非均质物料链式组合称重定量算法优化与试验

非均质物料质量差异较大且不可分割,组合称重定量过程中组合对象不确定,存在组合称重定量精度与组合速度的矛盾。该研究针对链式组合称重定量系统,提出以定量精度及组合效率为目标,对组合样本数和抽样数进行优化分析,达到保证组合称重定量精度下,减少数据计算量以提高组合定量速度的目的。研究表明,在相同允许组合误差下,增大组合样本数可提高组合成功概率,但组合计算量随组合样本数增加而呈指数增加。通过对服从正态分布N(100,102)的质量数据进行10 000轮组合计算发现,当组合定量目标质量为500 g,允许组合误差为0.1 g时,组合计算时间较短的组合样本数为14。并对优化组合样本数和抽样数的组合算法进行了链式组合称重定量试验验证。试验结果表明,在物料质量标准差≤30 g,允许定量组合误差为0.1 g时,优化后的组合算法与优化前遍历组合算法在定量组合成功概率总体上保持在95%左右,且优化后的算法组合计算时间减少了40%。研究结果可为非均质物料链式组合称重定量系统的研制提供参考。     

探地雷达树木根系定位与直径估算

针对树木根系的探地雷达(Ground Penetrating Radar,GPR)检测图像复杂、解译困难、自动化程度低且精度不高等问题,该研究提出了一种基于YOLOv3的树根自动识别和参数估计的方法。通过不同的根预埋试验分析了根直径、掩埋深度和朝向对根系识别和预测的影响,对比评估了在复杂现场环境下该方法与商业软件常用的阈值分割方法的识别效果。结果表明算法可实现根系自动提取和双曲线顶点定位,对根双曲线的识别准确率和召回率分别达到了96.62%和86.94%,根系参数预测的总平均相对误差在10.57%以内。该方法具有较高的识别准确率和鲁棒性,可实时地对树木根系进行检测并进行根系参数预测,对树木根系无损检测具有重要意义。     

基于CNN-BiLSTM的棉花产量预测方法

针对传统的作物产量估算方法在模型泛化方面的不足及缺少时序特征和空间特征的问题,该研究以机采棉为研究对象,结合无人机遥感平台与深度学习技术对棉花进行多期遥感观测与估产。以棉花苗期、蕾期和花期的影像为时间序列数据集,构建基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）和双向长短期记忆（Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM）的混合模型（CNN-BiLSTM）进行棉花产量预估,提高时间维度和空间维度方面的特征提取能力,并分别验证CNN和BiLSTM的性能以及不同网络深度对估产的影响。研究结果表明,CNN和BiLSTM深度分别为14和1的CNN14-BiLSTM模型准确率最高,对比单一结构的BiLSTM该模型决定系数从0.851提升至0.885,其均方根误差和平均绝对百分比误差也均明显下降,在2.3 m×2.3 m的样方内,结果分别为147.167 g和6.711%。该研究实现了基于时间序列的棉花产量估算,可为类似的作物产量估算提供参考。     

基于注意力机制及多尺度特征融合的番茄叶片缺素图像分类方法

针对番茄早期缺素性状不明显及各生长期特征差异较大所导致的特征区域尺寸不一致、难提取、难辩别等问题,提出了一种基于注意力机制及多尺度特征融合卷积神经网络的番茄叶片缺素图像分类方法（Multi-Scale Feature Fusion Convolutional Neural Networks Based On Atte ntion Mechanism,MSFF-AM-CNNs）。首先根据番茄叶片缺素特点提出了多尺度特征融合结构（Multi-Scale Feature Fusion Module,MSFF Module）;其次在DenseNet基础上,结合浅层网络主要提取纹理、细节特征,深层网络主要提取轮廓、形状特征的特点分别提出具有针对性的特征提取方法,通过不同形式引入注意力机制及多尺度特征融合结构,使全局多尺度信息融合多个特征通道、选择性地强调信息特征并达到对特征精准定位的功能;同时引入Focal Loss函数以减少易分类样本的权重。试验结果表明,MSFF-AM-CNNs的平均召回率、平均F1得分、平均准确率较原模型DenseNet-121均大幅提升,其中缺氮和缺钾叶片的准确率分别提高了8.06和6.14个百分点,召回率分别提高了6.31和5.00个百分点,F1得分分别提高了7.25和5.55个百分点,平均识别准确率可达95.92%,具有较高的识别准确率及广泛的适用性,能够满足番茄叶片缺素图像的高精度分类需求,可为植物叶片缺素识别提供参考。     

