马铃薯叶片早疫病的高光谱识别研究

为实现马铃薯叶片早疫病的快速识别,达到尽早防治的目的,利用高光谱成像系统连续4天采集375~1018nm波段内的健康和染病马铃薯叶片的高光谱数据信息,并用ENVI软件提取感兴趣区域的光谱反射率平均值。分别建立基于全光谱(full spectrum,FS)、连续投影算法(SPA)和载荷系数法(x-LW)提取的特征波长的BP网络和LS-SVM识别模型,其中FS-BP、SPA-BP、x-LW-BP模型中预测集识别率分别为100%、100%、98.33%,LS-SVM模型的预测集识别率均为100%;SPA和x-LW提取的特征波长个数均仅占全波长的1.47%,大大简化了模型,提高了运算速率。实验表明:应用高光谱成像技术可以快速、准确地识别出马铃薯叶片早疫病,且SPA和x-LW可以作为特征波长提取的有效方法,为田间马铃薯早疫病的在线实时检测仪器的开发提供理论依据。     

基于高光谱成像技术的小麦籽粒赤霉病识别

利用高光谱成像技术通过光谱分析和图像处理进行小麦赤霉病的识别。采用标准正态变量变换(SNV)和多元散射校正(MSC)方法对光谱进行预处理,分别利用连续投影算法(SPA)和正自适应加权算法(CARS)进行变量筛选提取特征波段,结果表明采用MSC-SPA和SNV-SPA算法时决定系数分别为0.901 9和0.900 6,均方根误差分别为0.223 8和0.223 2,筛选波长个数分别为7个和5个。利用SVM和BP神经网络算法建立的交叉验证模型及验证模型的准确率均达到90%以上。其中,MSC-SPA-SVM和SNV-SPA-SVM方法的建模集准确率分别为97.08%和94.17%;验证集准确率分别为98.33%和97.50%,均优于MSC-SPA-BP和SNV-SPA-BP模型。为了研究染病小麦的高光谱图像信息,利用主成分分析方法,根据权重系数选择最佳特征波长为627.698 nm。利用图像处理方法对特征波长下的特征图像进行预处理、特征提取。分别提取特征波长图像的形态参数特征和纹理特征参数等,根据特征参数相关性分析选择最优的建模特征参数。分别利用10折交叉验证方法建立线性判别分析、支持向量机和BP神经网络识别模型,结果表明3种识别算法识别准确率均在90%以上,具有较好的识别效果。     

生菜叶中磷含量的光谱定量分析

为快速、准确检测生菜叶内的磷含量,提出了应用光谱技术结合化学计量法无损检测生菜叶内磷含量的方法。通过获取不同施磷量下生菜叶片于波长350~2500nm处的反射光谱,对光谱数据进行5点平滑和一阶导数变换后,利用联合区间偏最小二乘算法（siPLS）提取了与生菜叶磷元素相关的4个特征波段,即950~1070nm, 1430~1549nm,1906~2025nm和2144~2263nm。进一步利用连续投影算法（SPA）对全光谱波段和4个特征波段进行特征波长提取,分别筛选出变量63个和25个。分别对4个特征波段、63个和25个特征波长进行主成分降〖JP2〗维,当主成分数分别为7、5和4时,隐含层神经元数分别为7、5和3时,建立了siPLS+BPANN,SPA+BPANN,siPLS+〖JP〗SPA+BPANN生菜叶磷含量检测模型。研究结果表明：siPLS+SPA+BPANN模型的预测结果优于其他模型,验证集相关系数为0.911,验证均方根误差为479mg/kg。     

基于Sentinel-2超分辨率影像的干旱区水体提取方法

针对干旱区复杂环境下水体光谱特性空间差异大、水体提取方法适用性差的问题,本研究基于Sentinel-2卫星多光谱数据,通过超分辨率算法重建10 m空间分辨率多光谱影像,将短波红外(Short-wave infrared, SWIR)重建波段、近红外(Near-infrared, NIR)重建波段作为水体识别特征波段,在此基础上采用超像素分割算法识别水体像元,基于24种光谱指数、支持向量机(Support vector machine, SVM)、神经网络(Neural network, NN)、K-means共构建60种水体提取方法,采用总体精度(Overall accuracy, OA)、准确率(Precision)、F1值、马修斯相关系数(Matthews correlation coefficient, MCC)等水体提取精度指标进行综合评价,以黑河流域为典型研究区,确定干旱区最佳水体提取方法。结果表明,基于Sentinel-2绿色波段(中心波长为560 nm)与超分辨率重建短波红外波段(中心波长为1 610 nm)构建的改进的归一化水体指数方法,显著增强水体提取时对干旱区细小水...     

