树木年轮信息解析系统研制与试验

树木年轮信息在树木年代学、气候学、生态学、灾害学和环境学等领域研究中有重要的作用。为准确、快速地获取树木年轮信息，降低工作强度和操作复杂度，该研究设计了一种树木年轮信息解析系统。该系统在硬件上进行了机电一体化设计，主要包含滑台模组、旋转编码器、步进电机、置物台、手轮、工业相机、控制箱、光学显微镜、电脑等组件，基于C#语言和OpenCvSharp工具包设计上位机，所设计的上位机软件通过与工业相机、采集器和控制器通信来实现对年轮信息采集、处理和存储，实现位置计算、电机控制和图像识别。系统设计了2种方法进行年轮信息解析：1）电子显微定位法。在常规显微定位法的基础上，基于旋转编码器和螺旋测距法感知滑台线性位移进而实现年轮宽度测量，并使用工业相机和显示器代替传统显微镜来判读年轮线，最后可生成年轮解析图表；2）图机辅助法。在电子显微法的基础上，结合图像识别与电机控制算法进行改进。为验证系统的年轮宽度测量精度、年轮线识别准确率和解析效率，以传统显微镜和光学标定板作为参照工具，采集油松、落叶松、杨树、白桦4个树种的木芯样品进行试验。试验结果表明：在年轮宽度测量精度上，电子显微定位法和图机辅助法的平均绝...     

树木年轮化学元素含量分析的正确取样方法

实测表明，在同一年轮中：Ｃｄ，Ｐｂ，Ｚｎ，Ｍｎ和Ｃｕ等重金属元素在早材中的含量高于晚材；在年轮平面的不同方位含量也不同，呈角分布。为了能得到年轮元素含量对于时间和方位的平均值；必须覆盖整个年轮环域均匀地雕刻一薄层木质进行取样。     

杨树人工林无损年轮计量特征气象响应分析

为了掌握树木年轮计量特征，探究植被径向生长以及其对气候因子的响应，研究以多密度杨树人工林为对象，采用无损测定技术获取年轮计量特征，选用多种径向生长模型拟合树轮生长，并整理树木生长时期的气候因子进行响应分析，结果表明：1）三维点云定量、精准描述活立木干形，随着株行距缩小密度增大立木干型通直饱满，形率可达到0.57；2）阻力仪无损测定年轮宽度和密度，反应了树轮气候敏感性，方形种植配置更易受气候因素的影响；3）研究区杨树的径向生长采用logistic模型拟合，R²均达到0.94以上；4）四种种植配置年轮宽度对年度气候因子的响应存在明显差异，对年平均风速响应均呈显著正相关(最高为6 m×6 m种植配置的早材年轮宽度达到0.85)，年轮密度与年度气象因子的响应均为负相关，其中年均相对湿度呈较显著相关性（最高为3 m×8 m种植配置达到?0.82）；5）月度气象因子响应表现为季节性，春季温度因子与年轮计量特征呈负相关，而湿度因子对年轮宽度呈现正相关，风速因子和年轮计量特征的相关性在春季最大，随着种植配置的稀疏风速和年轮计量特征的相关性逐渐增大。该研究为准确评估树木生长以及分析年轮对气象因子的响应提供了新思路，为森林可持续经营管理提供理论依据。     

玉米苗期杂草的计算机识别技术研究

利用计算机视觉技术和人工神经网络技术对识别玉米苗期田间杂草进行了研究。首先利用类间方差最大自动阈值法二值化杂草图像的超绿特征，再进行连续腐蚀与膨胀，然后根据长宽比、圆度、第一不变矩3个形状特征由BP网络识别出玉米幼苗，最后利用种子填充法从阈值分割结果中擦除玉米目标，剩余的就是杂草目标。研究表明，基于BP网络的杂草识别算法对玉米幼苗与杂草的正确识别率分别为87.5%和93.0%，处理一幅640×480像素的杂草图像平均耗时约为58 ms。     

基于计算机视觉技术参考物法测量叶片面积

该研究利用计算机视觉技术采用参考物法测量叶片的面积,研制了无需采摘叶片测量其面积的活体采样光箱,并进行了光箱参数的优化,研究了用极值法求得阈值,并对图像进行阈值化,研究了去除图像中残留杂点的方法,最后验证利用计算机视觉技术参考物法测量叶片面积的可行性,且测量精度和效率都很高     

