农业院校电子信息工程专业创新创业教育改革模式

研究立足于沈阳农业大学电子信息工程专业教学改革实践需求,充分利用学校农学、园艺、植保等传统学科资源与优势,加强电子信息技术与传统农业学科需求相结合,提出“培养具有创新创业能力的农业信息技术人才”的本科教学理念与教育改革模式。     

GIS在农电企业配电网中的应用

针对目前我国农电企业配电网管理相对落后的现状,阐述了GIS系统应用于配电网管理系统的优势,详细探讨了配电网GIS系统的地图浏览控制、数据维护和查询统计、线路编辑、地图输出、联机帮助等功能,为农电企业进行配电网管理提供了较详细的参考方案。     

基于Lab颜色空间的非监督GMM水稻无人机图像分割

为解决传统水稻冠层图像分割算法性能在很大程度上依赖于训练数据集的质量,且分割效果易受田间多变光照强度影响,导致水稻生产参数估计精度不高等问题,提出一种基于Lab颜色空间的非监督贝叶斯方法,用于田间水稻无人机图像分割。模型参数从每个独立、未标记的无人机图像直接学习获得,无需训练。不同图像会有不同的模型参数,该算法能够适应各种不同环境拍摄的图像。将提出的算法应用于分蘖后期田间水稻的无人机图像分割,并与RGB-GMM、HSV-GMM和All-GMM算法进行对比,在高度10 m图像中平均查全率、平均查准率和平均F1值分别为0.8427、0.7570和0.7948,在高度15 m图像中分别为0.8756、0.7133和0.7788,优于RGB-GMM、HSV-GMM和All-GMM算法。研究表明,本文提出的方法可以从复杂大田环境拍摄的无人机影像中准确提取水稻像素。     

基于改进DeepLabv3+的水稻田间杂草识别方法

针对实际稻田环境中水稻与杂草相互遮挡、难以准确区分的问题,提出一种基于改进DeepLabv3+的水稻杂草识别方法。以无人机航拍的复杂背景下稻田杂草图像为研究对象,在DeepLabv3+模型的基础上,选择轻量级网络MobileNetv2作为主干特征提取网络,以减少模型参数量和降低计算复杂度;融合通道和空间双域注意力机制模块,加强模型对重要特征的关注;提出一种基于密集采样的多分支感受野级联融合结构对空洞空间金字塔池化模块(ASPP)进行改进,扩大对全局和局部元素特征的采样范围;对模型解码器部分进行改进。设置消融试验验证改进方法的有效性,并与改进前DeepLabv3+、UNet、PSPNet、HrNet模型进行对比试验。试验结果表明,改进后模型对水稻田间杂草的识别效果最佳,其平均交并比(MIoU)、平均像素准确率(mPA)、F1值分别为90.72%、95.67%、94.29%,较改进前模型分别提高3.22、1.25、2.65个百分点;改进后模型内存占用量为11.15 MB,约为原模型的1/19,网络推算速度为103.91 f/s。结果表明改进后模型能够实现复杂背景下水稻与杂草分割,研究结果可...     

粳稻多旋翼植保无人机雾滴沉积垂直分布研究

为研究多旋翼植保无人机低空喷施作业过程中,水稻垂直方向雾滴沉积的分布规律,在水稻冠层叶片、中部叶片、底部叶片分别放置了雾滴测试卡,收集植保无人机喷洒过程中的雾滴信息。使用清水代替农药来模拟喷施过程,利用雾滴沉积分析软件i DAS分析雾滴测试卡,得出植保无人机雾滴在水稻垂直方向的分布结果。试验结果表明:植保无人机低空喷雾在水稻垂直方向的雾滴覆盖率存在显著差异,有效喷幅内旋翼下方区域的雾滴覆盖效果最好,而远离旋翼的位置,雾滴覆盖率较差。从水稻垂直方向的不同位置分析,雾滴总体覆盖率为冠层54.86%,中部32.69%,底部24.7%;水稻垂直各位置的粒径分布中,平均粒径范围处于110~140μm之间,粒径大小适合植物病虫的防治。冠层的点密度最大,而水稻中间部位和水稻底部的点密度分布较为相似;水稻中部雾滴扩散比(0.465)优于冠层(0.38)和底部(0.31),整体喷雾的雾滴扩散比与相对粒谱宽度的数值均低于正常值(0.67)。     