CO2浓度升高和磷素亏缺对黑麦草气孔特征及气体交换参数的影响

为深入理解未来大气CO2浓度升高背景下草地生态系统结构与功能响应土壤磷亏缺的潜在机理,该研究利用可精准控制CO2浓度的大型人工气候室,探讨了正常CO2浓度400 μmol/mol、升高CO2浓度800 μmol/mol和磷素供应水平（0.004、0.012、0.02、0.06、0.1和0.5 mmol/L）对黑麦草气孔特征及其气体交换过程的影响。结果表明,CO2浓度升高使供磷水平0.1和0.5 mmol/L的气孔密度增加约35%（P=0.012）和25%（P<0.001）,但却减小气孔开度13%（P=0.002）和12%（P=0.005）,且导致供磷水平为0.06 mmol/L的黑麦草气孔分布更加规则。同时,CO2浓度升高还导致供磷水平0.1和0.5 mmol/L的净光合速率显著增加8.6%（P=0.002）和15.8%（P<0.001）,从而提高黑麦草的水分利用效率。另外,不同供磷水平明显改变了植株生物量及其分配,且高浓度CO2对较高磷水平时地上生长产生更强的施肥效应。研究结果将为深入理解草地生态系统对大气CO2浓度升高和土壤磷素亏缺的响应机理提供理论依据和数据支撑。     

相机与毫米波雷达融合检测农机前方田埂

为满足自主作业农机地头转弯的需求,解决单传感器检测获取信息不足的问题,该研究提出了将相机与毫米波雷达所获取数据融合的多传感前方田埂检测方案,利用视觉检测得到田埂形状后辅助滤除毫米波雷达中干扰点进而得到田埂的距离和高度信息。在视觉检测方面,根据前方田埂在图像中的分布特点,提出了基于渐变重采样选取部分点的加速处理方式,并在此基础上利用基于11维颜色纹理特征的支持向量机进行图像分割和基于等宽假设的几何模型特征进行误分类点剔除,然后拟合提取图像中田埂边界。在毫米波雷达检测方面,提出了竖直放置毫米波雷达的检测方式,以克服安装高度与地形颠簸的影响,并获得前方田埂的高度信息。将相机与毫米波雷达获取的数据进行时空对齐后,利用视觉检测结果滤除毫米波雷达干扰点,并将毫米波雷达获得的单点距离信息进行扩展,形成维度上的数据互补,获得前方田埂的形状、距离、高度等更加丰富准确的信息。测试结果表明,在Nvidia Jetson TX2主控制器上,基于视觉的检测平均用时40.83 ms,准确率95.67%,平均角度偏差0.67°,平均偏移量检测偏差2.69%;基于融合算法的检测平均距离检测偏差0.11 m,距离检测标准差6.93 cm,平均高度检测偏差0.13 m,高度检测标准差0.19 m,可以满足自主作业农机的实时性与准确性要求。     

基于"三线"统筹的省域永久基本农田布局优化规则与实证研究

统筹永久基本农田保护红线、生态保护红线、城镇开发边界来优化永久基本农田空间布局能够更好地保住优质耕地资源、保障国家粮食安全。该研究应用文献研究法和归纳总结法,系统梳理了永久基本农田保护红线、生态保护红线 、城镇开发边界（以下简称"三线"）划定的政策法规,建立了"三线"统筹下的省域永久基本农田布局优化规则,并以广西壮族自治区为例进行了验证。结果表明：1）选择耕地国家利用等和集中连片程度进行了永久基本农田"三线"统筹划定,退出了生态保护红线核心区内所有永久基本农田7 413.46 hm2,并将5 073.05 hm2优质连片的永久基本农田以"开天窗"的形式保留在了生态保护红线一般区和城镇开发边界内;2）广西全区退出永久基本农田1 426 540.77 hm2,主要是标注为工程恢复和未标注的非耕地,补划了永久基本农田525 614.37 hm2,主要是生态保护红线和城镇开发边界外优质连片的耕地,布局优化后的永久基本农田保护率高达85.62%;3）布局优化后的永久基本农田全为耕地且与生态保护红线、城镇开发边界之间无交叉重叠,集中连片的永久基本农田达到95.08%,无重度和极重度污染损毁、石漠化和25°以上坡耕地,永久基本农田国家利用等提高了0.06等。建立的永久基本农田布局优化规则实现了"保护优先、布局优化、优近劣出、质量提升、三线统筹"的目标,能够为各省份指导市县统筹三条控制线划定永久基本农田保护红线提供思路借鉴。     