昆虫数字图像的分割技术研究

以棉铃虫为例，利用数字图像技术对昆虫图像的分割技术进行了研究。主要介绍了简单直方图分割算法、最佳熵阈值分割算法、模糊集合熵阈值分割算法以及极小误差法阈值分割算法。结果表明，简单直方图分割算法和模糊集合熵阈值分割算法能够获得较好的分割结果，其中模糊集合熵阈值分割算法获得的分割结果更符合实际需要。而最佳熵阈值分割结果因为包含了太多的背景像素而最不符合实际需要，极小误差阈值分割结果则难以反映出棉铃虫鳞翅上的斑纹特征，不符合进一步特征提取的要求。     

基于计算机视觉的粒度检测方法研究

利用计算机视觉技术进行超微粉碎物料粒度检测方法的研究。采用非线性变换对图像进行对比度增强处理，利用自动取阈值算法分割目标和背景，设计了识别算法用于去除凝聚颗粒，以得到样本真实粒度和分布。实验证明用显微图像进行粒度检测，测定分布状态直观明了，检测结果稳定，可测量0.1～150 μm颗粒粒径。     

基于离散余弦变换和区域生长的白粉虱图像分割算法

图像分割是病虫害自动识别的难点之一,目前大多基于颜色、纹理等信息采用阈值法或聚类法进行分割,简单,易实现,但分割精度较低。该文针对田间开放环境中,不能用颜色、纹理特征有效分割病虫害图像的问题,引入离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT),提出用清晰度对病虫害图像进行分割,以提高分割精度。DCT的低频信号表示图像轮廓,高频信号表示图像细节,对于病虫害图像,焦点通常聚集在目标区域,该文提出截断DCT高频信号,再与原图做差的方法以区分清晰部分和模糊部分,然后结合病虫图像局部聚合度较高的特性,利用区域生长方法提取完整目标。采用该算法对白粉虱图像进行分割测试,并与阈值法和GMM方法比较:分割结果中,目标的一致性和边缘的清晰度明显好于阈值法和GMM方法,平均正确分类率为98.49%,分别较R,B,Y空间中阈值法和Y空间中GMM方法分类正确率高2.96%、3.28%、3.24%和9.65%,差异达到显著水平。基于DCT和区域生长的分割算法鲁棒性高,能够有效地将病虫害区域从自然环境中采集的叶片中分离,可用于分割白粉虱图像。     

基于小波变换的红枣裂沟的多尺度边缘检测

红枣裂沟的检测是红枣外观品质实现自动评判的难点。为有效检测红枣裂沟,采用了基于小波变换的多尺度边缘检测和数学形态学相结合的方法,该方法具有良好的检测红枣图像局部突变的能力,还可以结合多尺度信息进行红枣裂沟的检测。该方法首先利用多尺度小波函数,对红枣图像进行处理得到灰度梯度局部极大值点,然后利用概率密度法或局部自适应法确定出低高阈值;并分别用低高阈值对局部极大值点进行分割,得到相应边缘点;最后通过数学形态学的连通方法和腐蚀运算得到检测结果。试验结果表明,采用基于小波变换的多尺度边缘检测和数学形态学相结合的方法检测红枣裂沟,可以得到更加连续、光滑(完整)、单像素宽的边缘链图像,提高了检测的有效性。     

试用波谱分析法研究年轮与新疆干旱冻害的历史变化及演变趋势

<正> 一、前言树木年轮是一个地区气候综合因子的反映,气候适宜年轮生长宽,反之年轮生长窄。国内外根据树木年轮研究一个地区的气候已有许多研究成果,总结出有关天气气候变化的若干种周期,新疆地处祖国大西北,气象观测资料年代短,为开发大西北做准备,弄清历史气候变化规律,寻找干旱冻害的变化特点及未来演变趋势是当务之急。本文根据多年来在天山林区调查年轮取样结果,结合当地气象资料试用波谱分析法     

