基于HSV与形状特征融合的花椒图像识别

光照条件变化会对花椒目标识别率产生影响,关系到机器视觉技术能否有效应用于生产现场的花椒采摘。通过对HSV特性图像识别技术的分析,提出HSV和形状特征融合的花椒识别算法。该算法采用同态滤波方法对光照进行补偿,解决因为光照不均匀而导致的花椒识别率低的问题,最后利用花椒圆度特征,排除树枝及树叶等的干扰,实现花椒的准确识别。利用同态滤波方法对光照进行补偿,对于光照不强或者发生遮挡的花椒图像有较大改善,通过试验得出其平均识别率达到94.0%,比单独采用HSV特性识别时,在顺光,背光和遮阴条件下,识别率分别提高4%,13%和21%,此外在遮阴条件下运行时间缩短14.6%。为遮阴条件下提高花椒识别率提供一种方法。     

城市公园绿地空间布局与供需匹配研究——以兰州市为例

以兰州主城区为例，运用核密度估计法，在对公园绿地空间布局特征分析的基础上，采用改进的两步移动搜索法对公园绿地供需匹配性进行评价，并探究其成因。结果表明:1)公园绿地总体分布呈现整体分散、局部集中的特征；不同类型公园绿地空间布局模式存在较大差异，综合公园呈现“均匀式”布局态势，专类公园呈现“双核心”空间格局，社区公园呈现“西密东疏”的集聚特征。2)主城区公园绿地供需匹配程度总体呈现出“北高南低、西高东低”空间分布特征；从西北—东南向剖面来看，总体呈现出“M”型分布态势；不同类型公园绿地供需比值均大致呈现出“西高东低”的共性特征，但由于各类公园绿地分布数量、面积和服务半径的差异，不同类型公园绿地与人口供需匹配程度也存在差异。3)人口分布、交通路网、公园绿地自身及周边环境是影响城市公园绿地供需匹配度空间分异的主要因素。     

Change features of time-series climate variables from 1962 to 2016 in Inner Mongolia,China

Detecting change features of climate variables in arid/semi-arid areas is essential for understanding related climate change patterns and the driving and evolution mechanism between climate and arid/semi-arid ecosystems.This paper takes Inner Mongolia of China,a unique arid/semi-arid ecosystem,as the study area.We first detected trend features of climate variables using the linear trend analysis method and then detected their trend-shift features using the breaks for additive seasonal and trend method based on the time-series of monthly precipitation and monthly mean temperature datasets from 1962 to 2016.We analyzed the different change features of precipitation and temperature on a regional scale and in different ecological zones to discover the spatial heterogeneity of change features.The results showed that Inner Mongolia has become warmer-wetter during the past 54 years.The regional annual mean temperature increased 0.4°C per decade with a change rate of 56.2%.The regional annual precipitation increased 0.07 mm per decade with a slightly change rate of about 1.7%,but the trend was not statistically significant.The warmer trend was contributed by the same positive trend in each season,while the wetter trend was contributed by the negative trend of the summer precipitation and the positive trend of the other three seasons.The regional monthly precipitation series had a trend-shift pattern with a structural breakpoint in the year 1999,while the regional monthly mean temperature series showed an increasing trend without a periodical trend-shift.After the year 2000,the warmer-wetter trend of the climate in Inner Mongolia was accelerated.The late 20th century was a key period,because the acceleration of the wetter trend in some local zones(I and II)and the alleviation of the warmer trend in some local zones(Ⅶ,Ⅷand IX)occurred simultaneously.Moreover,the change features had a strong spatial heterogeneity,the southeastern and southwestern of Inner Mongolia went through a warmer-drier trend compared with the other areas.The spatio-temporal heterogeneity of the climate change features is a necessary background for various types of research,such as regional climate change,the evolution of arid/semi-arid ecosystems,and the interaction mechanisms between climate and arid/semi-arid ecosystems based on earth-system models in Inner Mongolia.     

基于机器视觉的温室番茄裂果检测

该文通过对温室番茄果实进行定位及裂果检测,可为番茄裂果率预估及后续裂果自动筛选提供参考。针对自然光照下采集的各类番茄图像,在相关颜色空间中进行阈值预分割,利用前期支持向量机训练得到的纹理特征分类器对预分割区域进行二次判别;之后在前景区域利用显著性角点分割构造边缘轮廓集,利用基于最小二乘法修正的改进霍夫变换拟合单个番茄目标;最后利用二维Gabor小波算子对拟合的单个番茄区域进行纹理特征提取及裂果判别。文中共采集82幅番茄图像,其中50幅图像作为训练集图像,32幅图像作为验证集,所提算法对测试集中总共128个番茄的果实正确检出率为91.41%,对其中35裂果的正确判别率为97.14%,裂果判别部分平均耗时21 ms。试验结果表明,该方法具有较好的鲁棒性与可靠性,对成熟期番茄裂果率的估计研究及采摘过程中裂果的自动分级筛选具有较好的指导意义,为未来实现温室番茄果实生长状态在线监测提供参考。     

