采用Gompertz函数的水稻土压缩特性研究

土壤压实模型是预测压实破坏的常用方法,但土壤压实模型的应用常因输入参数（土壤压缩特性及其与不同土壤物理性质之间的关系）的缺乏而受到限制。为定量地评价土壤水力学性质和土壤结构对土壤压缩特性的影响,该文利用土壤固结仪对25种不同含水率和容重的重塑土样进行单轴压缩试验,并采用Gompertz函数对试验数据进行拟合以获取土样的回弹指数、压缩指数和先期固结压力。试验结果表明,Gompertz函数对水稻土试验数据的拟合效果较优,决定系数为0.991～0.999。水稻土回弹指数为0.003～0.138,与容重呈负相关,与含水率呈正相关。水稻土压缩指数为0.115～0.839,与容重呈负相关,与含水率呈二次多项式关系。水稻土先期固结压力为33～127 kPa,与容重呈正相关,与含水率呈负相关。该研究建立的土壤压缩特性与含水率和容重之间的传递函数,可用于大尺度范围内水稻土压缩特性的预测;同时这些传递函数可作为土壤压实模型的输入参数,用于农业机械作业引起的压实破坏的量化和土壤压实风险的评估。     

基于诱虫板图像的温室番茄作物害虫识别与监测方法

[目的]本文旨在探索实时监测温室虫情和精准防控虫害的方法.[方法]设计了一种基于诱虫板图像背景均匀化的自适应分割方法,结合基于随机森林(random forest,RF)的图像识别算法识别4类温室番茄害虫(烟粉虱、潜叶蝇、果蝇和蚜虫)并计数.该方法首先提取诱虫板图像RGB(red-green-blue)颜色模型B分量和...     

果园喷雾机圆环双流道风机的设计与试验

为了解决低矮密植型果园施药机械作业范围窄、作业效率低的问题,该文设计了一种轴向进风、径向出风的圆环双流道风机,根据农艺特征,结合流体力学和施药技术,完成风机结构设计和各关键部件技术参数的确定。风机结构为R+S级型式,叶片数为9,后导轮叶片数为11。风道弯角半径为155 mm,导流板弯角半径为87.55 mm。对风机不同转速下的功率、风量、风速、风压、风场分布进行了测试,绘制了风机的性能曲线图。试验结果表明,该风机各项性能参数满足设计要求,效率值可以达到75%以上,风机转速在1 400 r/min时的最佳作业幅宽为5 m。     

莴笋夏植高效栽培技术

介绍莴笋夏植高效栽培技术措施.     

安徽部分中稻产区市县粮食收购价格行情

从砧木选择，嫁接，苗床准备，种子处理，播种及管理几个方面介绍冬春茬厚皮甜瓜嫁接育苗技术。     

冬小麦变量施肥机控制系统的设计与试验

为了实现冬小麦生长过程中的实时变量精准追肥,使用近地光谱探测技术,结合模糊PID(proportion integration differentiation,比例-积分-微分)控制技术,研究设计了适合中国大田作业的实时变量追肥机控制系统。追肥机采用轴分段式设计,开度和转速双变量调节,通过光谱传感器获取作物冠层归一化植被指数,结合追肥算法计算出当前的目标施肥量,采用测速和测距法反馈肥料流量信息,并根据追肥机实际行进速度,实时调整追肥量,实现精准变量追肥。试验结果表明,模糊PID控制具有良好的动态稳定性和跟踪性能,大田试验的结果表明,追肥机控制精度均达到90%以上,测速系统的检测绝对误差小于0.25 km/h,可以实现精准施肥的目标。该研究为变量施肥机的在线变量施肥控制提供了参考。     

基于IGWOPSO-SVM算法的水质监测及等级评定系统

目的 水污染监测是流域水污染防治工作的前提。为实现高精度的地表水水质监测及水体等级评定,本研究设计基于IGWOPSO-SVM(Improved grey wolf optimizer particle swarm optimization-support vector machine)模型的水质监测及等级评定系统。方法 选用传感器组、STM32F103单片机、ESP8266WIFI无线通信模块搭建水质监测系统数据处理模块,利用WIFI无线通信将数据处理模块采集到的水质数据传输至服务器,设计水质监测系统服务器交互端,同时开发水质监测小程序对水质等级进行实时监测。基于改进粒子群算法(Improved particle swarm optimization,IPSO)及灰狼算法(Grey wolf optimizer,GWO)提出了IGWOPSO算法,对SVM进行优化,据此提出了IGWOPSO-SVM水质等级评定算法。基于南京市玄武湖、金川河、江浦水源地135组水质数据对本系统水质等级评定效果进行试验验证。结果 相比于SVM,IGWOPSO-SVM水质等级评定算法的总样本分类准确率由86.67%上升至100.00%,上升了13.33个百分点;相比于粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO),IGWOPSO算法的最佳适应度由86.80上升至99.20,提高了14.29%。结论 本研究解决了传统水体等级评定方法效率低、准确率低的问题,为地表水水质的精确监测提供了方法借鉴。     

基于ZigBee的奶牛个体信息识别及定位系统设计

提出了基于ZigBee的奶牛个体信息识别及定位系统,设计了一套监控软件来采集和校正数据。通过安装在奶牛身上可编程的带有64位永久地址的定位节点,可以完成奶牛个体识别;并通过基于RSSI的无线网络定位技术完成对奶牛的定位,并经过大量试验及偏度-峰度检验法和数据拟合法对试验数据进行校正,使定位精度得到有效提高。     

基于彩色点云图像的不同成熟阶段番茄果实数量的测定方法

【目的】为测定温室中番茄不同成熟阶段的果实数量,提出一种基于彩色点云图像的测定方法。【方法】在移动平台上搭载KinectV2.0采集温室中行栽番茄的图像信息合成番茄植株点云,再将二视角的番茄植株点云合成1个点云,并通过深度信息截取得到近处番茄植株点云,将标注的点云数据输入到PointRCNN目标检测网络训练预测模型,并识别番茄植株点云中的番茄果实,最后利用基于特征矩阵训练的支持向量机(Support vector machine, SVM)分类器对已经识别出来的果实进行成熟阶段分类,获得不同成熟阶段番茄果实的数量。【结果】基于PointRCNN目标检测网络的方法识别番茄果实数量的精确率为86.19%,召回率为83.39%;基于特征矩阵训练的SVM分类器,针对番茄果实成熟阶段的预测结果在训练集上准确率为94.27%,测试集上准确率为96.09%。【结论】基于彩色点云图像的测定方法能够较为准确地识别不同成熟阶段的番茄果实,可以为评估温室番茄产量提供数据支撑。