基于改进YOLO v5的橙子果实识别方法

针对自然环境下橙子检测存在枝叶遮挡、相邻果实重叠等情况而导致检测效果差的问题，提出一种改进的YOLO v5方法。首先，在主干网络部分使用RepVGG(re-param VGG)模块替换原始C3模块，加强网络对特征信息的提取能力；其次，在颈部网络使用鬼影混洗卷积(ghost-shuffle convolution)代替原有的标准卷积，能够在保证精度的前提下，降低模型参数量；再次，在预测头前加入ECA(efficient channel attention)注意力模块，能够更加准确定位目标信息；最后，引入EIOU(efficient intersection over union)损失函数加速预测框的收敛，提高其回归精度。改进的YOLO v5网络在自然环境下的橙子检测中平均精度达到90.1%,相比于目前热门的检测网络CenterNet、YOLO v3和YOLO v4其在识别效果方面有一定的提升。可见，所提出的改进网络在橙子检测上更有优势，能为今后智能采摘机器人的研发提供理论支撑和技术参考。     

基于卷积神经网络的拖拉机工况识别

农机工况识别在细化农机作业状态和帮助掌握区域污染物排放趋势方面有着重要的研究价值。基于拖拉机不同运行状态下的行驶速度、发动机转速以及实时油耗等时间序列,首次提出将图像识别方法引入到拖拉机工况识别中的思路,并分别应用参数优化的支持向量机与卷积神经网络对实际作业拖拉机工况进行研究。结果表明:(1)基于参数优化的支持向量机可以较好地实现样本点的工况识别且识别准确度达到99.851 9%,但无法实现农机工况的连续性识别,同时无法对农机工况转换阶段进行有效识别。(2)以拖拉机运行速度与发动机转速等信息构建样本图像来描述农机工况变化的数据表达,并在此基础上应用卷积神经网络可以有效实现农机工况的连续性识别,且识别准确率可以达到93.3%。本研究在农机工况识别方面具有一定参考价值,并为后续农机不同工况下区域污染物排放研究提供技术支持。     

基于GF-1和Sentinel-2时序数据的茶园识别

由于茶园大多分布在地形复杂的山区,地块破碎,分布零散,形状差异大、植被混杂且茶园所处环境长期受到云雨的影响,增加了茶园遥感识别的难度与不确定性,针对这一问题,该研究提出了利用高分1号(GF-1)和哨兵2号(Sentinel-2)时序数据提取茶园的方法,以浙江省武义县王宅镇为研究区,采用GF-1号为主要数据源,并利用MODIS地表反射率产品和Sentinel-2反射率数据,基于时空融合算法得到时间分辨率5 d的10 m Sentinel-2完整的时序数据。综合利用GF-1在空间细节方面的优势和重建的Sentinel-2高观测频率时序数据在反映茶树生长过程方面的优势,分别基于GF-1的光谱和纹理特征及GF-1的光谱、纹理特征和Sentinel-2时序特征两种特征组合方式,采用随机森林算法提取茶园。结果表明,GF-1光谱、纹理信息结合Sentinel-2时序信息分类结果的准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为96.91%、3.09%、89.00%、83.09%和0.86,仅基于GF-1光谱和纹理信息的分类准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为94.72%、5.28%、73.09%、84.61%和0.78,添加时序信息分类结果总体优于未添加时序信息的分类结果。表明高空间分辨率结合高频率时序遥感数据是提高茶园分类精度的有效手段。     

基于多分类器DS证据理论融合的水果识别研究

针对不同分类器对不同水果种类识别准确率的不均衡问题,提出一种基于多分类器DS证据理论融合的水果识别方法。该研究选择kaggle上fruits360数据集中的5种水果作为研究对象,首先对预处理后的5种水果图像的颜色、纹理、形状特征进行提取,分别选用BP神经网络、K均值、SVM三种分类器,结合被测图像在每种分类器上的识别结果和各个分类器对不同水果的分类准确率,构建基本概率函数(BPA函数),通过DS证据融合规则对分类器融合后对被测图像进行识别。试验结果表明:该方法对5种水果的识别平均准确率为95.2%,总体标准偏差为0.02993,在提高单分类器识别准确率的同时,解决了分类器对各种水果识别的不均衡问题。对10组测试集识别的平均准确率为93.5%,总体标准偏差为0.055,该方法对水果种类的识别更准确和稳定。     