水稻叶片高光谱数据降维与叶绿素含量反演方法研究

高光谱遥感技术为水稻叶片叶绿素含量的高通量、无损、准确监测提供了有效途径,然而高光谱数据的降维或特征光谱参数的选择是叶绿素含量有效反演的关键环节。利用2017年辽宁省盘锦市大洼水稻氮高效品种筛选试验基地的水稻叶片叶绿素含量与叶片高光谱数据,探讨了高光谱数据的降维方法与叶绿素含量的反演建模。首先应用最优子集选择算法(best subset selection)对工程常用的水稻叶绿素反演特征光谱指数进行优选,筛选出最优组合,作为叶绿素多元回归模型的输入特征;同时应用没有在光谱领域得到有效应用的基函数展开算法,利用Gram-Schmidt正交变换寻找叶片高光谱数据的基函数空间,再将高光谱数据投影到基函数空间从而实现降维,最后利用降维后的数据进行多元回归建模,反演叶绿素。结果表明:最优子集选择算法优选出的mNDVI(445,705,750)、NDVI(705,750)、PSRI(500,680,750)、RD(505,705)、RI1dB(720,735)、MCARI(550,670,700)、PPR(450,550)共7个特征指数组合,回归模型反演精度最高,决定性系数R2为0.844,均方根误差RMSE为0.926;基于基函数展开算法对400～1000nm波段范围601维高光谱数据降至13维,叶绿素反演回归模型的决定性系数R2达到0.861,均方根误差RMSE为0.906。说明基于基函数展开的高光谱降维与叶绿素含量估测方法效果较好,可为水稻叶绿素含量估测与长势诊断提供技术支持。     

基于主基底分析降维方法的水稻冠层叶片叶绿素含量估算

针对无人机高光谱遥感数据的高维特性,本文提出了一种基于主基底分析的降维方法。选取对叶绿素敏感的400～1 000 nm波段进行Gram_Schmidt变换找到投影空间,构造集中波段信息的主基底,建立最小二乘回归模型来进行叶绿素含量估算。结果表明:基于主基底分析降维方法的建模决定系数(R~2)为0.689,均方根误差(root mean square error,RMSE)为2.20,验证模型的RMSE为1.20;与3种植被指数PRI、RD_2和MCARI降维后建立的相同模型预测精度相比,该方法的建模R~2有了很大的提升,而验证模型的RMSE有所降低。研究结果验证了所提算法的有效性,对植物叶片的叶绿素含量估算具有重要意义。     

一种电网间谐波检测新方法

提高间谐波检测精度的一个关键问题是如何减少谐波频谱泄漏对其造成的影响.提出一种新的"双阶段"间谐波检测方法,第一阶段基于加窗捅值FFT方法检测谐波分量,并将其从原信号中滤除掉;第二阶段以固定的采样频率对保留的样值信号进行FFT分析,在没有谐波频谱泄漏下扰的前提下提取间谐波分量.仿真结果表明:该方法不需要同步处理,计算量小,检测精度高,适于对间谐波的快速检测.     

信号与系统频域分析教学案例设计

为解决信号与系统课程频域分析物理概念复杂、理论计算枯燥、学生理解困难等问题,通过对电力谐波分析评估科研项目分析、提炼、分解,设计频域分析教学案例,分析电力谐波检测的工程背景与问题提取,运用傅里叶变换实现谐波检测,探讨基于傅里叶变换谐波检测的频谱泄漏等工程问题。