检索结果-内蒙古大学图书馆

河南农业大学学报 2024年第5期58卷 838-851页

作者：岳继博李婷宋洁田庆久刘杨冯海宽河南农业大学信息与管理科学学院河南郑州450046 河南农业大学外国语学院河南郑州450046 南京大学国际地球科学系统研究所江苏南京210023 中国农业大学智慧农业系统集成研究教育部重点实验室北京100083 北京市农林科学院信息技术研究中心农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室北京100097

【目的】设计一种结合高光谱遥感、卷积神经网络和迁移学习技术的田间水稻秸秆覆盖度(RRC)信息提取方法。【方法】1)实验室测量了多种土壤含水量、水稻秸秆含水量和RRC的“土壤-水稻秸秆”混合光谱。2)基于视觉几何组网络设计了水稻秸... 详细信息

【目的】设计一种结合高光谱遥感、卷积神经网络和迁移学习技术的田间水稻秸秆覆盖度(RRC)信息提取方法。【方法】1)实验室测量了多种土壤含水量、水稻秸秆含水量和RRC的“土壤-水稻秸秆”混合光谱。2)基于视觉几何组网络设计了水稻秸秆覆盖度高光谱网络(RRChyperNet)模型,该模型融合深层和浅层网络特征开展RRC估算。3)基于实验室实测和田间实测“土壤-水稻秸秆”混合光谱评估了使用RRChyperNet模型开展田间RRC估算的可行性。使用决定系数(R^(2))和均方根误差(RMSE)评估田间RRC信息提取的准确性。【结果】1)RRChyperNet可用于开展田间RRC信息高精度估算(R^(2)=0.953,RMSE=0.085)。2)基于预训练的RRChyperNet结合迁移学习方法能够实现对研究区RRC高精度估算(R^(2)=0.867,RMSE=0.093),其精度明显高于广泛使用的随机森林和支持向量机回归模型(R^(2)=0.686~0.691,RMSE=0.122~0.128)。3)研究仅基于水稻秸秆开展了RRChyperNet模型训练和性能测试,其针对小麦、玉米等秸秆覆盖度信息提取精度仍需要未来更多的试验来验证。【结论】RRChyperNet能够提供高精度的田间水稻秸秆覆盖度信息,为动态掌握农田保护性耕作实施进度和落实农业生态环境保护建设提供技术支持。

关键词：卷积神经网络水稻秸秆覆盖度深度学习迁移学习

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基于植物电信号的小麦苗期等渗干旱胁迫与盐胁迫辨识

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农业机械学报 2021年第7期52卷 231-236页

作者：李进海李洋 RICARDO Ferraz de Oliveira 姚杰鹏黄岚王忠义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 圣保罗大学路易斯·德奎罗兹农业学院皮拉西卡巴3538709

针对早期干旱胁迫与盐胁迫在植物处于逆境时难以区分的问题,提出一种基于光诱导植物电信号的干旱胁迫与盐胁迫辨识方法。使用光/暗循环刺激获取了小麦幼苗在正常状态以及等渗干旱胁迫与盐胁迫下的植物叶表面电位,并利用一对一分类策略... 详细信息

针对早期干旱胁迫与盐胁迫在植物处于逆境时难以区分的问题,提出一种基于光诱导植物电信号的干旱胁迫与盐胁迫辨识方法。使用光/暗循环刺激获取了小麦幼苗在正常状态以及等渗干旱胁迫与盐胁迫下的植物叶表面电位,并利用一对一分类策略的支持向量机(One-versus-one support vector machine,OVOSVM)对获取的植物电信号样本进行分类。三折交叉验证结果显示:对正常状态与干旱胁迫下小麦幼苗叶表面电位进行二分类,分类准确率达到100%;对正常状态与盐胁迫下小麦幼苗叶表面电位进行二分类,准确率为94.44%;进行三分类时准确率达到96.30%;对等渗干旱胁迫与盐胁迫下获取的小麦叶表面电位进行二分类,分类准确率为100%。研究表明,植物电信号作为一种辨识逆境胁迫的方法,可对等渗条件下早期干旱胁迫与盐胁迫进行准确区分。

关键词：小麦幼苗叶表面电位光诱导植物电信号等渗干旱胁迫与盐胁迫支持向量机

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基于语义分割的非结构化田间道路场景识别

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农业工程学报 2021年第22期37卷 152-160页

作者：孟庆宽杨晓霞张漫关海鸥天津职业技术师范大学自动化与电气工程学院天津300222 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 黑龙江八一农垦大学电气与信息学院大庆163319

环境信息感知是智能农业装备系统自主导航作业的关键技术之一。农业田间道路复杂多变,快速准确地识别可通行区域,辨析障碍物类别,可为农业装备系统高效安全地进行路径规划和决策控制提供依据。该研究以非结构化农业田间道路场景为研究对... 详细信息

