毯苗机插水稻稀播长秧龄农机与农艺相配套技术研究

为探明毯苗插秧机增加取秧块面积的改进技术以及在该技术下稀播长秧龄的水稻适宜播量、秧龄和育秧盘,并形成毯苗机插稻稀播长秧龄农机与农艺相配套技术。结果表明,经过对毯苗插秧机性能的改进,增大取秧面积,毯苗机插杂交稻可实现与钵苗机插稻相当的产量,同时常规稻产量比未改进的常规毯苗机插稻增产4.74%~6.83%;机插水稻秧龄在30 d内,秧龄和产量成正相关关系,播量80 g/盘、秧龄30 d的处理产量最高;与普通塑料盘相比,大体钵型毯状降解盘透水透气性好,栽插带土成球,秧苗素质好,植伤轻,水稻缓苗期短。     

蝗虫切片图像Shannon-Cosine小波精细积分混合降噪

在显微镜下采集到的蝗虫切片图像通常同时具有高斯噪声和椒盐噪声。利用同时具有插值性、光滑性、紧支撑性及归一化特性的Shannon-Cosine小波,构造了多尺度插值小波算子,进而构造了去除图像中混合噪声的小波精细积分法。该方法在稀疏描述切片图像时,通过设置稀疏表示阈值,直接消除图像中的椒盐噪声;将图像的Shannon-Cosine小波稀疏表达式直接代入图像降噪P-M模型,将该模型变形为非线性常微分方程组,采用精细积分法求解,可实现图像的保边降噪,消除图像中的高斯噪声。实验结果表明,在满足降噪要求的情况下,本文方法可以较好地保持蝗虫切片图像中的各种纹理结构;随着高斯噪声方差由0.02增加到0.10,降噪图像的PSNR下降了11.67%,远低于其他方法。说明本文方法在处理蝗虫切片图像时具有较强的鲁棒性。采用本文方法描述蝗虫切片图像时,特征像素点只占图像像素总数的10%左右,有效降低了问题规模,提高了求解效率。     

分块子空间追踪算法

压缩传感理论是一种充分利用信号稀疏性或者可压缩性的全新信号采样理论。该理论表明，通过采集少量的信号测量值就能够实现可稀疏信号的精确重构。本文在研究现有经典重构算法的基础上，提出结合图像分块思想和回溯思想的分块子空间追踪算法（Block Subspace Pursuit, B_SP）用于压缩传感信号的重构。该算法以块结构获取图像，利用回溯过程实现支撑集的自适应筛选，最终实现图像信号的精确重构。实验结果表明，在相同测试条件下，该算法的重构效果无论从主观视觉上还是客观数据上都有不同程度的提高。     

基于AE-FFNN神经网络的橡胶树叶片磷含量定性研究

磷元素对橡胶树的生长发育至关重要,基于近红外光谱的橡胶树氮磷钾元素含量的快速无损检测已有很多研究,但磷元素含量的检测效果远不如氮钾。基于近红外高光谱技术结合非线性特征提取方法和建模算法实现橡胶树磷元素含量的快速无损检测。以橡胶树叶片的近红外高光谱数据为分析对象,运用神经网络非线性变换的特征提取思想,构建了一种融合自编码器与前馈神经网络(autoencoder-feedforward neural network, AE-FFNN)模型。通过自编码器提取橡胶树叶片的光谱非线性特征信息,运用前馈神经网络进行建模,应对不同精细程度的分类任务,从而实现橡胶树叶片磷含量的定性分析。结果表明,AE-FFNN模型有效提取了光谱非线性特征并压缩了特征数量,通过该方法提取的特征为31个,且定性分析模型精确度提升,能够达到91.10%。相较于在光谱检测领域广泛采用的机器学习模型,所建立的AE-FFNN模型性能有较大提升。该模型既可以应用于橡胶树叶片磷元素含量的定性分析,也可为磷元素含量的定量研究提供思路。     