被动调节模式环路热管型光伏光热系统性能分析

针对环路热管型太阳能光伏光热系统冬、夏季运行中的不利工况,该研究提出将空调排风引导至集热/蒸发器空气夹层的被动式调节方法,以进一步提升系统的太阳能利用效率。基于质量、动量和能量守恒定律,借助ANSYS Fluent软件建立了被动式调节模式下集热/蒸发器的数学模型,模拟分析了该调节方法对热管循环启动和系统性能的影响,通过室外试验验证了模型的准确性。研究结果表明,夏季工况,采用低档风速调节更有利于维持热管运行,而高档风速则更利于光电效率的提升;与调节前的系统相比,高、中、低档风速作用下的日均光电效率分别提高了8.4%、5.7%和3.5%,日发电量增加了8.0%,5.3%和3.5%。对不同调节策略的研究表明,第一阶段采用低档风速的运行策略可最大程度提升太阳能光热利用,同时保证较优的光电效率。冬季工况下,所提调节方法可有效缩短热管循环的启动时间,日出半小时内的有效集热量增加375.7%。因此,该调节方法对2种不利工况均有一定程度改善,调节策略对系统性能影响较大,应根据用户负荷需求进行选择与优化。     

定甩刀防缠式香蕉秸秆粉碎还田机设计与试验

针对香蕉秸秆粉碎机具缠绕造成秸秆粉碎率不达标等问题,该研究设计了一种定甩刀防缠式香蕉秸秆粉碎还田机。在粉碎过程中,粉碎定刀与高速运转中的Y型甩刀对香蕉秸秆形成三点支撑,进而实现秸秆粉碎与避免秸秆缠绕。其中,Y型甩刀由2个L型刀片组合的Y型粉碎刀与甩刀构成。确定了各关键部件的结构参数、动定刀排列组合方式及香蕉秸秆粉碎过程受力分析,明确了影响粉碎效果的主要因素为机具前进速度、粉碎刀辊转速以及Y型甩刀折弯角。以前进速度、刀辊转速和甩刀折弯角为试验因素,以香蕉秸秆粉碎合格率和抛撒不均匀度为评价指标,进行三水平三因素正交田间试验,确定优化参数组合为前进速度1.85 m/s,刀辊转速1 500 r/min,Y型甩刀片折弯角140°,此时香蕉秸秆粉碎合格率为95.1%,抛撒不均匀度为14.6%,满足香蕉秸秆粉碎作业性能要求。与已有秸秆粉碎机进行性能对比试验,结果表明,该研究研制的定甩刀防缠式香蕉秸秆粉碎还田机秸秆粉碎合格率提高了1.7个百分点,防缠性能更优。该机具的研制对解决蕉区秸秆粉碎还田关键技术问题具有重要意义和应用价值。     

基于轻量级神经网络MobileNetV3-Small的鲈鱼摄食状态分类

在集约化水产养殖过程中,饲料投喂是控制养殖成本,提高养殖效率的关键。室外环境复杂多变且难以控制,适用于此环境的移动设备计算能力较弱,通过识别鱼类摄食状态实现智能投喂仍存在困难。针对此种现象,该研究选取了轻量级神经网络MobileNetV3-Small对鲈鱼摄食状态进行分类。通过水上摄像机采集水面鲈鱼进食图像,根据鲈鱼进食规律选取每轮投喂后第80～110秒的图片建立数据集,经训练后的MobileNetV3-Small网络模型在测试集的准确率达到99.60%,召回率为99.40%,精准率为99.80%,F1分数为99.60%。通过与ResNet-18, ShuffleNetV2和MobileNetV3-Large深度学习模型相比,MobileNetV3-Small模型的计算量最小为582 M,平均分类速率最大为39.21帧/s。与传统机器学习模型KNN（K-Nearest Neighbors）、SVM（Support Vector Machine）、GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）和Stacking相比,MobileNetV3-Small模型的综合准确率高出12.74、23.85、3.60和2.78个百分点。为进一步验证该模型有效性,在室外真实养殖环境进行投喂试验。结果显示,与人工投喂相比,基于该分类模型决策的鲈鱼投喂方式的饵料系数为1.42,质量增加率为5.56%。在室外真实养殖环境下,MobileNetV3-Small模型对鲈鱼摄食状态有较好的分类效果,基于该分类模型决策的鲈鱼投喂方式在一定程度上能够代替养殖人员进行决策,为室外集约化养殖环境下的高效智能投喂提供了参考。