解读英国动物福利法完善我国动物福利立法

英国动物福利法以关注物质利益和精神利益为原则。立法者特有的立法理念及非政府民间保护组织的积极推动影响着立法原则。英国的立法经验对于我国动物保护法、动物福利法的制定有着相当积极的借鉴意义。     

小型无人机机载农药变量喷洒系统设计

基于脉宽调制（Pulse Width Modulation,PWM）技术设计小型无人机机载农药变量喷洒系统,主要由药 箱、喷头、液泵及喷洒控制器组成,通过调整PWM 喷洒控制信号的占空比,改变液泵的工作时长,从而实现变量喷 洒。基于常量喷洒流量指标和机载喷洒系统的覆盖范围,确定PWM 频率为1 Hz,并建立了该频率下占空比与喷洒流 量之间的3 次多项式关系模型,模型决定系数达到0.9944。以关系模型为指导,分别测试了0.3、0.4、0.5 L/min 流量控 制指标下的变量喷洒试验效果,喷洒值和目标值之间误差分别为8.66%、4.50%和1.60%,达到变量喷洒控制的目的。     

基于高光谱和深度迁移学习的柑橘叶片钾含量反演

针对传统柑橘叶片钾含量检测方法耗时费力、操作繁琐且损伤叶片等弊端,引入高光谱信息探索柑橘叶片钾含量快速无损检测与预测模型,选用ASD Field Spec 3光谱仪采集柑橘4个重要物候期(萌芽期、稳果期、壮果促梢期和采果期)的叶片反射光谱,同步采用火焰光度法测定叶片的钾含量;先用正交试验确定小波去噪的最佳去噪参数组合,再进行不同光谱形式变换,对不同物候期光谱进行基于堆栈稀疏编码机-深度学习网络(Stacked sparse autoencoder-deep learning networks,SSAE-DLNs)的特征提取迁移和融合多种特征,对比支持向量机回归、偏最小二乘法回归、广义神经网络、逐步多元线性回归等多种诊断模型,结果表明,模型SSAE-DLNs基于一阶微分光谱特征建立全生长期钾含量预测模型的性能最优,其校正集和验证集决定系数分别为0. 898 8、0. 877 1,均方根误差分别为0. 544 3、0. 552 8。试验表明,深度迁移学习网络可对柑橘叶片钾含量进行精确预测,为高光谱检测技术用于柑橘树长势监测和营养诊断提供了参考。     

抗鹅α-干扰素单链抗体基因扩增与表达

为制备抗鹅α-干扰素的单链抗体,以抗鹅α-干扰素的杂交瘤细胞株总RNA为模板,RT-PCR法扩增鹅α-干扰素的抗体轻、重链基因,再采用SOE-PCR法,以编码柔性多肽(Gly4Ser)3为接头,组装出完整的鹅α-干扰素的单链抗体可变区片段(Sc Fv)基因,并将Sc Fv基因克隆到p GEMT-Easy载体中进行测序分析,将测序正确的Sc Fv基因片段克隆入p ET-30a载体中进行诱导表达。结果显示,成功组装了Sc Fv基因,其全长为726 bp,为VH-Linker-VL结构,其中VH长357 bp、VL长324 bp,成功表达了Sc Fv蛋白,大小为27 ku。     

基于移动互联的农产品二维码溯源系统设计

【目的】提出一种基于移动互联的农产品二维码(QR码)溯源系统。【方法】研究该系统的逻辑和物理结构,分析里德-索洛蒙(RS码)纠错编码原理及二维码编码算法。采用压缩感知(Compressed sensing,CS)算法预处理受污图像,对比传统的Gaussian、Disk和Log去噪方法,研究二维码数据容量与纠错的关系,研究扫描像素、受污位置和可识别图像的联系,确定手机摄像头参数。【结果】手机扫描最低像素为200万。RS编码信噪比为10.7 d Bm时,CS误码率为0.040 1,低于Log法的0.042 5;RS编码信噪比为11.7 d Bm时,CS误码率为0.011 3,低于Gaussian法的0.014 7。CS在多种噪声处理中的最大编码信噪比均大于10 d Bm。噪声掩盖区域对位置区影响最大,噪声在位置区和编码区的解码平均正确率分别为87.68%和91.24%。【结论】该系统实现了对象信息的完整性、可追溯性,解决了农产品种植、加工、流通、销售各个环节信息的滞后问题。     

基于信道测试的橘园WSN网络部署试验

为解决无线传感器网络(WSN)规划与快速部署问题,基于无线信道传播特性,研究橘园WSN射频信号衰减模型,指导WSN部署并进行了组网试验.选433 MHz与2.4 GHz载波频率,基于连续无线电波在通信码率、天线增益、调制扩频方式、数据包长度和通信距离等多因素作用下分析WSN射频信号在橘园的衰减,建立2频率射频信号接收强度与环境传播因子及通信距离间的模型,拟合R2最小值与最大值分别为0.957031与0.971218,0.9546与0.9863.通信码率低于1.2 kb/s且远距离通信时,433 MHz CC1110具有优势;发射功率与天线增益相同时,433 MHz平均信号强度高于2.4 GHz;通信码率相同时,CC2530丢包率低于CC1110.针对橘园选ZigBee设计星型WSN进行组网试验,结果表明,尽可能短数据包与较低通信码率的通信协议较好;WSN各节点平均通信成功率高于84％.     

