烤烟成熟鲜烟叶生化组分高光谱估算方法筛选

为实现实时无损快速预测鲜烟叶的品质生化组分、筛选估算生化组分最佳的方法,使用ASD Fieldspec FR2500对烤烟成熟鲜烟叶进行了反射率、透射率光谱测定和常规生化组分分析。对可见近红外波段(350～1650 nm)单波段光谱和选用已有100种光谱指数共两类光谱参量进行了与生化组分之间线性函数、幂函数、指数函数共3种形式相关分析和基于决定系数的筛选。结果表明,对于叶绿素a、叶绿素b、类胡萝卜素、钾估算方法分别是Gitelson and Merzlyak2(GM₂) (R²=0.81)、光化学指数2(PRI₂) (R²=0.80)、Gitelson and Merzlyak2(GM₂) (R²=0.83)、1420 nm吸收峰开始位置(λs₁₄₂₀) (R²=0.67)的线性拟合最优。对于总糖、比叶重、氮、烟碱最优方法分别是在532 nm反射率一阶微分线性拟合(R²=0.54)、在1423 nm透射率线性拟合(R²=0.45)、在666 nm反射率倒数对数一阶微分的幂函数拟合(R²=0.44),在1135 nm反射率倒数对数二阶微分的线性拟合(R²=0.20)。通过筛选的光谱方法可以评估烟叶的品质状况。     

病虫害状态下作物叶片表观模拟方法

为了解决农作物病害三维场景难以模拟的问题,该文提出一种病虫害条件下叶片表观的模拟算法。该方法首先利用细胞纹理基函数控制病斑的形状、分布及扩散方式;之后为了模拟病斑在叶片上的堆积效果,采用shell模型进行模拟,并针对病斑的特点,对病斑的颗粒感、高度变化以及周边叶色的变化情况均进行建模。试验结果表明,该方法可以真实地模拟植物叶片在病害状态下的表观,可以容易地与病害知识进行结合,实现基于环境数据驱动的白粉病病情变化过程模拟,为数字农业设计及农业科普培训动画的制作提供有力工具。     

密度对不同株型玉米群体结构的调控效应

不同供试品种的茎叶夹角与株型特征密切相关,随着株型紧凑型增强,该参数值增大;在生育后期,不同株型玉米品种LAI各密度下大体表现为GY115较高,ND108次之,ZD958较低。随着密度增加,各品种LAI增大,紧凑型ZD958植株下位叶片的衰老速率相对减慢。供试品种群体中、下部1 d内各测定时期光截获的数量随密度增加明显减少,不同株型品种相比减小的幅度依数值大小依次为GY115,ND108和ZD958。随密度增大单株干物重降低,但以ZD958降低幅度较小,ND108次之,GY115较大。不同株型品种产量对密度的反应不同,获得高产的适宜密度存在明显差异。     

玉米栽培管理知识模型系统的设计与实现

在广泛搜集整理玉米栽培管理知识、数据和专家经验的基础上,对玉米生育指标和调控技术的地域性和季节性变异规律进行系统分析和量化表示,构建了基于作物-环境关系的、可适用于不同时空环境的玉米栽培管理知识模型系统.系统功能主要包括播前技术方案设计和产中动态调控指标预测两大部分.播前方案设计按照玉米栽培管理流程和生育进程来设计,具体包括:产量目标确定、品种选择和品质目标、播期确定、密度和播种量设计以及水肥管理等;产中动态调控生育指标主要考虑叶龄指数、叶面积指数、干物质积累和粒叶比.该系统克服了传统专家系统区域性、分散     

无人机遥感解析田间作物表型信息研究进展

田间作物表型信息是揭示作物生长发育规律及其与环境关系的重要依据,传统的田间试验取样和车载高通量平台测定作物性状参数的方法耗时耗力,且空间覆盖不全,限制了作物科学研究的快速发展,而以无人机为代表的近地遥感高通量表型平台凭借机动灵活、成本低、空间覆盖广的优势成为获取田间作物表型信息的重要手段。该文根据国内外无人机遥感平台解析作物表型信息的最新研究成果,针对不同传感器类型分析了无人机遥感解析作物表型信息的应用及其不足,总结了遥感定量反演作物表型信息的方法体系,展望了无人机载遥感技术在作物表型信息解析方面的应用前景。该项研究成果对推广无人机遥感平台获取田间作物表型信息、提高复杂农田环境作物长势信息的解析和辨识能力具有重要意义。     

