检索结果-内蒙古大学图书馆

农业机械学报 2024年第10期55卷 295-305页

作者：张慧春田啟飞边黎明 GE Yufeng 南京林业大学机械电子工程学院南京210037 南京林业大学林业资源高效加工利用协同创新中心南京210037 南方现代林业协同创新中心南京210037 南京林业大学林草学院南京210037 美国内布拉斯加大学林肯分校生物系统工程学院林肯NE 65803

可见光成像以其快速、经济和非破坏性等优势,正成为高通量植物表型和遗传研究的有效工具,但仍有待解决基于可见光图像评估肉眼不可见的产量表型特性。本文针对植物叶片遮挡重叠及变量尺度单一导致图像数据精度受限的问题,提出了一种利... 详细信息

可见光成像以其快速、经济和非破坏性等优势,正成为高通量植物表型和遗传研究的有效工具,但仍有待解决基于可见光图像评估肉眼不可见的产量表型特性。本文针对植物叶片遮挡重叠及变量尺度单一导致图像数据精度受限的问题,提出了一种利用多视角图像融合多类别特征评估高粱地上生物量的技术方法。对15个种质基因的300株高粱进行了双因素(水分和养分)双水平(高和低)试验。基于旋转平台,利用可见光相机对每株高粱等角度间隔自动采集10幅侧视图像和1幅俯视图像,通过植物掩膜图像提取每株高粱形态特征(俯视、侧视投影面积)、颜色特征(RGB像素值)与纹理特征(均值、协方差、同质性等),将多个视角下的信息平均化处理,并基于图像R、G、B像素值构建16个颜色植被指数。结果表明,相对于考虑单一类型变量和单视角下的图像信息,基于多视角平均化图像信息融合形态、纹理、颜色特征能显著增加对高粱地上生物量表型的获取能力。利用SVR、RF、BPNN算法融合21组优化图像数据变量构建高粱地上生物量回归模型,精度最高的RF算法模型测试集决定系数R2为0.881,均方根误差(RMSE)为60.714 g/m^(2),平均绝对误差(MAE)为42.364 g/m^(2)。为进一步优化RF算法模型的参数,选取GA、GS、SSA对RF算法模型进行超参数寻优。结果表明,SSA-RF优化模型测试集R2提升至0.902,RMSE为48.706 g/m^(2),MAE为39.877 g/m^(2)。基于多视角图像形态-颜色-纹理特征融合能从有限的信息中衍生得到更多有效信息用于估测高粱地上生物量,从而为高粱生长监控、胁迫检测、水肥精确施用和良种快速筛选提供理论依据和技术支持。

关键词：多视角图像地上生物量形态特征颜色特征纹理特征表型

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基于YOLO v5的植物叶绿素含量估测与可视化技术

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农业机械学报 2022年第4期53卷 313-321页

作者：张慧春张萌边黎明葛玉峰李小平南京林业大学机械电子工程学院南京210037 南京林业大学林业资源高效加工利用协同创新中心南京210037 南京林业大学林学院南京210037 内布拉斯加大学林肯分校生物系统工程学院林肯68583

为快速估测并直观显示植物叶绿素含量的冠层分布,以苗期的簸箕柳作为研究对象,构建了一套多视角表型信息采集平台,通过目标检测算法YOLO v5检测识别出植物分枝区域并提取不同色彩空间下的主枝部分分层色彩因子,对比多种模型回归方法,将... 详细信息

为快速估测并直观显示植物叶绿素含量的冠层分布,以苗期的簸箕柳作为研究对象,构建了一套多视角表型信息采集平台,通过目标检测算法YOLO v5检测识别出植物分枝区域并提取不同色彩空间下的主枝部分分层色彩因子,对比多种模型回归方法,将多组色彩因子组合与手持式叶绿素含量测定仪测得的SPAD进行反演建模,得到拟合度最高的色彩因子组合回归模型;将该模型应用于整株苗木图像来表征SPAD的冠层分布,实现叶绿素含量在整株植物分布上的可视化。结果表明:通过对比多种回归算法下不同色彩因子组合模型与SPAD指数的相关性,发现在RGB空间下由色彩因子R、G、B、G/R、G/B构建的对数项岭回归算法拟合模型效果最佳,其拟合度最高(R^(2)为0.73),且误差最小(RMSE为2.16)。本文通过采集多视角图像,基于YOLO v5目标检测模型识别出植物主枝冠层区域,得到叶绿素含量冠层分布的最佳估测模型并进行可视化,可实现植物苗期生长的监测与植物长势的快速评判,为氮胁迫早期诊断和氮肥科学施加提供技术指导。

关键词：簸箕柳叶绿素含量估测拟合模型表型信息多视角图像可视化

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植物表型平台与图像分析技术研究进展与展望

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农业机械学报 2020年第3期51卷 1-17页

作者：张慧春周宏平郑加强葛玉峰李杨先南京林业大学机械电子工程学院南京210037 内布拉斯加大学林肯分校生物系统工程学院林肯NE68583

近年来,植物基因组得到迅猛发展,但因缺乏足够的表型数据而限制了人类解析数量性状遗传学的能力。通过开发植物表型信息采集平台和进行图像分析可以加以解决。高通量、自动化、高分辨率的植物表型信息采集平台与分析技术对于加快植物改... 详细信息

