检索结果-内蒙古大学图书馆

测绘科学 2017年第9期42卷 151-157页

作者：杨凡杨贵军李振海孟鲁闽赵晓庆西安科技大学测绘科学与技术学院西安710054 北京农业信息技术研究中心北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 农业部农业信息技术重点实验室北京100097 北京市农业物联网工程技术研究中心北京100097

针对无人机激光雷达估测低矮植被高度的精度大小,本文以3m以下低矮树木为研究对象,通过数值模拟方法得到不同航高、不同扫描角情况下激光脚点坐标和点云估测单一树木高度的最大测量误差值;对比实测树高,分析了激光点云估测树高的精度。... 详细信息

针对无人机激光雷达估测低矮植被高度的精度大小,本文以3m以下低矮树木为研究对象,通过数值模拟方法得到不同航高、不同扫描角情况下激光脚点坐标和点云估测单一树木高度的最大测量误差值;对比实测树高,分析了激光点云估测树高的精度。结果表明,在航高为30m、扫描范围为(-50°,5°)的情况下,无人机激光雷达获取的激光脚点坐标误差和由激光点云估测低矮树高(3m以下)的误差均可以达到cm级;激光点云估测单一树木高度与实测高度的决定系数为0.977,均方根差为5cm,标准均方根差为4%。因此,应用无人机激光雷达数据可以快速、精确获取低矮植被高度信息,进而为反演植被生物量和植被长势信息监测提供重要依据。

关键词：无人机激光雷达低矮植被高度精度

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基于位置动力学的植物动态虚拟仿真方法

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中国农业科技导报 2017年第3期19卷 56-62页

作者：肖伯祥郭新宇吴升北京市农林科学院北京农业信息技术研究中心数字植物北京市重点实验室北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097

植物真实感动态虚拟仿真不仅是当前现代农业科学与植物学领域面临的难点问题之一,也是计算机应用与虚拟现实技术领域的研究热点。建立基于物理属性的真实感植物动力学模型,并利用基于物理过程的动态虚拟仿真算法是有效提高植物动态模拟... 详细信息

植物真实感动态虚拟仿真不仅是当前现代农业科学与植物学领域面临的难点问题之一,也是计算机应用与虚拟现实技术领域的研究热点。建立基于物理属性的真实感植物动力学模型,并利用基于物理过程的动态虚拟仿真算法是有效提高植物动态模拟真实感效果的途径。基于位置动力学的方法是一种高效模拟物体运动学-动力学过程的新方法,可有效模拟刚体、柔体目标的动态物理过程。建立一种基于位置动力学的植物动态虚拟仿真模型,引入距离约束和角度约束条件,以玉米为例实现自然条件下主要器官、植株和群体的动态虚拟仿真,获得玉米三维可视化仿真结果,与传统的基于质点弹簧模型的模拟方法相比,模拟过程具有较高的执行效率,最后对算法执行效率效果及其局限进行了分析讨论。为植物动态虚拟仿真方法研究提供新的技术参考。

关键词：植物虚拟仿真动态位置动力学

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田间玉米苗期高通量动态监测方法

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智慧农业（中英文） 2021年第2期3卷 88-99页

作者：张小青邵松郭新宇樊江川北京农业信息技术研究中心北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心/数字植物北京市重点实验室北京100097 上海海洋大学信息学院上海201306

目前对玉米出苗动态检测监测主要是依靠人工观测,耗时耗力且只能选择小的样方估算整体出苗情况。为解决人工出苗动态管理不精准的问题,实现田间精细化管理,本研究以田间作物表型高通量采集平台获取的高时序可见光图像和无人机平台获取... 详细信息

