A multispectral vision system to evaluate enzymatic browning in fresh-cut apple slices

Increased regulation of chemical fumigants has forced the almond industry to seek alternatives for postharvest control of insect pests in raw almonds. This paper reports developments of non-chemical treatment for postharvest disinfestation of almonds using radio frequency (RF) energy. A pilot-scale 27 MHz RF unit was used to evaluate effects of a RF treatment protocol on quality attributes in treated in-shell and shelled almond samples. The RF treatment protocol used 0.75 kW RF power, a forced hot air at 63 °C, back and forth movements on the conveyor at 0.56 m/min, and single mixing, which all improved the final heating uniformity. RF treatments sharply reduced the heating time from 86 and 137 min for hot air heating to only 6.4 and 8.8 min for the center of 1.5 kg in-shell and 2.4 kg shelled almond samples to reach 63 °C, respectively. Almond quality was not affected by the RF treatments because peroxide values, fatty acid and kernel color of treated almonds were better than or similar to untreated controls after 20 d at 35 °C, simulating 2 years of storage at 4 °C. RF treatments did not significantly affect the kernel moisture content of both types of almonds but reduced the moisture content in the shell. RF treatments may hold great potential to replace chemical fumigation for disinfesting almonds.     

Comparison of illuminations to identify wheat classes using monochrome images

Wheat class identification using machine vision is an objective method which can be used for online testing to automate handling, binning and shipping operations in grain industry. The efficiencies of a monochrome camera-based vision system with three different illuminations (incandescent light (IL), fluorescent ring light (FRL), fluorescent tube light (FTL)) were determined to identify eight western Canadian wheat classes at four moisture levels (11%, 14%, 17% and 20%). The monochrome images of the bulk wheat samples were acquired at each moisture level (3 illuminations × 8 classes × 4 moisture contents × 100 replications = 9600 images). A linear discriminant function was used for the classification of wheat samples using 32 gray level textural features extracted from the monochrome images. The mean gray values of the wheat classes were in the ranges of 75–103, 73–115, and 107–143 for IL, FRL and FTL, respectively. The mean gray values of wheat classes were significantly different within each illumination and between different illuminations (α = 0.05). Mean gray value was the highest for FTL and the lowest for IL illumination. The moisture content of the wheat samples had significant effect on the mean gray values. The overall classification accuracies were 90%, 81% and 96% for IL, FRL and FTL, respectively, when all the wheat classes were at the same moisture levels. It was 66%, 53% and 85% for IL, FRL and FTL, respectively, when the wheat classes were at different moisture levels. The classification accuracies of a 2-stage classification system for the classes with different moisture levels were 68%, 56% and 90% for IL, FRL and FTL, respectively.     

西鄂尔多斯荒漠化动态分析

以20世纪80年代末和2005年两期TM影像作信息源,对西鄂尔多斯鄂托克旗(以下简称鄂旗)境内的荒漠化土地现状与动态变化进行了监测研究。结果表明:近30年来,鄂旗荒漠化土地总面积变化较大,增长6.9%,荒漠化程度也明显加重,中度荒漠化面积明显增加,其中中度沙质地荒漠化面积增长了20.80%,中度盐渍化荒漠化面积增加了35.65%。     

基于PPP精密单点定位导航的数码航摄系统生成正射影像图

文章根据光束法区域网平差原理,利用ERDAS的OrthoBASE模块对2006年内蒙古磴口县乌兰布和沙漠拍摄的130张航空像片,共10条航带进行了GPS辅助空中三角测量,并对其进行了正射投影纠正,生成了1km2实验区比例尺为1∶1000影像图,影像图地面分辨率为0.1m,达到了相当高的精度。这也是我国林业部门第一次使用基于PPP精密单点定位导航的数码航摄系统生成的正射影像图。     

Flash动画在中国农民科普教育中的应用研究

Flash动画是数字科普最常见的形式和实现方法之一,利用Flash动画的技术、制作和传播优势,笔者探讨以家庭为单位的科普教育新模式,提高农民科学文化素质。以北京市郊区县农民为例,对当前农村科普教育的手段和形式进行了调研,分析比较了Flash动画在农村、农民科普教育中的受众对象和应用效果;针对农户的年龄和家庭结构,提出了利用Flash动画形式以家庭为单位进行科普教育的新模式,作为中国农民科普教育形式的有益补充,并提出了具体的推进措施。     