基于数字图像的水位识别系统及其方法

为了有效监控水情,给水利和农业生产灌溉提供及时有效的指导信息,设计了一种基于数字图像的水位识别系统.该系统将红色的球形浮标置于垂直于水面的固定杆上,水位变化引起球形浮标上下变化,所拍摄图像上浮标的相对位置也出现变化,从而可通过图像处理获得水位信息.针对所设计的水位识别系统,提出基于红色色域和球形特征的自适应球形浮标目标提取算法和球心坐标计算和校正算法,用以求得浮标球心的准确坐标位置,并通过球心坐标和水位之间的换算公式,最终计算得到当前水位高度数据.现场试验结果表明,在采用6.0×106pixel摄像头,拍摄高度为71 cm,摄像头和固定杆距离为282 cm的条件下,该系统最大测量误差为0.216 91 cm,低于国标(GB/T 50138—2010)所规定的1 cm误差.该系统无需专用昂贵的水位计或复杂的传感器技术,成本较低;以浮标为检索目标,使此法不受水温、水质、含沙量等外界干扰因素的影响,适用性更强;系统组成简单,安装方便,易于使用.     

不同生长期柑橘叶片磷含量的高光谱预测模型

针对传统柑橘叶片磷含量检测耗时费力、操作繁琐且损伤叶片等弊端,该研究引入高光谱信息探索柑橘叶片磷含量快速无损检测与预测模型,选ASD Field Spec 3光谱仪采集柑橘4个重要生长期的叶片反射光谱,同步采用硫酸-双氧水消煮-钼锑抗比色法测定叶片的磷含量;先用正交试验确定小波去噪的最佳去噪参数组合,再分别选拉普拉斯特征映射(laplacian eigenmaps,LE)、局部线性嵌入(locally-linear embedding,LLE)、局部切空间对齐(local tangent space alignment,LTSA)、等距映射(isometric mapping,Isomap)和最大方差展开(maximum variance unfolding,MVU)5种典型的流形学习算法对去噪后的光谱数据进行降维和特征提取,进而建立基于支持向量机回归(support vector regression,SVR)的柑橘叶片磷含量预测模型。结果表明,基于一阶导数谱的Isomap-SVR建模结果最佳,全生长期校正集和验证集模型决定系数分别为0.9430和0.8949。试验表明,5种流形学习算法皆适用于对柑橘叶片磷含量的预测,为高光谱检测技术用于柑橘树长势监测和营养诊断提供了参考。     

大豆EST-SSR多态性与EST源序列的关系分析

对200个大豆EST-SSR标记及其能够产生多态性的大豆EST-SSR标记的EST来源进行统计分析,结果表明:来自大豆3′EST的EST-SSR标记产生多态的可能性高于来自大豆5′EST的EST-SSR标记,来自大豆Single序列和来自大豆Contig序列的3′EST产生多态性EST-SSR的比率均高于5′EST和其他来源EST;来自大豆Contig序列的EST-SSR产生多态性的比例明显高于来源于Sin-gle序列的EST-SSR。利用来源于大豆Contig序列3′EST的EST-SSR标记ses71、ses74和ses176验证了这个结论。     

基于发射功率自适应的稻田无线传感器网络节点设计

针对水稻生长过程环境因素变化较大以及传感器节点的能量大部分被无线射频阶段所消耗,设计了发射功率自适应的无线传感器节点,建立了长时间、稳定、高可靠性的稻田无线传感器网络。试验测试了水稻的株高、叶面积与生长天数的关系以及对无线信道的影响,结果表明水稻株高和叶面积的增加会降低无线信号强度和通信成功率;通过增大发射功率可以提高通信质量克服由于水稻生长因数对无线信道的影响。在软件设计方面,传感器节点采用睡眠、苏醒工作机制来降低功耗。同时为了延长工作时间、提高通信质量,提出了根据水稻生长周期、通信距离、接收信号强度、平均丢包率等因素自动调整节点发射功率的能量自适应功耗调整机制。田间试验结果表明,水稻田节点发射功率越大,有效通信距离越远,且水稻的密度和高度等对通信有重要的影响;节点发射功率在5 dBm以下时,发射功率的改变对节点工作电流影响较小,节点工作电流均小于40 mA;采用该机制对发射功率进行调整,增大节点发射功率可使通信成功率有大幅的提升;降低节点发射功率仍然保持良好的通信效果。水稻分蘖和抽穗2个生长时期的田间试验结果表明,采用发射功率自适应策略,提高了通信质量,平均丢包率在5%以下,通信成功率大于97%,达到了预期设计目的。