检索结果-内蒙古大学图书馆

农业工程学报 2025年第5期41卷 145-155页

作者：任锐孙海霞张淑娟杨盛景建平山西农业大学农业工程学院太谷030801 旱作农业机械关键技术与装备山西省重点实验室太谷030801 山西农业大学果树研究所太谷030815

为了提高不同栽培模式下玉露香梨果实智能检测准确率,针对果实定位精度差、漏检和误检等问题,该研究基于YOLOv8n提出了一种轻量化检测方法YOLO-iBPD。首先,将主干网络中的C2f模块替换为高效的C2fi模块,以增强模型的特征提取能力和表达... 详细信息

为了提高不同栽培模式下玉露香梨果实智能检测准确率,针对果实定位精度差、漏检和误检等问题,该研究基于YOLOv8n提出了一种轻量化检测方法YOLO-iBPD。首先,将主干网络中的C2f模块替换为高效的C2fi模块,以增强模型的特征提取能力和表达能力。其次,在颈部网络中引入优化后的双向特征金字塔网络(bi-directional feature pyramid network,BiFPN),以提高对不同尺度目标的检测能力。然后,更改边界框损失函数为PIoUv2,以增强对果实信息的聚焦能力。最后,通过知识蒸馏进一步提高模型的泛化能力和精度。试验结果表明,YOLO-iBPD模型尺寸为3.34 MB,推理时间达1.4 ms,平均精度(average precision,AP)为93.32%,定位误差(localization error,Loc)、背景误差(background error,Bkg)和漏检(missed ground truth error,Miss)的值分别为1.22、2.78和1.04,改进后的模型尺寸缩小为YOLOv8n的56.04%,AP提升了1.07个百分点,Loc、Bkg和Miss分别降低了0.32、0.52和0.17。相较于YOLOv3-Tiny、YOLOv4-Tiny、YOLOv5n、YOLOv7-Tiny、YOLOv9s、YOLOv10s和YOLOv11n主流轻量化模型,YOLO-iBPD性能最优。该模型在轻量化的基础上提高了玉露香梨果实的检测精度,在不同栽培模式和光照条件下均展现出良好的稳定性和鲁棒性,为采摘机器人实现精准定位和高效采摘提供理论依据。

关键词：机器视觉模型玉露香梨栽培模式 YOLO-iBPD 检测轻量化

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冬小麦冠层高光谱对低温胁迫的响应特征

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光谱学与光谱分析 2014年第9期34卷 2490-2494页

作者：任鹏冯美臣杨武德王超刘婷婷王慧琴山西农业大学旱作农业工程研究所山西太谷030801

在全球范围内,低温冻害已经成为了冬小麦减产的主要灾害之一,而高光谱遥感技术已成为一种有效的监测与预防手段。为了探究拔节期冬小麦冠层高光谱对低温胁迫的响应规律,通过低温胁迫试验,对同一品种拔节期冬小麦在-2,-4和-6℃等3个温度... 详细信息

在全球范围内,低温冻害已经成为了冬小麦减产的主要灾害之一,而高光谱遥感技术已成为一种有效的监测与预防手段。为了探究拔节期冬小麦冠层高光谱对低温胁迫的响应规律,通过低温胁迫试验,对同一品种拔节期冬小麦在-2,-4和-6℃等3个温度梯度下处理12h,并测定其冠层光谱反射率,提取红边参数,从而研究低温胁迫对冬小麦冠层光谱特征的影响。结果表明,冬小麦在遭受低温胁迫后,在近红外波段冠层光谱反射率随着低温胁迫程度的加大而升高,而在可见光波段则降低,并出现"绿峰"减弱,"红谷"抬升的现象。另外,对原始光谱进行一阶微分处理后,其一阶微分光谱随低温胁迫程度的加剧,出现向短波方向移动,红边位置也出现"蓝移"现象,红边面积与红边幅值也出现逐渐增大的趋势。研究表明冬小麦在拔节期遭受低温胁迫以后,其冠层光谱对其响应敏感,利用高光谱技术可以实现冬小麦冻害的有效监测。

