检索结果-内蒙古大学图书馆

农业机械学报 2020年第7期51卷 332-337页

作者：朱德兰王蓉阮汉铖西北农林科技大学水利与建筑工程学院陕西杨凌712100 西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室陕西杨凌712100

为研究水肥一体化设备中用于过滤有机肥的Y型网式过滤器的堵塞规律,对Y型网式过滤器在初始流量500 L/h、水源压力117.6 kPa下,设置25、30、40、50 g/L共4种黄腐酸钾有机肥肥液质量浓度,进行了过滤器堵塞试验,分析了Y型网式过滤器的局部... 详细信息

为研究水肥一体化设备中用于过滤有机肥的Y型网式过滤器的堵塞规律,对Y型网式过滤器在初始流量500 L/h、水源压力117.6 kPa下,设置25、30、40、50 g/L共4种黄腐酸钾有机肥肥液质量浓度,进行了过滤器堵塞试验,分析了Y型网式过滤器的局部水头损失与单个滤孔滤网清洁度(单个滤孔有效过水断面面积与孔隙总面积比值)S/S0的关系,并利用XRD分析了过滤器内堵塞物质的成分。结果表明:肥液质量浓度对过滤器滤网清洁度影响显著,建议肥液质量浓度不超过40 g/L;过滤器局部水头损失在S/S0减小到10%后才逐渐开始增大,过滤器局部水头损失与滤网清洁度、肥液质量浓度有关,利用多项式拟合给出了过滤器滤网清洁度与肥液质量浓度、施肥持续时间的关系式及局部水头损失与肥液质量浓度、滤网清洁度的关系式;滤网堵塞物质主要成分为硫酸钙、草酸钙。本研究结果可为水肥一体化设备中过滤器的选择提供理论参考。

关键词：水肥一体化过滤器有机肥局部水头损失滤网清洁度堵塞物成分

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不同生育阶段土壤含水率对番茄果实维生素C含量的影响

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农业机械学报 2016年第8期47卷 72-80页

作者：刘杰陈思周振江胡田田西北农林科技大学水利与建筑工程学院陕西杨凌712100 西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室陕西杨凌712100

为实现番茄的优质生产及水资源高效利用,探求不同生育阶段土壤含水率与番茄果实维生素C含量之间的关系。以番茄苗期、始花结果期、果实生长初期、膨大期和品质形成期5个阶段的土壤含水率为试验因素,每个因素设5个水平,采取五元二次通用... 详细信息

为实现番茄的优质生产及水资源高效利用,探求不同生育阶段土壤含水率与番茄果实维生素C含量之间的关系。以番茄苗期、始花结果期、果实生长初期、膨大期和品质形成期5个阶段的土壤含水率为试验因素,每个因素设5个水平,采取五元二次通用旋转组合设计,进行盆栽试验。建立维生素C含量与不同阶段土壤含水率的数学模型,分析因子主效应、单因子效应及两因素的耦合效应,并对模型模拟寻优。结果表明,品质形成期土壤含水率对番茄果实维生素C含量的影响最大,苗期次之,始花结果期最小。控制其它阶段土壤水分为（70%~80%）θf时,果实维生素C含量随苗期、始花结果期土壤含水率变化不大（变异系数分别为2.46%、3.08%）;随果实生长初期、膨大期和品质形成期土壤含水率呈抛物线变化,且影响程度依次增大（变异系数分别为5.79%、8.09%、17.25%）,且这3个阶段土壤含水率分别为（67.79%~77.79%）θf、（65.58%~75.58%）θf、（68.86%~78.86%）θf时,维生素C含量有最大值,分别为24.10、24.21、24.10 mg/（100 g）。耦合效应表明,苗期与始花结果期和果实生长初期、始花结果期与膨大期、膨大期与品质形成期土壤含水率对番茄果实维生素C含量的交互作用均呈正效应;苗期与膨大期和品质形成期、始花结果期与果实生长初期和品质形成期、果实生长初期与膨大期和品质形成期土壤含水率间的交互作用均呈负效应。在5个阶段土壤含水率分别为（50%~60%）θf、（90%~100%）θf、（50%~60%）θf、（80%~90%）θf、（70%~80%）θf时,番茄果实维生素C含量达最高30.10 mg/（100 g）,但不利于产量的形成。当5个阶段土壤含水率分别为（90%~99.9%）θf、（90%~99.8%）θf、（90%~99.6%）θf、（74.0%~81.8%）θf、（74.3%~82.5%）θf时,可以同时获得较高的番茄单株产量（996.75~1 037.99 g）和维生素C含量（25.40~26.02 mg/（100 g））。

