基于改进蚁群算法的植保无人机路径规划方法

为了规划出更加高效的植保无人机路径，提出一种基于改进蚁群算法的植保无人机路径规划方法，该方法适用于多个具有复杂多边形边界与内部障碍物的三维作业区域。采用扫描方式生成水平面内的作业路径，经过离散化处理后，在三维地形曲面上插值，获得三维作业路径。在此基础上，建立作业路径生成算法，以三维作业路径总长度尽量短、作业路径数量尽量少为目标，对植保无人机作业航向进行寻优。改进蚁群算法通过附加记录作业路径进入点的机制，实现对三维作业路径的合理排序，生成总长度较短的转移路径。经过算例检验，针对同一作业区域规划出的三维作业路径与水平面内的作业路径的航向角存在较大差异，相差最大为92°，这说明考虑三维地形的必要性。算例中，将改进的蚁群算法与贪婪算法进行了对比，针对一系列相同的作业起点，改进的蚁群算法所得的转移路径总长度均较短，比贪婪算法所得结果缩短3%~28%；在未选定作业起点情况下，改进的蚁群算法与贪婪算法求得的转移路径总长度最小值分别为1661m与1763m，说明改进的蚁群算法具有良好的寻优能力。实例检验情况与算例所得结论基本一致。算例与实例中的作业区域边界与地形复杂，涵盖情况全面，表明本文提出的路径规划方法具有一定实用性。     

Alpha-shape算法构建枣树点云三维模型

为了实现枣树智能化修剪作业，该研究提出了基于点云配准的自然光照环境下的果树三维重构方法，并针对传统最近点迭代（Iterative Closest Point，ICP）算法对待配准点云的空间位置要求苛刻的问题，提出了改进的点云配准算法。首先，使用彩色深度（RGB-D）相机采集不同角度下的枣树彩色和深度图像，并通过信息融合实现相应角度下的点云获取。其次，对点云进行背景去除和滤波处理，基于直方图设定分割阈值，提取单株枣树点云，并将放置在树根附近的标靶球作为标记，使用人工标记法进行两站点云初配准。最后，在初配准基础上计算点云的曲面法向量和曲率，由曲率相近的点构成配对点对，使用k维树最近点迭代（k dimensional-tree-Iterative Closest Point，kd-tree-ICP）算法完成精配准，对点云使用Alpha-shape算法面片化，实现表面重构。利用上述方法对多棵枣树进行全局配准并完整重构果树模型。试验结果表明，通过引入初配准，有效提高了点云配准的准确性和稳定性，配准误差均控制在1.0 cm以内，平均配准误差为0.78 cm；重构模型真实感较强，在外观上更加接近真实树，枝干相对误差控制在7%以内。该研究重构模型精度较高，可为枣树智能修剪提供可视化研究基础和技术支持。     

Deep neural network algorithm for estimating maize biomass based on simulated Sentinel 2A vegetation indices and leaf area index

Accurate estimation of biomass is necessary for evaluating crop growth and predicting crop yield.Biomass is also a key trait in increasing grain yield by crop breeding.The aims of this study were(i)to identify the best vegetation indices for estimating maize biomass,(ii)to investigate the relationship between biomass and leaf area index(LAI)at several growth stages,and(iii)to evaluate a biomass model using measured vegetation indices or simulated vegetation indices of Sentinel 2A and LAI using a deep neural network(DNN)algorithm.The results showed that biomass was associated with all vegetation indices.The three-band water index(TBWI)was the best vegetation index for estimating biomass and the corresponding R2,RMSE,and RRMSE were 0.76,2.84 t ha−1,and 38.22%respectively.LAI was highly correlated with biomass(R2=0.89,RMSE=2.27 t ha−1,and RRMSE=30.55%).Estimated biomass based on 15 hyperspectral vegetation indices was in a high agreement with measured biomass using the DNN algorithm(R2=0.83,RMSE=1.96 t ha−1,and RRMSE=26.43%).Biomass estimation accuracy was further increased when LAI was combined with the 15 vegetation indices(R2=0.91,RMSE=1.49 t ha−1,and RRMSE=20.05%).Relationships between the hyperspectral vegetation indices and biomass differed from relationships between simulated Sentinel 2A vegetation indices and biomass.Biomass estimation from the hyperspectral vegetation indices was more accurate than that from the simulated Sentinel 2A vegetation indices(R2=0.87,RMSE=1.84 t ha−1,and RRMSE=24.76%).The DNN algorithm was effective in improving the estimation accuracy of biomass.It provides a guideline for estimating biomass of maize using remote sensing technology and the DNN algorithm in this region.     

