基于DSSAT作物模型的中美大豆主产区单产模拟与验证

开展基于作物模型的大面积作物产量估测研究,可以为及时掌握全球重点地区农作物的生产情况提供数据支撑。该研究以大豆为监测作物,选取中国吉林省和美国爱荷华州作为研究区域,基于DSSAT作物估产模型中的SOYGRO大豆模型,利用分辨率为0.5°×0.5°的生育期气象要素以及500 m×500 m绿色叶绿素植被指数,进行遥感数据融合作物模型估测大豆单位产量的模拟与验证研究。结果显示,2008-2017年,美国爱荷华州大豆单位产量模拟值的平均误差为16.8%,均方根误差为762.8 kg/hm~2,平均偏差为107.2 kg/hm~2;中国吉林省大豆单位产量估测的平均误差为36.3%,均方根误差为1 088.4 kg/hm~2,平均偏差为-237.9 kg/hm~2。在县域尺度下,大豆单位产量模拟值与调查值的拟合度较好,尤其在产量较低的年份,其中美国爱荷华州的产量相关系数最高可达0.78,中国吉林省的相关系数偏小,为0.59,表明对美国爱荷华州大豆单位产量的估测精度优于中国吉林省。研究所建立的大豆单位产量估测技术路线,可以为中美两国主产区作物单位产量的大面积有效估测提供参考。     

基于语义部位分割的条纹斑竹鲨鱼体运动姿态解析

条纹斑竹鲨具有较高的经济价值和医用研究价值。人工驯养对环境和温度等因素要求较高,时常出现大规模病死现象。利用视频图像量化分析鱼体运动行为,有助于进行异常识别和早期预警,将有效提高养殖养护水平。该研究针对人工驯养的条纹斑竹鲨鱼,提出一种基于深度神经网络的语义部位分割方法,并将分割结果应用于剖析条斑鲨鱼体运动姿态。首先,依据条斑鲨形态特征将其划分为7个可视的身体组成构件(头部、右胸鳍、左胸鳍、右腹鳍、左腹鳍、躯干、尾巴);再对全景养殖监控视频中抽取的476幅条斑鲨子图进行各部位的像素级标记,通过数据增强到1 944幅建立鱼体语义部位数据集,其中训练集为1166幅图像,测试集为778幅图像;然后,在语义分割网络模型基础上进行深度学习训练,使用深度学习框架对网络参数进行微调使得网络训练结果达到最优。最后,利用语义部位分割结果定位躯干和鱼头质心建立随体坐标,通过随体坐标的方向变化判明鱼体动作姿态。基于FCN-8s和Segnet两种深度网络模型进行了鱼体部位分割的对比试验,测试结果表明基于Segnet网络的分割方法在头部、右胸鳍、左胸鳍、右腹鳍、左腹鳍、躯干、尾巴部位的准确度分别高出FCN-8s深度网络1.50,4.70,6.95,6.56,6.01,0.85,0.84个百分点。语义部位分割结果能够有效判别条斑鲨鱼体目标的动作姿态,可为鱼体异常行为识别和进一步开展面向条斑鲨的动物行为学试验提供技术参考。     

利用叶片光谱的作物铜铅污染判别

重金属污染种类的判别是作物生长环境监测的重要组成部分。该研究旨在提出一种由叶片光谱构建的铜铅污染判别特征(Copper and Lead Contamination Discriminating Features,CLCDF),以实现作物铜、铅污染判别。以典型作物玉米为试验对象,运用包络线去除与导数处理叶片光谱,基于该研究提出的归一化铜铅污染指数(NormalizedDifference Copper and Lead Contamination Index,NDCLCI)构建叶片CLCDF,在CLCDF分布域内建立判别平面(Discriminating Plane,DP)。依据CLCDF与DP的位置关系,得出直观的污染种类判别规则,并利用判别距离(Discriminating Distance,DD)对判别规则进行量化。基于训练集数据进行试验,提取到189种用于判别铜、铅污染的DP,同时获取了对应的污染种类判别规则,判别正确率为100%。使用验证集数据进行验证,189种DP中的88种判别效果较好,判别正确率为78.22%。该研究结果证明,基于CLCDF的铜铅污染判别方法效果良好且稳定。     