改进YOLOv5s对病理学图像中猪只小肠绒毛的检测

为解决传统小肠绒毛需要专业人员手动检测耗时耗力且存在主观性和不稳定性等问题,同时提高在复杂病理学图像中小肠绒毛检测的准确率和效率,该研究提出基于改进YOLOv5s检测复杂病理学图像下猪只小肠绒毛的方法。首先,采用串联形式的混合池化对空间金字塔进行优化,增强特征提取与特征表达,提升检测精度;然后引入一种基于注意力机制的网络模块(simpleattentionmechanism,SimAM)与Bottleneck中的残差连接相结合,使用SimAM对Bottleneck中的特征图进行加权,得到加权后的特征表示,利用注意力机制加强模型对目标的感知。试验结果表明,该研究算法的平均精度（average precision）和每秒传输帧数（frame per second,FPS）达到92.43%和40帧/s。改进后的YOLOv5s在召回率和平均精度上相较改进前提高2.49和4.62个百分点,在不增加模型参数量的情况下,每帧图片的推理时间缩短1.04 ms。与经典的目标检测算法SSD、Faster R-CNN、YOLOv6s、YOLOX相比,平均精度分别提高15.16、10.56、2.03和4.07...     

高分辨率遥感影像在台塬区土地整治项目设计中的应用

土地整治工程的实施已成为缓解和改善耕地数量不足的重要方式,但由于耕地后备资源数量不断减少,集中连片程度的不断降低,项目前期立项和设计工作所需数据信息获取难度越来越大,尤其是渭北台塬区主要为丘陵沟壑地貌,部分区域甚至已无法通过人力踏勘的方式去完成,给设计工作带来了巨大的困难。结合现代计算机技术以及移动通讯技术等相关技术的发展,高精度卫星遥感影像为土地整治类项目项目区范围确定、地块信息获取、工程整体布局以及规划设计工作带来了极大的便利,本文以宝鸡市陇县LJB村土地整治项目为例,对高精度遥感影像在土地整治项目中规划设计工作的应用进行研究分析,以期为高精度遥感影像在土地整治设计工作的应用研究提供案例。     

基于超高空间分辩率无人机影像的面向对象土地利用分类方法

为明确基于无人机超高空间分辨率影像的土地利用分类方法,尤其是有效特征和算法的选择,该研究获取吉林省德惠市一农耕区超高分无人机影像,获取区域正射影像图和数字表面模型,计算地形指标,采用面向对象方法进行土地利用分类研究。首先,采用随机森林算法,以光谱特征为基础,依次引入指数、形态、地形、纹理特征,建立5种特征选择方案,分析各类特征对分类效果的影响。其次,以Boruta特征选择算法获取的优化特征集为基础,采用随机森林算法、朴素贝叶斯算法、逻辑回归算法和支持向量机算法分类,分析不同算法的分类效果。结果表明:采用5种特征选择方案分类,引入形态特征时总体精度降低,引入其他特征时总体精度逐渐提高。5种特征共同参与的分类效果最佳,总体精度为98.04%,Kappa系数为0.980。错分主要发生在裸地和宅基地,漏分主要发生在草地、裸地、水渠和道路。错分和漏分主要是因为这几种类型对象具有相似的光谱、形态、纹理特征或相似的分布位置。采用优化特征集分类时,相比其他算法,随机森林算法更擅长处理高维特征集,获得最高的总体精度98.19%,最低的错分和漏分误差,分类效果最佳。借助无人机超高空间分辨率影像提取地形信息、形态信息,可以有效辅助土地利用分类,并能提高传统分类方法精度。     

基于遥感影像植被指数变化量分析的冬小麦长势动态监测

为进一步探究利用中低分辨率影像监测小麦苗情的机理，丰富小麦长势动态监测的模式，结合2017-2018年定点观测试验，以GF-WFV数据为遥感影像源，研究了孕穗-开花期冬小麦主要长势变化量参数和产量及其与植被指数变化量间的定量关系，以逐步回归方法筛选目标长势变化量参数，分别构建及评价基于GF-WFV影像遥感植被指数变化量的孕穗-开花期叶片含氮量变化量和叶绿素含量变化量监测模型。结果表明，冬小麦叶片含氮量变化量（ΔLNC）和叶绿素含量变化量（ΔCHL）与产量密切相关，而孕穗-开花期的归一化植被指数变化量（ΔNDVI）、比值植被指数变化量（ΔRVI）分别与ΔLNC和ΔCHL相关性最好，因此选择这两个植被指数变化量作为敏感参量构建冬小麦长势监测模型。经验证，基于ΔNDVI和ΔRVI构建的长势线性模型可靠且精度高，其决定系数分别为0.70和0.64，均方根误差分别为0.39%和0.08 mg·L^-1FW。基于预测模型和实测数据分级量化表达冬小麦长势的空间分布状况，能够很好实现了基于GF-WFV时相影像长势不同等级的遥感监测。     

卡通形象在地域性旅游纪念品包装中的实际运用——以庐山为例

对旅游纪念品包装现状进行了初步探讨,分析了其不足及滞后。以卡通形象与旅游纪念品相结合进行了构想,探讨了它的独特性、市场前景以及意义。根据卡通形象在各地景点中的运用提出了它在地域性旅游纪念品包装中的实际设计策略。