目前对玉米出苗动态检测监测主要是依靠人工观测,耗时耗力且只能选择小的样方估算整体出苗情况。为解决人工出苗动态管理不精准的问题,实现田间精细化管理,本研究以田间作物表型高通量采集平台获取的高时序可见光图像和无人机平台获取的可见光图像两种数据源构建了不同光照条件下的玉米出苗过程图像数据集。考虑到田间存在环境背景复杂、光照不均等因素,在传统FasterR-CNN的基础上构建残差单元,使用ResNet50作为新的特征提取网络来对FasterR-CNN进行优化,首先实现对复杂田间环境下玉米出苗识别和计数;进而基于表型平台所获取的高时序图像数据,对不同品种、不同密度的玉米植株进行出苗动态连续监测,对各玉米品种的出苗持续时间和出苗整齐度进行评价分析。试验结果表明,本研究提出的方法应用于田间作物高通量表型平台出苗检测时,晴天和阴天的识别精度分别为95.67%和91.36%;应用于无人机平台出苗检测时晴天和阴天的识别精度分别91.43%和89.77%,可以满足实际应用场景下玉米出苗自动检测的需求。利用表型平台可获取时序数据的优势,进一步进行了玉米动态出苗检测分析,结果表明利用本模型得到的动态出苗结果与人工实际观测具有一致性,说明本研究提出的模型的具有鲁棒性和泛化性。

关键词：玉米苗期 Faster R-CNN 识别计数出苗动态监测

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北京市蔬菜产业供需分析及发展战略建议

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北方园艺 2016年第11期 182-187页

作者：刘丽红李瑾张丹丹张文波北京农业信息技术研究中心北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 农业部农业信息技术重点实验室北京100097 北京市农业物联网工程技术研究中心北京100097 北京市价格监测中心北京100120

蔬菜是重要的农产品及人民生活的必需品。北京市蔬菜产业不仅保障了首都民生,而且是首都城郊农业经济中的优势产业,更是全国蔬菜产业的重要终端和流转地。近10年,北京市人口逐年增加,蔬菜消费总量也持续提升,但当地蔬菜产量却越来越少... 详细信息

蔬菜是重要的农产品及人民生活的必需品。北京市蔬菜产业不仅保障了首都民生,而且是首都城郊农业经济中的优势产业,更是全国蔬菜产业的重要终端和流转地。近10年,北京市人口逐年增加,蔬菜消费总量也持续提升,但当地蔬菜产量却越来越少。为促进北京市蔬菜产业及农业经济的良性健康发展,从消费、生产、流通等角度对北京市蔬菜产业进行了分析,并提出了针对性的发展建议,以期为蔬菜生产经营主体以及相关政府部门提供决策支撑。

关键词：北京蔬菜产业供需分析战略建议

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奶牛呼吸频率自动监测技术研究进展

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中国畜牧杂志 2019年第10期55卷 52-57页

作者：李奇峰丁露雨李洁马为红肖伯祥余礼根高荣华郑文刚张石锐北京农业信息技术研究中心北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 农业部农业信息技术重点实验室北京100097 天津市农业农村委员会信息中心天津300061 北京农业智能装备技术研究中心北京100097

在"互联网+现代畜牧业"和农业物联网普及应用的共同推动下,动物生命信息的获取与分析应用成为畜禽智慧养殖技术研究的热点。奶牛呼吸频率是反映养殖环境舒适度的重要特征,随着养殖业自动化与智能化的发展,呼吸频率自动监测的... 详细信息

在"互联网+现代畜牧业"和农业物联网普及应用的共同推动下,动物生命信息的获取与分析应用成为畜禽智慧养殖技术研究的热点。奶牛呼吸频率是反映养殖环境舒适度的重要特征,随着养殖业自动化与智能化的发展,呼吸频率自动监测的需求日益凸显。本文从接触式和非接触式两方面着重介绍了基于侧腹伸缩运动和呼吸气流变化的6种监测方法,分析了各类方法的优缺点、研究现状和应用前景,期望有助于完善奶牛生理参数自动监测装备的开发与生产应用,为国内开展奶牛智慧养殖研究提供参考。

关键词：奶牛呼吸频率可穿戴设备图像分析自动监测

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基于卷积神经网络的田间麦穗检测方法研究

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麦类作物学报 2023年第6期43卷 798-807页

作者：张合涛赵春江王传宇郭新宇李大壮苟文博西北农林科技大学信息工程学院陕西杨凌712100 北京农业信息技术研究中心北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心/数字植物北京市重点实验室北京100097

