基于高光谱成像的水稻穗瘟病害程度分级方法

为了快速、准确地进行水稻穗瘟病害程度分级,以实现水稻品种抗性评价或精准的田间化学防治,该研究提出了一种光谱词袋(bag of spectrum words,Bo SW)模型分析方法,分析稻穗的高光谱图像,自动评判穗瘟病害程度。首先,稠密规整地将高光谱图像分割成小立方格,计算每个立方格像素的平均全波段包络矢量,用K-Means算法聚类形成典型光谱包络词典。词典中光谱包络"词"(word)用作高光谱图像表达的"基",直方图统计各光谱"词"在高光谱图像样本中的出现频度,形成光谱图像的词袋表达。采用Hyper SIS-VNIR-QE光谱成像仪获取田间采集的170株稻穗样本高光谱图像,用Bo SW方法生成其词袋表达;植保专家根据病害程度类别确定光谱图像样本标签。随机选择2/3"词袋表达-病害程度等级标签"数据对构成训练集,采用卡方-支持矢量机(chi-square support vector machine,Chi-SVM)分类算法建立穗瘟病害程度分级模型。余下的1/3样本构成测试集,测试穗瘟病害等级模型的预测性能,分类识别精度为94.72%,高于主成分分析(principle component analysis,PCA)、敏感波段选择等传统光谱分析方法,其识别精度分别为83.83%和79.83%。该研究提高了穗瘟病分级的自动化程度和准确率,也可为其他病害分级检测提供参考。     

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.     

基于误码检测机制的滴灌系统红外光雨水传感器的设计

降雨使作物生长土壤中的水分含量增加而营养成分含量降低,智能化滴灌系统必须感知降雨的开始和结束,并对灌溉系统中的水分与营养成分进行相应调整与控制,既节水节能又保持作物良好生长环境。雨水水流对红外发射器和接收器间光通信产生散射干扰,并造成误码。该文设计一种基于误码检测机制的红外光雨水传感器,它由集雨器、导流管、红外光发射器和接收器组成,微控制器检测通信误码感知降雨,解决了传统雨水传感器在滴灌系统应用中只能监测降雨的开始而不能监测降雨结束的弊端。该文提出降雨时通信误码率最大,无降雨时通信误码率最小的数据码选择方法,该方法表明,数据码"1"码数目对通信误码率影响显著。试验结果表明,检测降雨最优码是255。该传感器对连续水流检测的误码率大于0.9983,对离散水滴检测的误比特率是0.7742至0.8307,该传感器对雨水的感知性能优于传统雨水传感器。     

基于深度卷积神经网络的水稻穗瘟病检测方法

穗瘟是一种严重影响水稻产量及品质的多发病害,有效地检测穗瘟是水稻病害防治的重要任务。该文提出基于深度卷积神经网络GoogLeNet模型的水稻穗瘟病检测方法,该方法利用Inception基本模块重复堆叠构建主体网络。Inception模块利用多尺度卷积核提取不同尺度穗瘟病斑分布式特征并进行级联融合。GoogLeNet利用其结构深度和宽度,学习复杂噪声高光谱图像的隐高维特征表达,并在统一框架中训练Softmax分类器,实现穗瘟病害预测建模。为验证该研究所提方法的有效性,以1 467株田间采集的穗株为试验对象,采用便携式户外高光谱成像仪Gaia Field-F-V10在自然光照条件下拍摄穗株高光谱图像,并由植保专家根据穗瘟病害描述确定其穗瘟标签。所有高光谱图像-标签数据对构成GoogLeNet模型训练和验证的原始数据集。该文采用随机梯度下降算法(SGD,stochastic gradient descent)优化GoogLeNet模型,提出随机扔弃1个波段图像和随机平移平均谱图像亮度的2种数据增强策略,增加训练数据规模,防止模型过拟合并改善其泛化性能。经测试,验证集上穗瘟病害预测最高准确率为92.0%。试验结果表明,利用GoogLeNet建立的深度卷积模型,可以很好地实现水稻穗瘟病害的精准检测,克服室外自然光条件下利用光谱图像进行病害预测面临的困难,将该类研究往实际生产应用推进一大步。     

基于广角摄影技术的柑橘树冠层叶面积指数检测系统

提出一种基于广角摄像技术的柑橘树叶面积指数快速、简易检测方法。将广角摄像镜头拍摄的柑橘树图像导入计算机,进行灰度化、图像增强、滤波处理与二值化处理,计算出柑橘树冠层的孔隙率,据此推导柑橘树冠层叶面积指数。试验以扫描法检测结果作为真实值,并以加拿大WinSCANOPY型冠层分析仪与本系统作检测效果对比,结果表明在同等试验条件下,利用WinSCANOPY型冠层分析仪检测柑橘树叶面积指数的相对误差变化范围为-30.39%~43.53%,相对误差绝对值的平均值为18.90%,本系统检测的相对误差变化范围为-27.26%~37.06%,相对误差绝对值的平均值为19.91%,满足柑橘树冠层LAI检测试验要求。     

