基于层次聚类的河北省苹果生产能力的实证研究

作为全国苹果主产省,河北省共有11个地区生产苹果,但这11个地区的生产能力参差不齐.现采用层次聚类法,依据生产能力将这些地区分为3类.根据3类地区生产能力的特点,提出河北省苹果产业发展的政策启示:加大科研和技术推广力度;建立和完善加工用果品原料基地;大力推进苹果协会和果农专合组织的建设;建立和完善果品销售市场体系;加强苹果品牌建设.     

植保四轴飞行器的模糊PID控制

针对当前植保四轴飞行器在作业过程中自身载荷发生改变后的飞行控制性能下降、抵抗环境扰动能力差的问题,该文改进了传统比例积分微分(proportion,integration,differentiation,PID)控制算法,提出了一种模糊PID控制算法。该文通过研究四轴飞行器的姿态解算和飞行原理,设计了以STM32系列的单片机为核心处理器的四轴飞行控制系统。采用AHRS模块实时解算飞行器姿态参数,结合模糊控制和PID控制算法调节电机的输出量来控制飞行姿态。试验结果表明:与传统PID相比,模糊自整定PID控制算法适应性强,参数整定简单,系统的动态响应能力和稳定性获得了提高,实现了四轴飞行器的稳定飞行。该文为植保无人机控制算法研究提供了一定的参考。     

基于运动恢复结构算法的油菜NDVI三维分布

植物形态伴随着植物生长过程而发生变化,植物的三维重建对研究植物形态对植物生物量估测、植物病害虫害、基因型表达等有着很重要的意义。目前三维重建方法重建出的三维点云多包含植物的形态、颜色等特征,无法反应植物营养状况（如叶绿素含量）、病虫害胁迫等原因造成有机质空间三维分布改变,同时以往手段都需要专门仪器,携带和作业都受到很大限制。多光谱图像能够反应有机质含量等化学值的分布,在近地面遥感、农产品质量无损检测等发面取得了广泛的应用。该文通过采集31张4叶龄油菜的多光谱图像,使用运动恢复结构算法（structure from motion）方法对其进行空间三维重建,得到油菜的三维点云,并对点云中噪声点进行滤除。以控制点和控制长度对所得模型进行评价,得到长度最大偏差在0.1023 cm,RMSE=0.052599,证明该方法重建所得模型具有较好的空间均匀性与准确性,最后计算NDVI指数空间分布。证明所得模型对将来研究植物营养与病虫害胁迫空间分布有着重要意义。     

基于DM642的高地隙小车的田间路径识别导航系统

为了实现智能小车在各种不同的路径下稳定高效的进行图像导航,该文以自主设计了满足于设施农业用的四轮独立驱动的高地隙小车作为平台,采用TI公司的TMS320DM642高性能数字多媒体处理器为核心处理器,建立了识别路径的视觉检测系统,实现了对多种路径标识的实时采集和图像显示,提出了用于实际路径检测的图像处理的改进算法,包括利用2G-R-B颜色特征识别绿色植物、中心线法提取路径、双折线拟合的Hough变换提取路径、多折线拟合的Hough变换提取路径等,以实现小车的自主导航。试验结果表明所开发的路径识别与跟踪控制系统能对不同颜色的标识线、绿色植物与裸露地面的分界线等一系列路径进行识别和导航控制,系统适应性好、抗干扰能力强,稳定性高、实时性好,满足无人控制的农田作业需求,节省劳动力,提高生产效率。该研究可为应用于田间作业的高地隙小车的路径识别与跟踪控制系统设计提供参考。     

基于自适应进化相关向量机的耕地面积预测模型

为解决耕地面积预测模型建立过程中的非线性、稀疏化及结果可靠性评价等问题,该文将相关向量机与差分进化优化算法进行融合及改进,提出基于自适应进化相关向量机的耕地面积预测模型。该文以黄石市为例,建立基于自适应进化相关向量机的短期、中期耕地预测模型,并与多元线性回归、BP神经网络、支持向量机算法在精度、计算效率及可靠性方面进行对比分析。试验验数据表明,自适应进化相关向量机的预测精度大约是其余3种方法的2倍以上;模型的计算效率是多元线性回归方法的2倍,比BP神经网络、支持向量机高出2个数量级;测试数据的实际耕地面积均在自适应进化相关向量机估计的95%置信度的置信区间内,并且由后验差比、小误差概率判定模型等级属于"好"。基于以上数据,证实该模型是一种精度高、计算快、可靠性强的耕地预测新方法。     

