基于知识模型与WebGIS的精准农业处方智能生成系统研究

 【目的】根据土壤采样调查结果，插值生成田块土壤肥力分布图，并以此为基础生成变量施肥处方图指导变量施肥，即可实现节省肥料、提高经济效益和保护环境的目的，是精准农业的核心思想。【方法】本系统可根据不同采样点所得的土壤养分含量，通过Kriging插值获得肥力分布图，经整合多年产量、气象和土壤等基础数据，将作物生产潜力估算、平衡施肥等知识模型与GIS相耦合。【结果】生成用于精准农业变量施肥的处方图，并通过网络予以发布，用户通过计算机网络即可获得施肥田块的作物施肥信息。【结论】构建了基于知识模型与WebGIS的精准农业处方图生成系统的基本框架和处理流程，提高了处方图的合理性和可靠性，实现了通过网络生成和发布处方图，初步解决了目前处方图生成和发布的瓶颈。     

基于ZigBee的农产品冷链环境信息采集节点设计

农产品具有鲜活性、易腐烂性等特点,运输环节必须采用冷链物流。为了获取农产品在储运过程中的环境信息,运用Zigbee技术设计了一种农产品冷链环境信息采集节点。首先分析了农产品冷链监控要素,以此为着重点搭建采集节点硬件电路以及设计其软件流程,并对节点之间的通信性能进行了测试。结果表明:节点发射功率为1dBm时具有最佳的通信性能表现,在20m范围内接收信号强度可保证在-90dBm以上,丢包率可控制在5%以内。     

基于叶绿素相对值的植物叶片颜色模拟方法

提出了一种基于叶绿素相对值(SPAD)的植物叶色模拟方法。首先利用自制的叶色数据采集装置,在外部环境恒定的条件下采集叶色数据,跟踪监测叶片不同生理时期的叶色变化。再基于数据对叶色进行分析,构建SPAD值与特定光环境下叶片颜色值的关系函数,并利用该函数推导出叶片的漫反射计算公式;最后采用基于SPAD纹理的方法对叶片表面的颜色差异以及随着时间发生的老化现象进行模拟。结果显示在确定的恒定外部环境下,SPAD值与叶片漫反射红绿蓝三通道关系函数呈指数关系,决定系数分别为0.972、0.968、0.509,表明SPAD与叶片漫反射颜色之间存在相关性,因此可利用SPAD作为驱动因子进行叶色仿真。同时,从视觉角度加以分析,基于SPAD的叶色模拟结果与真实图像对比,叶色的变化趋势一致,结果较真实。     

猪肉冷链物流感官质量控制图设计与应用

为观测猪肉冷链物流过程中产品的感官质量变化,分析了物流过程猪肉的感官特征,采用敏感性和回归分析获得感官评价的关键指标,进而设计质量控制图展示感官特征的波动性。结果表明:配送中心、近距离超市和远距离超市的感官品质总体上差异显著;颜色是评价总体可接受性的敏感指标,设计其均值-标准差控制图;配送中心的感官质量波动较大,过程能力指数偏低,需对配送中心的质量管理加以完善。均值-标准差控制图可直观展现物流过程产品质量的波动性和合格率,为监控猪肉冷链物流过程的外观品质变化提供了科学的管理方法。     

类球形水果表皮颜色变化校正方法研究

针对类球形水果表面较大的曲率变化会引起表面亮度不均,从而导致水果颜色分级评价中存在误差大、准确率低等问题,提出了二维B样条水果表面亮度不均校正算法。利用该算法分别对原始RGB图像各单通道图像进行亮度校正,然后将校正后的RGB图像转换成HIS颜色空间图像,提取色调H和亮度I分量,通过对比校正前后H和I分量图像像素灰度标准差评价校正效果。对160幅橙图像处理结果表明,校正后的图像在色调和亮度上比原始图像更加均匀,色调H分量和亮度I分量的平均标准差分别仅为原始图像标准差的21.57%和33.94%,色调和亮度均匀性得到了明显的改善。     

小麦形态诊断计算机图像智能化识别系统

将计算机图像处理、图像分析技术引入作物形态诊断中,结合数学形态学的某些技术手段和农业专家系统技术,通过对作物的图像采集,图像数字转化及诊断性状的测量和分析,达到计算机对作物形态性状自动提取和智能诊断之目的,为实现作物因苗管理、分类指导、提高科学管理水平提供技术支撑.     