基于高光谱的柑橘叶片磷含量估算模型实验

以117株园栽罗岗橙为实验对象,分别在壮果促梢期和采果期2个不同发育阶段采集234个数据样本,高光谱反射数据构成每个数据样本中的高维矢量描述,用化学方法测得磷含量值作为样本真实目标值,用偏最小二乘法(PLS)及支持矢量回归(SVR)2种多元回归分析算法,在对反射光谱进行各种形式预处理的基础上对柑橘叶片磷含量进行建模和磷含量预测.模型分别在校正集和测试集上进行评估,取得最佳模型决定系数分别为0.905和0.881,均方误差分别为0.005和0.004,平均相对误差分别为0.026 4和0.031 2.实验结果表明:基于高光谱反射数据进行磷含量预测是可行的.     

山地果园蓄电池驱动单轨运输机传动系统设计

为解决将传统的蜗轮蜗杆传动机构应用于山地果园蓄电池驱动单轨运输机所带来的机械效率低的问题,该文设计了一种基于蜗轮蜗杆的双路传动链传动系统,该系统采用电动机为动力源,通过蜗轮蜗杆传动链和链条传动链两路并联传动链传递动力;两路传动链之间相互独立,根据运输机的运动状态,运用STM32内嵌控制程序对电磁离合器状态进行切换.文中分析了该系统的传动原理、关键零部件设计及机械传动效率,设计输出转速为44~131.18 r/min.采用尤奈特MY1020ZXF-75048 V电机作为动力源,4个12V40AH天能蓄电池串联作为能源,由NMRV040减速器(海格尔控股有限公司)、超越离合器与各型链轮组成双路并联传动链,并运用功率流分析法得出该系统平地与上坡运行状态下输出扭矩为44.352 N·m、输出转速为86.318 r/min、输出功率为609.31 W;下坡与反向运行状态下输出扭矩为105.760 N?m、输出转速为28.953 r/min,输出功率为487.342 W.结果表明,该系统结合了链传动的高效性与蜗轮蜗杆传动的自锁优势,在平地与上坡运行中理论机械效率为81.2%,下坡与反向运行中理论机械效率为60.5%.该研究可为山地果园蓄电池驱动单轨运输机提升机械效率提供参考.     

基于RC网络相频特性的土壤含水率传感器设计

土壤中的水分影响土壤养分的溶解、转移和微生物的活动,是作物赖以生存的基本要素。土壤含水率的快速准确监测对于农业生产具有重要意义。该文设计了一种基于RC网络相频特性的土壤含水率传感器。不同含水率的土壤的介电常数的变化会导致RC电路网络的相频特性的变化。传感器通过感知这种变化进而确定土壤含水率。此外,针对RC网络电路元件参数和工作频率选择的问题,该文采用最优化方法求解从而使传感器在量程范围内具有最佳的灵敏度。其中最优的工作频率为f*=1.9412×108 Hz,最优的串联电阻R*=13.1 Ω。试验表明,该传感器对砖红壤土含水率的预测模型的决定系数R2为0.9889,实际预测误差≤4.58%。     

基于单片机的花盆土壤湿度控制系统设计

针对盆栽植物浇水不及时、缺乏浇水管理导致植物生长不健康的情况,本文将单片机测控技术应用于盆栽植物的浇水过程中,提出一种以MSP430单片机为核心的花盆土壤湿度控制系统设计。采用土壤湿度传感器实时检测花盆土壤湿度,单片机根据花盆土壤的湿度值判断植物是否需要进行浇水,通过控制继电器进而控制电磁阀实现自动浇水的功能。控制系统还具有报警功能,当花盆水箱水位低于设定值时,能够及时提示为水箱加水。     

基于高光谱的柑橘叶片氮素含量多元回归分析

快捷、准确、无损地检测柑橘叶片氮(N)素含量,对柑橘树N肥施用的精准动态管理有重大现实意义。以117株园栽罗岗橙为试验研究对象,在不同生长期用ASD公司的FieldSpec3采集柑橘树健康叶片的高光谱反射值,以高光谱反射数据或其变换形式作为柑橘树样本多元矢量描述;用凯氏定氮法同期检测出柑橘树叶的真实N素含量值;在用PCA对高维光谱矢量降维的基础上,利用支持矢量回归算法(SVR)建立高光谱多元表达和N素含量间的映射关系,以实现任意柑橘树N素含量的预测分析。试验结果表明,测试集上预测值和真实值间的平方决定系数R2为0.9730,平均相对误差为0.9033%,均方误差MSE为0.090343,证明了该方法的有效性,为利用高光谱技术进行柑橘树N素含量的无损检测提供了参考。