复合井修复地下水硝酸盐污染的效果

为探寻更适用于农田周边硝酸盐污染地下水的原位生物修复技术,该研究构建了A、B、C3套试验装置,分别刻画管井(A)、大口井与管井组成的复合井(B、C)。基于3套物理试验模型,定量对比分析了管井与复合井修复地下水硝酸盐污染的效果。结果表明:受水力停留时间的影响,相同流速条件下,A、B、C三套修复系统的硝酸盐负荷分别介于75～100、100～125、125～150 mg/L之间;在允许硝酸盐负荷范围内,去除率均可达到95%以上,且不会出现亚硝酸盐累积及氨氮超标现象,表明了复合井修复系统的可行性,可以实现地下水开采与修复同步进行,提高了地下水水源地供水安全保证率。     

不同吸附特性的稻草生物炭对稻田氨挥发和水稻产量的影响

秸秆生物炭具有改善土壤生态环境、土壤蓄水保肥和减少温室气体排放等正效应,但其石灰效应会加大稻田氨挥发损失。为充分发挥生物炭吸铵特性,降低其石灰效应的不利影响,对不同热解温度(300、500、700℃)和酸化水平(pH值=5、7、9)稻草生物炭处理下的田面水NH_4~+-N浓度、氨挥发和水稻产量进行了研究。结果表明:偏酸性(pH值=5)、中性(p H值=7)生物炭处理在基肥期和分蘖肥期均能显著降低田面水NH_4~+-N峰值浓度(P0.05),降幅达16.90%～35.60%。全生育期稻田氨挥发损失占施氮量的15.14%～26.05%(2019年)、15.10%～19.00%(2020年)。稻田增施热解温度为700℃、酸化水平为5(p H值=5)的生物炭(C700P5)降氨效果最好,两年氨挥发分别显著降低22.93%、12.61%(P0.05)。高温热解配合偏酸性、中性生物炭(C700P5、C700P7)增产效果显著,增产率达9.92%～13.50%,结构方程模型表明,其增产原因是生物炭酸化处理降低了稻草生物炭的石灰效应,而热解温度调整提高了生物炭阳离子交换量(CationExchange Capacity,CEC),进而降低了田面水NH_4~+-N浓度和氨挥发损失,最终提高了水稻地上部氮素积累和水稻产量。研究可揭示不同热解温度和酸化水平制备的生物炭在稻田中的应用潜力,并为稻田合理施用生物炭和减少化肥施用量提供理论依据。     

同种农机机群动态作业任务分配方法

为解决农机作业过程中因突发状况引起的作业时间增加、某些作业任务无法完成等问题,该研究提出一种基于改进合同网算法的同种农机机群动态作业任务分配方法。基于农机性能参数和任务参数综合考虑用时最长农机的作业时间、农机机群油耗和路上的路程建立机群代价函数,建立单个田块和地头相邻田块的路径规划方法,参考合同网算法中的招-投标过程,建立农机对任务进行投标的代价函数,基于降低服务器计算量、减少通信次数、任务均衡分配和减小非作业路程等原则,通过选择招标者、设定招标阈值、中标者任务再分配和农机间任务交换等方式改进合同网算法。在不同时间进行基于传统合同网算法和改进合同网算法的农机机群动态作业任务分配仿真试验和农场实际播种作业试验。仿真结果表明,基于改进合同网算法的动态任务分配仿真结果比基于传统合同网算法的动态任务分配仿真结果机群时间代价降低0.83%～12.89%,与服务器通信次数降低77.4%～85%。农场实际试验结果表明:在不同的任务分配时间,基于改进合同网算法的动态任务分配的机群时间代价比实际理论机群时间代价降低30.20%～34.09%。本文提出的动态作业任务分配法能够满足农业生产中同种农机机群动态作业任务分配需求。     

融合2D-3D卷积特征识别哺乳母猪姿态转换

母猪姿态转换影响仔猪存活率,且动作幅度与持续时间存在差异,准确识别难度大。该研究提出一种融合2D-3D卷积特征的卷积网络(2D+3D-CNet,2D+3D Convolutional Network)识别深度图像母猪姿态转换。以视频段为输入,引入注意力机制SE模块和3D空洞卷积,以提升3D卷积网络姿态转换的时空特征提取能力,用2D卷积提取母猪的空间特征;经特征融合后,动作识别分支输出母猪转换概率,姿态分类分支输出4类姿态概率,结合这两个输出结果识别8类姿态转换,减少了人工标注数据集的工作量;最后设计动作分数,优化母猪姿态转换的时间定位。在测试集上,2D+3D-CNet姿态转换识别精度为97.95%、召回率为91.67%、测试速度为14.39帧/s,精度、召回率和时间定位精度均高于YOWO、FRCNN-HMM和MOC-D方法。该研究结果实现了母猪姿态转换高精度识别。     