关键词：冬小麦低温胁迫高光谱红边参数

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冬小麦叶片SPAD值高光谱估测的预处理方法

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生态学杂志 2018年第5期37卷 1589-1594页

作者：武改红冯美臣杨武德王超孙慧贾学勤张松乔星星山西农业大学旱作农业工程研究所山西太谷030801

为选择合适的光谱预处理方法,提高叶片SPAD值的预测精度,本研究分析冬小麦不同叶位叶片SPAD值与光谱的响应关系,对原始光谱数据进行归一化处理(NC)、多元散射校正(MSC)和基线校正(BC)及组合处理,并结合连续投影算法(SPA)和逐步多元线性... 详细信息

为选择合适的光谱预处理方法,提高叶片SPAD值的预测精度,本研究分析冬小麦不同叶位叶片SPAD值与光谱的响应关系,对原始光谱数据进行归一化处理(NC)、多元散射校正(MSC)和基线校正(BC)及组合处理,并结合连续投影算法(SPA)和逐步多元线性回归(SMLR)构建SPAD值光谱估测模型。结果表明:增加施氮量能提高冬小麦不同叶位叶片的SPAD值,生育前期顶二叶在近红外光谱区域反射率最大,生育后期则为顶一叶最大;单一光谱预处理中基于NC处理的光谱预测模型最好(R2=0.770、RMSE=1.483),MSC处理降低了模型预测效果,组合预处理中,以BC+NC建模效果最好,R2和RMSE分别为0.755和1.540;部分预处理在一定程度上可以消减噪音,但不当的预处理方法会降低模型的预测能力;预处理方法并不是越多越好,顺序不同预测模型精度不同。

关键词：冬小麦高光谱预处理叶绿素相对含量模型

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苯丙氨酸与UV-C对苦荞芦丁含量影响及相关基因表达分析

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中国农业科学 2011年第23期44卷 4772-4780页

作者：孙朝霞侯思宇杨武德山西农业大学旱作农业工程研究所

【目的】克隆与苦荞芦丁生物合成相关基因序列,探讨外源前体物质及UV-C辐射条件下芦丁含量及基因表达水平的影响,为分子选育高芦丁含量荞麦品种奠定基础。【方法】基于简并引物结合3′RACE的方法,克隆苦荞芦丁合成途径相关基因;高效液... 详细信息

【目的】克隆与苦荞芦丁生物合成相关基因序列,探讨外源前体物质及UV-C辐射条件下芦丁含量及基因表达水平的影响,为分子选育高芦丁含量荞麦品种奠定基础。【方法】基于简并引物结合3′RACE的方法,克隆苦荞芦丁合成途径相关基因;高效液相色谱(HPLC)测定持续添加外源苯丙氨酸(L-phenylalanine,Phe)前体(1、2、4 mg.L-1)1—5 d和辐射时间(1、3、5、7 h)UV-C处理条件下叶片芦丁含量的变化,qRT-PCR分析相关基因表达水平。【结果】Phe(4 mg.L-1)处理1 d,芦丁含量(26.15 ***-1)为未处理对照(12.55 ***-1)的2倍;UV-C辐射3 h,芦丁含量(17.36 ***-1)明显高于对照;克隆到3个基因FtCHS,FtF3H和FtFLS-like,qRT-PCR分析表明Phe(1 mg.L-1)处理4 d,FtCHS相对表达量为对照的4.84倍,Phe(4 mg.L-1)处理5 d,FtF3H相对表达量为对照的1.06倍,Phe(2 mg.L-1)处理5 d,FtFLS-like相对表达量为对照的3.90倍;UV-C辐射1—3 h,FtCHS、FtF3H和FtFLS-like相对表达量分别高于对照。而FtFLS-like基因,仅在UV-C辐射1 h,相对表达量升高为对照的127.71倍。【结论】添加不同浓度Phe前体及不同时间UV-C辐射,芦丁含量变化及与芦丁合成相关基因表达量存在差异,为进一步探讨芦丁生物合成途径及影响因素奠定基础。

