基于改进ResNet的植物叶片病虫害识别

轻量化植物叶片病虫害识别算法设计是实现移动端植物叶片病虫害识别的关键。研究提出一种基于改进ResNet模型的轻量化植物叶片病虫害识别算法Simplify ResNet。以人工采集图像和PlantVillage数据集图像为实验数据,根据移动端植物病虫害识别对准确率、速度和模型大小的实际需求,改进ResNet模型。使用5×5卷积替代7×7卷积,采用残差块的瓶颈结构代替捷径结构,采用模型剪枝处理训练后的模型。通过测试集5 786幅图像测试Simplify ResNet模型,证明5×5卷积和残差块的瓶颈结构可有效降低模型参数量,模型剪枝可有效降低训练后的模型大小。Simplify ResNet模型对测试集图像的识别准确率为92.45%,识别时间为48 ms,内存大小为36.14 Mb。与LeNet、AlexNet和MobileNet等模型相比,其准确率分别高18.3%,7.45%和1.2%。为移动端植物病虫害识别解决最重要的算法设计问题,为移动端植物病虫害识别做出有益探索。     

基于微钻阻力的树木年轮测量方法研究

针对前期研制的微钻阻力仪存在钻针钻入树木方向偏离直线方向、无法准确获取树木年轮宽度等问题,对微钻阻力仪的机械结构和软件算法进行了改进,提出了改进钻针形状和增加钻针支撑挡片的改进措施,给出了年轮宽度的计算方法。分别使用自制微钻阻力仪、Resistograph 650-s型微钻阻力仪、Lintab 6型高精度树木年轮分析仪测量9个马尾松圆盘的年轮信息,以Lintab 6型树木年轮分析仪测试结果作为真值,分别计算自制微钻阻力仪和Resistograph 650-s型微钻阻力仪的年轮识别错误率和年轮宽度测量精度。结果表明：2个微钻阻力仪的平均年轮宽度的测量精度达85%左右,说明使用微钻阻力法测量树木年轮宽度可行;自制微钻阻力仪的年轮识别错误率比Resistograph 650-s型微钻阻力仪低12.7个百分点,年轮宽度测量精度比Resistograph 650-s型微钻阻力仪高1.47个百分点,说明自制微钻阻力仪机械结构设计合理,年轮识别方法可行。     

基于植物介电特性的茎干含冰量检测方法与仪器设计

针对木本植物越冬期茎干冻结信息难以原位、在线监测的问题,本研究依据茎干冻结过程中水-冰比例变化与茎干阻抗的关系,研制茎干体积含冰量的原位、在线检测传感器。驻波测量频率及电路仿真结果表明,采用100 MHz信号激励源,电路能够有效表征茎干阻抗中电抗分量的变化;植物冻结过程中的阻抗变化分析表明,基于茎干阻抗变化表征体积含冰量的变化是可行的;探头电磁空间分布仿真结果表明,传感器有效测量区域为0～10 cm;静动态特性分析表明,传感器测量范围为0～100%,分辨率为0.05%,测量精度为±1.76%,稳定性良好,动态响应时间为0.172 s,功耗为0.25 W;室内外实验表明,传感器可以有效追踪茎干内体积含冰量的动态变化及受冻害胁迫程度,反映植物越冬期水-冰转化的日周期生理特征,可为植物含冰量监测和不同纬度下人工林的抚育提供技术支撑。     

一种基于驻波比原理测量土壤介电常数的方法

土壤介电常数是影响土壤含水率快速、准确和可靠测量的关键参数。通过检测土壤介电常数换算出土壤含水率的测量方法已成功地应用在基于ＴＤＲ原理的现代先进测量仪器中。文中依据传输线理论探讨了基于驻波比原理的土壤介电常数测量方法,解决多针探头特征阻抗的计算,实验结果证实了理论分析的正确。     

一种基于传输线阻抗变换理论的土壤水分测量仪

土壤含水量的快速、准确测量问题由于其特有的复杂性至今尚未得到圆满的解决。将微波传输线阻抗变换理论应用于土壤水分测量,据此理论提出的测量方案从数学上证明其可行,所设计出的便携式土壤水分测量仪不仅成本低,而且测量精度满足使用要求。     

