基于随机森林算法的自然光照条件下绿色苹果识别

果实识别是自动化采摘系统中的重要环节，能否快速、准确地识别出果实直接影响采摘机器人的实时性和可靠性。为了实现自然光照条件下绿色苹果的识别，本文采集了果实生长期苹果树图像，并利用随机森林算法实现了绿色苹果果实的分类和识别。针对果树背景颜色和纹理特征的复杂性，尤其是绿色果实和叶片在很多特征上的相似性，论文基于RGB颜色空间进行了Otsu阈值分割和滤波处理，去除枝干等背景，得到仅剩果实和叶片的图像。然后，分别提取叶片和苹果的灰度及纹理特征构成训练集合，建立了绿色苹果随机森林识别模型，并使用像素模板验证数据集，对模型进行预测试验，正确率为90%。最后，选择10幅自然光照条件下不同的果树图像作为检测对象，使用该模型进行果实识别并使用霍夫变换绘制果实轮廓，平均识别正确率为88%。结果表明，该方法具有较高的鲁棒性、稳定性、准确性，能够用于自然光照条件下绿色果实的快速识别。     

CO2与氮肥交互作用的番茄光合速率预测模型

为了实现CO2气肥和营养液氮肥含量的准确调控，建立了作物整个生长周期的光合速率预测模型。以番茄为实验对象，设置了3个CO2浓度和3个营养液含氮量的交互处理实验，使用LI-6400型便携式光合速率仪采集叶室内的环境信息和单叶净光合速率。利用多元线性回归方法建立了番茄整个生长周期的光合速率预测模型，模型的相关系数为0.885，调整后的决定系数为0.782。实验结果表明，该模型具有较高预测精度，可为温室CO2气肥浓度和营养液氮肥含量的调控提供理论依据。     

基于RFID的育种材料田间布局统计系统研究

针对大规模育种条件下海量育种材料田间布局统计手段落后、效率低和及时性差等问题,以改进育种材料田间标识和定位技术为切入点,研究基于RFID技术和手持移动终端的田间布局高效采集模式及布局图快速、准确绘制方法,并集成应用WIFI、GPRS、3G/4G等无线网络技术,构建基于物联网的育种材料田间布局统计系统。系统节省了田间纸质记载和人工录入的环节,避免了二次整理时产生的错误,实现了育种材料的快速准确定位、田间布局数据的高效采集、布局数据的无线实时传输和田间布局图的精确绘制。在国内多家大型育种企业和科研院所应用表明:该系统能够提高育种材料田间布局统计效率和精确度,降低育种从业人员的田间劳动强度,促进育种机械化、信息化的发展进程。     

云环境下作物育种信息化模型研究

在种业体制改革和兼并重组加速推进、行业集中度大幅提升的大背景下,开展育种技术创新、加强资源交流与联合育种是广大中小型育种企业提升核心竞争力的必然选择。为此,首先介绍了国内作物育种信息管理软件的应用现状,对云环境下开展作物育种信息化建设的优势进行了深入分析;接着,以中小型育种企业育种信息化为业务基础,研究云服务模式与作物育种信息管理业务的契合点,提出了云环境下的作物育种信息化模型。模型充分考虑了作物育种信息管理平台在云服务模式下的个性化、一体化及差异性等特点,支持精量播种机、测产测水等农机设备的统一对接平台、面向用户特征的多层次服务提供策略和基于数据挖掘的作物育种决策支持等方案,对广大中小型育种企业、高校科研院所育种团队及专业测试机构等开展信息化建设,实现资源共享、协同育种与联合测试,进而推进现代种业全面均衡发展,具有借鉴意义。     

车载式土壤光-电特性参数采集系统研究

土壤电导率是衡量土壤传导电流能力的一种固然属性,除了能够反映土壤质地外,还能够反映土壤的含水率、含盐量、有机物含量等特性。利用土壤光谱数据可以分析出土壤含水率、养分等,且测量过程中无需采样、搅动土壤。通过土壤电导率数据和光谱数据的综合、校正,能够提高系统的精度。基于嵌入式技术开发了土壤电导率和光谱反射率综合检测系统。土壤电导率测量系统采用基于改进的电流-电压四端法原理,使用深松犁的尖端作为电极传感器,能够在测量的同时完成松土的作用。光谱测量系统使用微型光谱传感器采集光谱数据,并进行实时处理。在采集土壤电导率、光谱数据的同时,系统同步采集GPS信息,并和土壤电导率、光谱数据一起保存,供进一步绘制土壤特性分布图使用。系统能够实时综合处理多种数据,并进行显示、保存等操作,具有良好的应用 前景。     

四波段作物冠层分析仪设计

为解决当前作物氮素分析成本较高、分析过程复杂、分析时间长等问题,设计了一款基于光谱学原理的四波段作物冠层分析仪,通过快速检测作物冠层植被指数预测作物长势.分析仪主要由控制单元和测量单元组成.控制单元只含一个控制器,该控制器作为整个无线传感网络的协调器,负责将各个传感器节点发送的数据进行分类、显示以及存储等,并根据测量结果计算作物营养成分含量.测量单元则由多个光学传感器组成,主要负责光学信号的采集、放大、发送等.每个传感器可以在4个光学波段进行测量,分别是绿色植物可见光主要反射峰550 nm,可见光主要吸收波段650 nm,近红外波段766、850 nm.标定试验显示光学传感器工作稳定,仪器具有较高的精度.初步玉米田间试验表明,仪器的测量结果与玉米叶片全氮含量的相关系数达到0.884.     

