驻波法土壤水分测量系统的数学分析

介电法土壤水分测量中所涉及的公式一般是非线性的,在公式推导和绘制理论上的关系曲线时比较困难。为此,采用Matlab解决了上述问题,根据驻波法测量系统实际硬件电路参数推导出输出阻抗和传递函数的数学模型,再利用Topp公式等理论建立了以土壤含水率为自变量的系统传递函数的数学模型。利用Matlab对上述模型进行了仿真,得到了输出阻抗、介电常数及系统传递函数与土壤含水率的关系曲线。通过相关实验研究,验证了该数学模型的可行性。     

基于BiLSTM-GRU融合网络的稻虾养殖溶解氧含量预测

在稻虾养殖模式中溶解氧含量(浓度)是养殖水体的重要指标之一,其直接影响小龙虾的摄食量和新陈代谢,因此在养殖过程中精准预测溶解氧含量至关重要。针对稻虾养殖中溶解氧含量变化复杂,难以快速准确预测的问题,提出了BiLSTM-GRU融合神经网络预测模型。为了保证精准预测,首先对传感器进行了清洗校准,并根据偏移量对历史数据进行了修正。在此基础上构建了基于BiLSTM和GRU的融合神经网络训练模型,BiLSTM提取更多特征因子,GRU实现快速预测,快速准确预测溶解氧含量变化。为了使监测预测性能更优,对不同采样周期下的资源损耗及预测模型性能进行综合对比分析,确定了传感器数据最优采样周期为30 min。进一步与LSTM、GRU、BiLSTM以及BiGRU模型对比,表明本文提出的BiLSTM-GRU融合神经网络模型的预测效果更好,其平均绝对误差、均方根误差和决定系数分别为0.275 9 mg/L、0.616 0 mg/L和0.954 7,比传统的LSTM神经网络模型分别高25.14%、13.25%和2.22%。     

土壤水分测量中相位差检测算法的实验与研究

TDR时域反射法是近些年发展起来的一种测定土壤含水量的新技术,因其快速、简便、高可靠性、高精度等优点受到越来越多的关注。为此,介绍一种在TDR时域反射法基础上发展起来的基于相位检测法的土壤水分测量技术,即基于相位检测的时域反射测量法(P-TDR)。针对时间差检测过程中的相位多值问题,提出了确定相位差测量值范围的解决算法,以及实际应用时的解决办法。同时,采用相位检测法设计的传感器对土壤水分测量的结果与烘干法的测量结果进行比较,验证了该方法的可靠性。     

管式土壤水分传感器的性能测试

为了测量同一位置不同深度剖面的土壤水分,设计了一种基于驻波原理(SWR)的管式土壤剖面水分传感器,详细介绍了土壤水分传感器的工作原理和传感器的组成结构,并对传感器技术特性进行了深入的试验研究。在实验室用称重拌土法制作系列标准土柱,将传感器的测量值与称量计算的标准值进行比较,试验结果表明,SWR原理的管式土壤水分传感器在表层10cm以下测量时具有较高的测量精度,误差极限小于±2%(cm3/cm3);具有很好的重复性,重复性误差小于1%(cm3/cm3);验证了传感器测量的体积范围在围绕探头的直径150mm的圆柱体内。     

番茄三维形态结构的参数提取及模拟

为了实现番茄植株形态的三维动态重建,通过对其形态结构的周期监测与统计分析,提取番茄主茎器官的形态结构变化规律与主要模型参数。模型中形态结构的演变被看作是生长轴由于节间累积而不断的延伸,果实个数应用二项分布进行随机模拟,番茄叶子典型结构采用马尔可夫过程进行模拟,模型采用悬臂梁弯曲模型实现了叶倾角的动态模拟,并利用计算机图形学技术定义了器官的几何形状,而器官几何尺寸的变化应用贝塔（Beta）分布进行了模拟。模型实现了器官及植株的三维动态模拟并具有较高的逼真效果,器官动态生长与田间测量拟合较好。结果表明模型中引     

吉林市土壤墒情监测系统开发及利用

为了及时掌握吉林市土壤墒情信息,为旱情预报预警提供基础数据,开发了吉林省吉林市土壤墒情监测系统。该系统由1个旱情分中心、建立在辖区内5个重点抗旱县的信息站以及分布在各县的13个土壤墒情监测站组成。土壤墒情监测站每天定时采集土壤墒情信息,通过GSM短消息上传到信息站;信息站对数据进行初步的整理后上报旱情分中心;旱情分中心根据各信息站上报的土壤墒情信息对区域旱情作出预报或预警,并根据需要给出抗旱决策。历时两年多的连续运行表明,系统在可靠性和实用性上基本达到了要求。     

尿素对土壤水分传感器测量精度的影响

土壤水分的精准测量对节水灌溉、墒情监测、水肥一体化等领域具有重要意义，土壤氮含量会影响水分传感器的测量。为了消除这种影响，设计了不同尿素质量对不同水分含量土壤样本的监测实验，采用高灵敏度水分传感器并对尿素干扰下的输出电压进行监测，通过称重法监测土壤样本的含水率，使用LCR电桥测试仪监测土壤样本的电容和电阻。为了研究氮含量影响水分测量的机理，根据实验数据建立了三元三次多项式、BP神经网络、深度学习3种预测模型，并对预测结果进行误差分析。结果表明，相同土壤含水率条件下，尿素质量与土壤水分传感器输出值呈周期性的振荡关系。3种预测模型的平均绝对误差分别为0.77%、0.64%、0.75%，BP神经网络模型有98%误差集中在0~2%区间，误差峰值仅为2.07%，确立BP神经网络模型为最佳抗尿素干扰水分预测模型。     

基于图像技术的温室光分布研究

温室内光照环境对作物生长有重要影响,然而受温室形状、方位、覆盖材料、天气等各因素的影响,温室内光分布一直是研究的难点。该文提出基于计算机视觉技术和基于图像的光照技术来采集温室内真实环境的光分布,通过高动态范围图像的制作,以及从图像中的光源信息的提取,得到温室内光分布的辐射度图,该图能够真实反映不同天气情况下以及一天中不同时刻、不同方向的光照强度分布,能较好地模拟场景周围的自然光照。该研究将为温室内复杂光源分布的获取和作物冠层顶部入射辐射的研究提供准确的光照模型。     

基于计算机视觉的大米外观品质检测

提出了利用计算机视觉系统代替人眼对黄粒米、粒型等大米外观品质参数进行自动检测的方法，以适应农业工程中的自动化的要求。为了验证检测方法的可行性，采用了MATLAB软件开发平台来构造基于计算机视觉的大米外观品质检测算法。在对不同的大米图像处理的基础上，完成了对大米的黄粒米、粒型等的测定。实验结果表明，本算法及程序设计是有效可靠的。     

基于时域反射法土壤探头的性能研究

TDR时域反射法(Time Domain Refletrometry)是近些年发展起来的一种测定土壤含水量的新技术,因其快速、简便、高可靠性、高精度等优点受到越来越多的关注.为此,介绍了基于相位检测的TDR时域反射法土壤探头的测试原理以及结构组成,从理论上推导出该土壤探针采用PVC绝缘涂层和增加探针首端与同轴电缆同的阻抗变换能够有效地增大测量值的线性范围,改善土壤水分含量与信号传播时间间的线性关系.从土壤针绝缘涂层的对比实验和阻抗变换影响的对比实验中验证了上述结论.