基于低空无人机遥感的高粱生长状况监测

配备多光谱相机的无人机可实现对农作物生长状况的快速无损监测,为评估无人机遥感监测高粱作物长势的可行性和准确性,利用无人机搭载的多光谱相机获取高粱拔节期、抽穗开花期、灌浆成熟期多光谱遥感图像,构建常用的4种植被指数与叶面积指数LAI和植被覆盖度FVC之间的回归模型。经过精确度评价,确定归一化差异植被指数NDVI为最优植被指数,LAI-NDVI和FVC-NDVI估算模型的决定系数R~2分别为0.91和0.88,均方根误差RMSE分别为0.28和0.06;平均绝对误差MAPE分别为11%和8%。基于此,选择归一化差异植被指数NDVI,分析LAI和FVC无人机遥感估算值和实测值之间的关系,通过交叉验证得到LAI值:R~2=0.94,RMSE=0.16,MAPE=13%;FVC值:R~2=0.90,RMSE=0.05,MAPE=4%,说明两者存在高度拟合性。结果表明:根据无人机遥感得到的归一化差异植被指数NDVI可准确地估算高粱作物的叶面积指数和植被覆盖度,无人机遥感适用于对高粱作物生长状态的监测。     

基于多光谱卫星模拟波段反射率的冬小麦水分状况评估

为及时掌握作物水分利用状况、评估作物水分亏缺和提高作物水分利用效率，在2012—2016年期间进行了不同水分处理的冬小麦田间试验，获取了冬小麦主要生育期冠层光谱和叶片含水量等数据。利用冬小麦冠层光谱以及Quickbird、IKONOS、GF-2、GF-1、Landsat8、HJ-1A/B、GF-4和MODIS卫星传感器光谱响应函数模拟卫星多波段反射率，参照归一化植被指数(Normalized vegetation index, NDVI)、比值植被指数(Ratio vegetation index, RVI)和差值植被指数(Difference vegetation index, DVI)的形式，将各卫星波段反射率两两组合，系统分析构建的植被指数与叶片含水量的相关性，探讨不同空间分辨率(2.44、4、8、30、50、250m)波段组合及植被指数对作物水分状况和灌溉活动的响应能力。结果表明，NDVI、RVI和DVI 3种指数对作物水分敏感区域的分布类似；8个卫星的近红外波段与叶片含水量的相关系数为正，其余几个波段与叶片含水量的相关系数为负；NDVI(GF-1绿波段,GF-2绿波段)、RVI(GF-1绿波段,GF-2绿波段)和DVI(GF-2蓝波段,GF-4蓝波段)与叶片含水量相关性较好，决定系数R2分别为0.776、0.774和0.886，以DVI形式构建的植被指数对叶片含水量的估算效果最好。本研究可为区域作物水分状况评估以及作物灌溉活动监测提供技术和方法支持。     

不同生育时期冬小麦FPAR高光谱遥感监测模型研究

通过连续5年定位研究不同氮磷耦合水平下,不同生育时期冬小麦群体FPAR与冠层光谱反射率,建立基于不同植被指数的不同生育时期FPAR分段监测模型。结果表明:随着氮磷水平增加FPAR呈递增趋势,不同品种间存在差异;冬小麦群体FPAR与670、850、960 nm具有较高的相关性,在可见光和近红外波段处均有敏感波段;在拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期和成熟期FPAR与SAVI、NDVI705、EVI、DVI、RVI均达极显著相关,相关系数r范围为0.818~0.942;在不同生育时期,分别基于SAVI、NDVI705、EVI、RVI、RVI能建立较好的FPAR分段监测模型,决定系数R2分别为0.854、0.888、0.811、0.844、0.911;标准误差SE分别为0.054、0.032、0.044、0.047、0.044;以不同年份独立数据对模型进行验证,田间实测值与模型预测值之间相对误差RE分别为14.1%、17.4%、12.8%、18.8%、10.7%;均方根误差RMSE分别为0.139、0.146、0.136、0.158、0.130。该结果较拔节期至成熟期FPAR统一监测模型监测精度及验证效果均有所改善。因此,在拔节期、孕穗期、抽穗期、灌浆期和成熟期可分别用SAVI、NDVI705、EVI、RVI、RVI预测冬小麦群体FPAR,具有较好的年度间重演性和品种间适用性。不同生育时期FPAR分段监测模型较统一监测模型有较好的监测效果。     

