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1.
为监测农业环境中有机磷农药的残留,从种养源头管控农产品安全,基于锆离子和1,2,4,5-四(4-羧苯基)苯(H-4-TCPB)合成了蓝色荧光金属-有机框架材料(MOFs)Zr-TCPB,并与红色荧光量子点QDs组装成双荧光QDs@MOFs复合物,基于Zr-TCPB对有机磷农药特异性荧光淬灭效应,构建比例型荧光化学传感器系统,实现了有机磷农药的快速、灵敏、可视化检测。甲基对硫磷与对硫磷的检测限(LOD)分别为1.9μg/L和4.9μg/L,线性检测范围为0.005~2mg/L。研究表明,该荧光分析法能有效用于农业环境水样中甲基对硫磷及对硫磷的现场快速测定,甲基对硫磷回收率为93.23%~116.46%,平均相对标准偏差(RSD)为5.29%,对硫磷回收率为92.52%~107.83%,平均RSD为5.74%。该方法在环境样品农药残留快速监测方面具有巨大的应用价值。  相似文献   
2.
为了观测降水数据的准确性,选取了南通市4个台站2018年4月—10月份的DCS1型称重式降水传感器和SL3-1型翻斗雨量传感器观测的降水数据,分析两者观测的日降水量和降水总量等方面的差异。结果显示:在选取的观测样本中,以人工观测的降雨日数为参考,称重传感器的平均一致率为91.2%;以翻斗传感器观测的降雨日为参考,称重传感器的一致率为94.5%。称重传感器观测的累积降水量与翻斗传感器观测的累积降水量相对平均误差为-1.55%,符合中国气象局规定的相对误差不超过±4%的规范要求。在分析日降水量方面,发现称重传感器比翻斗传感器观测量平均偏小0.29 mm;有明显性降水时,两者在日降水量等级判别上基本一致。称重传感器观测的数据小于翻斗传感器观测的数据概率要高,两种传感器观测的差值分布较为一致。称重传感器在捕捉微量降水的能力不比翻斗传感器差,甚至更好。称重传感器观测的日降水量与翻斗传感器观测的日降水量相关系数为0.99826,达到0.01显著相关的水平。  相似文献   
3.
为了解决农业设备位移的宽量程、高灵敏度非接触测量问题,提出一种基于Peanut-shape迈克尔逊干涉结构的非接触式光纤位移传感器。分析了光纤Peanut-shape迈克尔逊干涉原理,设计了将磁场与Peanut-shape结构形成的全纤式迈克尔逊干涉相结合的传感器结构,并通过磁场仿真,得到磁场强度曲线。建立了传感器应变标定系统和位移测试系统。试验结果表明:Peanut-shape迈克尔逊干涉的光纤传感器应变灵敏度达到1. 82 pm/με,是普通光纤的1. 5倍,线性度为0. 997;位移测试得到的光谱曲线与磁场仿真曲线结果一致,可以实现位移的测量,且线性拟合度达到0. 999。  相似文献   
4.
随着无线终端数量的快速增长和多媒体图像等高带宽传输业务需求的增加,农业物联网相关领域可预见地会出现无线频谱资源紧缺问题。针对基于传统物联网的作物表型信息采集系统中存在由于节点密集部署导致数据传输过程容易出现频谱竞争、数据拥堵的现象以及固定电池的网络由于能耗不均衡引起监测周期缩减等诸多问题,本研究建立了一个认知无线传感器网络(CRSN)作物表型信息采集模型,并针对模型提出一种引入边缘计算机制的动态频谱和能耗均衡(DSEB)的事件驱动分簇路由算法。算法包括:(1)动态频谱感知分簇,采用层次聚类算法结合频谱感知获取的可用信道、节点间的距离、剩余能量和邻居节点度为相似度对被监控区域内的节点进行聚类分簇并选取簇头,构建分簇拓扑的过程对各分簇大小的均衡性引入奖励和惩罚因子,提升网络各分簇平均频谱利用率;(2)融入边缘计算的事件触发数据路由,根据构建的分簇拓扑结构,将待检测各区域变化异常表型信息触发事件以簇内汇聚和簇间中继交替迭代方式转发至汇聚节点,簇内汇聚包括直传和簇内中继,簇间中继包括主网关节点和次网关节点-主网关节点两种情况;(3)基于频谱变化和通信服务质量(QoS)的自适应重新分簇:基于主用户行为变化引起的可用信道改变,或分簇效果不佳对通信服务质量产生的干扰,触发CRSN进行自适应重新分簇。此外,本研究还提出了一种新的能耗均衡策略去能量消耗中心化(假设sink为中心),即在网关或簇头节点选取计算式中引入与节点到sink的距离成正比的权重系数。算法仿真结果表明,与采用K-medoid分簇和能量感知的事件驱动分簇(ERP)路由方案相比,在CRSN节点数为定值的前提下,基于DSEB的分簇路由算法在网络生存期与能效等方面均具有一定的改进;在主用户节点数为定值时,所提算法比其它两种算法具有更高频谱利用率。  相似文献   
5.