基于高光谱成像的青梅酸度检测方法

针对传统理化分析的青梅酸度检测方法破坏性大、耗时长、无法实现在线检测的不足,对基于高光谱成像技术的青梅酸度快速无损检测方法进行研究。采集了487个青梅样本在550~1 000 nm波段内的高光谱图像,经过光谱相对反射率校正和6种不同滤波后,分别利用连续投影算法(SPA)、遗传算法(GA)以及连续投影结合遗传算法(SPA+GA)3种光谱降维方法,提取了反映青梅内部酸度信息的特征波长,并建立波长与青梅p H值的偏最小二乘(PLS)预测模型,研究不同滤波和不同降维方法下的预测精度。研究结果表明:同一预测模型,Savitzky-Golay(S-G)平滑滤波预测精度最高;相比SPA或GA单一算法降维,经5点S-G平滑滤波后SPA+GA光谱降维的方法,可显著降低模型复杂度,提高模型预测精度,预测集的均方根误差为0.070 6,相关系数为0.792 5。     

基于线性判别法的生菜农药残留定性检测模型研究

针对农副产品农药残留超标现象,提出一种快速高效无损检测菜叶农药残留的方法。以4组生菜叶片为研究对象,分别喷洒丙酮和3种不同浓度的乐果农药(乐果和丙酮的体积比为1∶100、1∶500、1∶1 000),利用近红外高光谱成像仪采集生菜样本的高光谱图像(871.61~1 766.32 nm)。在生菜高光谱图像中选取感兴趣区域(ROI)并提取该区域的平均光谱,对ROI内的图像进行主成分分析(PCA)处理,提取PC1、PC2图像的纹理特征。采用连续投影算法(SPA)和主成分分析方法 (PCA)选取光谱数据的特征波长,分别利用线性判别法K最近邻法(KNN)、马氏距离(MD)和Fisher判别分析(FLDA)方法建立基于全波段、特征波段下光谱特征和光谱与纹理融合特征的农药残留检测模型。结果表明,基于SPA特征光谱和主成分图像纹理特征融合信息的Fisher模型较好,训练集和测试集分类正确率分别为98.9%和100%,利用近红外高光谱图像技术结合信息融合及Fisher算法鉴别农药残留等级是可行的。     

猕猴桃膨大果的近红外漫反射光谱无损识别

在833~2500 nm光谱范围内采集了120个猕猴桃膨大果和120个正常果的近红外漫反射光谱,采用变量标准化方法对光谱进行了预处理,基于Kennard-Stone方法对样本进行了划分,分别建立了基于全光谱(FS)、主成分分析法(PCA)提取的11个主成分和连续投影算法(SPA)提取的6个特征波长的偏最小二乘(PLS)、支持向量机(SVM)和误差反向传播(BP)神经网络识别模型。结果说明,所建立的9个模型对校正集和测试集中猕猴桃膨大果和正常果的正确识别率均分别大于96.7%和93.3%。PCA提取的主成分数和SPA提取的特征波长数仅是FS中波长数的0.53%和0.29%,建立的模型更加简单,且识别效率较高。PLS和SVM模型的识别率普遍高于BP神经网络模型。9种模型中PCA-PLS识别率最高,其对校正集和测试集中膨大果和正常果的正确识别率均达到100%。该研究结果表明,近红外漫反射光谱技术可作为一种准确、高效的方法应用于猕猴桃膨大果的无损识别中。     

壶瓶枣自然损伤的高光谱成像检测

采用高光谱成像技术(450~1 000 nm)对壶瓶枣的5种自然损伤(缩果病、裂纹、虫害、黑斑病、鸟啄伤)进行识别研究。利用高光谱成像系统采集了5种自然损伤及完好枣一共663个壶瓶枣样本的高光谱图像,并提取相应的感兴趣区域(ROI),得到了样本的光谱数据。应用偏最小二乘回归(PLSR)、连续投影算法(SPA)从全波段中分别提取了9条、10条特征波长,利用Kennard-Stone算法将各类样本按照3∶1的比例随机分成训练集(500个)和测试集(163个),并对其建立最小二乘支持向量机(LS-SVM)判别模型,结果表明使用SPA-LS-SVM建立的壶瓶枣自然损伤模型的整体判别正确识别率为93.2%。运用主成分分析(PCA)对由SPA提取出的10条特征波长(535、595、657、672、685、749、826、898、964、999 nm)所对应的单波段图像进行数据压缩,分别采用Sobel算子、区域生长算法Regiongrow并结合主成分图像识别出163个壶瓶枣样本的边缘与自然损伤特征区域,得出平均正确识别率达到90.8%。研究结果表明:采用高光谱成像技术可以对壶瓶枣的自然损伤进行光谱判别和图像识别。     

