不同结构日光温室光环境及补光研究

光照状况是影响日光温室生产力的重要因素。在建筑材料相同的情况下，结构(几何形状)对温室内光照起决定性作用。为具体分析不同结构温室内光环境，分别对单斜面、抛物面、圆-抛物面三种结构类型日光温室内不同位点的光照进行了测定、比较和分析，结果表明：圆-抛物面温室虽然提高了透光率，南北方向上光照度也较其他两温室均匀，但室内光照度仍远低于室外，且南北方向上光照度仍有明显差异。在温室后墙上张挂反光膜以补充温室内后墙附近光照度，可以缩小温室内南北方向上光照度的差异，有效地改善温室内整体光环境，提高作物产量。     

基于光照无关图的农业机器人视觉导航算法

完成沿作物行的行走作业是农业机器人视觉导航系统的一个基础功能,但是由于田间环境的复杂性,比如阴影的存在和天气的恶劣变化等外界因素的影响使导航参数的提取变得困难。该研究针对农业机器人视觉导航中存在的阴影干扰问题,采用基于光照无关图的方法去除导航图像中的阴影,然后采用增强的最大类间方差法进行图像分割和优化的Hough变换提取作物行中心线,最终通过坐标转换获得导航参数。最后,通过作物行跟踪试验表明,基于光照无关图的阴影去除方法不仅满足了导航实时性的要求,而且使农业机器人在光照变化的情况下导航参数提取的鲁棒性有了更大的提高。     

利用多余光照光伏发电的温室透明覆盖材料的研制

针对高于光饱和点的多余光照对植物生长没有意义的问题,该文研究了一种可利用多余光照实施光伏发电的新型实体复合抛物面聚光(compound parabolic concentrate)温室透明覆盖材料。利用光学仿真软件对不同入射角的太阳光进行追踪,并对该透明覆盖材料在实际天气下的透过率和发电功率进行试验研究。仿真结果与试验输出功率以及覆盖材料实际透过率的趋势相吻合,在正午阳光强烈时覆盖材料透过率低,最低时只有32%;而上、下午透过率相对较高,在60%左右。研究表明此新型温室覆盖材料可以较好地调节光照,使温室内的光照度更加均匀,进而改善温室内光热环境,同时利用多余光照发电,实现太阳能综合利用。     

日光温室太阳辐射模型构建及应用

太阳辐射是影响日光温室光、热环境的重要参数,准确获得温室内部墙体与地面的太阳辐射照度变化规律可对温室设计建造、温室内环境调控与作物生产起到重要的指导意义。该文在总结已有日光温室太阳辐射模型的基础上,通过气象数据,地球、太阳的运动规律以及太阳光线与日光温室前屋面入射角的关系,建立了较为完善的日光温室太阳辐射模型,并利用该模型对温室内部辐射规律进行分析。采用典型晴天数据对模型进行检验,结果显示计算值与实测值平均偏差最大为63.46 W/m~2,平均绝对误差最大为63.48 W/m~2,均方根误差最大为79.18 W/m~2,决定系数在0.95～0.99范围内。利用该模型分析温室内部辐射规律发现,相比不同位置屋面角度的影响而言,透光率受时间即太阳方位与太阳高度角的影响更大。温室墙体表面与地面太阳辐射照度随季节不断变化,春秋分是一年中墙体与地面接受太阳辐射时间最长的节气,该日墙体表面与地面太阳辐射照度大致相当。春分到秋分期间,地面辐射照度高于墙体表面;从秋分到春分期间,墙体表面太阳辐射照度大于地面。不同区域温室内太阳辐射日积累量主要受纬度影响,低纬度地区较高纬度地区而言,冬季太阳辐射日积累量大,夏季太阳辐射日积累量小。研究结果可为日光温室内墙体蓄热、屋面优化、作物种植、围护结构能量平衡等研究提供理论参考与相关数据。     