为提高卷积神经网络对麦穗的识别检测精度,在YOLOv5检测模型基础上提出改进的识别检测模型YOLOv5-αTB,在特征提取网络末端部分加入Transformer模块,强化特征提取网络对小麦麦穗图像的颜色、纹理、几何等特征的提取,在特征融合部分将路... 详细信息

为提高卷积神经网络对麦穗的识别检测精度,在YOLOv5检测模型基础上提出改进的识别检测模型YOLOv5-αTB,在特征提取网络末端部分加入Transformer模块,强化特征提取网络对小麦麦穗图像的颜色、纹理、几何等特征的提取,在特征融合部分将路径聚合网络(path aggregation network,PANet)替换成加权双向特征金字塔(bidirectional feature pyramid network,BiFPN),进一步优化多尺度特征的融合。针对边界框回归损失函数的计算方式IoU的局限性,引入了α-CIoU加强了边界框回归的效果。利用YOLOv5-αTB检测模型在测试集上得到的精确度(precision)、召回率(recall)和平均精度(average precision,AP)分别是99.95%、81.86%和88.64%,在平均精度上相比于传统的YOLOv5模型提升2.92个百分点。该模型检测统计麦穗数量对比人工计数结果,识别检测精度约为97.00%。

关键词：小麦麦穗卷积神经网络特征提取特征融合损失函数麦穗识别检测模型

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动态博弈下温室无线传感器网络功率控制优化

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河北农业大学学报 2021年第1期44卷 128-134页

作者：李瑜玲吴华瑞黄媛缪祎晟杨英茹田国英石家庄市农林科学研究院河北石家庄050041 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 北京农业信息技术研究中心北京100097 农业部农业信息技术重点实验室北京100097

蔬菜温室内植株和温室结构会影响无线传感器网络信号传输,同时节点间相互干扰也会造成网络性能下降。考虑温室无线传感器网络对高容量低能耗功率控制方案的需求,首先以黄瓜温室为例,通过实验对信号损耗特性进行测试,并建立了信号路径损... 详细信息

蔬菜温室内植株和温室结构会影响无线传感器网络信号传输,同时节点间相互干扰也会造成网络性能下降。考虑温室无线传感器网络对高容量低能耗功率控制方案的需求,首先以黄瓜温室为例,通过实验对信号损耗特性进行测试,并建立了信号路径损耗模型。基于此,引入节点信噪比阈值和节点剩余能量均衡比为每个无线传感器节点定义效益函数,在动态博弈下研究了温室无线传感器网络功率控制方案,并得到节点效益函数的适宜匹配权重因子。仿真结果表明,该方案基于设施黄瓜温室无线信号传输特性提供了1种功率控制策略,节点通过动态感知剩余能量与路径损耗能够实施高效节能的功率控制方案,从而降低网络能量损耗,提高网络传输性能。

关键词：黄瓜温室路径损耗动态博弈网络功率控制

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基于Micro-CT的玉米籽粒显微表型特征研究

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智慧农业（中英文） 2021年第1期3卷 16-28页

作者：赵欢王璟璐廖生进张颖卢宪菊郭新宇赵春江北京农业信息技术研究中心北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心/数字植物北京市重点实验室北京100097 华中农业大学植物科学技术学院湖北武汉430070

植物显微表型主要是指植物组织、细胞和亚细胞水平的表型信息,是植物表型组学研究的重要组成部分。针对传统籽粒显微性状检测方法效率低、误差大且指标单一等问题,本研究利用Micro-CT扫描技术对5种类型11个品种玉米籽粒开展显微表型精... 详细信息

