检索结果-内蒙古大学图书馆

农业机械学报 2015年第S1期46卷 194-200页

作者：王俊衡李莉穆永航王海华付强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 农业部农业信息获取技术重点实验室北京100083

光照是影响作物生长与蒸腾的重要因素之一,实时监测并根据光照强度来指导灌溉不仅能促进作物生长还能起到节水节能的作用。设计了一种低成本、简单、实用的光照监测系统,使用硅光电池作为光敏测量元件,PIC16F876A单片机作为中央处理器,... 详细信息

光照是影响作物生长与蒸腾的重要因素之一,实时监测并根据光照强度来指导灌溉不仅能促进作物生长还能起到节水节能的作用。设计了一种低成本、简单、实用的光照监测系统,使用硅光电池作为光敏测量元件,PIC16F876A单片机作为中央处理器,采用最小二乘法建立硅光电池输出电压和光照强度之间的模型,并通过试验进行系统性能验证。试验结果表明,系统在晴天、雨天、阴天和天气变化时的相对误差分别为:1.19%、7.19%、1.57%和6.15%,平均相对误差均低于10%。系统准确度随光照强度的增大而增大,在光照强度高于15 000 lx时系统测量值更准确,平均相对误差仅为1.41%,测量分辨率为0.1 lx。系统重复性误差小于0.63%,具有较好稳定性。

关键词：日光温室光照强度测量系统硅光电池

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基于电化学和虚拟仪器的土壤重金属检测系统研究

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农业机械学报 2015年第1期46卷 119-126页

作者：王志强王辉张志豪刘刚姚艳芝山东理工大学计算机科学与技术学院淄博255049 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

采用超声波辅助提取法对土壤样本进行快速前处理,以铋膜修饰丝网印刷电极作为传感器,结合差分脉冲阳极溶出伏安法对土壤浸提液中的铅和镉进行精确测量。检测仪器以Lab View平台软件为工作核心,结合MSP430单片机、恒电位电路、I/V转换电... 详细信息

采用超声波辅助提取法对土壤样本进行快速前处理,以铋膜修饰丝网印刷电极作为传感器,结合差分脉冲阳极溶出伏安法对土壤浸提液中的铅和镉进行精确测量。检测仪器以Lab View平台软件为工作核心,结合MSP430单片机、恒电位电路、I/V转换电路、电磁阀和蠕动泵等硬件设备实现了对土壤浸提液的自动进样、电化学分析以及排液清洗等铅和镉的操作。针对实际土壤样本测量时可能产生的误差,分别采用了概率统计算法以及多次标准添加法加以消除。系统检测限分别达到2.6μg/L和1.8μg/L。对不同地区采集到的多个土壤样本进行分析,结果表明该系统具有检测精度高、重现性好、速度快、功耗低等优点,适合对农田土壤重金属进行快速检测和评估。

关键词：土壤重金属检测电化学丝网印刷电极虚拟仪器

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复合式吸肥装置结构设计与性能试验

复合式吸肥装置结构设计与性能试验

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2016中国农业机械学会国际学术年会

作者：穆永航李莉孟繁佳王俊衡 N.Sigrimis 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 中国农业大学农业部农业信息获取技术重点实验室北京 100083 希腊雅典农业大学农业工程系雅典 11855

为满足水肥一体化灌溉设备多种单元素肥料实时混合或提高复合肥吸肥效率，本文提出一种新型复合式吸肥装置的设计，并设计试验对其进行吸肥性能检测，并与进出口直径、收缩段锥角、喉部直径及扩散段锥角均相同的传统单文丘里管吸肥器进... 详细信息

为满足水肥一体化灌溉设备多种单元素肥料实时混合或提高复合肥吸肥效率，本文提出一种新型复合式吸肥装置的设计，并设计试验对其进行吸肥性能检测，并与进出口直径、收缩段锥角、喉部直径及扩散段锥角均相同的传统单文丘里管吸肥器进行对比试验以验证其可行性。

关键词：复合式吸肥装置文丘里结构设计性能检测精确施肥

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基于车载式冠层光谱传感器的玉米拔节期叶绿素含量诊断(英文)

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农业工程学报 2015年第S2期31卷 169-173页