稻麦联合收获机分段式脱粒装置设计与优化

针对纵轴流联合收获机在收获稻麦时出现的脱粒不彻底、分离不完全等问题,该研究设计了一种分段式纵轴流脱粒分离装置。该装置主要由锥形脱粒滚筒、脱粒强度可调式凹板筛、360°分离式凹板筛、作业参数电控调节系统等构成。通过单因素试验,分别获得了脱粒强度可调式凹板筛的开关板针对小麦和水稻脱粒的最佳开关状态。为寻求装置作业参数对脱粒效果的影响规律及最优参数组合,进行了多目标优化试验。以滚筒转速、导流板角度、凹板筛脱粒间隙、凹板筛分离间隙及喂入量作为影响因素,以破碎率、损失率、脱出物含杂率为试验指标,建立了破碎率、损失率、脱出物含杂率的数学模型。试验结果表明:各因素对破碎率影响的显著性大小顺序为滚筒转速、凹板筛脱粒间隙、导流板角度、喂入量、凹板筛分离间隙;对脱出物含杂率影响的显著性大小顺序为滚筒转速、导流板角度、凹板筛脱粒间隙、喂入量、凹板筛分离间隙;对损失率影响的显著性大小顺序为滚筒转速、导流板角度、凹板筛脱粒间隙、喂入量、凹板筛分离间隙。通过多目标参数优化分析,确定装置进行小麦脱粒的最优作业参数组合为脱粒滚筒转速905 r/min、导流板角度69°、凹板筛脱粒间隙18 mm、凹板筛分离间隙19 mm、喂入量4 kg/s。在该参数组合条件下进行了田间验证试验,结果表明,与常规纵轴流脱粒装置相比,整机作业破碎率由1.46%降为1.00%,含杂率由1.85%降为1.43%,损失率由1.72%降为1.20%,各指标实测值与模型优化值的相对误差均小于5%,满足国家相关标准要求。该装置有效解决了破碎率高、脱粒不干净、分离不彻底的问题,研究结果可为纵轴流联合收获机脱粒装置的结构改进和作业参数优化提供参考和依据。     

基于特征金字塔注意力与深度卷积网络的多目标生猪检测

在生猪饲养环境中,猪只黏连、杂物遮挡等给生猪个体多目标检测带来很大困难。该研究以猪圈群养生猪为研究对象,以视频帧为数据源,提出一种适用于生猪形体检测的特征金字塔注意力(FeaturePyramidAttention,FPA)与Tiny-YOLO相结合的模型FPA-Tiny-YOLO。该模型将注意力信息融入到特征提取过程,在不大幅增加计算量的前提下即可提升特征提取能力、提高检测精度。对8栏日龄20～105 d的45头生猪视频截取图像进行图像处理,获得标注图片4 102张,构建了4种深度FPA模块分别加入YOLOV3与Tiny-YOLO模型中。试验表明,深度为3的FPA模块(即FPA-3)的Tiny-YOLO模型在测试集上对群养生猪多目标检测的召回率Recall、F1与平均检测精度m AP指标值最佳,分别达到86.09%、91.47%和85.85%,比未引入FPA模块的Tiny-YOLO模型均有不同程度的提高。选用不同的IOU(Intersection Over Union)和score阈值超参数值对模型预测结果均有不同程度影响;将测试集图像按照是否黏连与遮挡划分4种场景来探究该模型的鲁棒性。试验表明,加入FPA-3模块后Tiny-YOLO的Recall、F1与m AP比Tiny-YOLO分别提升6.73、4.34和7.33个百分点,说明特征金字塔注意力信息有利于精确、有效地对不同场景群养生猪进行多目标检测。研究结果可为后续开展生猪身份识别和行为分析移动端应用提供参考。     