关键词：苦荞芦丁苯丙氨酸 UV-C 基因表达

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变换光谱数据对土壤氮素PLSR模型的影响研究

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地球信息科学学报 2016年第8期18卷 1123-1132页

作者：乔星星冯美臣杨武德孙慧郭小丽史超超山西农业大学旱作农业工程研究所太谷030801

光谱数据变换对消除背景、噪音影响以及提取光谱特征有重要的作用,是光谱数据分析过程中的必要步骤。为了研究光谱变换处理对土壤氮素PLSR模型的影响精度,并选择最佳光谱变换处理方法,本文对原始光谱数据进行了15种典型光谱变换,通过比... 详细信息

光谱数据变换对消除背景、噪音影响以及提取光谱特征有重要的作用,是光谱数据分析过程中的必要步骤。为了研究光谱变换处理对土壤氮素PLSR模型的影响精度,并选择最佳光谱变换处理方法,本文对原始光谱数据进行了15种典型光谱变换,通过比较不同变换光谱与土壤氮素的相关性,实现土壤氮素的PLSR精确诊断,并综合评定最佳光谱数据变换方法。结果表明,涉及微分处理后的光谱变换,尤其是先进行开方(T8、T11)、对数(T6、T12)等变换后再进行微分处理,可提高其与土壤氮素的相关性。在引入较少因子变量个数的条件下,该方法使因变量解释量达到了98%。综合考虑模型的校正、验证效果及模型复杂度(模型最佳因子变量个数),可得出光谱平方根的一阶微分变换处理(T8)为最佳的土壤光谱变换算法。该条件下的土壤氮素的校正模型表现为R2=0.985、RMSEC=0.000132、Fn=6,验证模型的表现为R2=0.9853、RMSEV=0.000162,结果表明基于T8的光谱数据变换可实现本试验条件下土壤氮素的光谱估算。另外,可以考虑将原始光谱的一阶微分(T9)、对数和对数倒数的一阶微分(T6、T7)以及平方根和对数的二阶微分(T11、T12)作为光谱数据变换方法。本文研究结果可为土壤氮素估算和光谱数据预处理提供技术参考。

关键词：光谱变换土壤氮素诊断精度偏最小二乘法

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不同播期冬小麦茎叶碳氮比的光谱监测

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麦类作物学报 2014年第6期34卷 816-822页

作者：高龙梅冯美臣陈鹏王慧琴杨武德山西农业大学旱作农业工程研究所山西太谷030801

为了探讨利用冠层光谱监测不同播期下小麦植株碳氮比的可行性,基于不同播期和不同施氮水平下的两年田间试验,对冬小麦茎叶碳氮比与冠层光谱的关系进行了研究。结果表明,不同播期下冬小麦茎叶碳氮比随生育时期的推进均呈＂高-低-高＂的... 详细信息

为了探讨利用冠层光谱监测不同播期下小麦植株碳氮比的可行性,基于不同播期和不同施氮水平下的两年田间试验,对冬小麦茎叶碳氮比与冠层光谱的关系进行了研究。结果表明,不同播期下冬小麦茎叶碳氮比随生育时期的推进均呈＂高-低-高＂的动态变化;各个波段综合原始反射率和一阶微分与碳氮比均有显著相关性;NDVI、RDVI、EVI、SAVI等植被指数对茎叶碳氮比均有较好的拟合效果,其中NDVI受播期的影响较小,可用于建立各播期冬小麦茎叶碳氮比监测模型。检验结果显示,冬小麦各播期茎叶碳氮比监测模型的预测精度为0.678 2～0.963 6,相对误差0.095 5～0.323 9,均方根误差1.864 6～5.714 2,说明利用冠层光谱可以实现对不同播期条件下冬小麦茎叶碳氮比较为准确的监测。

关键词：冬小麦冠层光谱播期碳氮比植被指数

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基于光谱变换的低温胁迫下冬小麦叶绿素含量估测研究

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中国生态农业学报 2017年第9期25卷 1351-1359页

