基于平稳小波变换的冬小麦覆盖度高光谱监测

在2010与2011年度冬小麦生长季,通过大田小区试验,实测了冬小麦冠层的高光谱反射率与覆盖度。分析了不同覆盖度下的冬小麦冠层光谱特征以及不同生育期冬小麦冠层光谱反射率与覆盖度的相关性,建立了基于归一化植被指数(NDVI)与比值植被指数(RVI)、小波能量系数的不同生育期冬小麦覆盖度估算模型。结果表明:覆盖度越大,冬小麦光谱反射率在可见光波段越小,在近红外波段越大。在可见光波段,光谱反射率与覆盖度负相关,在"红边"处,由负相关变成正相关。在返青期、拔节期,NDVI估算效果好(R2为0.835 9、0.805 7);在抽穗期、灌浆期,RVI估算效果好(R2为0.803 1、0.829 4)。在返青期、拔节期、抽穗期、灌浆期,以高频、低频小波能量系数为自变量的冬小麦覆盖度估算模型的R2分别达到0.911 2、0.895 4、0.880 2、0.927 5。     

基于作物生长监测诊断仪的玉米LAI监测模型研究

为探索作物生长监测诊断仪（CGMD-402型）在作物长势监测应用中的精准性与适用性,连续2年在不同氮肥水平下进行不同玉米品种的实验。使用作物生长监测诊断仪采集冠层归一化差值植被指数（Normalized differential vegetation index,NDVI）、比值植被指数（Ratio vegetation index,RVI）,并同步以ASD FR-2500型野外高光谱辐射测量仪获取冠层光谱反射率,构建NDVI、RVI高光谱植被指数;通过对比两种仪器获取的植被指数特征及其定量关系,评价CGMD-402型作物生长监测诊断仪监测精度;基于CGMD-402型作物生长监测诊断仪获取的NDVI、RVI,建立叶面积指数（Leaf area index,LAI）监测模型,并对模型监测精度进行验证。结果表明：玉米冠层NDVI、RVI随施氮量增加而增加,增加幅度分别为8.20%~36.59%、4.40%~25.16%;CGMD-402型作物生长监测诊断仪与ASD FR-2500型野外高光谱辐射测量仪获取的NDVI、RVI相关系数分别为0.991、0.985,决定系数分别为0.983、0.969,说明CGMD-402型作物生长监测诊断仪具有较高的监测精度,可替代ASD FR-2500型野外高光谱辐射测量仪获取NDVI、RVI指数;利用CGMD-402型作物生长监测诊断仪获取NDVI、RVI,建立LAI监测模型的决定系数分别为0.911、0.898;以独立数据对模型精度进行验证,模型预测值与田间实测值间决定系数分别为0.963、0.954,相对误差分别为6.65%、9.37%,表明二者具有高度一致性。研究表明,利用作物生长监测诊断仪能有效监测玉米不同品种LAI动态变化,可以替代AccuPARLP-80型植物冠层分析仪获取玉米LAI数据。     

基于高分一号卫星数据的冬小麦叶片SPAD值遥感估算

以陕西省关中地区冬小麦不同生育期冠层高光谱反射率为数据源,模拟国产高分辨率卫星高分一号(GF-1)的光谱反射率,提取18种对叶绿素敏感的宽波段光谱指数,构建了基于遥感光谱指数的冬小麦叶片叶绿素相对含量(SPAD)遥感监测模型,并利用返青期的GF-1卫星数据对研究区的冬小麦叶片SPAD值进行了估算和验证。结果表明:返青期、孕穗期和全生育期SPAD值均与TGI指数相关性最高,相关系数分别为-0.742、-0.740和-0.483。拔节期和灌浆期SPAD值分别与SIPI指数和GNDVI指数相关性最高,相关系数分别为0.788和0.745。GNDVI、GRVI和TGI植被指数在各个生育期都和冬小麦叶片SPAD含量在0.01水平下呈显著相关。基于此3类植被指数构建的冬小麦叶片SPAD值回归模型精度较高,其中基于随机森林回归算法的估算模型效果最优,各类模型均在冬小麦拔节期的预测效果最佳。GF-1号卫星数据结合SPAD-RFR模型对研究区冬小麦叶片SPAD的估算结果最为理想,可用于大面积空间尺度的冬小麦叶片SPAD值遥感监测。     