作者：刘豪杰李民赞孙红赵毅文瑶杨玮中国农业大学"现代精细农业系统集成研究"教育部重点实验室北京100083 农业部农业信息获取技术重点实验室北京100083

CropspecTM是一种基于735 nm和808 nm的车载式主动作物冠层光谱传感器,能够快速、无损地检测作物氮素营养状态。为了评价其检测精度,针对农大8号和京农科等2种玉米作物品种,使用该检测系统在拔节期采集作物冠层在808nm和735nm波段处的... 详细信息

CropspecTM是一种基于735 nm和808 nm的车载式主动作物冠层光谱传感器,能够快速、无损地检测作物氮素营养状态。为了评价其检测精度,针对农大8号和京农科等2种玉米作物品种,使用该检测系统在拔节期采集作物冠层在808nm和735nm波段处的反射率。然后组合计算了DVI735,NDVI735,PVI735和RDV735等常规的植被指数,并基于RVI735构造了一种新的植被指数MRVI735。通过分析各植被指数与叶绿素含量指标SPAD值之间的相关关系得出:对于农大8号,MRVI735、NDVI735和RVI735与叶绿素含量指标的相关性较好,相关系数分别是:-0.7482、-0.6763和-0.6786,达到强相关水平。对于京农科,NDVI735、MRVI735和RVI735与叶绿素含量指标的相关性较好,相关系数分别是:0.7270、0.7252和0.7245,达到强相关水平。对于2个玉米品种,都分别选取了相关系数最好的一个和两个植被指数为参数,分别建立了一元线性回归模型和二元线性回归模型。农大8号的一元模型和二元模型的R2c分别是0.6052和0.7774,R2v分别是0.5017和0.6911。京农科的一元模型和二元模型的R2c分别是0.5449和0.5626,R2v分别是0.4974和0.4506。结果表明:采用CropspecTM传感器进行拔节期玉米叶绿素含量的快速、无损检测是可行的。该研究为拔节期玉米叶绿素含量的诊断提供了技术支持。

关键词：叶绿素无损检测光谱分析 CropspecTM 冠层发射率植被指数:玉米

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基于PLSR和BPNN方法的番茄光合速率预测比较(英文)

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农业工程学报 2015年第S2期31卷 222-229页

作者：李婷季宇寒张漫沙莎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 中国农业大学农业信息采集技术教育部重点实验室北京100083

CO2作为温室作物光合作用的重要原料,不同环境因子交互作用的植株叶片对CO2浓度需求具有较大差异。为寻求CO2浓度合理增施量,该文基于偏最小二乘法和BP神经网络方法对不同生长阶段番茄作物进行光合速率预测,进而探讨作物生长过程中可通... 详细信息

CO2作为温室作物光合作用的重要原料,不同环境因子交互作用的植株叶片对CO2浓度需求具有较大差异。为寻求CO2浓度合理增施量,该文基于偏最小二乘法和BP神经网络方法对不同生长阶段番茄作物进行光合速率预测,进而探讨作物生长过程中可通用的光合速率预测方法。试验以无线传感器网络系统实时监测环境信息(CO2浓度,光照强度,空气温度及相对湿度),以LI-6400XT光合速率仪获取作物单叶净光合速率。剔除样本奇异点后,对样本值进行统一归一化。以CO2浓度、光照强度、空气温度及相对湿度为模型输入变量,以光合速率为输出量,利用偏最小二乘法和BP神经网络方法分别建立番茄幼苗期,开花期及结果期的光合速率预测模型。模型验证结果表明,偏最小二乘法在番茄各生长阶段的决定系数分别为0.74,0.88和0.85,最大相对误差为15.01%;而BP神经网络在各阶段具有较高的预测精度,其决定系数分别为0.94,0.96和0.97,最大相对误差为9.56%。因此,基于BP神经网络模型预测了特定环境下的CO2浓度饱和点,为温室CO2增施提供依据。

关键词：温室无线传感器网络光合番茄偏最小二乘回归 BP神经网络

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基于多参数融合的土壤硝态氮检测方法

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农业机械学报 2015年第S1期46卷 96-101页

作者：任海燕张淼孔盼李雁华蒲攀张丽楠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 中国农业大学农业部信息获取技术重点实验室北京100083

