基于迁移学习的GoogLeNet果园病虫害识别与分级

为提高果树病虫害危害程度分级精度进而更好地指导果园病虫害防治，采用迁移学习技术与GoogLeNet模型相结合的方法，对6种果园作物的25类病虫害样本进行识别与危害程度分级研究；同时，探究不同数据集大小以及不同优化算法对模型性能的影响；基于MATLAB平台设计了一款可视化的病虫害识别与分级系统。结果表明:1)基于迁移学习的GoogLeNet模型，对病虫害识别精度可达99.35%，危害程度分级精度可达92.78%；2)在相同训练参数下，本研究模型比AlexNet、VGG-16、ResNet-18、SqueezeNet、原GoogLeNet及MobileNet-v2模型验证精度提高了2.38%~11.44%，并且收敛速度最快；3)本研究模型识别精度随着数据集的增大而提高；在3种优化算法中SGDM算法耗时最短且精度最高，更适合本研究模型。通过拍摄果树叶片病害区域图像，本研究设计的系统能够在0.43 s左右准确识别出果树种类、病害类型以及危害等级等信息。     

南水北调中线工程水质监测站点布设研究

科学合理布设水质监测站点是加强南水北调中线工程对突发水污染事件监控,保障水质安全的重要手段。制定水质监测站点的布设方案受到监测效率与布设成本的约束,同时,监测仪器精度、污染物衰减特性的不确定性等问题也对布设方案产生影响。以中线工程京石段为研究对象,基于一维水质模型,以突发水污染事件漏报率最低、发现时间最短以及监测站点布设成本最小为目标函数,构建水质监测站点布设多目标优化模型对布设方案进行优化,同时结合监测仪器精度对目标函数的影响确定了最优布设方案,在此基础上,分析了污染物衰减特性对最优布设方案的影响。研究结果可为中线工程合理布设水质监测站点提供建议。     

一种新型卷积神经网络植物叶片识别方法

为提高植物叶片识别的准确率及减少计算代价,在Pytorch框架下提出一种融合了深度卷积生成式对抗网络(DCGAN)和迁移学习(TL)的新型卷积神经网络叶片识别方法。首先,对植物叶片图像进行预处理,通过DCGAN对样本数据库扩充;其次,利用迁移学习将Inception v3模型应用于图像数据处理上,以提高植物叶片识别的准确率;最后,通过对比实验对该方法的有效性进行验证。结果表明:该方法可以获得96.57%的植物叶片识别精度,同时参数训练的迭代次数由4000次缩短到560次。     

茶园土壤-茶树-茶叶-茶汤中镉转移规律及安全性评价

为论证镉污染土壤种植茶树的安全性与可行性,通过盆钵茶园试验研究了湖南9个主栽茶树品种在不同镉含量土壤中对镉的吸收积累特性和茶汤中镉元素的浸出率。结果表明,在pH值4.1的土壤中,通过根系吸收的镉元素从根系到主干,再到侧枝枝干和茶树叶片的转运过程中,各器官的镉含量依次递减,茶树嫩芽(叶)中镉的富集系数仅0.13~0.24;茶树种植在土壤镉含量低于3.0 mg/kg的土壤中,茶叶没有出现镉超标现象;镉元素在茶汤中的平均浸出率为9.87%,利用膳食暴露风险评估模型对茶叶和茶汤中的镉含量进行风险评估,表明供试茶叶样品中的镉不会对人体健康产生威胁。     

Application of modal analysis by transfer function to nondestructive testing of wood II: modulus of elasticity evaluation of sections of differing quality in a wooden beam by the curvature of the flexural vibration wave