基于近红外光谱的掺伪油茶籽油检测

为了探索采用近红外光谱技术检测掺伪油茶籽油的潜力,以12个产地的玉米油、花生油、菜籽油和大豆油为掺杂油,以5个产地的油茶籽油为被掺杂油,制备了455份掺伪质量分数为0、1%、3%、6%、10%、15%和20%的掺伪油茶籽油,采集了所制备样品在833～2 500 nm范围内的近红外光谱。对采集的近红外光谱进行多元散射校正处理后,应用Kennard-Stone样本划分法按2∶1的比例将样本划分为校正集和测试集。采用连续投影算法(SPA)、无信息变量消除算法和竞争性自适应重加权算法提取表征掺伪油茶籽油样本的特征波长,并建立判别掺伪油茶籽油样品的支持向量机(SVM)和随机森林(RF)模型。研究结果表明,SVM模型具有较高的灵敏度,RF模型具有良好的特异性。基于SPA提取的9个特征波长所建立的RF模型的识别准确率最高,为99.34%,对掺伪质量分数为1%的掺伪油茶籽油的识别准确率达到94.74%,对掺伪质量分数为3%及以上的掺伪油茶籽油的识别准确率达到100%。本研究为掺伪油茶籽油检测仪的研发提供了基础数据。     

番茄叶片早疫病近红外高光谱成像检测技术

提出了基于格拉姆斯密特(MGS)模型和贝叶斯罗蒂斯克回归(BlogReg)的近红外高光谱成像技术检测番茄叶片早疫病的方法。利用高光谱图像采集系统获取波长874~1 734 nm范围内70个染病和80个健康番茄叶片的高光谱图像,选取染病和健康叶片30像素×30像素感兴趣区域的光谱反射率。建立了番茄叶片早疫病的最小二乘-支持向量机(LS-SVM)识别模型,再通过MGS和BlogReg提取特征波长(EW),分别得到5个(911、1 409、1 511、1609、1 656 nm)和9个(901、905、908、915、918、1 123、1 305、1 460、1 680 nm)特征波长,并建立EW-LS-SVM和EWLDA模型。在所有模型中,建模集的正确识别率为93%~98%,预测集的正确识别率为96%~100%。结果表明,近红外高光谱成像技术检测番茄叶片早疫病是可行的,MGS和BlogReg都是有效的特征波长提取方法。     

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。     

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.     

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。     

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.     

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°.     

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。     

边坡安全监测点合理选择有限元计算分析

结合广东乐昌峡水利枢纽工程右岸坝肩边坡,通过有限元强度折减法计算分析,研究如何合理选择边坡位移监测点.首先通过建立有限元计算模型,针对竣工期工况,对边坡进行有限元降强度计算,获得了边坡破坏时的滑动屈服带;然后在边坡表面选择若干点,计算并绘制其位移随边坡降强度折减系数的变化关系.计算结果表明:在滑动区域表面的点,其位移随降强度折减系数不一定是单调变化的,即随着边坡破坏的发展,某些点的位移有可能单调增长,而有些点的位移则出现震荡现象.显然对于位移单调增长的坡面点,有助于通过位移的变化情况判断边坡的稳定性变化情况,可作为观测布置点;而对于位移震荡变化的坡面点,有待进一步研究.滑动体以外的坡面点的位移对折减系数的变化不敏感,对于监控边坡破坏作用不明显.这一研究结果对于边坡位移监测点的选择布置具有理论指导意义.     

滚筒精选机分选质量影响因素分析

影响滚筒精选机分选质量的因素很多.首先,介绍了滚筒精选机的基本结构与工作原理,然后分析了一些结构方面的影响因素,并通过对工作过程中物料颗粒的受力与运动进行分析,计算出滚筒的极限转速值,总结了该机的转速选择范围.     

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.     

猪粪沼液理化性质对玉米种子萌发的影响

明确沼液理化性质对种子萌发的影响是确定沼液合理灌溉量的前提。该研究以猪粪厌氧发酵的沼液为研究对象,分析了新鲜沼液及预处理后沼液的理化性质,并将沼液理化性质与相对发芽率、相对根长和萌发指数建立函数关系,筛选了沼液中的植物毒性因子及安全阈值。对于秋田MD311这一玉米品种来说,铵态氮与乳酸是沼液中的植物毒性因子。种子达到最大萌发指数对应的铵态氮与乳酸的浓度分别为186与35.8 mg·L^-1;二者浓度高于336与61 mg·L^-1时,具备植物毒性(萌发指数(70%),不可直接还田。通过静置和曝气过程可降低二种毒性因子的含量。研究表明,沼液还田时将铵态氮与乳酸含量控制在安全阈值内时可降低植物毒性,促进作物生长,最大限度地发挥沼液对无机肥的替代作用。