田间光照条件下应用半球图像解析玉米冠层结构参数

半球图像法是一种重要的作物冠层结构参数间接获取方法,该文针对半球图像法易受田间变化光照影响,提出一种基于多曝光图像融合映射的变化光照去除方法。首先,在田间条件下获取一组不同曝光值的冠层半球图像序列,然后通过图像亮度和曝光时间的线性方程组计算冠层的光照辐射强度图,而后采用直方图均衡化思想将不同时刻光照辐射强度图向RGB空间映射,映射后半球图像亮度均衡分布,消除光线变化对图像亮度的影响。在冠层参数解析阶段,利用Beer-Lambert定律反演玉米半球图像冠层叶面积指数(leaf area index,LAI)和平均叶倾角(mean leaf angle,MLA)的计算方法。试验结果表明,变化光照条件下半球图像冠层参数解析方法与直接测量法具有较高的相关性,LAI测量相关系数为0.970。该方法扩展了半球图像法的适用范围,为田间环境下冠层参数的自动连续监测提供了解决方案。     

外遮阳对连栋塑料温室内光环境的影响研究

为探索外遮阳网材料对温室内光环境的影响，借助热辐射的相关理论，在详细分析太阳辐射在温室内传播过程的基础上，建立了在外遮阳覆盖条件下连栋塑料温室内光环境的预测模型。通过对相同透射率、不同反射率外遮阳材料覆盖下模型温室内光照度的测试显示：模拟结果和实测值吻合较好，且遮阳网的反射率越高，温室内光照环境越好。     

基于双目视觉的植物叶片三维形态与光照度同步测量

植物叶片的生长与光照度密切相关,尤其在温室大棚内,对光照度的控制要求更高。为同时获取叶片的三维形态与光照分布,该文提出了一种基于双目视觉的纹理植物叶片三维形态与光照度同步测量方法。利用双目视觉原理结合数字图像相关技术,实现叶片三维形态测量;通过植物叶片光照度与图像灰度关系推导,实现三维光照分布测量。该文以网纹草为例,对上述方法进行验证。试验表明:参考子区半径为57 pixels、计算间隔7 pixels时三维形态测量效果最佳;对叶片实施均匀光照,照度仪测量值与图像测量平均值相对误差在6%以内;对叶片实施非均匀光照,测量的光照分布真实反映了叶片光照分布。该方法具有非接触、方便、快捷等优点,为植物叶片的三维形态与光照度测量提供了一种方法,为温室大棚的智能光控提供了数据支撑。     

温室甜椒生长与产量预测模型

基于光温的作物生长模拟模型是进行温室作物和环境优化调控的有力工具。通过不同品种、不同生态地点的温室播期试验,定量分析辐射和温度对甜椒干物质分配和果实采收指数的影响,以及果实干物质量增长和鲜质量增长的关系,建立以辐热积为预测指标的甜椒干物质分配模型,并将其与光合作用驱动的干物质生产模型以及果实干物质量增长和鲜质量增长的定量关系相结合,建立温室甜椒生长动态与产量预测模型。利用与建模相独立的试验资料对模型进行检验,结果表明,模型对Venlo型连栋温室和日光温室中种植的不同品种甜椒的干物质生产与分配和产量的预测结果较好,建立的模型参数少且易获取,实用性较强,可以为中国温室甜椒生产中光温的管理提供决策支持。     

日光温室内太阳辐射估算模型的构建

日光温室内不同位置的太阳辐射量是作物光合和蒸腾模拟模型的重要参数,也是研究温室内墙体能量收支平衡方程的重要因子。该文研究了温室围护结构对太阳辐射的遮蔽,建立了可蔽视角的计算公式,在此基础上估算了晴天温室内任一位置的太阳直接辐射、散射辐射和太阳总辐射,并以辽沈Ⅱ型日光温室为例,将模拟结果与实测结果进行了比较,对造成模拟误差的可能原因进行了分析。研究结果表明:日光温室内模拟的散射辐射和总辐射的日变化与实测值趋势较为一致,模拟值要略高于实测值,平均偏高6.4%和8.8%,误差的可能来源有大气透明系数、棚膜透光率的估算误差、承重骨架的遮蔽及人为观测的误差。研究结果可为日光温室内不同位置作物光合蒸腾模拟、群体光分布模拟、围护结构能量平衡等模拟模型提供参考。     

