基于无人机航测数据的森林郁闭度和蓄积量估测

蓄积量是评价森林资源质量或状况的重要指标,为了解决实测郁闭度和蓄积量费时费力以及无法充分利用航测原始数据生成各项数据的问题,以无人机航测数据的点云数据和正射影像为研究数据,利用冠层高度模型提取高程,通过一元线性回归分析估测平均树高和平均胸径模型;使用改进形态学分水岭方法提取树冠个数;通过主成分回归建立郁闭度模型;结合提取与估测的GIS因子,用偏最小二乘法建立蓄积量模型。结果表明:平均树高模型精度为97.34%、平均胸径模型精度为91.27%,改进分水岭提取树冠精度为80.03%,郁闭度模型精度为83.18%,蓄积量模型精度可达88.43%。蓄积量模型的所有特征因子均是通过遥感方法从无人机原始航测数据中提取而来,充分利用了无人机航测数据。实验建立的树高、胸径和郁闭度模型可以有效地估测森林平均树高、胸径及郁闭度,改进后的分水岭算法减少了过分割,蓄积量模型能够有效估测蓄积量,提高了蓄积量提取效率,节省了大量的人力物力。     

串联式混合动力拖拉机分动箱的设计与试验

设计的串联式混合动力分动箱由输入轴、中间轴、输出轴以及轴上齿轮和一对滑移齿轮组成。为减小分动箱体积,同时满足配套旋耕机较大耕深需求,在满足结构、强度、刚度等约束条件下,以分动箱总中心距和齿轮总体积最小为目标函数,建立了分动箱参数优化的数学模型。采用基于改进粒子群算法(PSO)的参数优化策略,优化结果表明,与基本粒子群算法相比,改进后的粒子群算法在收敛速度和收敛精度方面均有明显提高,改进后的齿轮总体积减小了2.9%,优化精度提高了1.5%。分动箱运动学仿真及试验结果表明,优化后的分动箱动力输出轴(PTO)动力性能符合要求,能够满足配套旋耕机的工作要求。     

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。     

建立数学模型解决“巡检线路排班”问题

目的安全检查在工业生产中不可或缺,是发现和消除事故隐患、落实安全措施、预防事故发生的重要手段。为提高巡检的效率,优化资源配置,通过建立数学模型以达到花费最短的时间和最少的人力完成巡检任务。方法通过对模型的假设及简化,建立目标规划模型,运用Kruskal算法找出连通图的最小生成树,运用Floyd算法找出最短路径,使用MATLAB、LINGO编程对建立的模型进行求解。结果在问题1中,运用Kruskal算法找出最小生成树后,经过分析计算,以调度中心XJ—0022为树根对最小生成树粗略划分为4个子图,运用Floyd算法找出每位工人的最短巡检路径,建立目标规划模型,再使用MATLAB及LINGO,确定每班4人为最优,并给出了最优巡检线路和巡检时间表。在问题2中,若增加休息和吃饭时间,经过分析讨论后每班应有6名工人。根据第一问的算法思想求出每位工人的最短巡检路径,经过软件求解,给出了最优巡检线路和巡检时间表。在问题3中,若要把问题1中的固定上班改为错时上班,反而会增加人力成本,不可取。对问题2,把上班时间进行如下调整:3∶00-11∶30、11∶30-19∶00、19∶00-3∶00,这样每班5个人就可以完成工作,此种方法比固定上班可节省3人。结论通过建立数学模型,并对模型的求解,最终解决了问题,花费最短的时间和最少的人力完成巡检任务。     

多模态MRI对血清AFP阴性肝细胞癌诊断的价值

目的探讨多模态MRI在血清AFP阴性肝细胞癌诊断中的应用价值。方法选取100例肝细胞癌患者,根据血清AFP测定结果将其分为血清AFP阴性肝细胞癌组(血清AFP20μg·L~(-1))40例及血清AFP阳性肝细胞癌组(血清AFP≥20μg·L~(-1))60例,比较2组常规MRI征象(形态不规则、信号不均匀、坏死信号、病灶内伴发出血、病灶伴发转移、血管受侵)、增强MRI征象(快进快出、快进缓出、缓进缓出)、三期增强信号值差值(动脉期、门脉期、延迟期)、多b值磁共振弥散加权成像对应表观弥散系数(50、100、200、400、600、800 s/mm~2)、病理分化结果(高分化、中分化、低分化)。结果血清AFP阴性肝细胞癌组常规MRI征象占比均小于血清AFP阳性肝细胞癌组,差异有统计学意义(P0.05)。2组增强MRI征象相比较,缓进缓出占比差异无统计学意义(P0.05);血清AFP阴性肝细胞癌组快进快出占比小于血清AFP阳性肝细胞癌组,快进缓出占比大于血清AFP阳性肝细胞癌组,差异有统计学意义(P0.05)。2组三期增强信号值差值相比较,动脉期数值相接近,差异无统计学意义(P0.05);血清AFP阴性肝细胞癌组门脉期、延迟期均大于血清AFP阳性肝细胞癌组,差异有统计学意义(P0.05)。2组多b值磁共振弥散加权成像对应表观弥散系数随着b值的增加均呈现出下降趋势,差异有统计学意义(P0.05);血清AFP阴性肝细胞癌组均大于血清AFP阳性肝细胞癌组,差异有统计学意义(P0.05)。2组病理分化结果相比较,中分化占比差异无统计学意义(P0.05);血清AFP阴性肝细胞癌组高分化占比大于血清AFP阳性肝细胞癌组,低分化占比小于血清AFP阳性肝细胞癌组,差异有统计学意义(P0.05)。结论在血清AFP阴性肝细胞癌诊断中多模态MRI应用效果较好,可为鉴别血清AFP阴性及血清AFP阳性肝细胞癌提供可靠的影像学依据,具有临床推广应用价值。     