关键词：番茄维生素C 土壤含水率生育阶段五元二次通用旋转组合设计

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动态水压间歇脉冲喷灌喷洒水力性能研究

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农业机械学报 2023年第10期54卷 294-303页

作者：葛茂生魏福强吴普特张骞文薛绍鹏西北农林科技大学水利与建筑工程学院陕西杨凌712100 西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室陕西杨凌712100

动态水压喷洒和基于脉冲宽度调制的间歇喷洒对喷头喷洒水力特性均有显著调节作用,为充分发挥动态水压和间歇喷洒的技术优势,本研究通过压缩空气储能调节同步实现动态水压和间歇脉冲喷洒,基于此开发出新型动态水压间歇脉冲喷灌装置,并对... 详细信息

动态水压喷洒和基于脉冲宽度调制的间歇喷洒对喷头喷洒水力特性均有显著调节作用,为充分发挥动态水压和间歇喷洒的技术优势,本研究通过压缩空气储能调节同步实现动态水压和间歇脉冲喷洒,基于此开发出新型动态水压间歇脉冲喷灌装置,并对动态水压间歇脉冲喷洒条件下的喷灌水力性能指标进行了实测和计算。结果表明,动态水压间歇脉冲喷洒模式下,喷头工作压力呈“急速上升—波动下降—急速下降”三阶段变化趋势,喷头流量较恒压连续喷洒降低70.23%~82.77%;径向喷灌强度呈双峰型分布,峰值喷灌强度为连续喷洒下的12.7%~33%;喷洒水量分布均匀度较连续喷洒有小幅降低5.8%~14.1%,且可通过运行参数优化进一步提升;水滴对表层土壤的打击强度显著降低,动能强度峰值降幅50.6%~70.9%。研究结果表明动态水压间歇脉冲喷洒可灵活实现喷洒水力性能指标的同步提升,具有较大应用潜力。

关键词：动态水压间歇脉冲喷灌压缩空气水力性能

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基于分数阶微分和最优光谱指数的大豆叶面积指数估算

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农业机械学报 2023年第9期54卷 329-342页

作者：向友珍王辛安嘉琪唐子竣李汪洋史鸿棹西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室陕西杨凌712100 西北农林科技大学水利与建筑工程学院陕西杨凌712100

高光谱遥感技术可对作物生长状况进行无损、高效地监测,是推动现代精准农业发展的必要手段。以不同施氮水平与覆膜处理下的开花期大豆叶面积指数(Leaf area index, LAI)为研究对象,对原始开花期大豆高光谱反射率数据进行0~2阶微分变换处... 详细信息

高光谱遥感技术可对作物生长状况进行无损、高效地监测,是推动现代精准农业发展的必要手段。以不同施氮水平与覆膜处理下的开花期大豆叶面积指数(Leaf area index, LAI)为研究对象,对原始开花期大豆高光谱反射率数据进行0~2阶微分变换处理(步长0.5),并筛选出各阶光谱指数中与开花期大豆LAI相关性最高的指数作为最优光谱指数进行输入,采用支持向量机(Support vector machine, SVM)、随机森林(Random forest, RF)、遗传算法优化的BP神经网络(BP neural network optimized by genetic algorithm, GA-BP)3种机器学习方法构建大豆LAI预测模型。结果表明:0~2阶光谱指数与大豆LAI相关系数平均值分别为0.616、0.657、0.666、0.669、0.658,相比于原始与整数阶高光谱反射率,分数阶微分变换处理后的高光谱反射率构建的光谱指数与开花期大豆LAI具有更强的相关性;相关系数平均值最高的1.5阶微分处理最优光谱指数波长组合分别为:TVI(687 nm, 754 nm)、DI(687 nm, 754 nm)、SAVI(728 nm, 738 nm)、RI(687 nm, 744 nm)、NDVI(620 nm, 653 nm),其余各阶最优光谱指数组合对应波段也集中分布于红边波段(680~760 nm);随着微分阶数提高,光谱指数与大豆LAI的相关性和构建的预测模型的精度均呈先升后降的趋势;当输入变量相同时,RF为3种机器学习模型中的最佳建模方法。经过综合比较,以1.5阶微分处理得到的最优光谱指数组合作为输入数据,基于RF构建的大豆LAI预测模型取得了最高的精度,验证集的决定系数R~2为0.880,均方根误差(RMSE)为0.320 0 cm~2/cm~2,标准均方根误差(NRMSE)为10.354%,平均相对误差(MRE)为9.572%。研究结果可为提高大豆LAI高光谱反演精度与指导精准农业生产提供理论参考。