基于多波段光谱探测仪的玉米冠层叶绿素含量诊断

为了快速无损地检测大田作物冠层叶绿素含量,使用便携式多波段光谱探测仪针对农大8号（G1）、郑单（G2）、先玉（G3）和京农科（G4）4种玉米作物品种,在拔节期采集550、650、766、850 nm波长处太阳光信号和作物冠层反射光信号,用于建立玉米冠层叶绿素含量诊断模型。首先,利用作物冠层650 nm和550 nm波长反射率之间的差值 T D 剔除了土壤背景数据点（ T D >0）。然后,组合计算了NDVI、RVI和DVI共12个植被指数,分析各植被指数与叶绿素含量之间的相关关系,结果显示与G1~G4品种叶绿素含量相关性最优的参数分别为RVI(766,550)、 DVI(850,650)、 NDVI(850,550)和RVI(766,550),相关系数均达0.6以上。数据按一定间隔聚类后,相关性分析结果表明多波段光谱探测仪对玉米叶绿素含量检测最优分辨率为0.5 mg/L,且NDVI(850,550)、NDVI(766,550)和RVI(850,550)与叶绿素含量的相关系数分别为0.837 0、0.773 7和0.767 7,达到了强相关水平。最后,建立了多品种通用型玉米拔节期叶绿素含量诊断模型,可为大田玉米拔节期叶绿素含量诊断提供技术支持。     

基于图像颜色特征的密植冬小麦覆盖指数反演

为了快速获取大田冬小麦作物生长信息,对田间植被覆盖度(VCI)进行检测。采用开发的多光谱图像采集系统,在拔节期-扬花期获取冬小麦冠层可见光( B、G、R ,400～700 nm)和近红外(NIR,760～1 000 nm)图像。图像经自适应平滑滤波处理后,针对RGB图像,采用HSI色彩空间模型,设定 H 分量阈值［π/4,6π/5］进行分割,对NIR图像采用自动阈值分割法分割,进而提出了基于“ H +NIR”组合的冬小麦冠层多光谱图像分割方法,并计算VCI值。对未经分割的原始图像提取了9个图像检测参数,包括各通道图像灰度均值( A R、 A G、 A B、 A NIR )、归一化植被指数(NDVI)、归一化差异绿度指数(NDGI)、比值植被指数(RVI)、差值植被指数(DVI)和冠层 H 分量均值 A H。图像检测参数与VCI相关性分析结果表明,各植被指数与VCI的相关系数绝对值均大于0.90。应用NDVI、NDGI、RVI和DVI建立了多元线性回归模型,其 R 2 c =0.948, R 2 v =0.884,可以用于快速反演VCI,为田间作物生长评价和管理提供支持。     

基于无人机遥感与植被指数的冬小麦覆盖度提取方法

基于开源飞控Pixhawk开发了一套集成稳定云台、位置与姿态系统(Position and orientation system,POS)数据采集模块的无人机多光谱遥感图像采集系统,同步采集520~920 nm范围内的红、绿和近红外波段信息。以冬小麦为例,分别在越冬期、拔节期、挑旗期和抽穗期进行飞行实验,飞行高度55 m,多光谱影像地面分辨率2.2 cm。采用监督分类与植被指数统计直方图相结合的方式,提出了一种田间尺度小麦覆盖度快速提取的方法,给出归一化植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI)、土壤调节植被指数(Soil-adjusted vegetation index,SAVI)及修正土壤调节植被指数(Modified soil-adjusted vegetation index,MSAVI)对应的植被像元与土壤像元的分类阈值,分别为0.475 6、0.705 6和0.635 0。同时利用基于同步采集的地面分辨率可达0.8 cm的高清可见光遥感图像提取了相应时期的冬小麦覆盖度参考值。结果表明,基于无人机多光谱遥感技术及植被指数法可以较好地提取冬小麦越冬期、拔节期、挑旗期和抽穗期的植被覆盖度信息。与SAVI、MSAVI相比,基于NDVI分类阈值的提取效果最好,绝对误差最小。     

