基于图像上冠层体积的叶面积指数测算方法

介绍了基于图像上冠层体积计算叶面积指数的原理和方法,并将田间实测数据与传统测定方法所获数据进行了比较,结果表明：两种测定方法所获得的数据没有显著差异,即基于图像上冠层体积测定叶面积指数的方法是可行的,同时具有良好的可靠性和准确度。由此为果树叶面积指数的测定提供了一种可靠而且易操作的方法。     

激光测距在果树冠层三维重构中的应用

随着计算机技术的发展和果园果树精细管理的现实需求,果树冠层的三维重构问题成为研究热点。本文采用激光传感器在不同高度对果树靶标冠层进行水平扫描测距;将从果树不同方位测得的探测点坐标进行坐标转换,得到同一坐标系下的果树冠层三维点云;采用插值法重构模型树冠层三维轮廓。试验结果表明重构的冠层轮廓较为准确地反映了果树的外形轮廓。本文研究为采用激光传感器测距技术进行果树冠层三维重构与体积测量提供了前期研究基础。     

CFD技术在果树风送喷雾中的应用与前景分析

为了分析计算流体动力学(CFD)模型在果园风送式喷雾技术中的应用现状,探究了CFD技术在风机结构优化(包括叶片数、倒流结构、叶片受力、叶片安装角和风筒结构等)与性能预测(效率、噪声)方面的广泛应用,验证了k-ε标准模型的应用成熟性;此外,CFD技术在喷雾微观特性研究的应用验证了拉格朗日法研究气相与离散相相互作用的有效性,但目前研究还不能提供一次雾化机理的相关信息;在果树冠层内流场及药液沉积方面,验证了k-ε标准模型的适应性,但果树冠层对气流的湍流动能耗散研究不细致,而且缺乏雾滴在冠层中的沉积模型研究.文中展望了今后在风机结构优化与性能预测、雾化机理及果树冠层对喷雾气流的影响等方面的发展前景,提出与果树冠层特征相匹配的喷雾量与风速是未来的研究热点.     

果树外形的检测方法

在果园中进行精确喷雾时,对果树外形进行准确检测是很有必要的。为此,在分析果树外形检测机理的基础上,研究了基于超声波测距的果树外形检测方法。以3种树形为例,通过超声波传感器检测距离,得出3种理论树形。试验结果表明,以超声波传感器测得的水平距离数据作为描述果树外形的依据基本可行。所测的距离数据可作为控制喷雾机的参数之一。     

基于超声波的果树冠层三维重构与体积测量

为了克服地面不平整和拖拉机非线性行驶对果树冠层参数测量的影响,该文在超声波传感器阵列测量果树冠层体积技术的基础上,使用RTK-DGPS空间定位技术和姿态航向参考系统,通过空间坐标的平移和旋转转换,直接获得以大地坐标表示的果树冠层的三维点阵云图数据,通过PC机后台处理重构果树冠层三维轮廓和计算果树冠层体积,并详细介绍了系统的结构与工作原理。以果园荔枝树为试验对象,采用该系统对15棵不同高度和体积的果树进行了3次重复试验,另对56棵树的测量结果与人工测量结果进行了对比分析,试验结果表明该方法具有较好的重复性（     

基于M-K聚类法的果树上下冠层体积比测算

果树冠层体积是决定果园施药量的重要指标。针对机载LiDAR探测技术(ALS)在冠层体积测量中存在下冠层信息缺失的问题,提出运用图像处理的方法对果树上下冠层体积比进行测量。该方法运用结合马氏距离和K-means算法的M-K聚类法对图像目标区域进行分割,通过旋转积分法求得上下冠层的像素体积之比。为解决该方法对单侧冠层图像处理存在误差(25.3%)较大的问题,对果树不同侧面的多幅图像进行测算,并对结果进行算术平均以提升方法的准确性与稳定性。运用所述方法对果园内23棵苹果树、20棵樱桃树进行实验,并将结果与人工测量结果进行对比分析,结果表明,该方法与人工法的测量结果间具有较好的一致性,两种果树的决定系数分别为0.775和0.832,能够用于果树冠层体积比的测量。     