广西莪术优良种质挥发油成分的聚类分析

利用聚类分析软件对150份不同种质桂莪术挥发油成分进行分析,为临床用药需要及选育优良桂莪术种质提供参考依据。采用GC-MS联用仪测定初步筛选出来的优良种质桂莪术挥发油成分,通过聚类分析软件筛选其特征挥发性组分并进行比较,得出不同种质桂莪术挥发油成分分析结果。结果表明:以不同变量为标准进行聚类分析,各不同种质桂莪术均能聚集成类。以莪术烯和β-榄香烯为变量均聚为3类,以莪术二酮为变量聚为2类,以莪术烯、β-榄香烯为变量聚为4类,以莪术烯、莪术二酮、β-榄香烯三者为变量聚类分为3类,以所有成分为变量聚为4类。     

基于激光雷达的果园树干检测

为探索激光雷达在农业机器人环境理解和导航中的应用,研究一种基于改进DBSCAN算法的果园树干检测算法。该算法使用自适应密度阈值和聚类半径对不同距离处数据点进行聚类和整合,以克服DBSCAN算法对全局变量值敏感的缺点。针对激光雷达可能扫到地面造成机器人误检的问题,采用机器人航位推算模型计算当前帧数据中待定类的距离,通过与前一帧数据中对应类距离的比较判定待定类的类别,进而对地面干扰类进行排除。试验结果表明:1)机器人正常行走时本算法能够排除噪声准确识别树干类点;2)存在果树分枝或地面干扰时,有少量漏检,平均误判果树数目为-0.13棵,能够区分出地面类和果树类。该研究可以应用到农业机器人果园环境理解和导航中。     

同种农机机群动态作业任务分配方法

为解决农机作业过程中因突发状况引起的作业时间增加、某些作业任务无法完成等问题,该研究提出一种基于改进合同网算法的同种农机机群动态作业任务分配方法。基于农机性能参数和任务参数综合考虑用时最长农机的作业时间、农机机群油耗和路上的路程建立机群代价函数,建立单个田块和地头相邻田块的路径规划方法,参考合同网算法中的招-投标过程,建立农机对任务进行投标的代价函数,基于降低服务器计算量、减少通信次数、任务均衡分配和减小非作业路程等原则,通过选择招标者、设定招标阈值、中标者任务再分配和农机间任务交换等方式改进合同网算法。在不同时间进行基于传统合同网算法和改进合同网算法的农机机群动态作业任务分配仿真试验和农场实际播种作业试验。仿真结果表明,基于改进合同网算法的动态任务分配仿真结果比基于传统合同网算法的动态任务分配仿真结果机群时间代价降低0.83%～12.89%,与服务器通信次数降低77.4%～85%。农场实际试验结果表明：在不同的任务分配时间,基于改进合同网算法的动态任务分配的机群时间代价比实际理论机群时间代价降低30.20%～34.09%。本文提出的动态作业任务分配法能够满足农业生产中同种农机机群动态作业任务分配需求。     

蒙古栎次生林林木竞争对不同抚育间伐方式的响应

目的 以长白山林区蒙古栎次生林为研究对象,分析其林木竞争关系及对不同抚育间伐方式的响应,为了解此类群落的生态适应机理及制定合理的经营措施提供依据。 方法 2013年在吉林汪清设置12块样地,开展传统经营（T1）、目标树经营密度1和密度2（T2,T3）以及对照试验（T0）,2018年进行了复测。通过有序样本聚类的方法确定Hegyi指数竞争木数量并分析了蒙古栎次生林的竞争关系以及各林层、优势树种及目标树的竞争关系对不同抚育间伐方式的响应。 结果 （1）蒙古栎次生林样地的优势树种为：蒙古栎、红松和白桦,Hegyi指数最佳相邻竞争木个数为8。（2）样地内主要树种的总竞争排序为：蒙古栎>红松>色木槭>糠椴>白桦>大青杨>落叶松>水曲柳>黑桦;主要树种的平均种间竞争略高于平均种内竞争。（3）T2,T3上林层竞争明显降低;4种抚育间伐方式均降低了白桦和蒙古栎的竞争强度,其中T3下降的幅度最大;红松的竞争强度仅在T0升高;对于优势树种来说,T2,T3来自糠椴和色木槭的种间竞争增大,而来自大青杨的种间竞争减小;T2和T3对目标树竞争的减缓作用明显优于T0和T1。 结论 基于目标树经营的抚育间伐能够有效降低蒙古栎次生林上林层及优势树种的竞争,从而可针对性培育目标树种,引导林分的正向演替,进一步验证了目标树经营的可行性和合理性。