针对土壤悬液组分复杂以及单输入变量时电极预测精准度有限的问题,以提高离子选择电极预测土壤硝态氮含量精准度为目标,建立基于多参数融合的支持向量机(SVM)土壤硝态氮预测模型。采用灰色关联分析法对影响电极法测定土壤硝态氮的主要... 详细信息

针对土壤悬液组分复杂以及单输入变量时电极预测精准度有限的问题,以提高离子选择电极预测土壤硝态氮含量精准度为目标,建立基于多参数融合的支持向量机(SVM)土壤硝态氮预测模型。采用灰色关联分析法对影响电极法测定土壤硝态氮的主要干扰因素进行排序,建立以主干扰因素及硝酸根电极检测电势的多参数融合SVM预测模型,并与传统Nernst模型和干扰因素全输入下的SVM模型作对比验证算法可行性。实验结果表明,土壤电导率、温度与Cl^-电极检测电势为影响电极预测硝态氮精准度的主要干扰因素;输入参数为硝态氮电极检测电势、土壤电导率、温度与Cl^-电极检测电势时,SVM土壤硝态氮预测模型效果最优,与光学法测定结果回归方程的调整决定系数为0.98,平均绝对偏差为3.38 mg/L,均方根误差为4.51 mg/L,基于多参数融合的SVM预测模型可显著提高电极法硝态氮检测精准度。

关键词：土壤硝态氮检测离子选择电极多参数融合支持向量机

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土壤硝态氮电极法测定的快速前处理工艺研究

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农业机械学报 2015年第S1期46卷 102-107页

作者：孔盼张淼任海燕李雁华蒲攀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 中国农业大学农业部信息获取技术重点实验室北京100083

改进土壤样品前处理工艺,探讨利用微波炉、离心机、高速漩涡振荡器替代干燥箱、摇床等传统装置的可行性。单因素试验筛选微波时间、振荡时间、离心速率及离心时间的优选调控水平,进而设计正交试验进行方差分析,确定土样快速前处理优选... 详细信息

改进土壤样品前处理工艺,探讨利用微波炉、离心机、高速漩涡振荡器替代干燥箱、摇床等传统装置的可行性。单因素试验筛选微波时间、振荡时间、离心速率及离心时间的优选调控水平,进而设计正交试验进行方差分析,确定土样快速前处理优选工艺参数。59个土样检测试验结果表明,在微波时间9 min、振荡时间40 s、离心转速1 000 r/min、离心时间60 s条件下,电极法与光学法检测值之间不存在统计差异,平均相对误差为7.48%,绝对误差的绝对值范围为0.14~22.92 mg/L,均方根误差为7.91 mg/L,快速前处理工艺处理时间小于15 min,可满足土壤硝态氮快速测量准确性及时效性要求。

关键词：土壤硝态氮离子选择电极土样前处理正交试验方差分析

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估测田间烟叶色素含量的光谱模型研究

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光谱学与光谱分析 2015年第6期35卷 1654-1659页

作者：任晓劳彩莲徐照丽晋艳郭焱李军会杨宇虹中国农业大学现代精细农业系统集成教育部重点实验室北京100083 云南省烟草农业科学研究院云南昆明650021 中国农业大学资源与环境学院北京100193

田间烟叶色素含量的光谱无损快速测量,对烟草营养生长期的营养诊断与长势监测、成熟期的烟叶品质评判具有重要的生产指导意义。该研究的目的是利用烟叶田间光谱估测烟叶的叶绿素和类胡萝卜素含量。研究采集了营养生长期和成熟期烟叶田... 详细信息

田间烟叶色素含量的光谱无损快速测量,对烟草营养生长期的营养诊断与长势监测、成熟期的烟叶品质评判具有重要的生产指导意义。该研究的目的是利用烟叶田间光谱估测烟叶的叶绿素和类胡萝卜素含量。研究采集了营养生长期和成熟期烟叶田间反射光谱,测量了样品烟叶的色素含量,利用支持向量机(SVM)和光谱指数法,对营养生长期和成熟期烟叶样品用分期建模和混合建模两种方法建立色素含量估测模型,并对模型的预测性能进行比较。研究结果表明,分期建模和混合建模对于烟叶色素含量的估测效果差异不显著。对于叶绿素含量,SVM和光谱指数法均有较好的估测效果;对于类胡萝卜素含量,SVM方法比光谱指数法具有更高的估测精度。采用SVM方法对烟叶样品的叶绿素含量分期建模得到的估测决定系数和均方根误差分别为0.862 9和0.015 5,对叶绿素含量混合建模得到的估测决定系数和均方根误差分别为0.898 5和0.012 3;采用SVM方法对烟叶样品类胡萝卜素含量分期建模得到的估测决定系数和均方根误差分别为0.873 0和0.002 4,对类胡萝卜素含量混合建模得到的估测决定系数和均方根误差分别为0.852 7和0.002 4。该研究的创新点是通过支持向量机和光谱指数法采用分期建模以及混合建模的方式建立了烟叶样品色素含量的估测模型,为烟草田间生产的质量控制、烟叶的采收品质保证提供科学依据和技术支持。

