基于多参数融合的土壤硝态氮检测方法

针对土壤悬液组分复杂以及单输入变量时电极预测精准度有限的问题,以提高离子选择电极预测土壤硝态氮含量精准度为目标,建立基于多参数融合的支持向量机(SVM)土壤硝态氮预测模型。采用灰色关联分析法对影响电极法测定土壤硝态氮的主要干扰因素进行排序,建立以主干扰因素及硝酸根电极检测电势的多参数融合SVM预测模型,并与传统Nernst模型和干扰因素全输入下的SVM模型作对比验证算法可行性。实验结果表明,土壤电导率、温度与Cl -电极检测电势为影响电极预测硝态氮精准度的主要干扰因素;输入参数为硝态氮电极检测电势、土壤电导率、温度与Cl -电极检测电势时,SVM土壤硝态氮预测模型效果最优,与光学法测定结果回归方程的调整决定系数为0.98,平均绝对偏差为3.38 mg/L,均方根误差为4.51 mg/L,基于多参数融合的SVM预测模型可显著提高电极法硝态氮检测精准度。     

基于全卷积神经网络的灌区无人机正射影像渠系提取

为快速准确获取灌区渠系分布信息,科学调配区域农业水资源、提高水资源利用率,通过基于全卷积神经网络(Fully convolutional networks,FCN)的语义分割模型进行渠系轮廓提取。利用无人机采集正射影像并进行标注,以VGG-19网络为基础,通过多尺度特征融合的方式实现FCN-8s结构,使用Tensorflow深度学习框架构建FCN渠系提取模型;对数据集进行数据增强,分割后放入FCN模型中训练、测试。实验结果显示,针对不同复杂程度的测试区域,FCN模型的提取准确度、完整度、精度均高于支持向量机方法和改进霍夫变换方法,均值分别为95. 78%、92. 29%、89. 45%。结果表明,该方法能够实现灌区渠系轮廓的高精度提取,具有较好的泛化性和鲁棒性。     

Superfloc127用于电极法测定土壤硝态氮含量的可行性分析

样本前处理是影响离子选择电极测土时效性的关键环节。以缩短静置时间为目的,该文探讨了高分子絮凝剂Superfloc127用于土壤硝态氮浸提前处理操作的可行性。首先,基于相界电位模型对Superfloc127加入土样硝态氮浸提液后电极反应动力学过程进行建模分析,理论可行性验证后,开展测土试验,分析其对自制全固态电极（PPy-NSISE）及商用电极（PVC-NISE）电化学性能的影响。结果表明：使用Superfloc127后,样本制备时间由1.5 h缩短至10 s;PPy-NSISE及PVC-NISE响应斜率分别为-51.4和-52.1 mV/Decade,检测灵敏度无明显改变,测土结果与标准结果之间的决定系数分别为0.69和0.31;连续测定12 h后,PPy-NSISE和PVC-NISE的响应斜率分别降低至-35.1和-25.4 mV/Decade,性能不可恢复。通过理论解析及大量分析试验证明,絮凝剂Superfloc127无法应用在基于离子选择电极法的土壤硝态氮快速分析,提高土壤前处理效率的研究工作仍需深入开展。     

基于极限学习机的土壤硝态氮预测模型研究

利用极限学习机模型解译高氯离子干扰下盐碱土中硝酸根离子选择电极响应信号,系统分析了漂移校正算法、能斯特及极限学习机模型对电极法硝态氮(NO~-_3-N)预测结果准确性的影响差异。结果表明,漂移校正算法可明显提高传感器标定方程的重复性和一致性,响应斜率及截距电位的波动范围分别缩小了3.67%和7.25%;极限学习机模型的最优隐含层节点数为14;基于极限学习机的电极法NO~-_3-N质量浓度预测模型可较好抑制盐碱土中氯离子干扰,与标准检测结果之间的最大绝对误差和均方根误差分别为6.36 mg/L和4.02 mg/L。相关研究结论可为电极法测土过程中的信号校正、数据处理模型和模型参数选取提供参考。     

改进人工神经网络降低NO3-选择电极的Cl-干扰

Fast detection of soil nitrate has an important significance for variable rate fertilization.As NO-     

土壤硝态氮电极法测定的快速前处理工艺研究

改进土壤样品前处理工艺,探讨利用微波炉、离心机、高速漩涡振荡器替代干燥箱、摇床等传统装置的可行性。单因素试验筛选微波时间、振荡时间、离心速率及离心时间的优选调控水平,进而设计正交试验进行方差分析,确定土样快速前处理优选工艺参数。59个土样检测试验结果表明,在微波时间9 min、振荡时间40 s、离心转速1 000 r/min、离心时间60 s条件下,电极法与光学法检测值之间不存在统计差异,平均相对误差为7.48%,绝对误差的绝对值范围为0.14~22.92 mg/L,均方根误差为7.91 mg/L,快速前处理工艺处理时间小于15 min,可满足土壤硝态氮快速测量准确性及时效性要求。     

基于响应面法的ISE泥浆直测前处理影响模型研究

系统分析了筛孔尺寸、静置时间、振荡浸提时间3个主要参数对硝酸根离子选择电极检测准确度的影响。首先经单因素试验确定出各参数的调控水平范围,进而基于Box-Behnken原理设计了3因素3水平中心组合试验,利用响应面法建立了以3因素为自变量、平均相对误差RTX-E为响应的回归模型。结果表明：各因素影响次序为静置时间＞振荡浸提时间＞筛孔尺寸;筛孔尺寸和静置时间的耦合作用显著;当筛孔尺寸为2mm、静置时间为1.4h、振荡浸提时间为22min时,模型预测结果较好,验证集土样平均相对误差小于7.5%,可实现对前处理参数影响的分析和预测。     

Transformer优化及其在苹果病虫命名实体识别中的应用

为提高苹果生产领域实体识别的准确性,提出一种新的Transformer优化模型。首先,为解决苹果生产数据集的缺失,基于苹果栽培领域园艺专家的知识经验,创建以苹果病虫害为主的产业数据集。通过字向量与词向量的拼接,提高文本语义表征的准确性;随后,为防止位置信息缺失,引入具有方向和距离感知的注意力机制,平均集成BiLSTM的上下文长距离依赖特征;最后,结合条件随机场(Conditional random fields, CRF)约束上下文标注结果,最终得到Transformer优化模型。实验结果表明,所提方法在苹果病虫命名实体识别中的F1值可达92.66%,可为农业命名实体的准确智能识别提供技术手段。