热带土壤中解淀粉芽孢杆菌HNU1的鉴定及发酵条件优化

重金属毒性强、不可降解，在环境中可持续存在，土壤中的重金属可通过食物链累积，对生物体的健康构成严重威胁。土壤微生物修复重金属污染方法具有经济成本低、周期短、效率高、无二次污染等优点，也存在外源微生物在土壤环境中不易存活和繁殖的缺点。通过形态观察、生理生化试验以及16S rDNA同源性序列分析对前期研究中分离保存的一株铜富集细菌HNU1菌株进行鉴定，鉴定该菌为解淀粉芽孢杆菌(Bacillus amyloliquefaciens)。并通过单因素试验和正交试验找出该菌株的最适发酵条件，该菌的最适培养基组成为蔗糖2 g·L-1，酵母粉4 g·L-1，胰蛋白胨6 g·L-1，MgSO4 5 g·L-1。培养条件为初始pH为8.0，温度37 ℃，接种量0.1%，摇床转速180 r·min-1，50 mL三角瓶中装液量20 mL。鉴定的解淀粉芽孢杆菌HNU1菌株对Cu具有良好的富集作用，可进一步开发为微生物肥料用于重金属污染农田土壤的修复，对土壤修复和改良具有重大意义。     

基于模型预测控制的农机主从跟随作业控制方法

针对实际环境中由于农业机械（简称农机）作业过程的作业量以及土壤条件的变化等不确定性因素的影响，导致协同作业跟随农机的行驶工况不稳定、跟随协同作业响应慢、控制困难等问题，在综合考虑不确定性以及响应性能的基础上，提出了一种农机跟随分层控制架构，搭建农机田间作业下的纵向跟随动力学模型，并以间距保持、速度跟随、燃油经济性、加速度跟随性能为目标，进行基于模型预测控制（MPC）算法的上层控制器推导，基于前馈以及PI反馈的控制器作为下层控制，以上层控制器获得的控制加速度为目标，进行力矩（电流）跟踪，在保证抗不确定性以及干扰噪声的同时，提高跟随农机的响应能力。通过Matlab/Simulink仿真和田间试验验证，结果表明，该控制方法可以有效解决农机作业的跟随控制问题，与滑模变结构控制器相比，能够实现稳定跟随行驶，且速度误差和加速度误差更小，速度误差控制在-0.29132~0.18001m/s，加速度误差控制在-0.05678~0.05628m/s2，稳定跟随距离误差为±0.45m，具有良好的跟随效果。     

人本视角下Human Library运行模式的优化

从当前Human Library发展现状出发,以人本视角为剖析角度,分析其运行中存在的问题并在此基础上提出相应的优化对策,以期Human Library的未来运行更加科学。     

Land surface temperature retrieval for arid regions based on Landsat-8 TIRS data:a case study in Shihezi,Northwest China

Scientific interest in geophysical information about land surface temperature （LST） is ever increasing, as such information provides a base for a large number of applications, including environmental and agricultural monitoring. Therefore, the research of LST retrieval has become a hot topic. Recent availability of Landsat-8 satel- lite imagery provides a new data source for LST retrieval. Hence, exploring an adaptive method with reliable ac- curacy seems to be essential. In this study, basing on features of Landsat-8 TIRS thermal infrared channels, we re-calculated parameters in the atmospheric transmittance empirical models of the existing split-window algorithm, and estimated the ground emissivity with the help of the land cover classification map of the study area. Further- more, a split-window algorithm was rebuilt by virtual of the estimation model of the updated atmospheric transmit- tance and the ground emissivity, and then a remote sensing retrieval for the LST of Shihezi city in Xinjiang Uygur autonomous region of Northwest China was conducted on the basis of this modified algorithm. Finally, precision validation of the new model was implemented by using the MODIS LST products. The results showed that the LST retrieval from Landsat-8 TIRS data based on our algorithm has a higher credibility, and the retrieved LST is more consistent with the MODIS LST products. This indicated that the modified algorithm is suitable for retrieving LST with competitive accuracy. With higher resolutions, Landsat-8 TIRS data may provide more accurate observation for LST retrieval.