地表糙度测定方法研究

地表微地形测量是地表粗糙度定量化的基础,对地表形态动态监测和土壤侵蚀过程相关研究具有重要意义。采用链条法、照相机法和无人机法,选取常规人工降雨土槽和野外径流小区,设置裸地和植物根系2个处理,分别测定其地表糙度。结果表明:(1)链条法、照相机法和无人机法测定的平均弯曲性指数分别为0.257,0.219,0.248,与标件实际平均弯曲性指数0.242偏差小于<10%;其中链条法测定的弯曲性指数整体偏大(6.2%),照相机法测定的弯曲性指数整体偏小(-9.5%),无人机法测定的弯曲性指数略有偏大,但误差仅为2.5%。(2)裸地土槽细沟较深,链条法和照相机法测定结果与实际不符,无人机法测定结果与实际较为一致,链条法和照相机法相对无人机法均偏小了50.0%和40.3%;有根系土槽链条法测定结果与实际不符,照相机法和无人机法测定结果与实际较为一致,链条法相对于照相机法和无人机法均偏小了48.2%和57.8%。(3)受地形因素限制,照相机法无法测定径流小区地表糙度;对于裸地和有根系小区,无人机法测定结果与实际较为相符,而链条法测定结果与地表起伏不一致,链条法相对于无人机法测定的地表弯曲性指数分别偏大了28.6%和24.8%。总体而言,立体摄影测量能有效地反映地表糙度,但受拍摄高度和地形因素的限制,照相机法测定结果会存在低估或使用受限,无人机法测定结果相对稳定;受人为操作和本身测定过程误差的影响,链条法测定结果偏差相对较大,但对于立体摄影测量无法测定的立地环境,链条法仍可作为地表糙度测量的有效方法。     

宇宙射线中子法在复杂下垫面土壤水分测量中的应用

宇宙射线中子法是介于点测量与遥感监测的中尺度、非接触土壤水分测量方法。将测量点设于土壤异质性较大的山地地形下垫面,以烘干称重法为标准对比,以频域反射法为连续性观测对照,对宇宙射线中子法在复杂下垫面的测量进行对比研究。结果显示:在复杂下垫面条件下,宇宙射线中子法对区域土壤水分测量值与烘干称重法多点平均计算值所代表的真值间直线方程的拟合优度(R^2)为0.8717,均方根误差(RMSE)为0.0159kg·kg^−1,纳什效率系数(NSE)为0.854,说明宇宙射线中子法测量结果准确可信。宇宙射线中子法与频域反射法对较长时间序列的土壤水分变化趋势反映完全一致,且对降水过程引起土壤水分变化的响应,宇宙射线中子法灵敏性优于频域反射法。宇宙射线中子法能够应用于复杂下垫面的区域土壤水分测量,且具有不受土壤异质性干扰的优点,能够更好地反映中尺度土壤水分的平均状况。     

BIO-NORM与NORM耕地质量评价方法对比研究

耕地质量评价对指导农业生产具有极为重要的意义,耕地质量评价方法的优劣直接影响到耕地质量评价结果的可靠性。本研究以江西省余江县为研究区域,通过实际调查和样品采集与分析,获取了249个水田表层土壤属性数据和95个田块的水稻产量数据。利用Norm值法和新建立的Bio-Norm法,分别确定耕地质量评价指标、指标权重和隶属度函数,并对研究区水田耕地质量进行评价。两种评价方法的对比分析表明,Bio-Norm法选取的指标比Norm值法更具有代表性,得出的指标权重更能准确反映指标的重要性,确定的隶属度函数临界值更能反映水稻生长的实际要求。评价结果显示,利用Bio-Norm法得出的耕地质量综合指数(IFI值)与水稻产量回归方程的决定系数(R2)远高于Norm值法,且IFI值与水稻产量各等级的区域分布特征更为吻合。Bio-Norm法评价耕地质量更为科学合理。     

蕨菜微波真空干燥特性和品质试验研究

为了快速干燥蕨菜这种营养价值高但难于鲜藏的特色山野菜,利用微波真空干燥技术,对蕨菜进行正交干燥试验,研究蕨菜干燥特性;并与冷冻干燥、热风干燥方法相比较,分析不同干燥方法对蕨菜干品品质的影响.在蕨菜的微波真空干燥过程中,微波功率对干燥速度的影响要高于真空度,并且提出了蕨菜含水率与微波功率、干燥时间和真空度之间的回归模型;对3种方法干燥后的蕨菜在颜色、维生素C含量和复水性方面进行对比,结果表明:微波真空干燥的蕨菜的复水性优于热风干燥和冷冻干燥;微波真空干燥后的蕨菜品质与冷冻干燥几乎相同,明显高于传统的热风干燥品质.微波真空干燥技术是适合蕨菜脱水的有潜力的干燥技术.     