基于圆柱面模型的仿形喷雾植物冠层密度超声量化测试

基于低成本超声波传感器搭建了一套植物冠层超声回波信号检测系统,建立了基于圆柱面叶片分布模型的量化测试台。在正交中心复合设计试验基础上,建立了超声回波信号均值与冠层密度、探测距离的定量关系,即植物冠层密度量化模型。对已建立的植物冠层密度量化模型进行方差分析,结果表明,植物冠层密度量化模型具有显著性,且失拟性不显著。植物冠层密度量化模型决定系数R2和预测模型决定系数R2分别为0. 988 5和0. 911 4,表明试验值和预测值具有良好的一致性。为了验证已建立的植物冠层量化模型的可靠性,于室内测试台进行了4种植物在3种不同测试距离下的冠层密度验证测试,试验结果表明,实测值与模型测量值的相对误差最小为1. 230%,最大为13. 650%,平均相对误差为6. 120%,植物冠层密度量化模型对室内测试台的冠层密度测量有较好适用性。室外选择3棵不同的桂树,每棵树选择9个测试点进行验证测试,试验结果表明,实测密度与模型测量密度的最小相对误差为3. 959%,最大相对误差为20. 600%; 3棵桂树的实测密度与模型测量密度的平均相对误差分别为11. 244%、12. 246%和9. 628%,植物冠层密度量化模型对户外桂树密度测量有较好的适用性。     

丘陵山地果树冠层体积激光测量方法与试验

树冠体积是农药变量喷施、肥料精准施用和果产预估等果园精细管理的重要因素。为了克服丘陵山地果园地面不平整和果树种植不规整等因素对果树冠层体积激光测量方法的影响,搭建了果树冠层体积激光测量平台,基于AHRS和DGPS实现定位定姿,通过空间坐标转换直接求取果树冠层激光扫描点在大地坐标系下的三维数据;并采用切片技术提取冠层点云的面、线信息,以累加方式计算果树冠层体积。测得的大地坐标系下的丘陵山地荔枝树冠层激光点云能较真实地反映果树冠层的形状特征;以3棵人工修剪的圆柱形绿篱树为靶标,冠层体积激光测量与人工测量相对误差约为5%。试验结果表明,依据果树冠层点云测量冠层体积具有较高的准确性和可靠性。     

基于无人机激光雷达的冠层高度产品验证

激光雷达是一种新兴的遥感技术,利用其可以获取高精度的森林冠层高度。本研究概述了现有的各种测量森林冠层高度的技术手段,然后利用塞罕坝机械林场的无人机激光雷达数据,对30 m空间分辨率的全球森林冠层高度产品(简称GFCH)进行了验证。结果表明,该产品与激光雷达获取的冠层高度相关性较弱(R²=0.24),且该产品精度偏低(RMSE=5.58 m),这主要与反演该产品时输入模型的数据质量有关。     

基于冠层温度的水分亏缺指标空间分布图插值方法研究

【目的】选择合理的基于冠层温度的水分亏缺指标空间分布插值方法。【方法】以实测数据为基础,基于Arc GIS的插值模块,研究10种插值方法对冠层温度和归一化相对冠层温度（NRCT）预测精度的影响。【结果】(1)冬小麦和夏玉米的冠层温度分布均具有强烈的空间相关性。(2)利用局部多项式法和泛克里金法插值时,冠层温度会出现异常值。(3)利用全局多项式法插值时,冠层温度和NRCT的实测值与预测值的标准均方根误差最高,分别为6%和29%,且预测值与实测值的Pearson相关系数仅为0.33。(4)利用普通克里金法插值时,冠层温度预测值与实测值平均值的差异小于0.5℃,冠层温度和NRCT的标准均方根误差最低,分别为4%和18%,Pearson相关系数为0.80。(5)不同插值方法下生成的冠层温度及NRCT空间分布图趋势基本相同,采用简单克里金法、析取克里金法、经验贝叶斯克里金法插值时,生成的空间分布图与普通克里金法生成的分布图更为相似,重叠部分面积均大于90%。【结论】综合冠层温度和NRCT的插值精度和空间分布图绘制效果,插值方法排序为普通克里金法>简单克里金法=析取克里金法>经验贝叶斯...     

基于车载二维激光扫描的树冠体积在线测量

采用车载二维激光扫描仪获取树木单侧点云数据,坐标变换后通过设置感兴趣区域检测树木,利用垂直分布特性识别树干,得到树冠中心距离。考虑树冠连续/不连续2种情况进行树木分割,将树冠外缘距离与对应树干距离相减算出树冠厚度。将树冠体积离散化为长方体,利用树冠厚度、相邻测量点垂直方向距离、车辆速度、扫描周期等参数进行计算。采用FIFO缓冲区保存在线数据,新采集的一帧数据写入缓冲区末尾,同时从缓冲区开头读出处理好的数据帧输出,实现树冠体积的在线测量。实验结果证明,树冠连续/不连续场景下,方法均能准确检测分割树冠、识别树干,实现树冠体积的在线测量。     