基于太赫兹光谱的土壤重金属铅含量检测初步研究

探索应用太赫兹时域光谱用于农田土壤重金属含量检测的机理和可行性,尝试发展一种新的检测方法和手段。研究了样品制备测量方法,确定了最佳的制备参数为：聚乙烯样品盒尺寸为35mm×3.5mm×35mm,中间空隙1.5mm;压片法样品质量220mg,2.5t压力;分别制作一定浓度梯度（30~900mg/kg）的含铅土壤样品30组,使用Z-2型太赫兹时域光谱仪采集相应的土壤样品太赫兹透射光谱数据,对光谱数据进行预处理,包括平滑处理、多元散射校正、基线校正,采用全谱-偏最小二乘法、区间-偏最小二乘法和遗传算法-偏最小二乘法建立土壤样品中重金属元素铅含量的定标模型并对预测集样本进行预测。实验结果表明,采用样品盒法制作土壤样品并且基于遗传算法进行特征波段选择、结合偏最小二乘法的建模效果最佳,含重金属铅的土壤样本模型的标定集和预测集的相关系数分别为0.86和0.81,标定均方根误差和预测均方根误差分别为23.55mg/kg和39.52mg/kg。本研究通过分析土壤样品的太赫兹透射光谱吸收系数与重金属元素铅含量的相关关系,建立了较好的预测模型。     

数学形态学在作物病害图像预处理中的应用研究

以大田复杂背景下采集的小麦叶部病害图像为研究对象,为进一步分析小麦病害类别及程度,针对小麦叶片的几何形状特点,设计了一种基于数学形态学的小麦叶部图像预处理方法。该方法首先采用相位一致性模型进行边缘检测,然后将数学形态学中的闭运算、开运算、形态区域填充运算及形态面积开运算相结合,用于对复杂背景下混杂大量噪声的小麦叶部病害图像进行去噪、提取及重建。实验证明,该方法能有效地将图像中最突出的小麦单个叶片从复杂背景中提取出来,并能够保留原始病害图像中的病害细节信息,图像清晰完整,为作物病害的特征提取及分类识别研究提供了新的思路。     

链条输送式变量施肥抛撒机的设计与试验

针对国内变量施肥机作业幅宽小,变量施肥抛撒机缺乏的问题,该文应用变量施肥技术,设计了一种基于处方图的链条输送式变量施肥抛撒机。通过分析肥料颗粒在撒肥盘上的运动和受力,建立了肥料颗粒在脱离撒肥机圆盘过程中的运动方程,设计并确定了变量抛撒控制系统、肥箱、肥门自动开启装置等关键部件的结构及参数。并进行了不同施肥量和抛撒均匀性的试验,结果表明:链条输送式变量施肥抛撒机变量效果较好,且具有较好的抛撒均匀性,在拖拉机速度1.5m/s,实际施肥量与预置施肥量相对误差最大值为7.53%;拖拉机速度2m/s,目标施肥量225kg/hm2,抛撒幅宽设定30m,有效幅宽抛撒变异系数为14.90%,能够较好的满足实际生产要求。     

基于互补相关模型和IKONOS数据的农田蒸散时空特征分析

获取田块内高分辨率农田实际蒸散信息对于精准农业中制定灌溉计划、变量处方实施及评价水分利用效率等具有重要参考价值,将传统方法与遥感结合并生成精细田块尺度的农田蒸散成为当前研究热点方向。本文基于互补相关模型和北京2011年3－6月份间内气象观测数据进行了冬小麦实际蒸散估算,并利用大型蒸渗仪对结果进行了验证和分析。最后将互补相关模型与高空间分辨率遥感数据结合实现了田块尺度农田瞬时蒸散估算,并结合蒸发比率不变法实现了日尺度蒸散扩展。结果表明：在2011年3－6月间试验区内冬小麦总耗水量达到469.12 mm,其中在灌浆期5月份耗水比重最大,占到总量近二分之一;互补相关模型估算精度整体较高,其中在5月份估算精度最高（R2=0.863,RMSE=0.103 mm）;扩展后的日尺度蒸散量与实测结果非常一致（R2=0.937,RMSE=0.668 mm）。上述结果表明在没有土壤温、湿度数据及高分辨率热红外遥感数据条件下,仅利用互补相关模型,并结合气象观测数据和高分辨率遥感数据即可估算出精细尺度农田蒸散。