环境信息感知是智能农业装备系统自主导航作业的关键技术之一。农业田间道路复杂多变,快速准确地识别可通行区域,辨析障碍物类别,可为农业装备系统高效安全地进行路径规划和决策控制提供依据。该研究以非结构化农业田间道路场景为研究对象,根据环境对象动、静态属性进行类别划分,提出一种基于通道注意力结合多尺度特征融合的轻量化语义分割模型。首先采用Mobilenet V2轻量卷积神经网络提取图像特征,将混合扩张卷积融入特征提取网络最后2个阶段,在保证特征图分辨率的基础上增加感受野并保持信息的连续性与完整性;然后引入通道注意力模块对特征提取网络各阶段特征通道依据重要程度重新标定;最后通过空间金字塔池化模块将多尺度池化特征进行融合,获取更加有效的全局场景上下文信息,增强对复杂道路场景识别的准确性。语义分割试验表明,不同道路环境下本文模型可以对场景对象进行有效识别解析,像素准确率和平均像素准确率分别为94.85%、90.38%,具有准确率高、鲁棒性强的特点。基于相同测试集将该文模型与FCN-8S、SegNet、DeeplabV3+、BiseNet模型进行对比试验,该文模型的平均区域重合度为85.51%,检测速度达到8.19帧/s,参数数量为2.41×10^(6),相比于其他模型具有准确性高、推理速度快、参数量小等优点,能够较好地实现精度与速度的均衡。研究成果可为智能农业装备在非结构化道路环境下安全可靠运行提供技术参考。

关键词：机器视觉语义分割环境感知非结构化道路轻量卷积注意力机制特征融合

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农田平地机导航侧滑估计与自适应控制方法

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农业机械学报 2020年第9期51卷 26-33页

作者：景云鹏刘刚金志坤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

针对农田平地机在无人驾驶作业时因受地面侧滑影响而导致路径追踪控制精度降低的问题,提出一种基于牵引式农田平地机的导航侧滑估计与自适应控制方法。根据路径追踪时平地铲与拖拉机的位置关系,建立了牵引式农田平地机的运动学模型;基... 详细信息

针对农田平地机在无人驾驶作业时因受地面侧滑影响而导致路径追踪控制精度降低的问题,提出一种基于牵引式农田平地机的导航侧滑估计与自适应控制方法。根据路径追踪时平地铲与拖拉机的位置关系,建立了牵引式农田平地机的运动学模型;基于运动学模型,提出了一种侧滑估计器,用来预测导航控制中车轮因侧滑产生的侧滑角,并计算出拖拉机的前轮转角控制率;采用改进的非线性函数构造方法对PID控制器的参数KP、KI、KD进行实时整定,实现了农田平地机自适应导航控制。田间试验表明,该方法使平地铲路径追踪的平均绝对偏差减小了6.78 cm,标准偏差减小了10.1 cm。与无侧滑估计和参数自适应的导航控制相比,本文方法提高了农田平地机的路径追踪精度,增强了导航控制系统对平地机的适应性和鲁棒性。

关键词：农田平地机导航侧滑估计自适应控制非线性整定

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农业信息成像感知与深度学习应用研究进展

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农业机械学报 2020年第5期51卷 1-17页

作者：孙红李松李民赞刘豪杰乔浪张瑶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

农业信息感知与准确的数据分析是智慧农业定量决策与管理服务的基础。现代农业中彩色、可见光近红外光谱、3D与热红外等多源和多维度的成像感知手段提供了丰富的数据源,传统研究中围绕颜色、形态、纹理、反射光谱等特征展开分析,由于样... 详细信息

农业信息感知与准确的数据分析是智慧农业定量决策与管理服务的基础。现代农业中彩色、可见光近红外光谱、3D与热红外等多源和多维度的成像感知手段提供了丰富的数据源,传统研究中围绕颜色、形态、纹理、反射光谱等特征展开分析,由于样本量和特征抽象层级的局限性,对复杂背景变化及未知样本检测时,还存在噪声抑制鲁棒性不足、识别与检测模型精度不高等问题。深度学习(Deep learning,DL)是机器学习的分支之一,结合神经网络通过组合底层特征形成抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征与属性,在图像目标识别与检测中其模型检测精度与泛化能力比传统方法均有所提升。因而,DL技术在农业信息检测中的应用日益增多。为了深入分析应用DL技术驱动智慧农业继续发展的潜力和方向,本文从农业信息成像感知的数据源与DL技术应用相结合的角度出发,分别以植物识别与检测、病虫害诊断与识别、遥感区域分类与监测、果实在体检测与产品分级、动物识别与姿态检测5个研究方向总结概括DL在农业信息检测中最新的应用研究成果,展望需要加强的方面,以提升对应用DL开展农业信息检测过程的理解,促进农业信息感知技术的发展。