关键词：大豆叶面积指数高光谱分数阶微分最优光谱指数

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大田葵花土壤含盐量无人机遥感反演研究

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农业机械学报 2020年第7期51卷 178-191页

作者：陈俊英姚志华张智韬魏广飞王新涛韩佳西北农林科技大学水利与建筑工程学院陕西杨凌712100 西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室陕西杨凌712100

以内蒙古河套灌区沙壕渠灌域内大田葵花为研究对象,划分4块不同盐分梯度的试验地,利用无人机搭载六波段多光谱相机和热红外成像仪获取遥感数据,并同步采集区域内不同土壤深度处的盐分数据。利用灰色关联法对构建的光谱指数进行筛选,同... 详细信息

以内蒙古河套灌区沙壕渠灌域内大田葵花为研究对象,划分4块不同盐分梯度的试验地,利用无人机搭载六波段多光谱相机和热红外成像仪获取遥感数据,并同步采集区域内不同土壤深度处的盐分数据。利用灰色关联法对构建的光谱指数进行筛选,同时结合冠层温度数据,采用偏最小二乘回归(PLSR)、支持向量机(SVM)、反向传播神经网络(BPNN)和极限学习机(ELM)4种建模方法构建大田葵花不同生育期、不同土壤深度的盐分反演模型。结果表明,基于葵花现蕾期数据构建的盐分反演模型整体效果优于开花期,以优选盐分指数和光谱指数作为变量组构建的模型效果优于植被指数变量组,盐分反演效果较好的土壤深度为0~20 cm和20~40 cm。不同建模方法对比结果表明,机器学习盐分反演模型的效果优于偏最小二乘回归模型,其中在葵花现蕾期0~20 cm土壤深度处,以光谱指数作为变量组构建的BPNN盐分模型反演效果最好,建模集和验证集R2分别达到0.773和0.718,验证集RMSE、CC分别达到0.062%和0.813。本研究成果可为无人机遥感在大田葵花土壤盐分监测方面的应用及相关研究提供参考。

关键词：无人机遥感葵花土壤含盐量光谱指数冠层温度灰色关联法

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基于改进YOLO v5的夜间温室番茄果实快速识别

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农业机械学报 2022年第5期53卷 201-208页

作者：何斌张亦博龚健林付国赵昱权吴若丁西北农林科技大学水利与建筑工程学院陕西杨凌712100 西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室陕西杨凌712100

为实现日光温室夜间环境下采摘机器人正常工作以及番茄快速识别,提出一种基于改进YOLO v5的夜间番茄果实的识别方法。采集夜间环境下番茄图像2000幅作为训练样本,通过建立一种基于交并比的CIOU目标位置损失函数,对原损失函数进行改进,... 详细信息

为实现日光温室夜间环境下采摘机器人正常工作以及番茄快速识别,提出一种基于改进YOLO v5的夜间番茄果实的识别方法。采集夜间环境下番茄图像2000幅作为训练样本,通过建立一种基于交并比的CIOU目标位置损失函数,对原损失函数进行改进,根据计算函数anchor生成自适应锚定框,确定最佳锚定框尺寸,构建改进型YOLO v5网络模型。试验结果表明,改进YOLO v5网络模型对夜间环境下番茄绿色果实识别精度、红色果实识别精度、综合平均识别精度分别为96.2%、97.6%和96.8%,对比CNN卷积网络模型及YOLO v5模型,提高了被遮挡特征物与暗光下特征物的识别精度,改善了模型鲁棒性。将改进YOLO v5网络模型通过编译将训练结果写入安卓系统制作快速检测应用软件,验证了模型对夜间环境下番茄果实识别的可靠性与准确性,可为番茄实时检测系统的相关研究提供参考。

关键词：番茄果实温室识别改进YOLO v5 夜间

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基于无人机多光谱遥感的土壤含盐量反演模型研究

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农业机械学报 2019年第12期50卷 151-160页

作者：张智韬魏广飞姚志华谭丞轩王新涛韩佳西北农林科技大学水利与建筑工程学院陕西杨凌712100 西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室陕西杨凌712100