马铃薯薄片干燥过程形态变化三维成像   总被引:2,自引:2,他引:0  
为研究马铃薯薄片在干燥过程中形态变化规律,该文利用Kinect传感器搭建了图像采集平台,研究其在不同干燥温度下(50、60、70、80℃)的形态变化规律。通过图像采集平台获取马铃薯薄片深度图像和彩色图像,利用彩色图像确定感兴趣区域,对对应区域的深度图像进行灰度值拉伸、阈值分割、边缘去噪处理,进而提取特征,计算出正投影面积的收缩率、深度均值及标准差,以表征马铃薯干燥过程中表面卷曲及平整度等形态指标的变化规律。对不同干燥时间点马铃薯片进行三维图形显示可观察其变化规律明显。统计结果表明:低温(50、60℃)与高温(70、80℃)对马铃薯薄片干燥时的收缩率、卷曲程度具有显著影响(P0.05)。50℃时收缩率为54.97%,80℃时收缩率升高为64.55%;干燥温度与马铃薯片卷曲程度呈先升后降的关系,60℃时卷曲度最大,其深度均值为27.81 mm,80℃时降低到18.86 mm。而四组温度下,马铃薯薄片的平整度具有显著性差异(P0.05),50℃时马铃薯片深度值的标准差为7.99 mm,80℃时降低至5.71mm,说明平整度随着干燥温度升高而增加。该研究可为马铃薯薄片干燥过程中形态变化的检测提供参考,同时为干燥工艺的智能化控制提供技术依据。  相似文献   
6.
  【目的】  研究冠层光谱技术在蔬菜氮素营养诊断中应用的可行性和提高其准确性的方法,为推进蔬菜氮素营养管理与施肥推荐提供快速无损检测技术。  【方法】  以茎菜类蔬菜—莴苣 (Lactuca sativa L.) 为研究对象进行田间试验。设置5个化肥年施用梯度:0、108、162、216、270 kg/hm2,在莴苣幼苗期、莲座期、茎形成期和收获期,利用GreenSeeker冠层光谱仪获取冠层光谱特征值—植被归一化指数 (NDVI) 和比值植被指数 (RVI),并测定植株生物量和含氮量。评估用生育期NDVI和RVI值预测蔬菜生物量和氮素营养的可行性与准确性,并验证用移栽天数校正提高全生育期光谱值预测精度的可行性。  【结果】  NDVI和RVI与莴苣地上部生物量 (AGB)、根冠比 (RTS)、植株吸氮量 (PNU) 和植株氮浓度 (PNC) 等指标间均存在显著相关关系,尤其以NDVI相关性更高。相关性分析结果表明,NDVI与AGB和PNU呈正相关,相关系数分别介于0.779~0.945和0.819~0.938;与RTS和PNC呈负相关,相关性系数介于–0.367~–0.844和–0.328~–0.732。对比不同时期,莲座期和茎形成期的NDVI值对莴苣生物量和氮素营养指标预测的准确性较高,对AGB、RTS、PNU和PNC预测准确性分别为0.76~0.92、0.37~0.71、0.77~0.88和0.34~0.54。利用两年NDVI值建立各时期莴苣生物量和氮素营养状况统一预测方程,莲座期方程最为准确,对AGB、RTS、PNU、PNC预测准确性分别为73%、48%、52%、31%。综合全生育预测方程,冠层光谱仪测定的NDVI值对莴苣生物量和氮素营养预测指标的准确性较高,基于NDVI值的AGB、RTS、PNU和PNC预测方程准确度分别为54%、43%、57%和26%。引入移栽天数 (DAT) 对该预测方程进行校正后,AGB、PNU和PNC预测方程的准确度分别提高至62%、71%和34%。  【结论】  基于冠层光谱仪测定的各生育期的植被归一化指数 (NDVI) 可准确预测莴苣的生物量和氮素营养状况,尤以莲座期的预测结果最为准确。经移栽天数 (DAT) 校正后,基于全生育期的NDVI值建立的预测方程对AGB、PNU的预测准确度可分别提高到62%和71%,基本满足莴苣类低覆盖度蔬菜作物的氮素营养管理。  相似文献   
7.
为了揭示电磁波信号在农田土壤中的传输特性、科学部署传感器节点,以关中地区农田土壤为研究对象,采用模块化设计思想,将传感器、无线数传、处理器和能量供应等模块集于一体,设计了无线地下传感器网络(Wireless underground sensor networks,WUSN)节点和汇聚节点。采用单因素试验方法,分析了土壤含水率、WUSN节点埋深、节点间水平距离对WUSN节点信号传输的影响,建立了接收信号强度和误码率预测模型。结果表明,当WUSN节点信号在地下垂直方向上传输时,土壤含水率增加2.5个百分点,接收信号强度降低4~6dBm,通信误码率增加3~5个百分点;WUSN节点埋深增加5cm,接收信号强度降低3~5dBm,通信误码率增加3~4.5个百分点。当WUSN节点信号在地下水平方向上传输时,土壤含水率增加2.5个百分点,接收信号强度降低5~7dBm,通信误码率增加4~5个百分点;节点间水平距离在10~90cm范围内,节点间水平距离增加10cm,接收信号强度降低6~8dBm,通信误码率增加6.5~8个百分点;节点间水平距离在90~190cm范围内,节点间水平距离增加10cm,接收信号强度降低约1dBm,通信误码率增加1~1.5个百分点WUSN节点信号在垂直、水平两种传输方向上误码率和接收信号强度预测模型拟合优度R2最高为0.982,均方根误差RMSE为1.7%,拟合优度R2最低为0.942,均方根误差RMSE为5.136dBm。WUSN节点信号在土壤中传输受到土壤含水率、WUSN节点埋深和节点间水平距离的严重影响。  相似文献   
8.