关键词：成像感知深度学习农业数据集卷积神经网络农业检测

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基于复合纳米介导固态电极的原位土壤硝态氮检测研究

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农业机械学报 2020年第S02期51卷 402-407页

作者：陈铭蓝天姚岚李莉张淼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

采用新型纳米复合材料金纳米簇复合石墨烯为固态离子选择电极介导材料,以土壤渗出液为对象开展原位NO-3-N检测,评估了传感器寿命、灵敏性及选择性,解析了采集环境参数对渗出液硝态氮监测的影响。结果表明:电极寿命达到65 d,响应斜率为44... 详细信息

采用新型纳米复合材料金纳米簇复合石墨烯为固态离子选择电极介导材料,以土壤渗出液为对象开展原位NO-3-N检测,评估了传感器寿命、灵敏性及选择性,解析了采集环境参数对渗出液硝态氮监测的影响。结果表明:电极寿命达到65 d,响应斜率为44.02 mV/dec,对硝酸根选择性较好,对土壤中主要共存阴离子抗干扰性良好;采样探头包埋深度每下降10 cm,硝态氮质量浓度增加30~60 mg/L;含水率对渗出液硝态氮影响不明显;土壤颗粒粒径大于2.5 mm后,硝态氮质量浓度下降约19.5%;原位渗出液电极测定结果与光学法一致性较好,约为标准浸提液检测值5~6倍。

关键词：原位土壤硝态氮离子选择电极纳米介导

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基于改进蚁群算法的农田平地导航三维路径规划方法

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农业机械学报 2020年第S01期51卷 333-339页

作者：景云鹏金志坤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

为解决农田平地机无人驾驶作业时缺乏局部规划,进而实现平地路径在线调整的问题,以平地作业土方合理运卸且路径最短为目的,提出了一种基于改进蚁群算法的农田平地导航三维路径规划方法。基于农田三维地势模型,采用改进的蚁群算法规划三... 详细信息

为解决农田平地机无人驾驶作业时缺乏局部规划,进而实现平地路径在线调整的问题,以平地作业土方合理运卸且路径最短为目的,提出了一种基于改进蚁群算法的农田平地导航三维路径规划方法。基于农田三维地势模型,采用改进的蚁群算法规划三维路径:以平地作业土方运载为决策方向,建立新的路径搜索节点,对比平地机作业时平地铲运载土方量和经过栅格计算所需的挖填土方量,根据土方运载任务设置信息素更新规则和启发函数,获取农田平地的最佳三维路径;基于平地机的运动学模型,设置农田平地机转向约束条件,根据约束条件对路径进行平滑优化,并建立三维路径规划的效果评价标准。仿真结果表明:相比于原始蚁群算法,该方法的路径规划效果评价指标提高33.3%以上,可以更好地指导农田平地机实现局部平地任务,而且大大缩短了路径生成时间和路径长度,使路径更为平滑,更适用于辅助农田平地的自动导航作业。

关键词：农田平地机导航路径规划蚁群算法约束优化

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基于功率测量的联合收获机喂入量检测方法研究

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农业机械学报 2020年第5期51卷 118-123页

作者：孙意凡刘仁杰欧颢张振乾张漫李寒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

为了准确分析联合收获机不同喂入量检测方法的精度,提出基于割台主动轴功率和倾斜输送器功率的2种喂入量检测方法。以河北冬小麦作为试验对象,以新疆3型联合收获机为试验平台,进行了喂入量检测系统田间试验。喂入量检测系统包括割台主... 详细信息

为了准确分析联合收获机不同喂入量检测方法的精度,提出基于割台主动轴功率和倾斜输送器功率的2种喂入量检测方法。以河北冬小麦作为试验对象,以新疆3型联合收获机为试验平台,进行了喂入量检测系统田间试验。喂入量检测系统包括割台主动轴扭矩传感器、倾斜输送器动力轴扭矩传感器、割台主动轴转速传感器和车载工控机等。对2种喂入量检测方法进行分析,根据试验数据分别建立计算模型,将2种方法的检测结果与实测结果进行对比,结果表明,基于割台主动轴功率的喂入量检测方法平均相对误差为19.6%,基于倾斜输送器功率的喂入量检测方法平均相对误差为16.1%。2种方法的检测精度在一定程度上能满足田间应用需求,基于倾斜输送器功率的喂入量检测方法检测精度稍高。

关键词：联合收获机喂入量检测功率检测

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马铃薯叶片光化学吸收与反射光谱关联分析及检测

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农业机械学报 2020年第S02期51卷 375-381页

