性,结果显示:Pb(Ⅱ)和Cd(Ⅱ)的平均加标回收率分别为98.71%和98.93%,表明该修饰电极可以用于土壤中痕量Pb(Ⅱ)和Cd(Ⅱ)的检测。

关键词：重金属土壤离子液体氧化石墨烯铋膜 Nafion 丝网印刷电极

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基于双目视觉的香蕉园巡检机器人导航路径提取方法

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农业工程学报 2021年第21期37卷 9-15页

作者：张振乾李世超李晨阳曹如月张漫李寒李修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 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 广西大学电气工程学院南宁530004

为实现移动机器人香蕉园巡检自动导航,研究提出了一种基于双目视觉的香蕉园巡检路径提取方法。首先由机器人搭载的双目相机获取机器人前方点云,进行预处理后对点云感兴趣区域进行二维投影并将投影结果网格化,得到网格地图;然后采用改进... 详细信息

为实现移动机器人香蕉园巡检自动导航,研究提出了一种基于双目视觉的香蕉园巡检路径提取方法。首先由机器人搭载的双目相机获取机器人前方点云,进行预处理后对点云感兴趣区域进行二维投影并将投影结果网格化,得到网格地图;然后采用改进的K-means算法将道路两侧香蕉树分离,其中初始聚类中心通过对网格地图进行垂直、水平投影以及一、二阶高斯拟合确定;最后基于最小包围矩形提取导航路径,将道路两侧网格以最小矩形框包围,提取两包围框中间线作为期望导航路径。测试结果表明,改进的K-means算法聚类成功率为93%,较传统方法提高了12个百分点;导航路径提取平均横向偏差为14.27 cm,平均航向偏差为4.83°,研究方法可为香蕉园巡检机器人自动导航提供支持。

关键词：机器人机器视觉香蕉园巡检路径提取

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土壤铅和镉溶出伏安法检测中影响因素及其削弱方法研究进展

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农业工程学报 2021年第18期37卷 232-243页

作者：刘宁赵国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北京100083 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 南京农业大学人工智能学院南京210031

溶出伏安法具有分析速度快、成本低、灵敏度高等优点,被广泛应用于检测土壤重金属含量,但在检测土壤重金属时,溶出伏安检测精度会受到多方面因素的影响。该文在介绍溶出伏安法工作原理的基础上,从伏安参数、试验条件和土壤物质成分三方... 详细信息

溶出伏安法具有分析速度快、成本低、灵敏度高等优点,被广泛应用于检测土壤重金属含量,但在检测土壤重金属时,溶出伏安检测精度会受到多方面因素的影响。该文在介绍溶出伏安法工作原理的基础上,从伏安参数、试验条件和土壤物质成分三方面阐述溶出伏安法检测土壤Pb^(2+)和Cd^(2+)为的影响因素,解析各因素的影响机理,归纳影响削弱方法的研究进展。研究结论为:方波脉冲阳极溶出伏安法最常用于检测土壤Pb^(2+)和Cd^(2+),伏安参数包括脉冲幅值、电压增量和脉冲频率,试验条件包括沉积时间、沉积电压和支持电解质种类及其pH值,土壤成分主要干扰因素包括非目标重金属和有机质。针对伏安参数和试验条件的影响,可以设计优化试验进行有效削弱。针对非目标重金属和有机质的干扰影响,目前研究还没有提出有效的削弱方法。最后,展望了溶出伏安法检测土壤重金属的未来发展方向。

关键词：农业环境重金属溶出伏安试验条件土壤成分干扰研究电化学

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