关键词：烟叶色素反射光谱模型支持向量机

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谷物联合收获机自动测产系统产量模型

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农业机械学报 2015年第7期46卷 91-96页

作者：李新成孙茂真李民赞郑立华张漫王锡久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 青岛农业大学机电工程学院青岛266109 山东省桓台县农业局淄博256400 中国农业大学农业部农业信息获取技术重点实验室北京100083

为了提高谷物联合收获机自动测产系统的测产精度,在研究了谷物联合收获机田间工作状态和升运器速度变异的基础上,通过分析谷物的运动学原理及其对冲量传感器作用的力学原理,建立了电压/升运器速度产量模型。为进一步消除收获机作业时的... 详细信息

为了提高谷物联合收获机自动测产系统的测产精度,在研究了谷物联合收获机田间工作状态和升运器速度变异的基础上,通过分析谷物的运动学原理及其对冲量传感器作用的力学原理,建立了电压/升运器速度产量模型。为进一步消除收获机作业时的噪声干扰,在测产原始数据预处理时,先采用回归差分法降低振动噪声,然后采用双阈值滤波以及阈值取代法、前值取代法2种插值方法以消除差分电压中的奇异值,结果显示前值取代法效果较佳。此外,还提出了升运器速度归一化方法和冲量电压标准化方法以消除量纲影响并简化计算。田间测产试验结果表明,提出的电压/升运器速度模型比传统的质量-电压模型更能准确表征谷物运动实际情况,测产精度高,验证均方根误差为2.03%。

关键词：联合收获机测产系统产量模型数据预处理速度变异

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基于图像处理与支持向量机的树上苹果早期估产研究

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农业机械学报 2015年第3期46卷 9-14,22页

作者：程洪 Lutz Damerow Michael Blanke 孙宇瑞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 河北农业大学信息科学与技术学院保定071001 波恩大学农业工程学院波恩53115

为了实现果树挂果期的精准管理,针对树上苹果早期估产问题,以'Gala'苹果为研究对象,开展了对定果后的果树进行产量估测的研究,提出了一种图像处理结合支持向量机的树上苹果早期估产方法。首先在苹果园内获取定果后的果树树冠图... 详细信息

为了实现果树挂果期的精准管理,针对树上苹果早期估产问题,以'Gala'苹果为研究对象,开展了对定果后的果树进行产量估测的研究,提出了一种图像处理结合支持向量机的树上苹果早期估产方法。首先在苹果园内获取定果后的果树树冠图像,此时的树上苹果颜色为绿色(本文称此时期为果树青果期);采用分析图像各颜色分量值分布图法,确定在YCb Cr颜色空间中,以Cb≤100与Cr≥120作为分割树冠图像中苹果的条件;从果树树冠图像中提取果实个数、果实面积、果实树叶比、受遮挡果实个数比例及受遮挡果实面积比例;以上述5个特征参数作为输入,实际产量为输出,利用支持向量机方法建立树上苹果早期估产模型。本文利用训练集(含50个样本)训练模型,预测产量与实际产量的决定系数R2达到了0.724 2,均方根误差RMSE为1.71 kg,平均绝对百分比误差MAPE为9%,平均预测误差MFE为0.21。利用测试集(含15个样本)测试模型,得到RMSE为2.45 kg,MAPE为13%。结果表明该模型不仅具有较好的预测精度与无偏性,且具有较好的鲁棒性,所采用的树上苹果早期估产方法可行。

关键词：苹果早期估产图像处理支持向量机

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