作者：赵若梅邢子正马旭颖宋迪李民赞孙红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

为开展马铃薯叶片PSⅡ叶绿素荧光参数无损检测研究,利用高光谱成像系统采集200个感兴趣区域样本点的光谱图像并提取反射率,使用封闭式叶绿素荧光成像系统采集相应样本点的qP值。采用SPXY算法将总样本按照2∶1的比例划分为建模集(135个样... 详细信息

为开展马铃薯叶片PSⅡ叶绿素荧光参数无损检测研究,利用高光谱成像系统采集200个感兴趣区域样本点的光谱图像并提取反射率,使用封闭式叶绿素荧光成像系统采集相应样本点的qP值。采用SPXY算法将总样本按照2∶1的比例划分为建模集(135个样本)和验证集(65个样本),采用联合区间偏最小二乘法(Synergy interval partial least squares,siPLS)和随机蛙跳(Random frog,RF)算法各筛选出18个敏感波长,并用选择的特征波长建立偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PLSR)模型。结果表明:siPLSPLSR模型的建模集决定系数R2c为0.6285,验证集决定系数R2v为0.6103;RFPLSR模型的建模集决定系数R2c为0.7093,验证集决定系数R2v为0.6872。结果表明利用RF算法筛选的特征波长对马铃薯叶片qP值检测的解释性优于siPLS算法,特征波长在518.72~640.64 nm、650~800 nm和850~1000 nm范围,体现了荧光发射信号是马铃薯作物光化学吸收qP值的重要响应特征,且叶片光化学吸收与叶绿素含量、叶片结构、水分含量等属性紧密关联。绘制叶片qP值分布图为分析马铃薯叶片光化学吸收和光合作用动态提供了直观的分析手段,可为马铃薯作物光合活性评价及复杂生理生化动态监测提供支持。

关键词：马铃薯叶片叶绿素荧光高光谱成像光合作用光化学猝灭系数

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基于作物谱图特征的植株分割与叶绿素分布检测

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光谱学与光谱分析 2020年第7期40卷 2253-2258页

作者：龙耀威李民赞高德华张智勇孙红 Qin Zhang 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 Center forPrecision&Automated Agricultural System Washington State University Pulman WA 99350USA

为了快速感知并分析田间作物生长状况,采用先进的半导体镀膜工艺光谱成像传感器,研究了玉米植株冠层叶绿素含量分布式检测方法。试验采用IMEC 5×5成像传感器,拍摄47株苗期玉米植株冠层,获取673~951 nm范围内的25个波长的光谱图像... 详细信息

为了快速感知并分析田间作物生长状况,采用先进的半导体镀膜工艺光谱成像传感器,研究了玉米植株冠层叶绿素含量分布式检测方法。试验采用IMEC 5×5成像传感器,拍摄47株苗期玉米植株冠层,获取673~951 nm范围内的25个波长的光谱图像。实验中,利用SPAD-520叶绿素仪非破坏性地测量叶绿素含量,每株玉米冠层叶片设置2~3个采样点,每点测量3次取平均,共计242个样本数据。对光谱图像数据,经4灰度级标准板提取并校准反射率。为了实现玉米植株与花盆、土壤背景的有效分离,在分析不同对象光谱反射率与图像像素特征的基础上,提出了一种基于谱图特征组合的植株分割方法,即基于植被指数的图像初步分割与区域标记计算的冠层精细分割的植株提取算法。首先,计算各像素点归一化植被指数(NDVI),并开展基于NDVI的植株冠层分割方法分割结果优于基于最大类间方差法的全局阈值自适应分割算法。其次,采用边缘保持中值滤波算法剔除初步分割后图像中存在的噪声点后,基于区域标记算法进行精细分割,获得掩膜并最终得到仅保留玉米植株冠层的光谱图像。分别采用相关分析法(CA)和随机蛙跳(RF)算法选取反射光谱特征波长,并构建750~951 nm近红外(NIR)和673~750 nm红色(R)选中波长集合,遍历NIR和R集合组合计算比值植被指数(RVI),差值植被指数(DVI),归一化植被指数(NDVI)和SPAD转换指数(TSPAD)。然后,再次采用CA和RF算法筛选植被指数,利用SPXY算法将样本按照7∶3比例划分为建模集和验证集,并建立了叶绿素含量指标检测CA+RF-PLSR模型。结果表明,其建模集R^2C为0.573 9, RMSEC为3.84%,验证集R^2V为0.420 2, RMSEC为2.3%。利用建模结果对多光谱图像进行处理,绘制玉米叶片SPAD值伪彩色分布图,实现叶绿素含量分布可视化。研究表明采用镀膜型光谱成像数据,分析对象光谱与图像特征,探讨玉米冠层叶绿素含量分布检测的可行性,可为直观监测作物生长动态提供支持。

关键词：镀膜型传感器光谱成像图像分割叶绿素含量玉米植株

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