采用二分法计算链传动中心距(英)

滚子链传动中心距对链传动的动力学特性和运动学特性有着很大的影响，该文提出了比现有计算链传动中心距方法更精确的二分法。当链传动的链条总长是链节的偶数倍时，由二分法计算出的链传动中心距最大值和最小值和Winklhofer方法的计算值相同，与渐开线法的计算值相匹配。Winklhofer方法是准确的计算方法，但只能用于链条总长是链节的偶数倍时的链传动，而渐开线法是近似法，不能精确地计算链传动中心距；而二分法是一种数值法，它可精确地计算链传动中心距，并且适用于链条总长是任意值的链传动，可计算出链传动中心距最大值和最小值。对案例计算结果的分析比较表明，二分法是一种精确的计算链传动中心距的方法之一。二分法对中心距不可调整的重要链传动，或在同一中心距上有多挂链条的平行传动，具有重要意义。     

Semiautomated method for niacin and niacinamide in food products: collaborative study.

A collaborative study was conducted comparing a semiautomated colorimetric niacin method with a manual colorimetric and a microbiological method for 10 food products. Seven laboratories used the microbiological method, 7 laboratories used the manual colorimetric method, and 6 laboratories used the semiautomated method. The semiautomated method was more repeatable within a laboratory and more reproducible between laboratories than was either of the other methods. The semiautomated method results compared favorably with both the microbiological and manual colorimetric method results.     

基于纹理颜色模型的高原鼠兔突变运动跟踪

针对自然生境环境下高原鼠兔跟踪中,鼠兔毛色呈保护色与背景颜色相近以及运动随机的问题,构造了一种局部纹理差异性算子LTDC(local ternary difference count),来表征目标和背景之间的细微差异性,弥补了采用单一LTC(local ternary count)算子的不足。通过运动信息来判断鼠兔的运动模式,不同的模式采用不同的采样跟踪策略。把所构造的LTDC算子与R(red)G(green)B(blue)颜色信息相结合来表示目标,并把该目标表示模型引入到运动信息引导的高原鼠兔跟踪方法中。通过对采集的秋冬季节高原鼠兔视频图像进行测试,分析跟踪的成功率和误差,得到的LTDC纹理颜色模型的目标表示方法在鼠兔发生突变运动时,由于采用了运动信息引导的采样跟踪方式,能够有效地捕获突变目标,跟踪成功率达到97.93%。在鼠兔发生平滑运动时,尽管目标与背景颜色相近,依然能够稳定地跟踪目标,跟踪误差较小,误差波动范围也较小,误差均值为19.56,误差方差为74.24。试验结果表明:所提出的跟踪方法具有较强的目标与背景区分能力,在目标和背景颜色相近、运动复杂的场景中,能够较为准确地实现高原鼠兔目标的定位。     

基于矩形框几何校正的多叶面积测量方法

为了弥补逐片测量和图片倾斜失真的局限性,该文提出了一种基于矩形框几何校正多叶面积测量方法(简称为GCCA)。GCCA法应用Hough变换提取矩形框,对图像进行几何校正,利用连通域扫描实现了多叶片同时测量。同时还利用Visual Basic 2010对GCCA法进行了软件开发,并与坐标纸法、长宽系数法、Photoshop法进行了试验比较。试验结果表明:GCCA法是一种稳定性较高、相关性较好、适用范围较广的叶面积测量方法;它继承了数字摄影图像处理法的优势,是一种快速的植物叶面积测定方法。其测量速度随着单张图片叶片数量的增大而提高。软件的编制,可消除人为因素的影响,大大提高叶面积测量软件的互动性和通用性。GCCA法既可以应用于室内,也可以进行室外无损测量,为叶面积的测量提供了切实可行的新途径。     

基于计算机视觉的油菜叶面积计算方法研究

介绍了利用计算机视觉技术测量油菜叶面积的原理和方法,并以纸重法为标准对比分析了传统直尺法与此方法在油菜三种类型叶片叶面积测量中的优劣性。结果表明,计算机视觉法在精度上明显高于直尺法,尤其在无柄叶测量中此方法的测量平均相对误差为3.09%,低于直尺法的10.49%,进一步根据标准测量值对直尺法测量无柄叶时的系数进行校正,发现系数选择0.75更为合适。     

Semiautomated method for riboflavin in food products: collaborative study

A collaborative study was conducted comparing a semiautomated riboflavin method with a manual riboflavin method for 10 food products. Six laboratories provided results from the semiautomated method and 16 laboratories used the manual technique. The semiautomated method was more repeatable within a laboratory than was the manual method. The semiautomated method results compared favorably with the manual method for all 10 products.