基于超声靶标探测的果园变量喷药控制系统设计

开发了一套基于超声波靶标探测的果园变量喷药控制系统,采用超声波传感器列阵探测果树靶标,通过对调压阀的PID调节来稳定管道压力,通过高压电磁阀的PWM驱动来调节喷头施药量,实现了果园对靶变量施药。喷药主控制系统以西门子S7-224XP作为控制核心,电磁阀驱动模块控制核心采用mega16单片机,二者通过485总线进行数据交互。果园施药试验结果表明:系统可以在一定程度上稳定管道压力,并根据果树靶标探测数据实现了变量施药,单喷头流量调节最大误差为9.5%。     

基于SIF-PLS模型的冬小麦条锈病早期光谱探测

为实现冬小麦条锈病早期探测、提高冬小麦产量和品质,研究了日光诱导叶绿素荧光(Solar-induced chlorophyll fluorescence,SIF)对冬小麦条锈病早期探测的可行性。基于3波段夫琅和费暗线(3-band Fraunhofer line discrimination,3FLD)和反射率荧光指数2种方法提取了冠层SIF数据,计算了对小麦条锈病敏感的光谱指数(Spectral index,SI),通过相关性分析优选了遥感探测小麦条锈病早期的特征参量,利用偏最小二乘(Partial least squares,PLS)算法构建冬小麦条锈病早期光谱探测模型。研究结果表明:O2-A波段的荧光强度(SIF-A)以及反射率荧光指数ρ440/ρ690、ρ675ρ690/ρ2683、ρ690/ρ655、ρ690/ρ600、DλP/D744、D705/D722均与小麦条锈病早期病情指数(Disease index,DI)达到了极显著相关,相关系数分别为-0.793、-0.523、-0.539、-0.497、0.541、0.446、0.490,可作为冬小麦条锈病早期光谱探测的荧光特征参量;基于3组SIF数据构建的PLS-SIF检验模型的决定系数分别为0.801、0.772、0.807,均方根误差分别为3.3%、3.1%、3.2%,较反射率光谱指数构建的SI-PLS模型决定系数至少提高了27%,均方根误差至少减少了24%。因此,冠层SIF数据更适于冬小麦条锈病的早期探测。本研究结果对及时进行冬小麦条锈病防控具有重要应用价值,可为利用卫星荧光遥感数据对小麦条锈病早期大面积、无损探测提供参考依据。     

基于图像特征的越冬期冬小麦冠层含水率检测

以越冬期冬小麦冠层可见光图像为对象,研究基于图像特征的含水率检测方法。采用同态滤波与多尺度Retinex相结合的光照增强算法,消除自然条件下光照不均匀和颜色失真的影响,提取颜色、纹理和形态等39个初始图像特征,采用相关分析和假设检验进行显著特征筛选,并运用偏最小二乘回归建立冠层含水率检测模型。对淮麦30和烟农19 2个冬小麦品种的测试结果显示,检测相对误差均值为1.290%,方差为1.053,2个品种之间没有明显差异,而晴天、中午的检测误差稍大,表明研究的方法具有较高的检测精度和良好的适应性。     

基于高光谱数据的玉米叶面积指数和生物量评估

利用高光谱技术获取玉米农学参数信息,有助于提升玉米精准管理水平.本研究基于3个种植密度和5份玉米材料的田间试验,获取玉米大喇叭口期的地面ASD高光谱数据与无人机高光谱影像,分析不同种植密度下不同遗传材料的叶面积指数(LAI)和单株地上部生物量,构建基于全波段、敏感波段和植被指数的LAI和单株地上部生物量高光谱估算模型,...     

基于无人机高光谱遥感的冬小麦株高和叶面积指数估算

为了快速、准确地估算叶面积指数（LAI）,通过无人机搭载成像高光谱相机,获取了冬小麦3个生育期的影像数据,从中提取出株高（Hcsm）。首先,分析了植被指数、Hcsm与LAI的相关性,挑选出最优植被指数;然后,分别构建了单个参数的LAI线性估算模型;最后,以植被指数、植被指数结合Hcsm为模型输入因子,采用偏最小二乘回归方法构建LAI估算模型。结果表明：通过无人机高光谱遥感影像提取的Hcsm精度较高（R2=0.95）;在不同生育期,大部分植被指数和Hcsm均与LAI呈0.01显著相关水平;基于最优植被指数结合Hcsm估算LAI的精度优于仅基于最优植被指数或Hcsm的估算精度;以植被指数、植被指数结合Hcsm为输入变量,通过偏最小二乘回归构建的LAI估算模型在开花期估算精度达到最高,并且以植被指数结合Hcsm为自变量估算LAI的能力更佳（建模R2=0.73,RMSE为0.64）。本研究方法可以提高LAI估算精度,为农业管理者提供参考。     