LED灯模拟作物间作套种群体内光环境的设计与应用

在室内有效模拟作物复合群体内的光环境,是深入研究作物间作套种分子生态机理的基础。该文首先设计了一种用于植物室内培养的发光二极管（LED）照明灯具,其主要特点包括：选用蓝光、红光、远红光3种对作物生长发育影响最大的高功率LED灯珠为光源,按照1:3:3的比例进行组合,从而形成光照均匀的光源板;应用散热片、风道、风扇对光源板进行有效散热;采用脉宽调制（PWM）方式实现每种灯辐射强度的连续、独立调节。为进一步验证其功能,以玉米-大豆套作模式为例,根据田间自然光环境和两作物复合群体内光环境的实际测定值,采用所设计     

基于K-means算法的温室移动机器人导航路径识别

针对温室移动机器人机器视觉导航路径识别实时性差、受光照干扰影响严重等问题,首先,将HSI颜色空间3个分量进行分离,选取与光照信息无关且可以有效抑制噪声影响的色调分量H进行后续图像处理,以削弱光照对机器人视觉导航的不良影响;针对温室环境图像特有的颜色特征信息,引入K-means算法对图像进行聚类分割,将垄间道路信息与绿色作物信息各自聚类,再通过形态学腐蚀方法去除聚类后图像中存在的冗余、干扰信息,以获得完整的道路信息,与常用阈值分割方法相比,可降低因分割信息不明确而导致后续Hough变换进行直线拟合时需占据大量内存且计算量较大的问题,进而提高移动机器人路径识别的快速性,并适应温室作业机器人自主导航的高实时性要求。试验结果表明,该文方法在复杂背景与变光照条件下的温室作业环境中可大幅降低光照对机器人导航的影响,对于光照不均具有良好的鲁棒性,道路信息提取率可达95%。同时,其平均单幅图像处理时耗降低53.26%,可显著提高路径识别速度。该研究可为解决温室移动机器人机器视觉导航路径识别的鲁棒性及实时性问题提供参考。     

基于作物响应的温室环境SVMR控制仿真

在温室环境控制中,传统的根据专家经验的设定值确定控制的目标,由于经验的局限性和作物生长的适应性等原因而不能准确确定设定值,影响温室生产的效率。该文采用仿真模型,研究根据作物响应自动确定控制目标的温室环境控制方法。根据作物生长模型和温室环境变化模型采用遗传算法自动确定温室环境的设定值,采用稳定性、鲁棒性好的OS-LSSVMR(在线稀疏最小二乘支持向量机回归)内模控制进行温室环境控制。通过仿真,在相同室外条件下,基于作物响应的温室环境控制方法消耗的能量更少,作物的干质量增加的更多,控制的精度更高。说明了该方法     

基于自动Hough变换累加阈值的蔬菜作物行提取方法研究

为解决机器视觉对生菜和绿甘蓝两种作物在整个生长时期内多环境变量对作物行识别影响的问题,同时提高机器视觉作物行识别算法的有效性,该文提出了一种基于自动Hough变换累加阈值的多作物行提取算法。首先,选用Lab颜色空间中与光照无关a分量对绿色作物进行提取,通过最优自适应阈值进行图像分割,并采用先闭后开形态学运算对杂草和作物边缘进行滤波。其次,采用双阈值分段垂直投影法对作物行特征点进行提取,通过对亮度投影视图中的目标像素占比阈值和噪声判断阈值设置,实现特征点位置判断和杂草噪声过滤,并对相邻特征点进行优化,剔除部分干扰特征。最后,采用Hough变化对特征点进行直线拟合,将不同Hough变换累加阈值获得的拟合直线映射到累加平面上,通过K-means聚类将累加平面数据聚类为与作物行数相同的类数,根据相机成像的透视原理提出基于聚类质心距离差和组内方差的最优累加阈值获取方法,将最优累加阈值下累加平面中的聚类质心作为识别出的真实作物行线。温室和田间试验表明,针对不同生长时期的生菜和绿甘蓝作物,该文算法均可有效识别出作物行线,最优阈值算法耗时小于1.5 s,作物行提取平均耗时为0.2 s,在田间和温室中作物行的平均识别准确率分别为94.6%、97.1%,识别准确率为100%的占比分别为86.7%和93.3%。研究结果为解决多环境变量影响因素下的算法鲁棒性和适用性问题提供依据。     