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。     

夏玉米叶面积指数遥感反演研究

利用LAI-2000的观测数据与基于HJ卫星遥感数据生成的植被指数,结合3种常用的回归模型,构造了夏玉米分别按全生育期、不同生育阶段和阈值分段的叶面积指数(Leaf area index,LAI)反演模型;获取了3种模式下LAI的最优反演模型;在验证和评价各模型可靠性之后,生成了夏玉米在营养生长期、抽雄期和生殖生长期的LAI分布图;并将基于HJ影像反演得到的LAIHJ与MODIS LAI产品(MOD15A2)LAIM进行了对比。研究发现,与各种通用植被指数相比,针对HJ CCD数据构造的环境植被指数HJVI与LAI的相关性在3种反演模式中均为最佳。HJVI与全生育期LAI的相关性达到0.875,在不同生育阶段与LAI的相关性也高于其他植被指数(营养生长期线性模型最佳,决定系数为0.769;抽雄期对数模型最佳,决定系数为0.783;生殖生长期指数模型最佳,决定系数为0.703)。普适性植被指数中,OSAVI适用于夏玉米生长前中期的LAI反演,NDVI适用于夏玉米生长后期的LAI反演。在夏玉米全生育期内,各植被指数与LAI的相关性整体较高,但最优回归模型出现在按不同生育阶段反演的模式中。LAI小于3时EVI为精度最佳指数(决定系数为0.358),LAI不小于3时OSAVI为精度最佳指数(决定系数为0.515)。在夏玉米3个生育阶段,LAIM与LAIHJ的相关性分别达到0.732、0.761、0.661。HJ遥感数据具有较强的LAI反演能力,其高时间和高空间分辨率的特征可以使其代替传统的中分辨率遥感数据而成为农业遥感研究的重要数据源。     

海南岛橡胶林叶面积指数遥感估算模型比较研究

叶面积指数（LAI）是描述植被生长状况和冠层结构的一个重要参数,快速获取大面积植被与作物LAI对于生态系统科学研究、农林业生产指导具有十分重要的理论和实践意义。本研究选取海南岛典型热带作物——橡胶树为研究对象,构建基于卫星遥感植被指数的橡胶林LAI估算模型并分析其变化规律。结果表明,相较于归一化植被指数（NDVI）、绿色归一化植被指数（GNDVI）、比值植被指数（RVI）和宽动态范围植被指数（WDRVI）四个指数,增强植被指数（EVI）、土壤调节植被指数（SAVI）、差值植被指数（DVI）和改良土壤调节植被指数（MSAVI）四个指数同LAI之间的相关性较高。构建的基于不同植被指数的橡胶林LAI估算模型（一元线性、指数和对数模型）中,基于EVI指数的橡胶林LAI一元线性估算模型效果最佳,其决定系数R²为0.69。经验证,该模型估算的橡胶林LAI精度较高,观测和模拟的橡胶林LAI线性拟合R²为0.67,均方根误差RMSE为0.16,平均相对误差RE为-0.25%,但在橡胶林LAI中值区存在低估现象,同时在LAI高值区和低值区存在一定的高估现象。从空间分布来看,海南岛橡胶林LAI高值区（4.40~6.23）主要分布在海南岛西部儋州、白沙等市县,LAI中值区（3.80~4.40）主要分布在海南岛中部澄迈、屯昌、琼中等市县,LAI低值区（2.69~3.80）主要分布在海南岛东部和南部的定安、琼海、万宁、乐东、三亚等市县。总之,构建的基于EVI指数的橡胶林LAI一元线性估算模型精度较高,克服了NDVI、GNDVI、RVI等植被指数容易出现指数饱和问题,具有较好的科学性和良好的推广应用价值。     

玉米冠层LAI反演中UAV影像镜面反射去除方法

针对玉米叶片反射太阳光时因镜面反射导致获得的无人机影像反射率中存在与冠层结构无关的镜面反射部分,从而影响玉米冠层LAI的反演精度问题,本研究利用小波变换对无人机影像不同波段的阈值设置,在不影响漫反射的前提下削弱镜面反射成分,尽量只保留与冠层结构有关的反射率成分。以2018年7月15日和7月26日获取的河北农业大学辛集试验站多光谱无人机影像为数据源,构建了NDVI、GNDVI、SAVI和EVI 4个植被指数,并分别与ln(LAI)构建玉米冠层的单变量反演模型,利用决定系数和均方根误差进行LAI反演精度评价。精度评价结果表明,在7月15日玉米植株较稀疏时,去除镜面反射后,4个植被指数反演LAI与实测LAI的决定系数分别从0. 719 0、0. 559 8、0. 624 1、0. 598 5上升至0. 763 3、0. 694 0、0. 649 7、0. 619 4,均方根误差分别从0. 224 4、0. 252 6、0. 221 4、0. 224 5下降到0. 188 0、0. 195 8、0. 191 8、0. 198 7,说明去除镜面反射可以提高LAI的反演精度。在7月26日玉米植株相对茂密时,去除镜面反射后,4个指数构建模型对应的决定系数也同样提高,但在这种情况下,NDVI和GNDVI容易发生饱和,用阈值法降低反射率反而会加剧饱和现象,使这2个指数不能充分反映LAI的变化。SAVI和EVI因为加入了冠层背景调整因子,植被指数的变化得到放大,二者在去除镜面反射后与ln(LAI)拟合模型的决定系数都达到0. 6以上,因此,在植被覆盖较茂密时,SAVI指数和EVI指数更适合用于LAI反演。     