 The shape of the flexural vibration wave of wooden beams at the first mode was detected using the transfer function. The dynamic modulus of elasticity (MOE) of beam sections of differing quality was estimated from the ratio of the curvature of the wave shape in this section to that of a clear beam. The results were as follows: (1) If a section with a lower dynamic MOE was introduced into a clear wooden beam, the curvature of the wave shape in that section became higher. (2) The ratio of the MOE and the reciprocal of the curvature ratio were highly correlated. (3) The MOE of a defect could be estimated, and the position of the defect could be determined accurately by examining the curvature of the flexural vibration wave shapes. Received: March 22, 2002 / Accepted: May 15, 2002 Part of this report was presented at the 50th Annual Meeting of the Japan Wood Research Society, Kyoto, April 2000. This article is translated from the Japanese version, which was published in Mokuzai Gakkaishi 47(5), 2001 Correspondence to:Y. Ishimaru     

引江济汉工程起始段面源污染现状及防治对策

指出了防治面源污染是保护水源地的重要措施。对引江济汉工程起始段面源污染现状进行了调查分析,结果表明:引江济汉工程运行后,农田面积减少了40%,其中部分农田改为蔬菜等经济作物用地;化肥使用总量下降了41.7%,农药的使用总量也呈相同趋势下降,但农用地的平均化肥、农药使用量未发生显著变化,工程前后基本持平;区内水渠、沟渠阻塞严重,配套基础水利设施匮乏,灌溉条件差,地表径流与灌溉用水任意流失,面源污染的潜在威胁大,急需采取有针对性的治理措施。有针对性地提出了面源污染防治对策建议。     

不同土豆添加量对蝴蝶兰“光芒四射”增殖生长的影响

以蝴蝶兰"光芒四射"增殖芽为外植体,研究了不同的土豆添加量对其增殖倍率及转接周期的影响。结果表明,在K6培养基中加入土豆40g/L对"光芒四射"的增殖效果最好,使其转接周期从60d缩至50d,增殖倍率从1.80增至2.52。     

基于BP神经网络的农机总动力预测

分析了BP神经网络用于预测时存在的不足,进而对基于BP神经网络的时间序列的预测问题进行了探讨.根据BP神经网络结构的特点,依据Z变换理论,提出了这一类预测问题可选用y=x作为传递函数,并分析指出了在BP神经网络中,以y=x作为传递函数与y=a+bx作为传递函数等价的结论,同时指出了网络结构应为两层网络.在此基础上,推导...     

基于迁移学习的无人机影像耕地信息提取方法

随着精准农业技术的发展,对农作物用地信息快速、准确提取的需求越来越高。同时,无人机技术以其方便、高效、具有低空云下飞行能力等优势被广泛应用于自然资源的调查中。但无人机影像普遍光谱信息较为匮乏,因此很难准确、快速地提取出耕地信息。基于此,提出了一种利用迁移学习机制的耕地提取方法(TLCLE)。首先,利用深度卷积神经网络(DCNN)剔除线状地物(道路、田埂等),然后,通过引入迁移学习机制将DCNN特征训练过程中得到的特征提取方法迁移到耕地提取中,最后,将所提方法与利用易康(e Cognition)软件进行耕地提取(ECLE)结果进行对比。研究结果表明:对于实验影像1、2,TLCLE方法耕地提取总体精度分别为91.9%、88.1%,ECLE方法总体精度分别为90.3%、88.3%,2种方法提取精度相当,在保证耕地地块完整、连续性上TLCLE方法优于ECLE方法。     

南水北调河北省受水区水资源可持续利用AHP量化研究

为了充分利用调入水,实现南水北调河北省受水区水资源可持续利用,以受水区7个设区市为主要研究对象,考虑2010年南水北调工程建成为前提,预测了7个设区市现状水平年为2005年和预测的2010、2015、2020、2025、2030年在95%保证率下供需平衡状况,以此为依据,确定各设区市水资源可持续利用的权重系数,利用层次分析法(AHP)构建河北省受水区水资源可持续利用评价模型,进行定性分析和定量计算,对加大治污力度、控制地下水开采、加强节水措施、完善技术管理这4项水资源可持续利用对策进行重要程度排序。得出整个受水区及7个设区市主要可持续利用对策的重要程度排序:整个受水区可持续利用对策中,控制地下水开采最重要,其次是治污措施;邯郸市完善技术管理最重要,其次是控制地下水开采。