植物显微表型主要是指植物组织、细胞和亚细胞水平的表型信息,是植物表型组学研究的重要组成部分。针对传统籽粒显微性状检测方法效率低、误差大且指标单一等问题,本研究利用Micro-CT扫描技术对5种类型11个品种玉米籽粒开展显微表型精准鉴定研究。基于对CT序列图像的处理解析,共获取籽粒、胚、胚乳、空腔、皮下空腔、胚乳空腔和胚空腔的34项显微表型指标。其中,胚乳空腔表面积、籽粒体积、胚乳体积比和胚乳空腔比表面积等4项表型指标在不同类型玉米间差异显著(P-value<0.05)。普通玉米胚乳空腔表面积和籽粒体积显著大于其它类型玉米,高油玉米胚乳空腔比表面积最大,甜玉米胚乳空腔比表面积最小,爆裂玉米胚乳体积比最大。进一步利用34项玉米籽粒表型指标开展差异分析和聚类分析,可将11个不同品种玉米分为四类,其中第一类以普通玉米为主,第二类以爆裂玉米为主,第三类是甜玉米,第四类是高油玉米。结果表明,Micro-CT扫描技术不仅可以实现玉米籽粒显微表型的精准鉴定,还可以为玉米籽粒分类、品种检测等提供技术支撑。

关键词：植物表型组学显微表型 Micro-CT 玉米籽粒表型鉴定

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基于连续小波变换的冬小麦叶片最大净光合速率遥感估算

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江苏农业学报 2020年第3期36卷 544-552页

作者：苗梦珂王宝山李长春龙慧灵杨贵军冯海宽翟丽婷刘明星吴智超河南理工大学河南焦作454000 农业部农业遥感机理与定量遥感重点实验室/北京农业信息技术研究中心北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 北京市农业物联网工程技术研究中心北京100097

已有研究发现,植物的最大净光合速率(Amax)决定了其潜在的光合能力。以冬小麦为研究对象,以2017年、2018年4-6月获取的拔节期、挑旗期、开花期和灌浆期4个重要生育期的不同叶位叶片的原始光谱(350~1350 nm)与气体交换数据为基础,旨在建... 详细信息

已有研究发现,植物的最大净光合速率(Amax)决定了其潜在的光合能力。以冬小麦为研究对象,以2017年、2018年4-6月获取的拔节期、挑旗期、开花期和灌浆期4个重要生育期的不同叶位叶片的原始光谱(350~1350 nm)与气体交换数据为基础,旨在建立基于连续小波变换的冬小麦叶片最大净光合速率估算模型。结果表明,基于连续小波变换方法估算的模型,2017年、2018年的建模决定系数(R2)分别为0.62、0.77,验证R2分别为0.65、0.77,其估算模型的精度远高于基于植被指数建立的模型。通过对比分析几种植被指数与高光谱数据对最大净光合速率的估算结果发现,植被指数对小麦叶片Amax的解释能力较低,无法对光合能力作出正确且精确的估算。基于连续小波变换方法对冬小麦叶片Amax的估算精度较高,可以作为预估冬小麦生长状况、产量的依据。

关键词：连续小波变换最大净光合速率植被指数高光谱

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基于三维点云的灌浆后期玉米植株形态变化研究

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中国农业科技导报 2018年第12期20卷 59-66页

作者：于泽涛温维亮郭新宇王勇健钱婷婷北京农业信息技术研究中心数字植物北京市重点实验室北京100197 国家农业信息化工程技术研究中心北京100197 上海市农业科学院上海201403

快速、准确地获取玉米三维数据是玉米形态结构和功能分析研究的基础。然而,玉米单株和群体原位数据获取存在田间气流稳定性差、器官交叉遮挡严重、高温高湿环境不利于仪器连续工作等问题。因此,采用破坏性取样的方法研究玉米植株的形态... 详细信息

快速、准确地获取玉米三维数据是玉米形态结构和功能分析研究的基础。然而,玉米单株和群体原位数据获取存在田间气流稳定性差、器官交叉遮挡严重、高温高湿环境不利于仪器连续工作等问题。因此,采用破坏性取样的方法研究玉米植株的形态变化过程,对玉米植株形态结构数据获取方式的确定具有重要意义。利用三维扫描仪对灌浆后期的两个氮肥处理玉米植株进行不同扫描时间的三维点云数据获取,并通过点云数据分析各叶片的形态变化过程。试验结果表明:从田间原位到室内可控环境下,在取样后2 h以内,玉米植株的形态变化最小,与田间原位的形态结构最为接近。上述结果为玉米植株破坏性取样提供理论依据,也为玉米结构功能模型研究提供数据获取技术支持。

关键词：三维点云玉米破坏性取样形态结构

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