基于序相关的作物育种评价性状特征选择方法

将育种家对作物性状表现的综合评价融入作物育种评价中,提出了一种基于序相关的作物育种评价性状特征选择方法。首先,从育种数据中筛选训练样本集及候选性状特征集合,计算候选性状特征集合中各性状与育种材料评价结果的相关性和作物在性状特征间表现的相似性,然后,利用计算的相关系数同时综合考虑性状表现的相似性系数,以期望选择的性状特征的相关性最大、相似性最小为目标,建立基于序相关的作物育种评价性状特征选择模型。该模型可为不同育种目标提供重点关注的性状特征集合,为数据化育种提供支持及依据。利用该方法对2013年大豆品系鉴定试验中早熟、中熟、毛豆3类育种材料进行了性状特征选择试验,结果验证了方法的有效性。该方法可以作为育种评价方法的前置步骤,与现有的综合评价、模糊综合评价等方法结合作为性状特征权重的确定手段,提高权重确定的科学性。     

基于自然光照反射光谱的温室黄瓜叶片含氮量预测

利用便携式光谱辐射仪测量了自然光照条件下温室黄瓜叶片的光谱反射率,并计算了反射率光谱的一次微分光谱。反射率光谱以及一次微分光谱与叶片含氮量的相关分析表明,温室内光谱特性与叶片含氮量相关性最大的敏感波段分别是505～664 nm和685～722 nm。当利用原始光谱进行分析时,通过变量筛选得到了4个敏感波长,分别是568、596、640和664 nm。偏最小二乘回归分析(PLSR)以及归一化颜色指数(NDCI)分析都表明,建模时的相关系数R_C>0.800,模型验证时的相关系数R_V>0.700。对微分光谱进行的相关分析结果表明,利用单一敏感波长520 nm就可获得理想模型,建模时的相关系数为0.880,模型验证时的相关系数为0.787。对比原始光谱的PLSR模型与一阶微分光谱的一元线性回归模型可以得知,原始光谱以及一阶微分光谱都可用于温室内叶片含氮量的预测,而且一阶微分光谱在一些特殊的波长处具有更高的预测能力,这些模型将成为开发便携式作物长势诊断仪器的技术基础。     

基于光谱红边位置提取算法的番茄叶片叶绿素含量估测

为了快速、准确估测番茄叶片叶绿素含量,分析了不同营养水平下的番茄叶片光谱红边参数变化规律,发现红边位置最能表征番茄叶绿素状况,统计分析了6种算法提取的光谱红边位置的差异性,并为每种算法分别建立了5种估测模型,验证结果表明每种红边位置提取算法所对应的最佳模型为线性四点内插法的指数曲线模型和其他红边位置算法的对数曲线模型。其中线性外推法模型精度最高,校正集决定系数R2c为0.618 6,验证集决定系数R2v达到0.771 1,验证集均方根误差RMSEv为8.359 6,可以有效诊断番茄叶绿素含量。线性四点内插法根据670、700、740、780 nm 4个波段的叶片反射率计算红边位置,运算简单,模型精度较高,R2c为0.621 7,R2v达到0.766 6,RMSEv为8.568 2,可以作为开发番茄叶绿素含量监测仪器的依据。     

基于以太网和移动平台的奶牛场环境远程监控系统

针对现有奶牛场环境远程监控系统移动性差、操作复杂、功耗高等缺点,开发了一种基于以太网和手机微信开放平台的奶牛场养殖环境远程监控系统,实现了奶牛场温度、湿度、CO2浓度、H2S浓度、SO2浓度、NH3浓度等环境参数的精确采集和远程实时监控。系统通过以太网进行数据传输,利用Kingview 6.55工业组态软件开发了上位机监控软件系统,将上位机监控系统数据库与微信公共平台有机融合,实现了利用手机微信客户端完成对奶牛场环境远程监控的功能。经过实验室仿真试验及在奶牛场的实际运行试验证明,该系统运行稳定可靠,实时性好,监控效果理想,数据丢包率在100 m范围内最高仅0.041%,有效地解决了对奶牛场环境信息进行实时现场监控和远程监控的问题。