近年来,植物基因组得到迅猛发展,但因缺乏足够的表型数据而限制了人类解析数量性状遗传学的能力。通过开发植物表型信息采集平台和进行图像分析可以加以解决。高通量、自动化、高分辨率的植物表型信息采集平台与分析技术对于加快植物改良和育种、提高产量和抗病虫害能力至关重要。将植物表型平台信息采集平台与分析技术用于解析基因组信息,定量研究与生长、产量和适应生物或非生物胁迫相关的复杂性状,是建立植物生长模型和采集农作物高维、丰富表型数据集的重要途径,能够满足填补基因组信息与植物表型可塑性之间空白的需要。阐述了基于光学成像的植物表型信息采集平台与图像分析技术的研究进展,从室内、田间不同的使用环境出发,根据不同搭载方式,总结分析了各表型平台的功能和特点。最后,分析了目前植物表型信息采集平台与分析技术存在的瓶颈问题,提出了以下建议与展望:开发植物表型信息采集平台的多传感器集成系统;将植物生长环境监测模块融入植物表型信息采集平台中;开发针对林木的表型信息采集平台;对传感器获取的表型数据进行更好的集成与挖掘;采用无损原位根系信息采集技术得到植物地下部分的表型数据;构建表型数据统一开放的标准,进行学科交叉的深度合作。

关键词：植物表型表型平台高通量光学成像图像采集图像分析技术

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旋翼无人机气流特征及大田施药作业研究进展

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农业工程学报 2018年第12期34卷 104-118页

作者：李继宇兰玉彬施叶茵国家精准农业航空施药技术国际联合研究中心华南农业大学工程学院内布拉斯加大学林肯分校生物系统工程系

旋翼植保无人机近年发展迅速,已出现大量施药作业的相关研究成果。针对目前研究现状中基础作业体系不清晰、关键问题研究不深入的问题,该文聚焦旋翼无人机施药目的,明确指出旋翼气流的存在是旋翼植保无人机大田作业的典型特征。围绕该特... 详细信息

旋翼植保无人机近年发展迅速,已出现大量施药作业的相关研究成果。针对目前研究现状中基础作业体系不清晰、关键问题研究不深入的问题,该文聚焦旋翼无人机施药目的,明确指出旋翼气流的存在是旋翼植保无人机大田作业的典型特征。围绕该特征,提出旋翼无人机大田施药作业基础体系,依照农药装载搬运-农药转化雾滴-雾滴空间运动-雾滴植株扩散-施药作业方法的主线,分别对旋翼无人机的机体、药箱、雾滴物理状态、运动状态、旋翼气流、对靶沉积、脱靶飘移、气流与作物互作、雾滴附着、机体控制、喷施量控制及作业模式等基本要素的研究现状进行归纳总结,梳理旋翼无人机施药作业体系的内在逻辑关系,探寻施药作业体系中待深入研究的基础科学问题。指出目前旋翼无人机大田作业亟需解决作业体系内容研究不均衡、机理研究不深入的问题;亟需解决作业参数关联性不强、大田试验条件精准性有待提高的问题;亟需解决作业模式无法直接表征作业效果、高精度飞行参数难转化为作业参数的问题,并给出深入研究的相关建议。期待广大学者提高对旋翼气流相关研究的关注度,围绕旋翼无人机大田作业体系中的实践与技术难点,寻找出具有旋翼气流特征的物理参数,提炼基础科学问题,加强工程应用研究。

关键词：无人机农药喷雾植保气流作业体系旋翼大田

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基于状态预测的田间机-地传感器系统协同采集方式研究

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农业机械学报 2018年第6期49卷 246-253,277页

作者：李继宇兰玉彬施叶茵张亚莉欧阳帆陈盛德华南农业大学工程学院广州510642 国家精准农业航空施药技术国际联合研究中心广州510642 内布拉斯加大学林肯分校生物系统工程系林肯ne68583

基于旋翼无人机的低空、低速、利用旋翼风场作业等飞行特征,采用机载北斗定位系统获取精准机体实时观测值,协同地面风速传感器构成机-地传感器采集系统,尝试对具有稳定飞行轨迹的无人机进行状态预测。在充分讨论飞行状态的预测策略、可... 详细信息

基于旋翼无人机的低空、低速、利用旋翼风场作业等飞行特征,采用机载北斗定位系统获取精准机体实时观测值,协同地面风速传感器构成机-地传感器采集系统,尝试对具有稳定飞行轨迹的无人机进行状态预测。在充分讨论飞行状态的预测策略、可预测性、起始点确定等问题基础上,建立状态预测模型,设计状态预测算法用以自动判定传感器采集时段的起始点。依据算法展开冠层风速田间采集试验,对于无人机预测状态数据和实际观测数据做了对比分析,发现在可置信度为99%水平时,两者无差异的概率P值为0.956;同时统计出X、Y、Z向风速最大值出现时刻均值分别为3.036、2.427、3.145 s,计算出对应的标准差分别为0.79、0.87、0.98 s,说明3向风速最大值出现时刻在5 s采样范围内具有较明显的区域性,验证了采集时刻的准确性,表明机-地协同实时采集旋翼风场数据的有效性得到了显著提高。

关键词：农业植保北斗定位系统无人机传感器机-地协同状态预测

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