采用双模态联合表征学习方法识别作物病害

基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在病害诊断中表现出色,逐渐成为了研究热点。但是,基于深度卷积神经网络建立的视觉识别模型通常只利用了图像模态的数据,导致模型的识别准确率和鲁棒性,都依赖训练数据集的规模和标注的质量。构建开放环境下大规模的病害数据集并完成高质量的标注,通常需要付出巨大的经济和技术代价,限制了基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在实际应用中的推广。该研究提出了一种基于图像与文本双模态联合表征学习的开放环境下作物病害识别模型(bimodalNet)。该模型在病害图像模态的基础上,进行了病害文本模态信息的嵌入,利用两种模态病害信息间的相关性和互补性,实现了病害特征的联合表征学习。最终bimodalNet在较小的数据集上取得了优于单纯的图像模态模型和文本模态模型的效果,最优模型组合在测试集的准确率、精确率、灵敏度、特异性和F1值分别为99.47%、98.51%、98.61%、99.68%和98.51%。该研究证明了利用病害图像和病害文本的双模态表征学习是解决开放环境下作物病害识别的有效方法。     

丝栗栲在马尾松林下套种生长状况分析

从不同郁闭度和不同立地类型2个层面调查分析了马尾松林下套种丝栗栲的生长状况.不同郁闭度包括马尾松上层林郁闭度0.5～0.6、0.6～0.7、0.7～0.83种郁闭度等级,立地类型选择较肥沃立地类型和中等肥沃类型2种.结果表明:23年生马尾松林经过间伐,郁闭度在0.4～0.7时,丝栗栲套种成活率均可达到90％以上;5年生丝栗栲平均树高3.32～3.62m、平均胸径3.28～3.65cm、单株立木材积0.0018～0.0020m3、单位面积立木材积2.5311～2.7321m3/hm2;不同郁闭度丝栗栲平均树高、平均胸径、单株立木材积、单位面积立木材积均未达到显著差异;不同立地类型马尾松林下套种的丝栗栲,无论平均树高、平均胸径、单株立木材积还是单位面积立木材积均存在显著或极显著差异.因此,在中等肥沃立地类型的马尾松林下套种丝栗栲树种时,可通过加强抚育、施肥等技术措施来提高丝栗栲生长量.     

黑龙江省不同规模与水源类型典型样点灌区用水评价

为了研究黑龙江省不同规模灌区的用水情况,实现灌区用水科学管理以及水资源的优化配置.选取黑龙江省不同规模典型样点灌区80个,计算GINI系数,得到不同规模与水源类型灌区灌溉用水量与灌溉面积的匹配度,采用主成分分析法对灌区用水影响因素进行分析.结果表明:各规模灌区灌溉用水量与灌溉面积的匹配度自流引水灌区均优于提水灌区,纯井灌区的匹配度较差.灌溉用水量与灌溉面积的匹配度同时受到人为因素和自然因素的影响,其中管理因素和工程因素对匹配度具有正面影响,自然因素中当年降水量对匹配度具有一定的负面影响.     

皖东丘陵青钱柳叶用林“矮化密植早丰”技术可行性研究

青钱柳种子发芽率低,天然更新能力弱,自然分布的森林中难以找到幼树幼苗。加上育苗困难,难以像普通树种进行人工造林,导致青钱柳资源匮乏,仅在南方部分省区零星分布,总量严重不足。野生资源已不能满足青钱柳健康茶产业发展需要,创新叶用林栽培模式刻不容缓。     

基于LCA与AVC的乡村景观特征识别与评价研究 ——以潜山市黄铺村为例

对乡村景观进行特征识别及景观评价,可以更好地了解乡村景观特征及资源,找出乡村景观资源发展的优劣,实现其特色化发展.该研究运用地理信息系统对乡村景观进行特征识别,绘制乡村景观特征分区图,再基于AVC理论构建乡村景观综合评价体系,运用定量和定性相结合的方法确定指标分值,得到综合评价结果,并以潜山市黄铺村为例,进行了较为完整的景观特征识别与综合评价研究.结果表明,黄铺村具备良好的乡村旅游条件,其社会吸引力和环境承载力较高,但经济生命力相对较低,有待进一步提升.研究结果可为黄铺村景观评价及制定有针对性的乡村规划提供科学依据.     

多措并举强治理 湿地保护显成效

兴安盟湿地资源丰富,河网分布广泛,有大小河流200多条、湖泊70多个。全国第二次湿地资源调查结果显示,兴安盟湿地总面积26.23万公顷,占全盟国土面积的4.39%;湿地类型多样,既有常见的河流、湖泊湿地,也有多样的沼泽湿地,还有罕见的地热湿地。为实现湿地资源长效化保护和管理,"十三五"期间,兴安盟不断强化措施,扎实推进湿地保护与修复,取得了明显成效。