基于德劳内三角化和二分查找法的土地自动分配方法

为解决预分方案制定效率低的问题,该文提出一种基于德劳内三角化和二分查找法的地块分配算法。首先生成待分配地块的最小边界几何(minimum bounding geometry,MBG),对MBG进行三角剖分;其次在地块内通过累加三角形的面积执行查找,接近合同面积时采用二分查找法进行微调;最后遍历项目区内所有地块直至生成土地预分配方案。通过对算法进行编程实现,以试验区的土地整治项目为例对算法的可行性进行验证,并从分配效率、精度和形状指数3个方面对结果进行评价。结果表明:项目区内的地块划分仅需231 s,与仅用二分查找法相比,采用该文方法分割效率提高29.3%,精度提高28.2%,形状规则度提高18.2%;在减少农用道路占地面积的同时,分割后的地块具有良好的通达性。该方法可满足自动创建和动态调整土地分配方案的需求,为在一定约束条件下制定最优土地分配方案提供了技术支撑。     

采用双模态联合表征学习方法识别作物病害

基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在病害诊断中表现出色,逐渐成为了研究热点.但是,基于深度卷积神经网络建立的视觉识别模型通常只利用了图像模态的数据,导致模型的识别准确率和鲁棒性,都依赖训练数据集的规模和标注的质量.构建开放环境下大规模的病害数据集并完成高质量的标注,通常需要付出巨大的经济和技术代价,限制了基于深度卷积神...     

基于DeepLab v3+的葡萄叶片分割算法

为解决自然光照环境下复杂背景葡萄叶片图像的自动分割问题,使用一种DeepLab v 3+语义分割算法,完成对葡萄叶片分割.该算法采用ResNet 101作为主干网络进行特征抽取;采用空洞卷积和编码模块进行多尺度特征融合,将ResNet的中间信息和编码模块的特征组合作为解码输入;采用上采样的方式进行尺度还原,得到语义分割...     

支持转速现场标定的玉米精密排种器电驱控制系统研究

针对现有玉米精密电驱排种控制系统无法快速适应多类型排种器排种控制的问题,在玉米CAN总线电动排种的基础上,设计了一种对玉米排种器排种驱动进行现场标定的电驱控制系统。系统在排种驱动电动机控制信号与排种盘转速之间的对应关系中,采用分段线性插值的方法现场获取排种器驱动曲线,实现排种盘转速标定与控制。以国产气吸式玉米精密排种器和指夹式玉米精密排种器为试验对象,在模拟车速下,对系统排种盘转速现场标定的控制准确性进行试验。电驱气吸式排种器排种盘转速控制性能试验中,株距设定为25 cm,车速设定为3~12 km/h(间隔3 km/h),结果表明,系统调节时间最长为0.80 s,稳态误差最大为0.81 r/min,控制精度最低为97.42%。电驱指夹式排种器排种盘转速控制性能试验中,株距分别设定为20、25、32 cm,车速设定为4~9 km/h(间隔1 km/h),结果表明,总体排种盘转速平均调节时间为1.09 s,标准差为0.26 s;总体平均稳态误差为0.38 r/min,标准差为0.23 r/min;总体平均控制精度为98.30%,标准差为1.01%。与分段PID排种转速控制系统控制性能进行对比得出,支持转速现场标定的系统具有更好的适应性,平均调节时间减少0.51 s,平均稳态误差增大0.16 r/min,平均控制精度降低0.63个百分点。选用指夹式排种器,进行了播种均匀性田间试验,株距为20 cm,车速范围为4~7 km/h(间隔1 km/h),结果表明,播种合格指数大于等于84.26%,变异系数小于等于18.29%,说明系统能够完成对玉米精密排种器排种转速控制曲线的高控制精度现场标定,能够精准控制电驱排种转速。     

农田信息采集无线传感器网络节点设计

农田信息的及时准确获取是精准农业实施的基础。该文分析了几种典型无线传感器网络技术应用实例,基于当前无线传感器网络在农田信息采集中的应用现状,提出了设计体积小、工作持续时间长的农田信息采集无线传感器网络节点的必要性。基于ATmega128L单片机和CC1000射频芯片设计了无线传感器网络节点通信电路,并给出了土壤温湿度、电导率传感器、空气温湿度传感器及光照度传感器的选型和指标参数。设计了节点软件系统,描述了一种基于优先级的静态任务调度机制的实现方法,将S-MAC中的SYNC帧和RTS/CTS帧融合并加入了睡眠周期动态调度机制,并实现了全网的长周期睡眠。最后对节点进行了验证试验,给出了节点吞吐能力曲线和系统电压变化曲线,并进行了分析。试验表明,在论文给出的低功耗机制控制下,节点每秒具有6个数据包处理能力;在20个节点容量的全覆盖网络中,10 min采样周期下,节点可有效持续工作150 d以上,可以满足精准农业信息采集需求。