基于AHP-CRITIC复合加权法评价不同发育期苦水玫瑰品质

运用AHP-CRITIC复合加权法评价不同发育期苦水玫瑰的品质。以不同发育期的苦水玫瑰为研究对象,测定总多糖、总黄酮、总多酚含量及抗氧化活性,采用AHP-CRITIC复合加权法综合评价不同发育期苦水玫瑰的品质。结果发现抗氧化IC50、总黄酮、总多酚、总多糖4个指标成分的复合权重分别为0.294 1、0.152 3、0.158 8、0.394 8;幼蕾期、花蕾期、盛开期苦水玫瑰质量综合评分分别为54.362 0、38.451 9、33.801 9,即幼蕾期苦水玫瑰的质量最好,花蕾期次之,盛开期较差。说明通过化学成分和生物活性作用综合评价不同发育期苦水玫瑰的品质,幼蕾期苦水玫瑰品质最好。     

割草机器人自动控制系统 —基于智能视觉和人工算法

为解决无导航功能的智能割草机割草区域最佳覆盖的问题,将智能视觉和人工智能聚类算法引入到了割草机控制系统的设计上,通过分解目标区域和计算质心位置,实现作业区域的全覆盖识别。机器人控制系统利用智能视觉来判断割草作业区域,代替了以信号和微波等为依据的导航功能,可以有效地提高作业区域的识别效率和精度。为了验证方案的可行性,以割草机器人路径规划为例,对割草机器人的路径规划时间和准确率进行了测试。结果表明:基于智能视觉和人工聚类算法的割草机器人具有较高的路径规划效率,且路径规划的准确率也较高,可以满足割草机器人控制系统的设计需求。     

典型农业物料碰撞接触损伤机理及应用研究进展

农业物料在收获、加工和运输等过程中易出现碰撞损伤,直接影响农产品质量。深入研究其碰撞损伤机理对于降低农业物料损伤具有重要意义。农业物料损伤来源主要为碰撞接触损伤,为了解典型农业物料碰撞损伤机理,在研究大量国内外文献的基础上,基于撞击式损伤原理,针对农业物料碰撞损伤机理综述了经典接触力学中小变形碰撞接触的研究现状和典型物料碰撞接触的损伤规律,从碰撞理论、碰撞模型、碰撞检测及数值仿真等方面,分别阐述了脱粒型、脱壳型和柔性果型农业物料碰撞特性的研究进展和技术难点,并探讨了典型农业物料在逆向建模、碰撞损伤模型改进、碰撞算法改进以及开发高精度损伤传感器等方面研究的可能性,为农业工程装备设计及改进提供参考。     

运用Sentinel-1A时序数据和动态时间规整算法提取稻虾田空间分布信息

针对稻虾田水稻移植期的不确定性给稻虾田空间分布信息提取带来的困难,运用SAR VH极化年时序数据、VV极化年时序数据以及调查区稻虾田各自极化的年时序数据通过标准化处理后,进行TWDTW方法(time-weighted dynamic time warping)计算,得到二波段(VH极化、VV极化)与调查区稻虾田年时序数据相似度空间分布栅格数据,再利用最大似然法进行监督分类,得到2016—2018年3年的监利县稻虾田空间分布栅格数据,分类结果与4块区域(龚场镇、福田寺镇、红城乡、白螺镇,面积分别是373.33、2 200.00、126.67、240.00 hm~2)稻虾田实际分布图比较,其Kappa系数分别是0.79、0.80、0.75、0.90,介于0.75～0.90之间,说明运用Sentinel-1A时序数据和动态时间规整算法的提取方法是准确的。由于SAR传感器具有全天侯以及不受云层影响等特点,能定期获取研究区上空数据,相比光学传感器获得无云或者少云数据的不确定性,此方法能在实际操作中运用。     

基于无人机高光谱遥感的柑橘患病植株分类与特征波段提取

目的 结合传统与现代农业病虫害监测的优缺点，探索通过无人机高光谱遥感技术检测出患病的柑橘植株、通过人工田间调查方式判断其患病种类及患病程度的病虫害监测方法。方法 使用无人机获取原始高光谱图像，经过光谱预处理和特征工程后，采用连续投影算法提取对柑橘患病植株分类贡献值最大的特征波长组合，基于全波段使用BP神经网络和XgBoost算法、基于特征波段使用逻辑回归和支持向量机算法，建立分类模型。结果 基于全波段的BP神经网络和XgBoost算法的ROC曲线下面积(Area under curve，AUC)分别为0.883 0和0.912 0，分类准确率均超过95%；提取出698和762 nm的特征波长组合，基于特征波长使用逻辑回归和支持向量机算法建立的分类模型召回率分别达到了93.00%和96.00%。结论 基于特征波长建模在患病样本分类中表现出很高的准确率，证明了特征波长组合的有效性。本研究结果可为柑橘种植园的病虫害监测提供一定的数据和理论支撑。