北京地区典型日光温室直射光环境的模拟与分析——设施农业光环境模拟分析研究之四

在对日光温室采光结构优化研究的基础上,针对北京地区几种典型日光温室的太阳直射光环境,主要从采光量及光分布特征两个方面,进行了模拟和分析。研究结果表明:结构不同的日光温室,采光量及光分布特征均有不同程度的差异,仅以采光总量为例,获得最多采光量与最少采光量者相差高达41.4％,但在地面上的采光量,二者仅相差3.7％,因此对优化的日光温室结构来说,不仅要对日光温室的采光总量做出评价,其分布特征也是不可忽略的重要指标。本研究的结果可对北京地区日光温室结构的进一步优化与改进提供科学依据和参考,对其它地区日光温室结构的优化与改进也有一定的参考价值。     

考虑薄膜积灰的日光温室前屋面采光效率模型构建及应用

为确定自然环境下日光温室前屋面的采光效率,通过实测数据获得杨凌地区冬季长时间无雨状态下棚膜表面的灰尘积累分布情况以及不同太阳入射角及积灰程度下的棚膜透光率,构建了积灰分布模型及棚膜透光率衰减模型,在此基础上结合太阳入射角计算模型,采用MATLAB作为开发工具编写日光温室前屋面透光率的计算程序。通过输入温室地理坐标、日期时间、采光面曲线形状、朝向、棚膜材料种类,模拟出采光面上的透光率,并在杨凌地区对模型进行验证与应用。结果表明:同时考虑灰尘和太阳入射角的影响,建立的透光率模型与实测值的模拟精度较高,3个测点的模型计算值与实测值平均绝对误差分别为0.90%、2.13%和2.02%;以杨凌冬至日高采光效率为设计目标,将距温室前屋面底端0.8 m处的点作为控制点,确定2种曲线形状的温室,其前屋面控制点高度分别为0.6和0.8 m;朝向为南偏西5°时,在冬至日正午前后2h内,采光面的太阳入射角处于合理采光角范围内,采光效率较高;在弱光低温的冬季,为保障温室内较高的光照强度,建议选用的前屋面覆盖材料为白色PO膜。该研究可为日光温室棚膜表面采光效率的计算及采光面结构的设计优化提供依据。     

基于热量平衡方程的温室冬季温度控制策略

为解决配备空气源热泵的温室在冬季加热时温度调控不稳定等问题，该研究在对温室热传递原理进行分析的基础上，通过实测数据分别计算了温室卷被闭合与揭开两种状态下的综合传热系数、空气源热泵系统工作性能参数和雾化喷淋工作性能参数。根据温室热量平衡方程，建立了调控设备控制时间与温室环境参数间的数学关系，并以此提出了温度控制策略，系统运行时利用传感器实时采集环境数据作为输入，输出设备所需工作时间，并据此控制设备启停。经试验验证，基于热量平衡方程的控制方法能有效控制温度在目标值附近，且温度变化稳定、波动幅度小。在外部天气状况相近条件下，该控制方法的单日耗电量比基于上下限阈值控制的方法节约9.06 kW·h，占其当日耗电量的10.95%。在控制策略研究的基础上，利用典型物联网结构设计并实现远程自动控制，研究结果可直接应用于实践。     