基于MRE-PointNet+AE的绿萝叶片外形参数估测算法

为了准确、高效、自动获取植物叶片外形参数,提出一种基于多分辨率编码点云深度学习网络(MRE-PointNet)和自编码器模型的绿萝叶片外形参数估测算法。使用Kinect V2相机以垂直姿态获取绿萝叶片点云数据,采用直通滤波、分割、点云精简算法对数据进行预处理,通过测定的叶片外形参数反演绿萝叶片几何模型,并计算几何模型的叶长、叶宽、叶面积。将不同参数组合构建的几何模型离散成点云数据输入MRE-PointNet网络,得到几何模型叶片外形参数估测的预训练模型。针对拍摄过程中存在的叶片部分遮挡和噪声问题,采用自编码器网络对点云数据进行二次处理,以几何模型离散的点云数据作为输入,经过编码解码运算得到自编码器的预训练模型,提升了MRE-PointNet网络在遮挡情况下对叶片外形参数估测的鲁棒性。试验共采集300片绿萝叶片点云数据,按照2∶1比例进行划分,以其中200片点云数据作为训练集,对预训练模型MRE-PointNet做模型迁移的参数微调,以剩下的100片点云数据作为测试集,评估模型对绿萝叶片外形参数的估测能力。采用本文算法将外形参数估测值和真实值进行数学统计与线性回归分析,得出叶长、叶宽和叶面积估测的R^2和RMSE分别为0.9005和0.4170 cm、0.9131和0.3164 cm、0.9447和3.8834 cm^2。试验表明,基于MRE-PointNet和自编码器模型的绿萝叶片外形参数估测算法具有较高的精确度和实用性。     

基于探地雷达杂波抑制与偏移成像的树木根系定位方法

探地雷达在果树和古树名木养护管理领域具有广阔的应用前景。针对探地雷达采集的B-scan图像中杂波影响根系定位精度的问题,提出了基于鲁棒深度自动编码器(RDAE)、直接最小二乘法(DLS)和频率-波数域偏移(FKM)相结合的树木根系定位方法。首先,通过RDAE将零点校正后的B-scan图像分解为表示杂波的低秩分量和表示根系目标回波的稀疏分量,保留稀疏分量完成杂波抑制;然后使用DLS拟合目标回波形成的双曲线估算土壤的相对介电常数;最后,根据土壤的相对介电常数计算得出偏移速度作为频率-波数域偏移的输入进行偏移成像,获取根系的半径和深度信息从而完成根系定位。实验结果表明：RDAE方法在仿真和实测数据上的杂波抑制效果对比均值减法(MS)、奇异值分解(SVD)和鲁棒主成分分析(RPCA)有着更高的信杂比和改善因子,通过DLS估计的土壤相对介电常数均方根相对误差为3.84%,根系定位的最大半径相对误差和最大深度相对误差分别为8.5%、8.7%,能够完成根系位置标定,满足根系无损检测的需求,可为树木健康管理和移植提供决策支持。     

基于稀疏图像的真实树交互式建模方法

真实环境中树的三维重建可在虚拟现实、景观设计及农林业应用方面发挥重要作用,为解决真实环境中树的三维重建问题,该文提出一种基于稀疏图像的交互式建模方法。在自然环境下采集2幅相差90°的树图像及对应4～7幅中间图像,采用交互式编辑方法在夹角相差90°的1幅图像上获取各级树枝二维投影位置及粗度信息,再通过中间图像找到各级树枝在另一幅图像上的匹配树枝,并交互式调整树枝位置信息,然后进行透视校正,生成树枝三维几何模型,最后根据叶序规则添加树叶完成重建。通过对苹果树、樱桃树和枫树的重建结果表明,该方法交互性好,对图像拍摄数量与角度要求不高,重建时间在55～125 min之间,且能较好保持树的拓扑结构,可为虚拟植物建模、虚拟修剪试验和植物拓扑结构分析等提供参考。     

两系杂交粳稻双晚超稀播壮秧分蘖特性探讨

两系粳杂作双晚栽培，高温是抑制分蘖发生，造成穗数不足的主要因素。本研究结果表明，只要采取超稀播育壮秧，大田促分蘖等适应两系粳杂特点的栽培措施，则可以减轻高温影响，显著提高大田分蘖，进而极显著增加单株分蘖、穴穗数和单株产量，且穴穗数每增加１个，增产４６９．６５ｋｇ／ｈｍ￣２     

Grouped, stacked rods and tapeta lucida in the retina of Japanese anchovy Engraulis japonicus

ABSTRACT: Morphology of the photoreceptor cells and tapetum of the Japanese anchovy Engraulis japonicus was studied by histologically and by chemical analysis. The Japanese anchovy has a duplex retina. The cones form parallel rows consisting of alternately placed long cones and bifid cones. Both types of cones are intimately associated and form triple units that are regularly spaced along the row of cones. The rods are grouped and stacked. This fish has a retinal tapetum lucidum composed of guanine and hypoxanthine. Three structures of the tapetum lucidum were recognized: platelet, diamond and rod types. Photomechanical changes include movements of the photoreceptor cells and the retinal tapetum. The retina of the Japanese anchovy is thought to be highly sensitive and well adapted to a dim light environment.     

管网方程Jacobi矩阵的一维压缩存贮与管网图节点标号的优化

利用大型稀疏矩阵的处理技术,用一维数组压缩存贮管网方程F(H)=0的Jacobi矩阵J(H),并应用图论方法进行管网图节点标号的优化,以节省管网分析计算所需的计算机存贮量及计算时间.