基于HSV空间和拟合椭圆的光核桃种核表型自动量化系统构建

针对现有青藏高原光核桃种核表型主要采用手工测量和目视法获得,操作繁琐,且提取参数种类有限的问题,该研究构建了一种基于HSV（Hue,Saturation,Value）空间和拟合椭圆的光核桃种核表型自动量化系统。该系统包括图像自动分割和多重参数提取2个部分,首先,采用HSV阈值法实现光核桃种核图像的精准分割;其次,用拟合椭圆法进行光核桃种核的核尖提取;最后,对光核桃种核形态、颜色、纹理3类表型进行定量描述。结果表明,该系统对光核桃种核的自动分割准确率达到99.7%,且能够实现多种表型的自动、准确量化,为光核桃表型参数研究提供数据基础和技术支持。     

基于相位检测的高盐碱与高有机土壤水分传感器研究

为解决高盐碱土壤与高有机土壤水分实时检测难题,研究了一种基于相位检测的时域传输(TDT)型土壤水分检测方法,并对传感器的探头结构、测量频率进行了分析。通过试验分析可知:当探针直径为2 mm、两针间距为10 mm、针长120 mm、测量频率为100 MHz时,在砂壤土、粘壤土、盐碱土、高有机土中的测量误差分别为±0.87%、±0.95%、±2.20%、±1.94%,动态响应时间约为4ms左右,测量性能较好,满足实际测量需要。通过与国外设备TRIME(TDR)及国产设备BD-Ⅲ型土壤水分传感器的对比研究,得出测量频率100 MHz时的TDT型土壤水分传感器能够满足高盐碱土壤、高有机土壤水分实时检测的要求,具有良好的动态性能和稳定性,且技术难度较小、成本低,有着很好的研究和应用前景。     

融合物联网多环境参数的茎干水分SSA-BP预测模型

作为一种典型的生理水分参数，茎干水分与活立木内部水分平衡的维持、光合固碳及细胞代谢等的正常运转有紧密联系，对不同环境参数协同作用下的茎干水分较准确预测是必不可少的。为实现对生长季茎干水分变化特征及其影响因素进行解析，并构建茎干水分预测模型，该研究以常见绿化树种五角枫（Acer pictum subsp. Mono）为研究对象，搭建五角枫物联网生态信息监测系统，实现五角枫茎干水分和各环境参数的实时采集与在线显示，其中茎干水分变化情况由自主设计的基于驻波率原理的茎干水分传感器实时且无损获取。在此基础上，提出麻雀搜索算法（sparrow search algorithm，SSA）优化反向传播（back propagation，BP）神经网络即SSA-BP茎干水分预测模型，计算模型的决定系数（coefficient of determination，R²）、均方根误差（root mean square error，RMSE）和平均绝对误差（mean absolute Error，MAE）以评估其预测性能，与传统的BP模型及遗传算法（genetic algorithm，GA）优化BP即GA-BP模型的预测性能进行对比。结果表明：1）搭建的物联网生态信息监测系统可有效获取茎干水分及各环境参数；萌芽期和落叶期，茎干水分呈“昼升夜降”的变化趋势，生长期，茎干水分呈“昼降夜升”的变化趋势；2）SSA-BP模型的预测性能要优于GA-BP模型和BP模型，萌芽期，SSA-BP模型的R²为0.896～0.987，RMSE为0.314～12.971 mV，MAE为0.232～5.030 mV。该研究提出一种可行的茎干水分采集和预测方法，可为揭示植物茎干内部水分运移规律及其环境适应机制提供借鉴。     

单因素土壤墒情预测模型研究

以土壤10、30、50cm深度处的土壤墒情各当前和历史数据不同组合为输入,以30cm处1h后的土壤墒情为预测输出,建立了基于BP神经网络的单因素土壤墒情预测模型。结果表明,模型预测误差约为10%,取得了较好的预测效果。     

基于驻波率原理的森林枯落物和土壤含水率测量方法

枯落物含水率测定在森林水文学、碳循环、林火蔓延以及火险等级评估等研究中具有重要作用。本文提出了一种基于驻波率(SWR)原理的森林枯落物含水率测量方法,所设计的SWR水分传感器具有复用双环式探头结构,可分时测量枯落物或土壤的含水率和电导率。实验结果表明,传感器输出电压与半分解、全分解枯落物和土壤含水率呈现良好的线性关系。与商品化TDR水分传感器相比,SWR传感器测量枯落物和土壤含水率的平均绝对误差较小,且在厚度小于10 cm的枯落物含水率测量以及测量成本方面具有明显优势。在对枯落物含水率进行长期原位测定时,SWR传感器可通过测量电导率判断半分解的枯落物是否随时间推移而完全分解,以便及时调整传感器水分测量的标定曲线,最大程度降低因枯落物成分改变对传感器测量精度造成的影响,为准确测量森林地表枯落物含水率奠定基础。