面向控制的温室系统小气候环境模型要求与现状

以往的温室作物生长和小气候环境模型,主要是从面向研究而不是面向实际生产的温室获得的,这二者的最大不同是:面向研究的模型主要考虑的是得到作物生长高产所需的"最优"的温室内部气候环境参数设定值,而较少考虑温室内控制设备的能力（控制动态过程）、生产过程中温室外气候变化情况和达到"最优"所需付出的能量等代价;而后者在面向实际生产的自动化控制的温室系统模型中是必不可少的。当前温室系统自动化控制面临的一个最大困难,就是缺乏一个这样的可靠的温室系统模型,而只能采用面向研究的温室系统模型去进行实际生产的温室系统控制,这种忽视实际生产条件下的温室系统模型与理想条件下的模型之间差异的"纸上谈兵"的做法,必然导致温室控制技术水平低、达不到预期效果。该文介绍了温室系统的整个控制过程,对一个实际生产的温室系统中各种变量和参数作了简要描述,并概括了面向实际的温室生产控制要求的温室系统模型的基本结构,对温室环境模型、作物生长模型和能耗及CO₂消耗模型的研究现状作了详细的回顾。从满足控制需求出发对现有的温室系统模型所存在的问题进行了分析,并指出了其中的不足和局限性。探讨了未来温室系统的建模方法和需要解决的关键问题,提出了面向控制需求的温室系统建模要满足的要求,为温室系统的建模研究提供了一种新的思路和方向。     

基于图像提取技术计算夏玉米覆盖度和反演叶面积指数的精度评价

如何将农作物从复杂动态变化的农田场景中准确提取出来,是作物分割方法后续提取覆盖度或反演叶面积指数准确与否的关键。本文以郑州、泰安和固城站2011年和2012年生长季的夏玉米为研究对象,利用在线式图像自动传输装置实时获取户外不同光照强度以及真实农田复杂背景下的夏玉米群体动态图像,在对原始图像进行几何校正的基础上,采用AP-HI、ExG、ExGR和CIVE4种作物分割方法提取夏玉米覆盖度和反演叶面积指数,通过对比试验定量评价每种作物分割方法对农田复杂背景的适应能力和精度,并从中选取适合农田复杂环境下夏玉米冠层图像覆盖度和叶面积指数的有效提取方法。结果表明：光照强度变化以及植物阴影、植物残渣等复杂背景对作物分割算法的精确性影响较大,AP-HI方法在光照适应性和对抗复杂环境两个方面均优于其它方法,相对误差在0.2以下,高于目估法测量的精度;通过对比分析发现,利用4种作物分割方法通过冠层孔隙率估算不同生长期夏玉米LAI,AP-HI反演模型最优,其估算的LAI与实际测得的LAI值比较的相关系数最高,为0.89~0.96,均方根误差最小,为0.47~0.75。综合考虑模型的精度和稳定性认为,基于AP-HI方法反演叶面积指数的方法具有一定应用优势。     

秒尺度温室番茄作物-环境互作模型构建与验证

为了解决现有温室模型时间尺度不统一的问题,该研究建立了一个时间尺度统一的温室番茄作物-环境互作模型,描述作物与环境之间的相互作用,提高模型的精准性。首先,将番茄作物生长模型拆分成SUPPLY、PARTITION、GROWTH3个子模块,针对3个模块在由天数量级时间尺度到秒数量级时间尺度变换时存在的问题,通过模型替换、结构改造、参数辨识等方法对时间尺度进行了转换,并利用EFAST敏感性分析算法将模型中的不确定参数分为敏感参数和不敏感参数两类。然后,在秒时间尺度番茄作物生长模型的基础上,考虑番茄作物对温室环境的实时反馈,结合小气候模型形成包含未知参数的"通用"的互作模型结构。最后,利用贝叶斯优化方法及番茄生产温室的实际数据,分别对互作模型中生长模型和小气候模型的未知参数进行参数辨识,确定互作模型全部结构与参数,得到可用的互作模型。利用该研究得到的秒时间尺度生长模型对2015—2018年上海崇明A8温室番茄产量进行模拟,其与真实产量值间的均方根误差在7.34～18.85 g/m~2之间,平均相对误差在5.8%～18%之间,均小于TOMGRO模型与Integrated模型,可以更好地预测产量变化。含作物反馈的小气候环境模型经参数辨识后,模拟番茄作物3个不同生长时期(幼苗期、开花坐果期、结果期)的环境因子(温室内温度、湿度、CO_2浓度)变化的平均相对误差均在3%～6%之间,且相较于未考虑作物反馈的一般小气候模型有更好的模拟效果。互作模型的建立将作物与温室小气候环境统一成一个模型,可以为温室环境控制提供模型基础。