土壤游离氧化铁高光谱特征与定量反演

【目的】建立基于可见-近红外光谱的土壤游离铁精确预测模型,简单、快速、经济地预测土壤游离铁,有助于研究土壤发生和分类。【方法】采集广西壮族自治区的铁铝土、富铁土、淋溶土和雏形土等82个旱地土壤剖面的B层土壤,进行室内土壤化学分析、光谱测定,分析不同光谱变换后的光谱反射率与土壤游离铁含量的相关性。基于特征波段利用偏最小二乘回归(PLSR)和逐步多元线性回归(SMLR)法建立土壤游离铁含量光谱预测模型,通过决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和相对预测偏差(PRD)确定最优模型。【结果】土壤光谱曲线分别在457、800和900 nm波段附近有明显的游离铁吸收和反射峰特征;土壤游离铁含量与原始光谱反射率呈负相关;原始光谱经过微分变换后,游离铁含量与光谱反射率相关性显著提高;基于400～580和760～1 300 nm特征波段和一阶微分光谱变换的SMLR模型预测精度最高,其验证集的R2和RPD分别为0.85和2.62,RMSE为8.41 g·kg~(-1)。【结论】将可见近红外光谱技术应用于土壤游离铁含量高效快速地预测具有良好的可行性。广西旱地土壤光谱反射率与土壤游离铁含量具有高度的相关性,应用逐步多元线性回归方法可以很好地建立土壤游离铁含量反演模型。     

基于边缘检测和区域定位的玉米根茎导航线提取方法

基于玉米根茎图像信息，提出一种基于边缘检测和区域定位的玉米根茎导航线提取方法。首先，利用最大类间方差法自动分割2G-R-B灰度图像，得到二值化图像，结合形态学处理、位置/面积去噪方法提高二值化图像质量，对去噪图像按列累加得到列像素累加曲线；针对传统方法得到的特征点中伪特征点较多的问题，引入高斯滤波器平滑累加曲线，并运用极值法减少玉米根茎伪特征点的干扰，在提取玉米茎秆边缘直线时，提出基于最远茎秆成像宽度的双侧边缘判别思路，通过扫描每条边缘直线的四边形封闭邻域有效剔除伪边缘直线；最后，根据边缘直线二次定位玉米的根茎区域范围，并剔除伪特征点，采用最小二乘线性拟合方法准确提取导航线。试验表明，本文算法处理一幅1280像素×720像素图像耗时约236ms，特征点拟合准确率为92%。与传统方法相比，本文算法精度高、实时性好，在缺苗、杂草较多和株距不标准的情况下仍具有较强的鲁棒性。     

基于Cruise的纯电动汽车的参数匹配与仿真

对某款纯电动汽车的驱动电机参数、传动系统参数、电池组参数等进行参数匹配选型,并借助汽车仿真软件AVL Cruise(Cruise是一款在业界功能最强大、最稳定,适用性最广的整车和传动系统性能分析的仿真工具)进行动力性能仿真分析。经过仿真验证之后,该参数匹配过程正确,动力性能达到设计的要求。     

板栗中毒死蜱农药残留检测结果满意度的研究

本文就如何保证农产品农药残留能力验证实验结果满意需要注意几个关键点进行探讨分析。要想通过板栗中毒死蜱农残的能力验证,样品前处理采用NY/T 761的方法,必须注意：提取液的过滤要用定性滤纸或脱脂棉,提取液过滤后静置时间控制在30 min～40 min之间,吸取10 mL乙腈液体要准确,净化步骤的水浴温度要严格按照方法要求,氮吹切记不要吹的太干,吹到潮乎乎为宜,SPE小柱的活化平衡要充分,上样时液面不能流干,上样后尽可能流干再洗脱,最后定容5.00 mL要准确。检测结束后,对结果进行验证很重要,可采用盲样的空白基质基质配标和空白基质基质加标画标准曲线两种办法。     

论能岗匹配原理在农业企业人力资源招聘中的应用

合理地进行人岗匹配，是有效实现农业企业人力资源管理职能的前提。而能岗匹配原理作 为人力资源招聘过程中的黄金法则，正逐渐成为人力资源管理研究的热点，受到越来越多学者的关 注。本文详细阐述了能岗匹配原理，剖析了能级与权级的异同之处，并尝试提出相关理论的在操作中 的操作方式。     

基于随机森林的高寒湿地地区土地覆盖遥感分类方法

高寒湿地是青藏高原典型独特的生态系统,是全球气候变化的敏感地带和预警区。利用遥感技术快速、准确地分类提取高寒湿地的土地覆盖信息,对当地生态安全监测和保护具有重要意义。本文以若尔盖湿地国家级自然保护区为研究区,首先,以高分一号(GF-1)遥感影像为数据源,融合光谱特征、水体指数、地形特征、植被指数和纹理信息等26个变量进行随机森林(Random forest,RF)分类实验;然后,根据袋外数据(Out of bag,OOB)的特征变量重要性得分和精度评价结果,选出高寒湿地地区土地覆盖类型的最优分类方案和特征;最后,对特征变量进行降维,并基于相同的变量,采用极大似然法(Maximum likelihood classification,MLC)、支持向量机(Support vector machine,SVM)、人工神经网络(Artificial neural network,ANN)和RF等方法进行分类,比较不同方法的优适性。结果表明:结合GF-1影像光谱、水体、植被、纹理特征和地形信息,使用26个变量的RF模型的分类精度最高,总体精度(Overall accuracy,OA)为90.07%,Kappa系数为0.86;通过RF模型的变量重要性分析可以有效选出重要的特征信息,在降低特征变量维度的同时,还能保证较高的分类精度; 4种分类方法中,RF算法是高寒湿地地区较合适的分类方法,OA比MLC基准方法高17.63个百分点,比SVM和ANN等机器学习算法分别高6.98、6.56个百分点。