杨亭榆 《绿色科技》2021,(6):245-249,280
黄水是白酒在固态发酵过程的副产物,含有大量发酵产物,黄水的成分一定程度反映了固态发酵的信息。基于白酒固态发酵只能在线检测温度这一现状,设计了针对白酒副产物黄水的一种传感器阵列检测装置,用于检测黄水的总酸和残余葡萄糖。该传感器阵列由电导率传感器、pH传感器和氧化还原传感器构成。采用主成份分析、判别函数分析印证了传感器数据对不同样品的区分作用,再采用多元线性回归对黄水样品建立了预测模型,结果显示:该传感器阵列装置对黄水的总酸和残余葡萄糖的预测偏差分别为0.39和0.45。  相似文献   
9.
畜禽养殖疾病诊断智能传感技术研究进展   总被引:1,自引:0,他引:1  
畜牧业是我国农业的重要组成部分,目前我国畜牧业向着规模化、集约化发展,同时也增加了畜禽疾病诊断的难度。为提高畜禽养殖中的动物福利水平,并降低畜牧养殖中因动物疫病与健康异常带来的经济损失与公共卫生安全风险,近年出现了一批通过数字化、智能化手段实现畜禽疫病诊疗的自动化方法,如机器视觉分析、动物音频分析、红外温度感知、深度学习分类等,这些方法可以有效提高对患病或异常畜禽动物的诊断效率、缩短诊断周期、降低畜牧养殖中人工巡检劳动力。畜禽疫病自动诊疗方法不同于常规的基于病理学知识的诊断方法,其主要通过各类传感器自动获取畜禽在养殖过程中的图像、声音、体温、心率、排泄物等各类特征信息,而后通过梅尔倒谱系数、Logistics回归分析等数学模型和支持向量机、深度学习等智能算法对采集的信息进行综合分析与处理,并对动物的健康状态做出评价与预测。文章分别从畜禽形态诊断技术、行为诊断技术、声音诊断技术、体温诊断技术、其他生理参数诊断技术等几个方面总结阐述了目前动物疫病智能诊断技术研究的进展和一些基础的方法原理,这些方法基于动物外型与体尺、行为与动作、鸣叫与声音、体温、排泄物、呼吸与心率等数字化特征,通过数学模型对传感器采集到的特征进行实时分析与分归类,基本实现了对理想环境下动物健康状态的评价。目前的畜禽动物疾病自动诊疗技术研究成果丰富,但相关诊断方法大多是在理想环境下进行,而实际的生产养殖环境中干扰因素很大,目前的诊断方法大多无法很好地排除干扰并精确提取出所需特征信息;并且目前的数字化禽畜疾病诊断方法多是基于禽畜的一种特征信息进行分析诊断,这使得诊断系统的诊断准确度受到影响,诊断结果说服力不足。同时目前的大多数数字化禽畜疾病诊断方法还存在诊断泛化能力差、抗干扰能力差等问题,这些问题制约了其推广与应用。未来畜禽疾病自动诊断的研究重点是提高其传感算法的精度和数学模型的适用性与鲁棒性,并进一步发展基于多种特征耦合与数据融合的智能化畜禽疾病诊疗专家系统,争取实现实时、高效、智能、精准的畜禽健康诊断。  相似文献   
10.
There are various optical sensors in the market for precision nitrogen (N) management, which estimate leaf N status from chlorophyll content of leaves. However, readings may also be affected by the amounts of other nutrients in the plant leaves like potassium (K) and phosphorus (P), as well as sampling location within a plant or leaf. SPAD-502 and atLEAF optical sensors were used on Salvia ‘Vista Red’ plants grown with 0N-7.9P-0K, 41N-0P-0K, 0N-0P-31.6K, 0N-7.9P-0K + 41N-0P-0K, 0N-7.9P-0K + 0N-0P-31.6K, 41N-0P-0K + 0N-0P-31.6K, or 0N-7.9P-0K + 41N-0P-0K + 0N-0P-31.6K fertilizer plus a control. Both sensors were correlated with leaf N and each other. However, both sensor readings were affected by the presence or absence of P and K in the leaves, and thus these nutrients should be analyzed and reported along with leaf N values. Sensor readings were found to vary within a leaf and within leaf canopy location, so sampling needs to be consistent.  相似文献   
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