作者：张雪茹冯美臣杨武德王超郭小丽史超超山西农业大学旱作农业工程研究所太谷030801

近年来,冻害已成为影响我国冬麦区的农业气象灾害之一,及时、快速、准确地获取冬小麦叶绿素含量对于监测冬小麦冻害发生具有极其重要的意义。本研究通过低温胁迫试验,在拔节期对两个冬麦品种进行-6℃,4 h、8 h和12 h的胁迫处理后,测定... 详细信息

近年来,冻害已成为影响我国冬麦区的农业气象灾害之一,及时、快速、准确地获取冬小麦叶绿素含量对于监测冬小麦冻害发生具有极其重要的意义。本研究通过低温胁迫试验,在拔节期对两个冬麦品种进行-6℃,4 h、8 h和12 h的胁迫处理后,测定其冠层光谱反射率,并对原始光谱数据进行15种典型变换处理,分析比较不同光谱变换下冬小麦叶绿素含量的PLSR模型,筛选出能够表征低温胁迫下冬小麦叶绿素含量的最佳光谱变换方式。结果表明,随低温胁迫时间的延长,两个冬小麦品种叶绿素含量呈降低趋势,随着低温胁迫后天数的增加,各处理与对照的差异逐渐减小。胁迫后5 d,近红外区域反射率有较大升高,并随低温胁迫后时间的延长而升高;在可见光区域,短期内差异不明显。胁迫后10 d、20 d、35 d,黄、红波段逐渐趋于水平,同时近红外区域反射率差异逐渐缩小,可见光区域光谱反射率出现不同程度的上升。对原始光谱数据进行15种典型变换处理,发现原始光谱的倒数、对数、幂、平方根等变换难以提高与叶绿素含量的相关性,且建模效果较差。除原始光谱对数的一阶微分(T6)外,其他微分变换处理的叶绿素含量诊断模型都优于原始光谱。综合考虑模型的校正、验证效果、模型最佳因子数以及相对分析误差的大小,二阶微分变换处理(T15)叶绿素含量校正模型的R2和RMSE分别为0.930、0.340,验证模型的R^2为0.753,表明基于T15的光谱变换数据可实现低温胁迫下叶绿素含量的准确估算,为最佳光谱变换方式。

关键词：冬小麦叶绿素含量光谱变换低温胁迫偏最小二乘法

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晋中地区荞麦品质气候区划的GIS多元分析

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地球信息科学学报 2012年第6期14卷 807-813页

作者：冯美臣牛波杨武德肖璐洁山西农业大学旱作农业工程研究所太谷030801

探索荞麦的最佳生产布局,为优质荞麦生产的区域化、规模化提供理论和实践依据。本文分析了荞麦品质指标与气象因子的关系,结合荞麦地理分布,筛选影响各品质指标的主要气象因子,利用主成分分析法构建荞麦综合品质评价模型,并以ArcGIS软... 详细信息

探索荞麦的最佳生产布局,为优质荞麦生产的区域化、规模化提供理论和实践依据。本文分析了荞麦品质指标与气象因子的关系,结合荞麦地理分布,筛选影响各品质指标的主要气象因子,利用主成分分析法构建荞麦综合品质评价模型,并以ArcGIS软件的空间分析功能,对荞麦综合品质进行气候区划及区划评述。结果表明:温度、降水、日照时数等气象因子是影响各品质指标的主要因子。较高的均温和日最高温大于30℃时,对荞麦的生长有不良影响,不利于各品质指标的积累。而8月丰富的降水和生育期充足的光照有利于荞麦品质指标的积累。结合评价模型,利用GIS对荞麦综合品质进行区划,将晋中地区分为3个区,即适宜、次适宜、不适宜荞麦种植区,且各区与实际状况基本符合。利用主成分分析法和GIS进行荞麦品质气候区划是可行的,研究结果为荞麦的优质生产提供参考。

关键词： GIS 荞麦品质气候区划主成分分析(PCA)