为探究无人机多光谱遥感技术快速监测植被覆盖下的土壤含盐量问题,以内蒙古河套灌区沙壕渠灌域内4块不同盐分梯度的耕地为研究区域,利用无人机搭载多光谱传感器获取2018年8月遥感影像数据,并对0~40 cm的土壤进行盐分测定。分别引入敏感... 详细信息

为探究无人机多光谱遥感技术快速监测植被覆盖下的土壤含盐量问题,以内蒙古河套灌区沙壕渠灌域内4块不同盐分梯度的耕地为研究区域,利用无人机搭载多光谱传感器获取2018年8月遥感影像数据,并对0~40 cm的土壤进行盐分测定。分别引入敏感波段组、光谱指数组、全变量组作为模型输入变量,采用支持向量机(Support vector machine,SVM)、BP神经网络(Back propagation neural network,BPNN)、随机森林(Random forest,RF)、多元线性回归(Multiple linear regression,MLR)4种回归方法,建立基于3组输入变量下的土壤盐分反演模型,并进行精度评价,比较不同输入变量、不同回归方法对模型精度的影响,评价并优选出最佳盐分反演模型。结果表明,通过分析3个变量组的R 2和RMSE,光谱指数组在4种回归方法中均取得了最佳的反演效果,敏感波段组和全变量组在不同的回归方法中反演效果不同。4种回归方法中,3种机器学习算法反演精度明显高于MLR模型,且MLR模型中的敏感波段组和全变量组均出现了“过拟合”现象,RF算法在3种机器学习算法中表现最优,SVM算法和BPNN算法在基于不同变量组的模型中表现也不相同。基于光谱指数组的RF的盐分反演模型在12个模型中取得了最佳的反演效果,R^2 c和R^2 v分别达到了0.72和0.67,RMSEv仅为0.112%。

关键词：土壤含盐量无人机多光谱遥感变量组机器学习多元线性回归

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冬小麦冠层温度对大气温度的时滞效应与影响因素研究

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农业机械学报 2023年第11期54卷 359-368页

作者：张智韬张秋雨杨宁罗林育黄嘉亮姚一飞西北农林科技大学水利与建筑工程学院陕西杨凌712100 西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室陕西杨凌712100

冠气温差能够间接监测作物水分变化规律,而冠层温度与大气温度之间存在的时滞效应会影响监测效果,为探明两者之间的时滞效应变化规律及影响因素,本研究以拔节期至乳熟期的冬小麦为研究对象,利用红外温度传感器连续监测灌溉上限分别为田... 详细信息

冠气温差能够间接监测作物水分变化规律,而冠层温度与大气温度之间存在的时滞效应会影响监测效果,为探明两者之间的时滞效应变化规律及影响因素,本研究以拔节期至乳熟期的冬小麦为研究对象,利用红外温度传感器连续监测灌溉上限分别为田间持水率的95%(T1)、80%(T2)、65%(T3)和50%(T4)4个不同灌溉处理的冠层温度,并同步获取短波净辐射(Short-wave net radiation,R_(S))、大气温度(Atmospheric temperature,T_(A))、相对湿度(Relative humidity,R_(H))等气象数据。利用错位相关法计算冠层温度与大气温度之间的时滞时间(Time lag,TL),分析其在不同生育期和不同灌溉条件下变化规律,并采用相关性分析法探究气象因子(R_(S)、T_(A)、R_(H))变化率和日均值与时滞时间的相关性,最后通过通径分析探讨气象因子(R_(S)、T_(A)、R_(H))、土壤含水率(Soil moisture content,SMC)以及叶面积指数(Leaf area index,LAI)对时滞时间的共同影响。结果表明:不同生育期和不同灌溉条件下冬小麦冠层温度变化均提前于大气温度;在不同灌溉处理下,T1、T2和T3处理的时滞时间高于T4处理,且在不同生育期下,时滞时间呈现先减少再增加的趋势。短波净辐射变化率(Change rate of short-wave net radiation,R_(SCR))、大气温度变化率(Change rate of atmospheric temperature,T_(ACR))和相对湿度变化率(Change rate of relative humidity,R_(HCR))与时滞时间的相关性均高于对应日均值与时滞时间的相关性;同时,R_(SCR)与时滞时间的相关程度最高(相关系数R为0.718~0.806),TACR次之(R为0.582~0.661),RHCR最低(R为-0.534~-0.570)。利用通径分析发现,时滞时间主要受R_(SCR)、SMC以及LAI共同影响,但在不同灌溉条件下影响时滞时间的主要因素存在差异,其中T1、T2和T3处理主要受R_(SCR)和LAI影响,而T4主要受R_(SCR)和SMC影响。研究可为利用冠气温差信息监测作物水分变化进一步提供理论依据。