基于多维高光谱植被指数的冬小麦叶面积指数估算

为提高干旱区冬小麦叶面积指数（Leaf area index, LAI）遥感估算精度,以拔节期冬小麦LAI为研究对象,在对冠层高光谱数据进行一阶（First derivative, FD）、二阶（Second derivative, SD）微分预处理的基础上,计算了任意波段组合的二维植被指数（Two-dimensional vegetation index, 2DVI）和三维植被指数（Three-dimensional vegetation index, 3DVI）,通过进行与LAI之间相关性分析,寻求最佳波段组合的植被指数;利用人工神经网络（Artificial neural network, ANN）、K近邻（K-nearest neighbors, KNN）和支持向量回归（Support vector regression, SVR）算法分别建立LAI估算模型,并进行精度验证。结果表明：任意波段组合的植被指数与LAI相关性均显著提高,尤其是基于一阶微分预处理光谱的FD-3DVI-4（714 nm, 400 nm, 1 001 nm）相关系数达到0.93（P<0.01）,且最...     

基于4波段作物光谱测量仪的小麦分蘖数预测

使用4波段(550 nm、650 nm、766 nm和850 nm)便携式作物反射光谱测量仪对泰农18型冬小麦分蘖状态进行自动监测与建模,通过分析植被指数与分蘖数的相关关系实现了对分蘖数的建模预测。首先利用仪器获得小麦冠层在4个波段的反射信号,计算对应波段的作物冠层反射率,经校正后计算得到OSAVI、MSAVI、SAVI、EVI2、TVI、NDGI、NDVI、RVI和DVI 9种多波段组合的植被指数。然后分析以上9种植被指数与小麦分蘖数之间的相关关系,确定了可用于该类型小麦分蘖状态监测和评价的植被指数类型。2013—2014年在山东省淄博市和桓台县开展了田间试验,计算了不同氮素水平下泰农18型小麦返青期和起身期分蘖数以及其两个生育期分蘖数与9种植被指数之间的相关系数,OSAVI(650,850)指数与返青期茎蘖数相关系数最高,决定系数最高为0.85,均方根误差为118.93;EVI2(650,850)指数与起身期茎蘖数相关系数最高,决定系数最高为0.84,均方根误差为73.04;以上试验结果表明,在冬小麦返青期和起身期利用OSAVI(650,850)和EVI2(650,850)两种植被指数可以快速预测小麦分蘖状态,可为田间精细管理提供科学依据。     

基于NDWI和卷积神经网络的冬小麦产量估测方法

为进一步提高冬小麦单产估测的效率和准确性,利于宏观指导农业生产、制定冬小麦整个生长期的精准管理决策,针对目前已有的县域冬小麦单产估测方法存在时效性差、准确度低、成本高等问题,以中分辨率成像光谱仪（Moderate resolution imaging spectroradiometer, MODIS)为数据源,分别提取不同时段可见光与近红外波段信息,选择归一化差值植被指数（Normalized difference vegetation index, NDVI）、归一化差值水指数（Normalized difference water index, NDWI）、土壤调节植被指数（Soil adjusted vegetation index, SAVI）、调整土壤亮度植被指数（Optimal soil adjusted vegetation index, OSAVI)、绿色归一化植被指数（Green normalized difference vegetation index, GNDVI)、改进型土壤调节植被指数（Modified soil adjusted vegetation index, MSAVI)以及绿红植被指数（Green red vegetation index, GRVI）7个遥感植被指数,以其直方图分布信息作为输入变量,应用卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）回归预测冬小麦产量,对比分析NDWI在冬小麦产量估测上的表现并探究其在霜冻害影响下的精度变化。研究表明,相对于植被指数NDVI、SAVI、OSAVI、GNDVI、MSAVI、GRVI,NDWI对冬小麦生育早期的产量预测表现出更好的预测效果,单产去趋势前后的NDWI对产量的预测精度均高于NDVI、SAVI等植被指数,决定系数最高可达到0.79,且在霜冻害影响下仍能保持较好的预测效果;NDWI在抽穗—灌浆阶段对冬小麦最终产量影响最大,4月23—30日时间段内NDWI对产量的决定系数可达到0.72;空间分布上,研究区域冬小麦具有东部单产最高、中部次之、西部单产最低的空间分布特征,西部和北部山区与东部黄淮海平原交界处误差较大。研究结果可为冬小麦生育早期产量预测提供科学依据。     