基于传感器融合阵列的果树冠层信息采集方法

针对果园上、中、下冠层不同稀疏度,提出一种多传感器阵列的果树冠层信息融合方法（简称传感器融合阵列）,并进行了相关试验及验证。首先设计了果园冠层宽度信息的无线采集系统,并对比分析了6种非接触式测距传感器的动态识别能力;其次采用筛选出的激光传感器及超声波传感器阵列,收集3种果园上、中、下果树冠层信息;最后选出适合3种果园的传感器融合阵列,依据Box-Benhnken 中心组合试验法设计试验,对采用同种传感器阵列与传感器融合阵列测距方案进行响应面试验,并对得出的试验结果进行统计分析。试验结果表明：影响果树整体测量精度显著性水平从大到小依次为测距方案、车体速度、果园类型。车速为0.3~0.5m/s时,与人工测量相比,采用超声波传感器阵列收集果园冠层信息,相对误差为14.70%~20.04%;采用激光传感器阵列时,相对误差为9.13%~16.02%,采用传感器融合阵列时,相对误差为4.2%~10.24%。采用传感器融合阵列比单种传感器阵列精度高,更适合果园变量喷雾作业。     

基于三维点云的群体樱桃树冠层去噪和配准方法

樱桃树的栽培密度影响其冠层的光照分布,通过研究群体樱桃树的三维结构,可分析不同栽植密度下温室甜樱桃树冠层光照分布规律,指导樱桃树的科学种植,进而提高甜樱桃产量和品质。高质量的点云数据是构建群体樱桃树三维结构的基础,而点云去噪和点云配准是点云数据预处理的关键环节。本文提出一种基于三维点云的群体樱桃树去噪和配准方法,搭建群体樱桃树三维信息采集平台,使用2台固定的DK深度相机获取群体樱桃树彩色点云数据;提出基于颜色区域生长的二分类方法,设置颜色阈值分割点云并进行二分类处理,可有效去除彩色点云数据中的异常无效点,并设置点云离散度和RGB值,作为点云去噪评价标准;结合人工标记法和双相机位姿矩阵,提出基于颜色特征改进的ICP方法,解决传统ICP配准算法多依赖初始位姿且配准速度较慢的问题。该方法通过对点云粗配准,得到较好的初始位姿,使用SIFT算法提取颜色特征点,将颜色特征与ICP算法结合进行点云精配准,然后使用PCL中随机采样一致性算法,去除错误匹配点,有效减少配准时间,提高配准精度。以夏季和冬季的群体樱桃树20组点云数据为实验对象,对比分析ICP算法、NDT算法、SAC-IA算法和本文配准方法的配准精度和配准时间,结果表明,本文配准方法平均耗时分别为5.01、4.30s,均方根误差分别为2.316、2.100cm,有效减少了配准时间和配准误差,验证了本文算法的有效性和普适性。     

果树冠层三维点云颜色矫正方法研究

针对地面三维激光扫描仪在室外环境下获取果树冠层三维点云信息的复杂性,以及三维点云的颜色和真实颜色存在较大色差问题,提出了一种三维点云颜色矫正方法。通过计算Pearson系数和Spearman相关系数,确定扫描点的 R、G、B 分别与太阳辐射值、TCCR24标准颜色测试板与地面夹角 θ 、TCCR24标准颜色测试板不同色块颜色、扫描质量、光线方向变量之间均存在相关关系。利用统计学方法,在置信度为95%时,建立 R、G、B 分量的双重筛选逐步回归模型。利用建立的回归模型,矫正三维点云颜色。采用该方法对室外果树冠层三维点云进行颜色矫正实验,结果表明,利用建立的颜色矫正回归模型,三维点云颜色 R、G、B 与真实颜色 R、G、B 的相关度由矫正前的低于0.69提高到0.90以上,颜色矫正后的标准差明显由矫正前的高于50%降到低于13%。该方法可为地面三维扫描仪获取较准确的三维点云的彩色信息提供理论依据。     

基于机器视觉的果树树冠体积测量方法研究

针对人工测量精度低、费时费力,而基于三维激光扫描技术、超声波技术等自动测量方法成本高、操作复杂的不足,提出了基于机器视觉的果树树冠体积测量方法,搭建了可移植性果树树冠体积自动测量平台。基于机器视觉实现待测树冠图像获取,通过图像处理算法获得树冠图像面积特征,并采用最小二乘法和五点参数标定法获得普适性树冠面积与体积相关关系模型,从而得到树冠体积,通过对梨树以及桂花树样本的试验,可以发现预测树冠体积平均误差分别为13.73%和10.18%。对于不具备系列样本无法构建模型的树冠,采用单点测量法,根据树冠轮廓拟合椭球结构体,然后根据体积求算补偿公式,完成体积测量,测量误差在10%左右。表明树冠形态特征的图像提取算法可行有效,通过面积以及轮廓特征量均能很好地表达树冠体积特征。     