偏最小二乘回归神经网络在径流预报中的应用

地表水系统中,径流受诸多因素影响。将偏最小二乘回归与神经网络耦合,建立了径流量预报模型。将自变量利用偏最小二乘回归处理,提取对因变量影响强的成分,既可以克服变量之间的相关性问题,又可以降低神经网络的输入维数;利用神经网络建模可以较好地解决非线性问题。实例表明本模型有较高的拟合和预报精度。     

生菜叶中磷含量的光谱定量分析

为快速、准确检测生菜叶内的磷含量,提出了应用光谱技术结合化学计量法无损检测生菜叶内磷含量的方法。通过获取不同施磷量下生菜叶片于波长350~2500nm处的反射光谱,对光谱数据进行5点平滑和一阶导数变换后,利用联合区间偏最小二乘算法（siPLS）提取了与生菜叶磷元素相关的4个特征波段,即950~1070nm, 1430~1549nm,1906~2025nm和2144~2263nm。进一步利用连续投影算法（SPA）对全光谱波段和4个特征波段进行特征波长提取,分别筛选出变量63个和25个。分别对4个特征波段、63个和25个特征波长进行主成分降〖JP2〗维,当主成分数分别为7、5和4时,隐含层神经元数分别为7、5和3时,建立了siPLS+BPANN,SPA+BPANN,siPLS+〖JP〗SPA+BPANN生菜叶磷含量检测模型。研究结果表明：siPLS+SPA+BPANN模型的预测结果优于其他模型,验证集相关系数为0.911,验证均方根误差为479mg/kg。     

基于靶标叶面积密度参数的变量喷雾控制系统开发与性能试验

变量喷雾技术是提高农药利用率、节省农药用量的重要手段之一。为达到果园施药减量增效的效果,本研究开发了一种变量喷雾控制系统,提出了叶面积密度参数与执行机构脉宽调制（Pulse Width Modulation,PWM）占空比的计算方法。该系统上位机基于激光LiDAR传感器探测的点云密度表征叶面积密度作为施药参数,并根据喷药处方计算各喷头对应电磁阀的PWM占空比,通过RS485通讯实时发送施药处方到下位机的可编程逻辑控制器（Programmable Logic Controller,PLC）,下位机PLC根据接收的PWM占空比控制对应电磁阀的开关频率实现喷头喷雾流量的调节。通过试验测量了施药单元网格尺寸、系统延时时间以及PWM占空比与喷头流量之间的模型参数三部分关键系统参数。结果表明在0.2、0.3和0.4 MPa压力下PWM占空比与喷头流量之间均为线性关系,线性拟合优度均在0.98以上。最后,通过喷雾试验验证变量喷雾样机的有效性,试验结果表明,采样点水敏纸上单位面积（cm²）最少雾滴个数为35滴,达到了有效喷雾效果;当靶标冠幅与总冠幅比为39.9%时,变量喷雾模式相比于连续恒定式喷雾省药71.96%,相比于对靶开关式喷雾省药29.72%,达到了减量效果。     

基于随机森林模型的林地叶面积指数遥感估算

林地叶面积指数(Leaf area index,LAI)的准确估测是精准林业的重要体现。为了快速、准确、无损监测林地LAI,利用LAI-2200型植物冠层分析仪获取福建省西部森林样地的LAI数据,结合同期Pleiades卫星影像计算12种遥感植被指数,分析了各样地实测LAI数据和相应植被指数的相关性,进而使用随机森林(RF)算法构建了林地LAI估算模型,以支持向量回归(SVR)模型和反向传播神经网络(BP)模型作为参比模型,以决定系数(R~2)、均方根误差(RMSE)、平均相对误差(MAE)和相对分析误差(RPD)为指标评价并比较了模型预测精度。结果表明:全样本数据中,各植被指数与对应LAI值均呈极显著相关(P0.01),且相关系数都大于0.4;RF模型在3次不同样本组中的预测精度均高于同期的SVR模型和BP模型;3个样本组中RF模型的LAI估测值与实测值的R~2分别为0.688、0.796和0.707,RPD分别为1.653、1.984和1.731,均高于同期SVR模型和BP模型,对应的RMSE分别为0.509、0.658和0.696,MAE分别为0.417、0.414和0.466,均低于同期其他2种模型。     

