农业电力巡检系统中路径分析算法与实现

讨论了农业电力巡检系统的路径分析算法，并在eSupermap环境下，以某区级农电局电道网数据为例，利用eVC及eSupermap二次开发类库实现了其最短路径和最佳路径分析。     

基于嵌入式GIS电力移动抢修系统的设计

将嵌入式电子地图与GPS、GPRs结合,构造基于PDA的电力抢修移动平台.该系统支持配电网络电子地图导入和基本操作;利用GPS实现故障位置定位,为抢修车选择最佳路径而确保其及时准确的到达目的地;通过使用GPRS网络将电力抢修情况实时反馈到电力终端管理系统.     

基于稠密自编码器的无监督番茄植株图像深度估计模型

深度信息获取是温室移动机器人实现自主作业的关键。该研究提出一种基于稠密卷积自编码器的无监督植株图像深度估计模型。针对因视角差异和遮挡而产生的像素消失问题,引入视差置信度预测,抑制图像重构损失产生的问题梯度,设计了基于可分卷积的稠密自编码器作为模型的深度神经网络。以深度估计误差、阈值精度等为判据,在番茄植株双目图像上开展训练和测试试验,结果表明,抑制问题梯度回传可显著提高深度估计精度,与问题梯度抑制前相比,估计深度的平均绝对误差和均方根误差分别降低了55.2%和33.0%,将网络预测的多尺度视差图接入编码器并将其上采样到输入图像尺寸后参与图像重构和损失计算的处理方式对提高预测精度是有效的,2种误差进一步降低了23.7%和27.5%;深度估计误差随空间点深度的减小而显著降低,当深度在9 m以内时,估计深度的平均绝对误差14.1 cm,在3 m以内时,则7 cm。与已有研究相比,该研究估计深度的平均相对误差和平均绝对误差分别降低了46.0%和26.0%。该研究可为温室移动机器人视觉系统设计提供参考。     

基于无人机多源图谱融合的水稻稻穗表型监测

稻穗表型是表征水稻生长状况和产量品质的关键参数,稻穗表型的准确监测对于大田精准管理和水稻智慧育种具有重要意义。无人机图谱数据已被广泛用于水稻生长监测,然而大部分研究主要集中在水稻的营养生长阶段,针对抽穗期和成熟期稻穗表型监测方面的研究非常有限。因此,该研究利用无人机多源图谱数据进行水稻稻穗表型监测研究,分析了不同氮肥梯度和生长时期对稻穗表型的影响,构建了稻穗覆盖度、生物量以及倒伏等监测模型。结果表明,不同生长时期和氮肥梯度的稻穗表型呈现显著差异,稻穗覆盖度与图像特征高度相关。利用粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）和支持向量机（Support Vector Machine,SVM）回归模型能够从可见光图像中准确识别稻穗,计算的穗覆盖度与实际标记值高度相关,决定系数（coefficient of determination,R2）为0.87,将此结果与多光谱图像反射率融合,利用随机森林（Random Forest,RF）回归模型可以提高稻穗覆盖度的评估精度,R2为0.93,相对均方根误差（relative Root Mean Square Error,rRMSE）为9.47%。融合可见光图像的颜色和纹理以及多光谱图像的光谱反射率改善了穗生物量的评估精度,R2高达0.84,rRMSE为8.68%,此模型能够在不同种植年间迁移,进一步利用模型更新添加10%新样本能够改善模型迁移能力。基于PSO-SVM分类模型,联合可见光图像的颜色和纹理以及多光谱图像的光谱反射率也准确地识别稻穗倒伏,准确率达99.87%。上述研究结果证明了无人机遥感用于水稻稻穗表型监测的可行性,可为作物精准管理和智慧育种提供决策支持。     

无人机旋翼风场作用下雾滴在水稻植株上的黏附量模型构建

为了探究植保无人机旋翼风场对雾滴在水稻植株上黏附量的影响规律,该研究以大疆T30植保无人机为施药平台,分别以清水、1%迈飞和0.5%迈图Target助剂溶液为喷洒溶液,基于航空风洞和粒子图像测速系统（Particle Image Velocimetry,PIV）测量了植保无人机旋翼风场作用下的雾流场、溶液的动态表面张力、黏度和密度以及雾滴在水稻叶片表面的动态接触角,分析了植保无人机旋翼风场对雾滴沉降速度的影响,以及飞防助剂对溶液性质参数、喷嘴雾化性能和雾滴在水稻叶片表面润湿铺展能力的影响规律。在此基础上,结合雾滴拦截模型和雾滴与作物叶片表面碰撞模型,建立了应用于植保无人机施药技术领域的雾滴黏附量预测模型,并对模型计算的准确率进行了田间验证试验。试验结果表明,助剂溶液对溶液性质、喷嘴雾化性能、雾滴在水稻叶片表面的润湿铺展能力以及雾滴在水稻植株上的黏附量方面均有不同程度的影响。与清水溶液相比,添加1%迈飞与0.5%迈图Target助剂溶液后,溶液表面张力分别降低了46.81%,62.21%;喷嘴雾化雾滴的粒径均呈增大趋势,约增大9.3%;雾滴在水稻叶片表面的接触角分别降低了27.74%,46.37%;雾滴在每公顷水稻植株上的黏附量分别增加了800.78%和1 051.49%。无人机旋翼风场对雾滴沉降速度和雾滴在水稻植株上的黏附量均有明显影响,旋翼系统开启后,雾滴沉降速度明显增加,且更快达到稳定运动状态,当无人机旋翼转速由0增加至1 000 r/min 再增加至1 800 r/min时,雾滴沉降速度分别增加了366.67%,64.29%。与旋翼关闭状态相比,旋翼系统开启后,1%迈飞和0.5%迈图Target助剂溶液在水稻植株上的黏附量分别降低了26.78%和29.75%。本文建立的黏附量模型预测清水、1%迈飞和0.5%迈图Target 3种溶液在水稻植株上黏附量的准确率分别为48.59%,79.07%和79.29%。该研究为植保无人机对水稻进行施药作业时筛选助剂提供理论参考与指导,并提供一个新的旋翼风场作用下雾滴在水稻植株上黏附量的预测模型。     