作物生长信息获取多光谱传感器设计与试验

为了实时、快捷、无损获取农作物生长信息,根据作物生长指标的光谱监测机理,研制了一种四波长作物生长信息获取多光谱传感器.采用光学滤波技术提高了光辐射信息输入信噪比,依据作物冠层特征及田间作业环境实际要求,设计了适宜的探测镜头结构参数,确保了多光谱传感器灵敏度与分辨效果,应用T型电阻积分网络搭建了微弱光谱信息放大电路.通过标定,获得了多光谱传感器与FieldSpec Pro FR2500型光谱仪的关系模型,决定系数分别为0.8028、0.8068、0.8185、0.8900.对小麦的试验结果表明,该传感器的平均测量误差分别为5.6％、4.6％、1.4％、4.5％.该传感器能够较好地实现作物冠层反射光谱的实时在线检测,为作物生长监测设备的研发提供了有力支持.     

基于无人机多光谱遥感的夏玉米叶面积指数估算方法

无人机多光谱遥感技术可以快速、无损地监测农作物叶面积指数（LAI）。为研究水分胁迫条件下，利用无人机多光谱植被指数估算夏玉米LAI的可行性，本研究基于无人机多光谱遥感系统，结合同时期实地采集的夏玉米LAI，选择5种植被指数，包括归一化差值植被指数（NDVI）、土壤调节植被指数（SAVI）、增强型植被指数（EVI）、绿度归一化植被指数（GNDVI）和抗大气指数（VARI），作为模型输入参数，使用随机森林回归算法建立全生育期不同灌溉条件下大田玉米冠层植被指数与LAI之间的关系模型，并与一元线性回归和多元线性回归算法建立的模型进行对比分析。结果表明，在充分灌溉条件下，植被指数的多元线性回归模型可以较好地估算LAI（R² = 0.83）；在水分胁迫条件下，植被指数的随机森林回归模型可以较好地估算LAI（R² = 0.74~0.87），水分胁迫因素对该模型影响较小，且NDVI和VARI对估算LAI的贡献最大。上述结果表明基于无人机多光谱遥感技术，使用随机森林回归算法估算多种灌溉条件下的夏玉米LAI是可行的。该研究为实现快速、准确地监测全生育期不同灌溉条件下的大田夏玉米LAI提供了技术和方法支持。     

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。     

奶牛健康监测设备与技术研究及应用进展综述

我国的奶牛养殖数量逐年增加,通过对奶牛的生理参数和行为进行监测,可以提高奶牛养殖的经济效益,提升我国奶业的竞争力。随着人工智能技术的发展,奶牛健康监测的设备和技术在不断更新和完善,为奶牛健康监测提供了便捷和精确的手段。本文综述了近年来奶牛健康监测方面的研究进展,从奶牛的生理参数监测和行为监测两方面展开,生理参数包括体温、体尺、体质量、呼吸频率等,行为包括基本行为（站立、行走、躺卧等）、反刍、跛行等。对国内外奶牛健康监测的设备和技术进行了系统的分析,总结了不同监测设备和技术的优缺点和适用情况,并结合当前已有的应用案例,对奶牛健康监测研究所面临的问题进行了讨论,指出了奶牛智慧养殖的发展趋势,旨在为奶牛健康管理和养殖业的可持续发展提供方法和思路的参考。     

变电站遥视系统的设计

变电站遥视系统可将变电站现场的监视图像远距离传输到主站,实行无人值守的远程监控。运用视频压缩、视频矩阵切换主机和画面分割器等一系列新技术,在传统监控组件的基础上对变电站遥视系统进行设计,运用Client/Server体系结构实现软件设计。实际应用证明该系统可靠性高、安全性强、稳定性好,运行成本低。     

秸秆打捆机软件可视化系统应用研究

以秸秆打捆机可视化监控系统为研究对象,搭建打捆机可视化监测硬件系统,利用MDK和Software模块进行可视化监测系统软件设计,并进行系统应用过程中的软件测试研究。测试数据曲线表明:秸秆打捆机可视化监测系统能够对打捆的实时参数进行监测及曲线显示,显示结果较好地反应了打捆过程中的单草捆质量及密度,且曲线数据可对秸秆草捆的打捆时间、打捆累计质量、累计体积及当前打捆平均密度进行实时反应。     