基于无人机遥感影像的核桃冠层氮素含量估算

叶片氮素含量是评价植被生长状况的重要指标,快速、准确监测核桃树冠层氮素含量的变化,对及时掌控树体长势、实施精准管理具有重要意义。本研究通过低空无人机遥感平台搭载GS-2型成像光谱仪,获取了果实膨大期5年生核桃林地的高光谱遥感影像数据。利用ENVI 5.3软件对观测范围内的核桃、土壤以及阴影区域进行识别提取,根据不同地物的波谱差异寻找核桃与土壤、阴影区域之间无交集且差异较大的波段区间,确定冠层的范围,并通过支持向量机方法验证其提取精度;根据NDVI、RVI和DVI植被指数筛选指示冠层氮素含量的特征敏感波段,分析了9种光谱参数对核桃冠层氮素含量的估算能力及其相关性,并将筛选的特征敏感波段作为BP神经网络模型的输入变量,进行了核桃冠层氮素含量的估算。结果表明：当B100 (550.7)处的光谱反射率大于0.10,且 B233 (779.4) 处的光谱反射率大于0.70时,可有效识别和确定核桃树冠层范围,制图精度高达96.43%。在分析核桃树冠层氮素含量与NDVI、RVI、DVI植被指数相关关系的基础上,确定了B33 (440.6)、B165 (660.7)、B186 (697.0)和B347 (986.4)为指示氮素含量的特征敏感波段。9种光谱参数中,以B347 (986.4)和B186 (697.0)重构的NDVI(986.4,697.0) 在核桃林地冠层氮素含量的诊断中更接近实测值,估算模型精度最高。基于BP神经网络建立的估算模型较9种光谱参数具有更高的估算精度,测试集R 2 达0.805,具有一定的估算可靠性。     

摊铺机压实机构动态特性仿真

在摊铺机中,由熨平压实机构和压实介质组成的系统,为两个自由度的非线性动力学系统,压实介质简化为粘弹塑性体.建立熨平压实机构动态特性力学模型,利用计算机仿真,研究了熨平压实机构的动力学问题,分析了熨平压实机构动力学参数变化对该系统动态特性的影响.     

影响感官检验棉花品级的因素探析

感官检验棉花的品级,这是农村常见的一种检测手段.它的一个主要特点就是存在不确定性.这是由于检验员的品级检验水平存在一定的差异,其中有很多因素制约着检验的结果.文章对影响感官检验结果的因素进行了系统的分析.     

灌溉水平及灌溉间隔对大豆植株干物质积累的影响

采用桶栽方法,选用黑农48为试验材料,设计4个灌溉水平及4种干旱胁迫历时进行交叉试验,研究了灌溉水平及干旱胁迫历时对大豆干物质积累的影响。结果表明,花荚期大豆植株叶、茎、根和荚果更易受干旱胁迫历时影响,干旱胁迫历时越短越有利于植株生长,灌溉水平对植株的生长影响相对弱于干旱胁迫历时。植株各器官干质量的等高线图表明高灌溉水平、短干旱胁迫历时比低灌溉水平、长干旱胁迫历时有绝对优势,同时也表现出高灌溉水平、长干旱胁迫历时处理与低灌溉水平、短干旱胁迫历时处理之间具有相似性。     

番茄果实热导率测试装置参数实

微热探针法测试热导率系统已被广泛应用于食品材料热导率的测试中.但是,由于实验条件或实验设备的限制,基于理想的线热源瞬态模型测量原理得到的结果会产生某些测试误差.针对测试误差,从探针输入电压、加热时间和样品的径向尺寸等装置操作参数的选择着手,通过实验,得到装置系统测定中输入电压的最佳值为2.5～6.5V、加热时间最佳值为20～50s.最后通过实际测试,得到了番茄果实在不同成熟阶段的热导率变化规律.     