基于深度卷积神经网络的番茄主要器官分类识别方法

为实现番茄不同器官的快速、准确检测,提出一种基于深度卷积神经网络的番茄主要器官分类识别方法。在VGGNet基础上,通过结构优化调整,构建了10种番茄器官分类网络模型,在番茄器官图像数据集上,应用多种数据增广技术对网络进行训练,测试结果表明各网络的分类错误率均低于6.392%。综合考虑分类性能和速度,优选出一种8层网络用于番茄主要器官特征提取与表达。用筛选出的8层网络作为基本结构,设计了一种番茄主要器官检测器,结合Selective Search算法生成番茄器官候选检测区域。通过对番茄植株图像进行检测识别,试验结果表明,该检测器对果、花、茎的检测平均精度分别为81.64%、84.48%和53.94%,能够同时对不同成熟度的果和不同花龄的花进行有效识别,且在检测速度和精度上优于R-CNN和Fast R-CNN。     

分布式光伏发电特性与气象影响因子诊断分析

为了实现光伏电站并入电网后能够安全稳定运行以及农村电力系统发电计划的制定,光伏电站发电功率的准确预测是必不可少的。通过采集沈阳地区分布式光伏电站2014年10月至2016年9月发电功率与气象现场测试数据,利用Pearson相关性分析方法对光伏发电功率与同期气象影响因子进行了相关性分析:太阳辐射量、日照时数和日最高气温与光伏综合出力相关性最高,相关系数分别为0.902,0.782,0.364;在此基础上分析这3种气象因子在不同季节下与光伏发电功率的相关程度:夏季太阳辐射量和日照时数与发电功率相关程度最高,分别为0.972和0.641,秋季日最高气温与发电发电功率相关程度最高,相关性为0.382。在不同季节的基础上分析了不同天气类型下(晴、阴/多云、多云/晴、阴雨、多云、晴/霾和雪/多云)发电功率的扰动程度:不同季节、不同天气类型下日发电功率曲线均呈现正态分布,其中晴天发电功率扰动最小、阴雨天气发电功率扰动最大,晴天、多云、多云/晴、阴云、阴雨天的四季平均标准偏差分别为1.44,2.81,3.12,3.36,3.51,晴/霾和雪天的标准偏差均为1.91。将太阳辐射量、日照时数和日最高气温作为输入,建立不同季节不同天气类型发电功率多元线性回归模型,对2016年10月发电功率进行预测,试验结果表明:预测误差均小于20%,满足电网要求,发电功率的准确预测可以更好地实现农村电网的管理和调度。     

双子叶植物叶片类胡萝卜素含量高光谱反演估算

类胡萝卜素(Car)是植物进行光合作用的主要色素之一,在吸收传递光能、保护叶绿素,以及延缓叶片衰老等方面有重要作用。以LOPEX’93数据库为基础,系统分析400~2 500 nm高光谱波段范围内任意两波段组合而成的归一化差值植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)和差值植被指数(DVI)与双子叶植物叶片Car含量间的定量关系。结果表明,在756 nm处红光波段与809 nm处近红外波段的NDVI_(809,756)、RVI_(809,756),以及750 nm处红光波段与809 nm处近红外波段的DVI_(809,750)都可以较好地实现Car含量反演,建立的回归预测模型的判定系数(R²)均大于0.74。对由各植被指数构建的反演模型进行精度验证发现,NDVI_(809,756)和RVI_(809,756)的估算效果相当,且都好于DVI_(809,750),模型预测精度分别为0.735和0.738,均方根误差分别为1.426 1和1.420 5,平均相对误差分别为13.66%和13.60%。表明基于高光谱数据对双子叶植物叶片Car含量进行估算是可行的。     

EDA技术在电子信息专业整合教学中的应用研究

针对电子信息专业课程体系中的不足,提出一种基于EDA技术的模电、数电和单片机技术的可操作性强的课程整合教学方法。该方法迎合了当今社会的需求,能极大地提高教学效果和质量,充分挖掘学生潜力,培养具有扎实的专业知识的高素质专业人才,对有效推动高校教育改革和发展具有重大现实意义。     

以信号类课程为核心构建农业信息化背景下电子信息专业实践教学新体系

为满足我国农业现代化进程对农业信息技术人才的迫切需求,针对农业院校电子信息工程专业在培养农业信息技术人才中的困境,探索整合电子信息专业理论课程、结合相关科学研究课题设计可延续性实践教学案例,加强农业信息技术人才培养过程中的实验和实践环节:实现前后续课程教学内容可延续、理论教学—实验教学—课程设计—科技实践—毕业设计各个教学环节可延续;实现理论教学"学+做"双环节、实验教学"硬+软"双平台、教学时间"学+研"双时段;立足电子信息专业课程和农业信息化科研背景建立教学、科研、生产三结合的实践培养模式,构建电子信息专业实践教学新体系。