基于优化Transformer网络的绿色目标果实高效检测模型

果园环境中,检测目标果实易受复杂背景、果实姿态和颜色等因素影响,为提高绿色目标果实检测的精度与效率,满足果园智能测产和自动化采摘要求,本研究针对不同光照环境和果实姿态,提出一种适于样本数量不足的绿色目标果实高效检测模型。该模型采用优化Transformer结构,首先借助卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)网络提取图像特征;然后输入编码-解码器生成一组目标果实预测框,最后通过前馈神经网络(Feed-forward Network,FFN)结构预测检测结果。在训练过程中,引入重采样法扩充样本数量,解决样本数量不足问题;引入迁移学习,加速网络收敛。分别制作苹果、柿子数据集用于模型训练。试验结果表明,经迁移学习后该模型训练效率大幅提高;与流行的目标检测模型相比,优化后的模型在检测绿色柿子与绿色苹果时,精度分别为93.27%和91.35%。该方法可为其他果蔬绿色目标检测提供理论借鉴。     

不同类型山丘区输变电线路工程水土流失的来源、影响因素及措施体系配置

[目的] 明确不同山丘区输变电线路工程水土流失特征,为山丘区水土保持设计、监测和防治提供理论参考。[方法] 以全国不同山丘区（东北黑土低山丘陵和漫岗丘陵区、西北黄土丘陵区、南方红壤丘陵区、青藏高原区、新疆山地区）输电线路工程为研究对象,通过文献查阅、野外调查并结合工程实例,对山丘区输变电线路工程水土流失来源、影响因素及措施体系配置进行归纳和总结。[结果] 输变电线路工程主要水土流失来源分区可分为站区、道路区、临时堆置区、塔基区、牵张场区和弃土弃渣堆置区;输变电线性工程水土流失具有不均衡性,其中站区占水土流失量的比例最高,达总水土流失量的48%～62%,其次为塔基区,其主要来源时段为施工期。[结论] 不同山丘区水土流失影响因素和防治重点差异显著,水土保持设计时须考虑土壤侵蚀形式的差异,并因地制宜地配置水土保持措施。     

基于模糊层次分析法的生物燃气产业竞争力评价模型及应用

随着中国能源需求的不断增长和环境保护的日益加强,生物燃气产业越来越受重视,对产业竞争力进行评价以了解地区生物燃气产业发展水平成为急需解决的问题。该文从规模、经济、技术、管理、可持续发展5个方面选择了22个指标,构建了生物燃气产业竞争力评价指标体系。基于层次分析法和模糊综合评判法,提出了生物燃气产业竞争力评价模型,并应用于北京市生物燃气产业竞争力评价。评价结果表明:规模竞争力在差的隶属度综合得分是0.49,制约因素主要是从业人员人数及气体总消费量。经济竞争力指标在中的隶属度综合评分是0.65,制约因素主要是农民增收情况。技术竞争力指标在良的隶属度综合评分是0.54,制约因素主要是人才吸引力情况。管理竞争力指标在中的隶属度综合得分是0.54,制约因素主要有运营管理模式及技术安全管理水平。可持续发展竞争力指标在优的隶属度综合得分是0.51。北京市生物燃气产业竞争力属于中等水平,在废弃物资源化利用能力以及污染物减排方面具有明显优势,在科研投入、技术装备方面具有较高水平,在管理水平、经济效益、产业规模方面等方面处于中等或较差水平,需要进行完善和提升。模型很好的表征了北京市生物燃气产业的现状,研究结果可为北京市生物燃气产业发展提供依据。     

基于横向力系数的汽车急转防侧翻车速计算模型与仿真

针对汽车转向行驶时常因车速过快而引发侧翻事故这一问题,通过建立车辆转向行驶的力学模型,分别对刚性车体和考虑悬架作用车体在急转工况下的受力状况进行分析;在分析车辆转向时横向载荷转移、悬架运动等因素对横向力系数影响的基础上,将横向力系数的计算方法进行改进;根据横向力系数与车速间的关系,建立了基于横向力系数的汽车急转工况防侧翻临界安全车速计算模型;选用某型商用车结构参数为例,通过Matlab软件仿真的方法将所建立模型与其他4种弯道安全车速计算模型进行对比分析,该模型所得临界安全车速处于其他4种车速模型所得结果的区间内;同时,采用车辆动力学软件Truck Sim进行不同转弯半径下的车辆转向侧翻仿真对该模型进行验证,模型所得安全车速值比Truck Sim软件仿真所得侧翻临界车速值约小10%。该研究为急转工况下车辆的侧翻评价以及车辆转向行驶的主动安全控制提供了参考。     