迷宫流道转角对灌水器抗堵塞性能的影

以转角分别为45.0°、60.0°、67.5°和75.0°的齿形流道灌水器为研究对象,应用CFD流场速度数值分析、PIV颗粒运动轨迹线和速度观测对比以及浑水抗堵塞测试相结合的方法,研究了转角对灌水器水力性能和抗堵塞能力的影响.结果表明转角与流量系数及流态指数均呈负相关关系,而灌水器的抗堵塞能力随着转角的增加呈下降趋势.综合分析转角对水力性能和抗堵塞性能的影响,提出迷宫流道结构灌水器的合理转角为60.0°.     

机采棉清杂系统的钉床式荷电装置与试验

针对机采籽棉清杂工序中荷电效果不佳的现实问题,提出了一种钉床式荷电方法。以MCU为主控制单元,设计了一款钉床式荷电控制系统。在荷电极板面上均匀分布且垂直于极板面的长度为5cm的金属钉,控制器控制静电发生器产生高压静电,通过荷电极板上的金属钉放电,将平铺在极板间的机采棉荷电。试验结果表明:与无金属钉的荷电极板相比,机采棉荷电均匀,荷电速度提高了8%,效果良好。该研究可为机采棉静电清杂应用提供参考。     

并联压电泵腔体初始容积设计

为探究腔体初始容积对压电泵性能的影响,设计了双腔体并联压电泵.通过理论分析,确定了双腔并联压电泵能够工作时泵腔初始容积的取值范围,根据理论公式设计制作了6种不同腔体初始容积的双腔并联有阀压电泵样机,对泵腔初始容积的变化与泵工作性能关系进行研究.在110 V工作电压下,工作频率小于400 Hz范围内,用压电双晶片进行驱动,分别以液体水和空气为介质,对不同压缩比（压电振子振动产生的泵腔容积变化量与泵腔初始容积的比值）下的并联泵进行了试验测试.结果表明,当泵送液体水时,压缩比为1/18时泵的整体输出流量最好,最大输出流量可达1 330 mL/min,压缩比越大,泵的输出压力和自吸能力越好,最大输出压力和自吸高度分别为58.5 kPa和69 cm;当泵送气体空气时,压缩比越大,泵的输出能力越好,最大输出流量和压力分别为850 mL/min和6.5 kPa,当压缩比小于1/32时,泵已经失去了输出气体能力.     

叶轮后密封环直径加大量对轴向力特性的影响

以300QJ230-40/2型潜水泵为研究对象,以清水为介质,采用标准k-ε湍流模型在多重参考系下对该泵全流道进行了定常不可压数值模拟,获得了外特性和轴向力预测值,并绘制了性能曲线和轴向力随扬程变化的关系曲线;采用机械法对该泵轴向力进行了试验测量,并将模拟值与试验值进行对比分析.结果表明:在0.8Q_sp~1.2Q_sp(对应扬程为46~36 m)的工作区域,泵性能和轴向力的数值计算结果与实测结果基本吻合.在叶轮前密封环直径、平衡孔直径及数量不变的条件下,在叶轮后密封环直径加大量Δr_m≠0时,对该潜水泵进行了全流道数值模拟和轴向力数值计算,绘制了不同后密封环直径下泵轴向力随扬程变化的关系曲线,结果表明了加大后密封环直径能有效地减小轴向力;绘制了轴向力系数与比面积关系的无因次曲线.     

城镇供水优化调度的减灾效益分析

从灾害经济学的角度探讨了城镇供水优化调度的必要性和可能性，认为在缺水不可避免的情况下，对供水进行优化调度可以减小缺水带来的损失，产生较好的减灾效益，特别是可以大大减小严重干旱的灾害效应。并根据水资源的特性，提出了缺水损失的计算模式以及优化调度的原则和方法。     

PLC在泵站群计算机远动系统RTU终端中的应用

以某泵站群计算机运动系统为实例，分析由PLC构成的泵站远方终端RTU的特点及功能。