便携式柑橘虫害实时检测系统的研制与试验

为实现柑橘虫害的快速、准确识别,帮助果农及时掌握果园内虫害的危害程度和分布情况,该研究结合嵌入式图像处理技术设计了一套基于深度卷积神经网络的柑橘虫害实时检测系统。优选MoblieNet作为虫害图像特征提取网络,区域候选网络生成害虫的初步位置候选框,快速区域卷积神经网络(Faster Region Convolutional Neural Networks,Faster R-CNN)实现候选框的分类和定位。检测系统根据目标图像中虫害数量计算危害程度,按照正常、轻度、中度、重度4个等级判定柑橘虫害的严重程度,形成虫害识别与级别定量化测评软件。最后引入北斗模块获取采样点位置信息,进一步处理成可视化的虫害热力图。结果表明,该方法可实现对柑橘红蜘蛛和蚜虫的快速准确检测,识别准确率分别达到91.0%和89.0%,单帧图像平均处理速度低至286ms。该系统实现了柑橘虫害的精准识别与定位,可为农药喷洒作业提供精准信息服务。     

基于多源空间数据的"三生"空间异质性评价与分区划定

为优化"三生"空间评价方法体系,探索海南岛"三生"空间聚集性与协调度特征并制定有效的空间分区方案,该研究从空间异质性角度出发,采用多源空间数据从栅格尺度上对同地类不同地块的"三生"空间功能进行评价,再通过空间自相关及三角坐标图分析乡镇尺度上"三生"空间的聚集性与协调度特征,并为国土空间优化提供相关分区方案。结果表明:1)海南岛生产空间高分值区域集中分布在沿海市县,呈"四周高、中间低,北部高、南部低"的分布特征,且城镇生产空间与农业生产空间有所差异;生活空间高分值区域多集中在各市县城镇范围内,整体呈"小集聚、大分散"的空间格局;生态空间高分值区域集中在中部地区,呈"中间高、四周低,南部高、北部低"的分布格局。2)乡镇尺度上海南岛生产、生活、生态空间功能值的Moran’sI指数分别为0.569,0.221和0.716,表现出空间自相关性特征,据此面向全岛提出基于空间聚集性的"三生"空间分区方案。3)海南岛各乡镇"三生"空间存在较大的协调度差异,高值区以生态主导和"三生"协调型为主,分别占乡镇总数的51.72%与43.97%;低值区则以生态主导型为主,占乡镇总数的72.41%,据此面向全岛提出基于空间协调度的"三生"空间分区方案。该研究有效识别了同地类不同地块"三生"空间的异质性,并从空间聚集性与协调度视角提出"三生"空间分区管制方案,能够为当前国土空间优化提供参考。     

TCD燃烧系统对柴油机燃烧和排放性能改善效果的试验研究

为探究道依茨TCD2015柴油机上配备的导流燃烧系统(简称TCD燃烧系统,T表示涡轮增压器,Turbocharger,C表示进气中冷,Charge air cooling,D为柴油颗粒捕集器,Diesel particle filter)对改善柴油机燃烧性能和降低污染物排放的效果,采用单缸机试验对TCD燃烧系统在不同转速、负荷和过量空气系数下的燃烧和排放性能进行研究。试验结果表明不同工况下TCD燃烧系统燃油消耗率和Soot排放量均低于传统ω燃烧系统,燃油消耗率最大降幅为7.01%,Soot排放量最大降幅为86.67%,且低过量空气系数(1.2～1.6)下TCD燃烧系统仍具有较好的性能。为揭示TCD燃烧系统改善油气混合促进燃烧的机理,采用AVL Fire软件建立了柴油机性能仿真模型。计算结果表明,TCD燃烧系统的环状凸起结构将燃油导向内外两室,从而促进了缸内燃油发展过程,燃油当量比大于4的浓混合气区域燃油质量比例相比ω燃烧系统降幅最大为9.75%,活塞下移时TCD燃烧系统内油束撞击浅盘侧壁形成撞壁射流扩大了燃油扩散面积,从而改善了缸内油气混合质量,燃油当量比小于1的均匀混合气区域燃油质量比例相比ω燃烧系统降幅最大为7.45%,因此TCD燃烧系统能够有效改善柴油机的燃烧和排放性能,可应用于柴油机高负荷和低过量空气系数工况综合性能提升。研究结果可为柴油机燃烧系统开发和改进提供参考。