RFID技术在橡胶苗品种识别与信息追溯中的应用

海南是我国最重要的天然橡胶生产基地,然而部分地区的天然橡胶由于品种选育不当,直接影响了橡胶的抗寒、抗风和抗病能力,从而使天然橡胶的产量下降。为此,提出将RFID技术应用到海南橡胶苗品种识别与信息追溯中,结合Visual Basic.NET程序设计和Access数据库技术等,实现对优质橡胶苗的品种信息与育苗生长数据的追踪,以达到监督、指导海南橡胶的种植与管理的目的,从而扩大优质品种的种植面积,保障海南天然橡胶的产量和品质。     

基于Google Sketchup的现代热带休闲农业概念园区的设计

以海南省的自然条件和人文条件为基础,以Google Sketchup为开发工具,对现代热带休闲农业概念园区进行了初步的设计,探讨开发海南特色休闲农业模式,以寻找一种更适合、更人性化的海南休闲农业的发展模式,加快海南＂国际旅游岛＂的建设。     

基于AE-FFNN神经网络的橡胶树叶片磷含量定性研究

磷元素对橡胶树的生长发育至关重要,基于近红外光谱的橡胶树氮磷钾元素含量的快速无损检测已有很多研究,但磷元素含量的检测效果远不如氮钾。基于近红外高光谱技术结合非线性特征提取方法和建模算法实现橡胶树磷元素含量的快速无损检测。以橡胶树叶片的近红外高光谱数据为分析对象,运用神经网络非线性变换的特征提取思想,构建了一种融合自编码器与前馈神经网络(autoencoder-feedforward neural network, AE-FFNN)模型。通过自编码器提取橡胶树叶片的光谱非线性特征信息,运用前馈神经网络进行建模,应对不同精细程度的分类任务,从而实现橡胶树叶片磷含量的定性分析。结果表明,AE-FFNN模型有效提取了光谱非线性特征并压缩了特征数量,通过该方法提取的特征为31个,且定性分析模型精确度提升,能够达到91.10%。相较于在光谱检测领域广泛采用的机器学习模型,所建立的AE-FFNN模型性能有较大提升。该模型既可以应用于橡胶树叶片磷元素含量的定性分析,也可为磷元素含量的定量研究提供思路。     

RFID技术的现状和发展

随着全球经济和科技的发展，RFID技术成为21世纪最具潜力的十大技术之一。主要介绍了RFID技术的发展，RFID技术在国内外的开发和应用情况，以及RFID技术面临的一些问题和对未来应用的展望。     

作物生长环境信息无线监测系统的设计与实现

针对热带作物生长环境监测的现状,设计了一个基于Zig Bee/RS232的作物生长环境信息无线监测系统。该系统由Zig Bee传感器网络、数据采集模块和上位机组成,采用组态软件处理数据。系统能够监测环境温湿度、土壤温湿度、光照度和CO2浓度;能够将采集到的数据以图形、表格等形式实时显示、存储,数据存储后可以在不同数据库间共享。试验结果表明该系统运行稳定,传输数据准确,适用于农田或温室作物生长环境信息的监测。     

基于分数阶微分的橡胶树割胶期氮素含量定量检测

【目的】检测橡胶树割胶期叶片的实际氮素含量,建立橡胶树叶片光谱诊断模型,为实现橡胶树叶片氮素含量的快速无损检测提供参考依据。【方法】使用FieldSpec 3光谱仪采集割胶期橡胶树叶片的光谱反射率,分别以其原始光谱(R)、倒数光谱(1/R)、对数光谱(log R)和对数倒数光谱(1/log R)作为光谱信息,采用分数阶微分进行处理,获得不同分数阶阶次下的光谱数据,并通过竞争性自适应重加权算法(CARS)选择变量及偏最小二乘回归法(PLSR)建立橡胶树氮素光谱诊断模型。【结果】采用分数阶对橡胶树叶片R、1/R、log R和1/log R建立模型的最优均方根误差(RMSE)分别为0.1376、0.1175、0.1263和0.1505,且使用1/R数据建立的0.6阶模型表现最优,相关系数为0.9273,RMSE为0.1175,决定系数为0.8551。与整数阶算法相比,分数阶模型具有更强的预测能力,表明分数阶能充分挖掘光谱信息的有效信息,有效提高橡胶叶片氮含量光谱诊断模型的预测精度,实现橡胶树叶片氮素含量快速无损检测。【结论】应用近红外光谱技术并结合分数阶微分算法可快速无损检测橡胶树叶片氮素含量,为生产上橡胶树的精准可变量施肥提供技术支持。     

芒果无损检测方法的研究现状及发展趋势

综述了目前国内外芒果无损检测所采用的方法,包括机器视觉技术检测法、近红外光谱技术检测法、超声波检测法、介电特性检测法.根据芒果无损检测现阶段存在的一些问题分析了芒果无损检测将向着设备便携化及操作简单化、无损评价、多种传感器联合检测的方向发展.     

基于RFID的畜牧生产管理系统

加入WTO之后,我国畜牧业不可避免地产生了市场混乱、管理缺失和卫生不达标等一系列的问题,致使畜牧业的良性发展受到了严重制约。为此,运用RFID技术,建立了畜牧生产管理信息采集硬件系统和信息管理软件平台,实现了牲畜生产从养殖、加工、仓储、运输到销售等环节的科学管理,提高了生产效率,并达到可溯源性管理的要求。     

基于RFID技术的芒果品种识别与信息追溯系统研究

提出将RFID技术应用到芒果生产的各个阶段,实现芒果品种的识别与芒果信息的追溯,以最大程度还原出芒果生产的信息,让消费者买得放心、吃得放心,切实保护消费者的利益.RFID技术也有望有效解决目前芒果生产中存在的某些问题,促进海南芒果产量增长,力图让海南芒果进入国外市场,增加种植者的收入.     

基于近红外光谱技术的成年橡胶树叶片氮素含量检测

为了快速并无损地检测成年橡胶树叶片的氮素含量,使用近红外光谱检测技术获取叶片的光谱数据,采用多元散射校正(MSC)对光谱数据预处理后,使用SPA(连续投影算法)提取光谱数据的有效波长,PCA(主成分分析法)提取光谱数据主成分,然后分别将提取的光谱数据特征值输入到线性回归模型PLS(偏最小二乘回归)、非线性回归模型BPNN(BP神经网络)和LSSVM(最小二乘支持向量机)中,得到6个现有主流模型:PCA-BPNN、PCA-PLS、PCA-LSSVM、SPA-BPNN、SPA-PLS和SPA-LSSVM。用这6个模型去预测实验样本数据,经比较发现SPA-LSSVM模型对于该组实验样本的预测效果最好,其预测相关系数Rp和预测残差均方根RMSEP分别为0.9253和0.1190。因此对于成年橡胶树氮素含量的光谱快速检测,SPA-LSSVM算法模型的性能更为突出,有较好的应用潜力。