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一种降低土壤水分对土壤有机质光谱监测精度的新方法

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光谱学与光谱分析 2015年第12期35卷 3495-3499页

作者：王超冯美臣杨武德肖璐洁李广信赵佳佳任鹏山西农业大学旱作农业工程研究所山西太谷030801 山西省农业科学院作物科学研究所山西太原030031

土壤有机质是土壤肥力的重要体现,土壤水分是限制利用光谱技术进行土壤属性光谱监测的重要因子之一。为了研究土壤水分对土壤有机质光谱监测精度的影响和实现土壤有机质（soil organic matter,SOM）的准确、实时监测,对151份麦田土壤样... 详细信息

土壤有机质是土壤肥力的重要体现,土壤水分是限制利用光谱技术进行土壤属性光谱监测的重要因子之一。为了研究土壤水分对土壤有机质光谱监测精度的影响和实现土壤有机质（soil organic matter,SOM）的准确、实时监测,对151份麦田土壤样品的土壤水分、土壤有机质和土壤光谱进行了测定。基于土壤含水量（soil water content,SWC）分类法和归一化土壤水分指数（normalized difference soil moisture index,NSMI）光谱参数分类法对麦田土壤样品进行分类,并对土壤含水量、土壤有机质和土壤光谱参数之间的关系进行研究。结果表明：以土壤含水量对土壤样品进行分类后,各分组之间的土壤有机质光谱监测精度各异,且都高于不分组条件下（5%~20%）土壤有机质光谱监测精度,表明土壤水分确实影响土壤有机质的光谱监测。土壤含水量低于10%和高于20%时,土壤水分对土壤有机质光谱监测精度的影响较小,表明此时的土壤水分状态易于土壤有机质的光谱监测。另一方面,以NSMI光谱参数对土壤样品进行分类后,各分组条件下的土壤有机质光谱监测的拟合精度优于基于土壤含水量的分类方法,通过R2,RMSE和RPD模型验证参数的验证,各模型可靠,表明利用NSMI光谱参数的分类方法,在一定程度上可以实现对土壤自然条件下土壤有机质的实时、准确监测。但是,所提到的两种土壤分类方法在本质上一样,说明仍然可能存在最优的土壤分类方法,来克服和消除土壤水分对土壤有机质光谱监测精度的影响。为土壤水分和土壤有机质的大面积遥感提供一定的理论基础。

关键词：土壤水分土壤有机质精度高光谱 NSMI

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基于高光谱遥感的玉米叶片SPAD值估算模型研究

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作物杂志 2019年第3期 126-131页

作者：董哲杨武德张美俊朱洪芬王超山西农业大学旱作农业工程研究所

灌浆期玉米叶片叶绿素含量对玉米光合作用及产量形成具有重要作用。为通过高光谱特征准确、高效估测玉米叶片叶绿素含量,以SPAD值表征叶绿素相对含量,构建了基于光谱特征参数的传统回归模型、基于全谱和光谱特征参数的PLSR模型和BP神经... 详细信息

灌浆期玉米叶片叶绿素含量对玉米光合作用及产量形成具有重要作用。为通过高光谱特征准确、高效估测玉米叶片叶绿素含量,以SPAD值表征叶绿素相对含量,构建了基于光谱特征参数的传统回归模型、基于全谱和光谱特征参数的PLSR模型和BP神经网络模型,并进行了比较分析。结果表明:基于全谱构建的PLSR模型SPAD值拟合效果最好(R^2=0.910,RMSE=2.071),而基于光谱特征参数所建立的PLSR模型拟合效果可达到与全谱PLSR模型相近的水平。但后者的实测值与预测值拟合效果(R^2=0.867,RMSE=2.581,RPD=2.628)优于全谱PLSR模型,且建模时间短,模型复杂程度降低。BP神经网络模型相较于两种PLSR模型预测效果略差,但优于传统回归模型。综合来看,基于光谱特征参数建立的PLSR模型估测效果最好。

关键词：高光谱玉米叶片 SPAD 偏最小二乘 BP神经网络

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