关键词：冬小麦冠层温度时滞效应土壤含水率叶面积指数通径分析

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灌水施氮方式对玉米生育期土壤NO_3^--N时空分布的影响

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农业机械学报 2017年第2期48卷 279-287页

作者：漆栋良胡田田西北农林科技大学水利与建筑工程学院陕西杨凌712100 西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室陕西杨凌712100

在干旱区大田条件下,以制种玉米"金西北22号"为供试材料,采用交替灌水、固定灌水、均匀灌水和交替施氮、固定施氮、均匀施氮二因素三水平的完全组合方案,在拔节期、大喇叭口期、抽雄期、灌浆期和成熟期对0~100 cm土层分层监... 详细信息

在干旱区大田条件下,以制种玉米"金西北22号"为供试材料,采用交替灌水、固定灌水、均匀灌水和交替施氮、固定施氮、均匀施氮二因素三水平的完全组合方案,在拔节期、大喇叭口期、抽雄期、灌浆期和成熟期对0~100 cm土层分层监测植株正下方、植株正南侧和植株正北侧的土壤NO_3^--N含量。结果表明:监测时期内,植株南、北两侧较植株下和0~40 cm土层较40~100 cm土层的土壤NO_3^--N含量时空分布受灌水施氮方式影响更大。固定灌水固定施氮下,水氮同区时土壤NO_3^--N在施氮侧下移,而水氮异区时土壤NO_3^--N在施氮侧累积。灌浆期,40~80 cm土层的植株下,与均匀灌水相比,交替灌水下不同施氮方式的土壤NO_3^--N含量减少9.9%~14.4%。交替灌水均匀施氮或交替灌水交替施氮使得土壤NO_3^--N在较长时间内维持在0~40 cm土层周围,成熟期二者0~100 cm土层的土壤NO_3^--N残留量相近,但较其他处理减少11.7%~27.3%。综上,交替灌水均匀施氮或交替灌水交替施氮使玉米生育期土壤NO_3^--N含量时空分布比较合理,成熟期土壤NO_3^--N残留量较低。

关键词：玉米灌水方式施氮方式土壤NO-3-N 时空分布

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剔除土壤背景的冬小麦根域土壤含水率遥感反演方法

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农业机械学报 2021年第4期52卷 197-207页

作者：张智韬周永财杨帅谭丞轩劳聪聪许崇豪西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室陕西杨凌712100 西北农林科技大学水利与建筑工程学院陕西杨凌712100

为剔除无人机多光谱图像中的土壤背景、提高作物根域土壤含水率反演精度,以不同水分处理的拔节期冬小麦为研究对象,利用无人机多光谱相机分别在09:00、11:00、13:00、15:00和17:00等5个时刻获取高分辨率多光谱图像,采用改进的植被指数... 详细信息

为剔除无人机多光谱图像中的土壤背景、提高作物根域土壤含水率反演精度,以不同水分处理的拔节期冬小麦为研究对象,利用无人机多光谱相机分别在09:00、11:00、13:00、15:00和17:00等5个时刻获取高分辨率多光谱图像,采用改进的植被指数阈值法快速确定植被像元与土壤像元的分类阈值,通过阈值划分剔除土壤背景,并根据阈值变化研究土壤背景对冬小麦冠层反射率的影响,建立了剔除土壤背景前后基于植被指数的土壤含水率反演模型。结果表明,应用改进的植被指数阈值法可有效剔除多光谱图像中的土壤背景,其中基于植被指数RDVI的剔除精度最高,总体精度在91.32%以上;土壤背景对冬小麦冠层近红外波段的反射率影响较大,红边波段次之,而对可见光波段的反射率影响较小;剔除土壤背景前后的植被指数与土壤含水率均呈线性关系,剔除土壤背景对反演土壤含水率的精度有显著提高,其中NGRDI反演深度10~20 cm的冬小麦根域土壤含水率效果最好,建模集R2和RMSE分别为0.739和2.0%,验证集R2和RMSE分别为0.787和2.1%。

关键词：冬小麦土壤含水率土壤背景多光谱图像植被指数

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