基于小波去噪与SVR的小麦冠层含氮率高光谱测定

为改进小麦冠层含氮率的高光谱测定模型,以正交试验筛选出小波去噪的最优参数组合（小波类型取haar,分解层数为5,阈值方案选择Fixed form threshold,噪声结构定为Unscaled white noise）,并利用去噪后的小麦冠层光谱建立偏最小二乘回归（PLS）模型,对不同预处理方法进行比较分析。发现采用小波去噪结合一阶导数能最有效消除原始光谱的背景信息,此时PLS模型校正集均方根误差（RMSEC）为0.260,预测集均方根误差（RMSEP）为0.288。对经一阶导数结合小波去噪后的光谱用主成分分析（PCA）进行降维,以前6个主成份为输入变量,建立最小二乘支撑向量机回归模型（LS-SVR）,其RMSEC与RMSEP分别为0.154与0.259,具有比PLS模型更高的精度。结果表明：以小波去噪结合一阶导数去除小麦冠层反射光谱中的土壤背景信息以提高模型的精度是可行的,且LS-SVR是建模的优选方法。     

基于作物生长监测诊断仪的玉米LAI监测模型研究

为探索作物生长监测诊断仪（CGMD-402型）在作物长势监测应用中的精准性与适用性,连续2年在不同氮肥水平下进行不同玉米品种的实验。使用作物生长监测诊断仪采集冠层归一化差值植被指数（Normalized differential vegetation index,NDVI）、比值植被指数（Ratio vegetation index,RVI）,并同步以ASD FR-2500型野外高光谱辐射测量仪获取冠层光谱反射率,构建NDVI、RVI高光谱植被指数;通过对比两种仪器获取的植被指数特征及其定量关系,评价CGMD-402型作物生长监测诊断仪监测精度;基于CGMD-402型作物生长监测诊断仪获取的NDVI、RVI,建立叶面积指数（Leaf area index,LAI）监测模型,并对模型监测精度进行验证。结果表明：玉米冠层NDVI、RVI随施氮量增加而增加,增加幅度分别为8.20%~36.59%、4.40%~25.16%;CGMD-402型作物生长监测诊断仪与ASD FR-2500型野外高光谱辐射测量仪获取的NDVI、RVI相关系数分别为0.991、0.985,决定系数分别为0.983、0.969,说明CGMD-402型作物生长监测诊断仪具有较高的监测精度,可替代ASD FR-2500型野外高光谱辐射测量仪获取NDVI、RVI指数;利用CGMD-402型作物生长监测诊断仪获取NDVI、RVI,建立LAI监测模型的决定系数分别为0.911、0.898;以独立数据对模型精度进行验证,模型预测值与田间实测值间决定系数分别为0.963、0.954,相对误差分别为6.65%、9.37%,表明二者具有高度一致性。研究表明,利用作物生长监测诊断仪能有效监测玉米不同品种LAI动态变化,可以替代AccuPARLP-80型植物冠层分析仪获取玉米LAI数据。     

基于高光谱反演的复垦区土壤重金属含量经验模型优选

以工矿复垦区为实验区域,基于ASD Field Spec 4高光谱遥感数据,结合实测的土壤重金属含量,利用回归分析与特征选择方法,开展了基于高光谱数据的土壤重金属含量反演研究与实验并进行了经验模型优选。通过对光谱曲线进行一阶微分、对数一阶微分以及对数倒数的一阶微分等数学变换有效提高了光谱数据与土壤重金属含量的相关性。在此基础上采用偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PLSR)、随机森林回归(Random forest regression,RFR)、支持向量机回归(Support vector machine regression,SVMR) 3种回归分析模型开展土壤重金属含量反演实验,结果表明偏最小二乘回归(PLSR)对研究区内土壤中重金属含量的反演最为有效,尤其对区域内主要障碍因子镉(Cd)元素含量的反演效果最佳,验证集决定系数R2为0. 76。基于粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)、遗传算法(Genetic algorithm,GA)、Relief F算法3种特征选择方法对偏最小二乘回归(PLSR)模型进行优化,结果表明粒子群算法(PSO)可有效降低特征波段变量维度,进一步提高模型反演精度,使决定系数R2由0. 76提高至0. 84。综上,基于高光谱数据,采用偏最小二乘回归(PLSR)与粒子群算法(PSO)相结合的方法,可有效对工矿复垦区土壤中的重金属含量进行测度,可为复垦区土地的质量和生态指标监测提供理论方法和技术支持。     

基于图像处理技术的叶面积检测研究

介绍了基于图像处理技术的叶面积检测法.从单片叶面积检测、病虫害损伤叶分析与面积检测、植株总叶面积检测3个方面综述了国内外图像处理技术在叶面积检测中的研究进展情况,并指出了应用图像处理技术检测叶面积还需进一步解决的问题.     