基于CAN总线的酒窖温湿度监控系统

温度和湿度是酒储藏极其重要的参数,精确、稳定的温度和湿度环境是储藏出高品质酒的必要条件.由于地理条件的限制,如何能对不同成熟温度的酒同时进行控制和管理一直是个难题.为此,介绍了一种基于CAN总线的酒窖温湿度监控系统,可对多个酒窖区域同时监控,系统具备查看、保存和打印温湿度监测记录功能,有利于酒类科研人员更好地研究和确定储藏各类酒的最佳温度与湿度;同时,还给出了保证系统安全性及可靠性的软硬件设计方法.     

万家寨水电站机组水力测量与振动监测系统

万家寨水电站水力测量与振动监测系统由传感器及监侧仪表构成。详细列举了所用传感器及监测仪表的技术指标。阐述了水轮机净水头、水轮机效率等水力测量原理及振动监测系统的功能和特点,该系统工作可靠、调试方便、使用灵活,能满足万家寨水电站自动化“无人值班,少人职守”的需要。     

基于3G网络的多旋翼无人机安防监控设计研究

文章针对目前城市安防监控体系建设的不完善,设计了一种无人机实时智能安防监控系统。系统利用无人机航行坐标自主巡航采集视频图像,通过3G网络将数据传输给地面控制终端计算机,终端计算机则通过对比识别完成智能监控。系统具有速率高、机动性能好和智能化程度高的特点,具有较高的应用价值。     

支持种肥监测的变量施肥系统设计与试验

目前国内变量施肥控制系统与排肥监测系统集成化程度低,电动机驱动变量施肥系统动态响应研究不够深入。为此设计了基于电动机驱动、支持多路播种施肥监测的变量施肥控制系统,主要包括触摸屏、中央控制器和数据采集器。控制器以MCU为核心,读取GPS测速模块获取的机具行进速度,监测排肥电动机实时转速,与数据采集器通讯获取多路排种或施肥状态,与触摸屏通讯设置作业参数和监测作业状态。搭建试验平台,测得排肥轴转速范围为12.5~125 r/min、监测灵敏度为3 s时,系统监测可靠性为100%。进行了系统排肥量变化响应时间试验,室内试验结果表明在0~11 500 g/min的排肥量变化范围内,系统响应时间最大为0.75 s。系统整机试验中,75~450 kg/hm~2的施肥量变化区间,公差以75 kg/hm~2递增,行进速度平均为3.79 km/h时,系统响应时间平均为1.08 s;在设定施肥量450、600、750 kg/hm~2下,改变不同行进速度的过程中,排肥量准确率平均值分别为95.92%、95.24%和98.26%,方差分别为3.01%、1.39%和1.36%。田间试验表明,施肥量分别为450、600、750 kg/hm~2时,系统排肥量准确率平均值为94.69%,方差为2.23%,多路排种、排肥监测故障报警准确率为100%。     

数字水质监控系统

将水质监测技术与现代信息技术相结合，构想了一种数字水质监控系统。介绍了该监控系统的组成、功能及对水质的监控过程，并对该水质监控系统中水质参数、监测频率、远程通讯的安全性等几个关键性的问题作了讨论。     

8DYP-315型电动圆形喷灌机研究与田间监测

阐述了8DYP-315型电动圆形喷灌机的设计与研发,并通过安装在8DYP-315型电动圆形喷灌机上的远程数据监测系统、远程启停系统及调频控制系统,实现对圆形喷灌机运行状态及作物生长环境相关数据的实时监测与控制,保证喷灌机与实施地水源、土壤、气候、作物、地形及经济性等多方面因素的结合。同时,分析采集到的监测数据,掌握了地下水位变化、土壤不同土层含水率变化及喷灌机运转状况等影响作物生长的因素,改善了圆形喷灌机在信息化实时监控方面的不足,保障了圆形喷灌机示范工作的推进。     

基于物联网技术的温室土壤环境监测系统的设计

针对传统的有线监测系统线缆密布、安装维护困难等问题,设计开发了一种基于物联网技术的温室土壤环境监测系统,该系统主要由无线传感器网络和监测系统两部分构成。主要介绍了基于cc2430的无线传感器节点的硬件设计,以及基于labview的上位机软件设计,并进行了系统测试。实验分析结果表明,该系统能实现对作物生长的土壤温、湿度进行自动实时监测,并结合作物生长的信息进行适量的灌溉,具有广阔的应用前景。