天津市农田氮肥施用氨排放量估算及分布特征分析

氮素是作物生长的必要营养元素,氮肥施用过程中,会导致氨的挥发,而氨是形成可吸入颗粒物的重要前体物,为了解天津市农田氮肥施用过程中氨的排放,为天津市空气污染治理提供技术支撑,通过获取天津市不同农作物的不同氮肥种类施用量,依据国家环保部推荐的排放因子法和天津市的年均温度,对天津市农田氮肥施用过程中氨的排放量进行了估算和时空分布特征分析。结果表明,2014年天津市农田氮肥施用氨排放量为17 999.91 t,排放强度为3.27 t·km-2;从氮肥种类上看,尿素是最大排放源,贡献率为83.13%,其次是碳铵(13.83%),其他氮肥占比为3.04%;从农作物类型上看,蔬菜是最大的排放源,贡献率为38.91%,其次是玉米(29.43%)和小麦(19.66%),其他作物占比为12.00%。氨的排放系数具有明显的时间特征:中午高,夜间低;8月份最高,1月份最低。在各区县中,武清区氨排放量最大,贡献率为27.06%;津南区氨排放量最小,贡献率为1.14%;另外,宝坻区和蓟县的氨排放量也较高,贡献率分别为20.71%、17.86%。氨具有较强的空间分布差异性,在有氮肥施用的农田排放较高,其他区域排放较低。因此在控制天津市农田氮肥施用氨排放中应加强对武清区、宝坻区、蓟县等区县6—8月份蔬菜种植过程中尿素的科学施用。农田氨的时空分布特征可为天津市空气污染的防治提供科学依据。     

含水量和容重对旱地耕层土壤热导率的影响及预测

土壤热导率是研究地表能量平衡和土壤水热运移过程中的一个基础参数。受土壤耕作、干湿交替和根系生长等过程的影响,耕层土壤的含水率和结构呈现较强的变异特征,而目前缺乏关于定量分析耕层土壤热导率变异特征的研究。该研究利用田间定位试验,采用热脉冲技术测定了含水率和容重变化条件下耕层土壤热导率的变异特征,并利用传递函数模型对耕层土壤热导率进行了预测。结果表明:含水率和容重是影响耕层土壤热导率变异的主要因子,而耕作强度和干湿交替是这种变异的关键驱动力;与翻耕和旋耕处理相比,免耕处理提高了土壤容重和含水率,从而增大了土壤热导率;在干湿交替作用下,翻耕后土壤容重逐步增加,耕层热导率也呈现上升趋势,波动幅度与含水率的变化相关。基于含水率、容重和质地信息,土壤热导率传递函数模型可以给出可靠的田间土壤热导率估计值,其均方根误差和平均偏差分别为0.09和-0.01 W/(m·K);考虑耕层土壤容重的动态信息,可以提高该模型预测土壤热导率的准确性。     

单轨道山地果园运输机齿条齿形优选

为减小单轨道山地果园运输机能耗及提高运输效率,该文基于动力学理论建立了运输机驱动轮与轨道齿条啮合的动力学模型,并设计、加工制造了链轮齿形齿条、销轮齿形齿条、摆线齿形齿条。以运输机驱动轮旋转角速度、轨道坡度、齿条齿形为考察因素,以驱动轮与不同齿形齿条啮合时所需提供的驱动扭矩为评价指标,探究齿条齿形对单轨道山地果园运输机力学性能的影响,得到在相同条件下驱动轮与链轮齿形齿条啮合时的驱动扭矩最小,且波动幅度最小。在驱动轮转速为+88.08 rad/s、轨道坡度分别为+0?、+6?、+12?时,驱动轮与链轮齿形齿条啮合时的驱动扭矩均值较驱动轮与圆弧齿形齿条啮合时的驱动扭矩均值分别减小33.82%,33.45%,21.59%;在驱动轮转速为-88.08 rad/s、轨道坡度分别为-0?、-6?、-12?时,驱动轮与链轮齿形齿条啮合时的驱动扭矩均值较驱动轮与圆弧齿形齿条啮合时的驱动扭矩均值分别减小35.55%,27.24%,30.43%。试验结果表明,链轮齿形齿条综合性能最优,较圆弧齿形齿条更适宜用于单轨道山地果园运输机的轨道运输中。该研究为单轨道山地果园运输机轨道的结构优化设计提供了参考。     

