吉林省黑土区玉米精准施肥技术研究与应用

应用地统计学、专家系统、地理信息系统和智能农机等技术,研究了吉林省黑土区土壤养分变异规律,提出了适于黑土区的玉米精准施肥模型,开发了玉米精准施肥专家系统,并通过变量施肥机进行了精准施肥的应用.与传统施肥方案相比,精准施肥使玉米增产10%以上,节肥率达到15%.     

组合预测模型在农业经济研究中的应用——以吉林省粮食产量为例

根据最优加权理论来确定权重,将时间序列模型、指数平滑模型和GM(1,1)预测模型加以组合,利用吉林省1952~2007年的粮食产量统计数据,建立了吉林省粮食产量的组合预测模型;并预测出了吉林省2008~2015年的粮食产量和年均增长率。     

基于GrabCut算法的玉米病害图像识别方法研究

GrabCut算法是一种交互式操作少、分割精度高的图像分割方法,但是对于前背景颜色相近或低对比度的区域时难以准确分割前景区域。鉴于此,在实现GrabCut算法的自动分割的基础上,融合基于显著性的SLIC算法来对玉米病害图像进行更好的目标识别和图像分割。以玉米小斑病、大斑病和灰斑病三种病害的图像作为样本,采用融合显著信息的GrabCut算法与相同样本数量和条件下的One-Cut算法和SLIC算法进行试验和对比分析。试验表明,同其他两种算法相比,本文算法对于试验中玉米的三种病害具有更好的分割精度,对于玉米的叶鞘、茎和叶片部分的图像丢失率能够保持在1%以下,分别为0.899%、0.229%和0.914%,对于玉米病害部分能够进行有效地提取,具有较好的分割效果,对于玉米小斑病、大斑病和灰斑病的识别率上能够达到91.67%、86.36%和72.00%,同时通过训练模式进行验证,识别率分别能够达到87.2%、82.4%和83.6%,拒识率分别为4.5%、6.7%和6.3%。     

面向预测的水产养殖物联网数据预处理方法

水产养殖环境因子相互作用关系复杂,且实时采集的数据冗余较多、数据缺失问题时常发生,基于实时数据的预处理方法选择在很大程度上决定了预测精度。因此,提出基于数据修复、特征选择和小波降噪相结合的预处理方法。首先利用线性插值法和均值平滑法修复数据;然后采用系统聚类法和主成分分析法进行特征选择,实现预测模型的输入数据降维;最后使用小波降噪技术处理关键影响因子。使用该方法对基于物联网采集的银鳕鱼养殖池塘氨态氮含量进行数据预处理,其信噪比(SNR)、均方根误差(RMSE)分别为25.888 6、0.044 8。结果表明,该方法满足数据的精度需要,可为水产养殖水质因子预测模型的构建提供良好的数据基础。     

基于物联网的机采棉垛内部温湿度监测系统设计

为解决当前新疆南部地区机采棉垛内部霉变监控和预测的问题,利用物联网技术、现代测试技术以及无线通信技术等,设计针对机采棉垛内部区域温湿度数据监测以及棉花霉变的预测系统,实现对机采棉垛内的温湿度数据的检测和垛内区域霉变预测的功能,保证机采棉垛整体品质。该系统采用红外线技术对棉垛内部多个区域多点温湿度进行测量,温湿度信号经调理、变送后,转换成与单片机相匹配的信号,送入单片机,单片机将温湿度信号分别做加权平均数处理,再经过非线性校正归一化处理后,再将处理后的数据进行模二加通信编码,最后通过ZigBee无线发送器发送给服务器。服务器进行相应的霉变预测,同时服务器做出相应的预警决策,并通过网络发送到PC和手机客户端。试验结果表明,该系统对机采棉垛的储存与管理效果良好。     

基于KFCM-RBF优化算法的肥力评价与玉米产量预测

采用带有基于高斯核函数的模糊聚类算法(KFCM),优化传统模糊聚类算法,提出一个基于模糊聚类的土壤肥力评价模型,以提高肥力聚类的准确性、高效性;融合RBF神经网络,创建一个基于RBF神经网络模型,提出KFCM-RBF优化算法的玉米产量预测模型。将模型运用于吉林省农安县的土壤肥力评价与玉米产量预测仿真试验。结果表明,该模型预测精度高,可用于玉米产量的预测,并为精准施肥提供决策依据。该模型具有结构稳定、训练速度快、适应性强、鲁棒性好、预测精度高的特点。     

微课翻转教学模式在农民培训中的应用

职业农民培训对发展现代农业、提高农民收入至关重要。现有的农民培训模式具有培训成本高、针对性不强、培训效果较差等弊端。为此,笔者基于慕课思想和互联网技术,提出一种基于微课的翻转培训模式。该模式有2个基本要点:(1)制作以问题为导向的微课在互联网平台上发布;(2)课前农民针对自己感兴趣的问题自主在线观看学习微课程,专家在此过程传授知识;课上农民吸收内化知识,对课程内容进行追问和答疑。笔者对该模式进行论述,并通过实例进行分析。实际应用效果表明,该模式符合农民特点,培训成本低,培训效果好,是互联网+农民培训的一次有益探索。     

基于ZigBee网络的人参生长监测及病害预警

针对目前人参种植管理环节中面临的生长环境要素监测难、病害发觉迟缓、自动化水平低等问题,设计出一种基于ZigBee网络的人参生长监测及环境关系敏感型病害自动化预警系统。利用ZigBee无线监测节点采集人参生长的环境要素信息,数据传输网关汇集相关信息发送至远程服务器,系统提取特征数据处理分析后自动向客户端推送实时监测数据,同时发出病害预警分析,提示管理人员做出应对措施。通过应用试验的验证,系统很好地解决了人参生长监测及环境关系敏感型病害预警的难题,提高了人参种植的科学化管理水平。     

Simulink平台在玉米病害视频图像中的实时诊断

为提高对玉米病害叶片的识别精度,达到快速诊断、智能决策和有效诊治的目的,提出了一种基于Simulink仿真平台的玉米病害视频图像远程实时诊断技术。该技术首先使用Simulink仿真平台将采集的实时视频进行平滑处理,以提高图像的清晰度和质量;再运用分割技术确定玉米病害的优选图像;最后进行优选图像的解析和诊断处理。对玉米灰斑病图像的研究结果表明:该优化技术处理后的图像质量明显提高,突出了玉米病害特征,增强了玉米病害远程视频图像诊断的实时性和准确性,为玉米生产的智能决策提供了技术支撑。     

以“伯努利方程”为例探讨农业院校大学物理教学

大学物理是农业院校开设的必修课。物理学推动了农业科学的发展,对培养和提高农业院校学生的综合素质和能力起到了非常重要的作用。针对农业院校大学物理教学现状,为激发学生学习兴趣,提高课堂教学质量,结合＂伯努利方程＂课堂教学实例,提出了＂以激发兴趣为策略,以培养能力为目标＂的大学物理教学方法。