基于不同机器学习模型的川中丘陵区参考作物蒸散量模拟

为探究不同数值模拟模型在川中丘陵区的适应能力,提高川中丘陵区气象资料缺失下的参考作物蒸散量(ET0)预报精度。选取7个代表性站点1961-2016年逐日气象资料,分别建立基于M5回归树(M5-RT)、双隐含层优化的反向传播神经网络(H-BPNN)和交叉验证优化的广义回归神经网络(CV-GRNN)的ET0预报模型。并选取3个在川中丘陵区具有较高精度的经验模型与其进行对比,在日尺度上评估模型的预报精度,利用可移植性分析评价3种模型在川中丘陵区的泛化能力。结果表明:①基于温度、风速和大气顶层辐射输入的M5-RT2、CV-GRNN2和H-BPNN2模型都具有较高的模拟精度,其R\+2分别为0.987、0.967和0.988,NSE分别为0.987、0.937和0.988;②日尺度误差分析表明,4类输入项组合下,M5-RT模型最优,H-BPNN模型次之,CV-GRNN模型最差,但3种模型的均方根误差均小于0.5 mm/d、平均相对误差均小于13.59%,优于Jensen-Haise、Hargreaves-Li和Irmak-Allen模型,M5-RT2(输入大气顶层辐射、最高/低温度和风速)、M5-RT3(输入最高/低温度和风速)和M5-RT4(输入大气顶层辐射和风速)在川中丘陵区内具有广泛的适应性,均可作为气象数据缺失下川中丘陵区ET0预报的推荐模型;③可移植性分析发现,训练、预测站点交叉组合下,3种模型的预报精度都有降低,但M5-RT泛化能力最强,模拟输出稳定,H-BPNN和CV-GRNN在ET0大于6 mm/d时出现明显截断误差,预测值普遍偏小,同时CV-GRNN模拟结果于标准值的趋势线斜率较小,模拟数值整体偏小。基于M5回归树的ET0预报模型在川中丘陵区具有较高精度,模拟结果稳定,可作为推荐的ET0简化模拟模型。     

基于叶面积指数的河北中部平原夏玉米单产预测研究

为解决玉米单产预测的时效性和业务化问题,以河北中部平原为研究区域,选取与籽粒产量密切相关的叶面积指数(LAI)作为遥感特征参数,对研究区2016—2018年夏玉米单产进行预测研究。基于求和自回归移动平均(ARIMA)模型及径向基神经网络(RBFNN)分别逐像素预测研究区域的LAI,结果表明,基于ARIMA模型的LAI预测精度比RBF神经网络的预测精度高,1步、2步LAI预测结果的RMSE较RBF神经网络分别降低了0.18、0.14 m2/m2,更适合于河北中部平原的夏玉米单产预测。基于LAI监测数据和加权LAI与夏玉米单产的相关性研究成果,并结合基于ARIMA模型的LAI预测数据,得到2016—2018年夏玉米监测单产和向前1旬、2旬和3旬的单产预测结果。结果表明,无论是县域尺度还是像素尺度,向前1、2、3旬夏玉米的单产预测精度均较高,2016—2018年县域尺度预测单产与监测单产间最大相对误差仅为3.73%。     

基于PROSAIL结合VMG模型的冬小麦叶面积指数反演方法

针对物理模型抗噪能力差且容易过拟合的问题,提出一种PROSAIL模型结合VMG（VARI（Visible atmospherically resistant index）、MGRVI （Modified green red vegetation index）、GRRI （Green red ratio index））多元回归模型反演冬小麦叶面积指数（Leaf area index,LAI）方法。实验基于无人机影像（Unmanned aerial vehicles,UAV）,选择河南省焦作市东南部的山阳区为实验区,结合实测2个生育期冬小麦LAI数据。首先,构建RGB植被指数模型,选取其中最优VMG模型反演冬小麦LAI;然后,对PROSAIL参数敏感性进行分析,得到参数最优值,反演冬小麦LAI;最后,采用快速模拟退火（Very fast simulated annealing,VFSA）算法将两种模型结合,获得最优冬小麦LAI。结果表明：VFSA可以有效将PROSAIL模型和VMG模型结合,提高了反演精度,且优于VMG模型和PROSAIL模型,决定系数R2高于0.8,均方根误差（RMSE）低于0.4m2/m2。综上所述,冬小麦生长过程中,地面覆盖度增高,本文方法具有较强的辐射传输机理,为LAI反演提供一种有效的反演方法。