果树花药采集机的设计

果树有自花授粉不结实或结实率低的特点,严重影响北京地区果树生产。若实施果树人工辅助授粉需要进行花粉的制作,其中一个重要环节是花药的采集。为提高花药采集工作效率,节约采集成本,设计出一种构造简单、操作方便、花药采集率高和机械性能稳定的花药采集机。经过样机试验表明,机具可使花药的采集相对手工操作节省成本9 6.3%,工作效率提高9 5.8%。     

基于M-LP特征加权聚类的果树冠层图像分割方法

针对背景和杂草干扰下的果树图像冠层提取问题,提出了一种基于M-SP特征加权聚类的冠层分割算法。首先,将采集的原始图像由RGB颜色空间转换到HSI颜色空间,计算果树与背景区域在H、S分量上的马氏距离,构造马氏距离相似度矩阵〖WTHX〗M〖WTBX〗;其次,提取图像像素的垂直位置作为空间特征〖WTHX〗P〖WTBZ〗,在HSI空间内的I分量上,利用最大熵算法提取图像的阴影区域,并进行掩膜处理,将获取的阴影区域作为空间特征的加权区域L,从而构造阴影位置加权的空间特征〖WTHX〗L〖WTBX〗P;最后,对获取的M-LP特征矩阵进行归一化处理,分别进行上背景、下背景、果树冠层、杂草4个类别的K means聚类,最终完成图像分割。为验证算法的有效性,在采集的果树图像上进行了分割试验,结果表明,基于M-LP特征的聚类方法能有效解决重度杂草干扰条件下果树冠层被漏分的问题。采用精确率、召回率和F1值3个评价指标对分割结果进行定量评价,选取不同杂草干扰程度（轻微、中等、较强）和时间段（早晨、中午、傍晚）的果树图像,分别以传统K-means和GMM聚类算法作为对比进行试验,结果表明,相对于未经过特征提取的普通聚类分割方法,本文算法对于不同杂草干扰程度和不同拍摄时间段下的果树冠层分割表现出一定的鲁棒性,平均精确率为87.1%,平均召回率为87.7%,平均F1值为87.1%。分割和验证结果表明,在进行有效图像特征提取的基础上,结合少量标注作为先验知识的无监督分割方法可以准确分割出果树冠层区域。     

基于三维点云的群体樱桃树冠层光照分布预测模型

合理的果树冠层结构和栽培密度可提高其冠层内光截获量,对提升果实产量和质量有重要影响。本文以细纺锤形樱桃树为研究对象,构建了基于三维点云的群体樱桃树冠层光照分布预测模型。使用Azure Kinect DK相机获取群体樱桃树三维点云数据,通过点云数据预处理得到完整的群体樱桃树三维点云数据。在冠层尺度内,对樱桃树冠层点云数据进行分层,提取不同区域的点云颜色特征。提出基于Delaunay三角化凹包算法的点云投影面积计算方法,通过凹包边界点提取和向量积叉乘,计算不同区域的点云投影面积。以点云颜色特征和相对投影面积特征为输入,以实测相对光照强度为输出,建立群体樱桃树冠层光照分布预测模型。试验结果表明,该模型能够较为准确地预测樱桃树冠层内的光照分布,预测值与实际值决定系数平均值为0.885,均方根误差为0.0716。研究结果可为樱桃树合理的种植密度管理及樱桃树休眠期自动化剪枝等提供技术支持。     

果树自动刮皮收集装置设计

近年来,我国果树病虫害的发病率随着果树种植行业迅速发展及种植面积的不断扩大,而逐年增高,不仅严重影响了果实的产量及品质,也影响了果树的寿命。刮除病虫害组织是防治病虫害的有效措施之一。为此,设计了一种果树自动刮皮收集装置,主要由动力机构、刀具、清洁机构和收集机构4部分组成,以小型电动机为动力源。在该装置中,设计了一种双刀具布局的新型刀具,并增加了对刀具的清洁机构,提高了工作效率。在此基础上,配置了收集机构,对切削的树皮屑进行收集,减少了果树的二次污染。该果树自动刮皮收集装置能有效地降低了果树病虫害的发病率,且能够提高工作效率和节省劳动力,可为果农带来显著的经济效益。