波浪高度及方向对桩柱式围网养殖系统网片水力特性的影响

浅海围网养殖是一种生态型养殖模式,桩柱式围网是其中最为典型的模式之一,主体由排桩和网片组成。围网网衣系统安全是决定围网工程安全的关键所在。针对桩柱式围网,采用数值模拟方法对其主要构成部件单元网片在波浪条件下的变形和受力等水力特性进行了研究,重点分析了波高(1、2、3、4、5 m)和波向(10°、30°、50°、70°、90°)条件下围网网片的网线张力分布、结节偏移和桩柱系缚点受力特性及影响关系。结果表明,桩柱式围网单元网片的网线最大张力部位主要出现在网片上端两侧位置,应用时建议强化顶部纲绳的设计考虑;波向为30°~70°时,网线最大张力有一段较小的增加量,而结节最大偏移随波向的增大而增大;网片与桩柱系缚点的最大受力呈现两端大中间小的现象,建议强化顶部和底部系缚点。以上研究结果可为桩柱式围网工程设计与安装提供参考。     

引入地形因子的黑土区大豆干生物量遥感反演模型及验证

为了对田块尺度农作物地上干生物量进行估测,提高大豆地上干生物量反演模型的精度和稳定性,该文获取了研究区地块2016年7、8月份的SPOT-6多光谱数据,并测定不同地形坡位的大豆地上干生物量,以归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)为输入量,建立田块尺度大豆地上干生物量一元线性回归模型;加入与地上干生物量相关的地形因子,建立逐步多元回归和神经网络多层感知反演模型.结果表明:1)使用传统的单一植被指数模型预测大豆地上干生物量有可行性,但模型精度和稳定性不高.2)加入地形因子(海拔、坡度、坡向)的神经网络多层感知器模型,有较高的精度和可靠性,模型准确度达到90.4％,验证结果显示预估精度为96.2％.反演结果与地块的地形、地貌、气温和降水特征基本吻合,反映了作物长势的空间分布特征,可以为田块尺度大豆地上干生物量动态监测和精准管理,提供借科学依据.     

应用数字图像技术进行水稻氮素营养诊断

【目的】研究田间试验条件下水稻不同生育期冠层图像色彩参数(G、NRI、NGI、NBI、G/R和G/B)及植株氮素营养指标(叶片含氮量、植株全氮含量、生物量、氮素累积量和冠层NDVI值)的时空变化特征,并分析两者间的相关性,确立水稻氮素营养诊断的最佳色彩参数和方程模型,为探明数码相机在水稻上的适宜性及精确诊断水稻氮素营养状况提供理论基础。【方法】于2013年5月9月在湖北省武汉市华中农业大学试验基地(30°28'08'N,114°21'36'E)采用不同施氮处理的田间试验,以籼型两系杂交稻"两优6326"为供试作物,设置4个施氮水平:0、75、150和225 kg/hm2(分别以N0、N75、150和N225表示),3次重复,随机区组排列。分别在水稻分蘖期、拔节期、孕穗期和灌浆期采用数码相机(Nikon-D700,1200万像素)获取水稻冠层图像,应用Adobe photoshop7.0软件直方图程序提取图像的红光值R、绿光值G和蓝光值B,研究数码相机进行水稻氮素营养诊断色彩参数,确定植株氮素营养指标诊断模型。【结果】较对照(N0)相比,分蘖期、拔节期、孕穗期和灌浆期3个施氮处理水稻地上部生物量、叶片含氮量、植株全氮含量、氮素累积量、冠层NDVI值和成熟期产量增幅分别平均为40.7%98.0%、42.4%72.4%、36.2%85.3%、125.5%209.1%、51.3%60.6%和60.1%117.0%,差异显著。水稻不同生育期各冠层数字化指标G、NRI、NGI、NBI、G/R和G/B与上述氮素营养参数相关性差异较大,且以数字图像红光标准化值NRI表现最佳,建议作为应用数码相机进行水稻氮素营养诊断的最佳冠层图像色彩参数指标。进一步分析表明,可以用统一的线性回归方程来描述不同生育期、不同氮素水平下水稻植株氮素营养指标随冠层色彩参数NRI的变化模式。【结论】数码相机进行水稻氮素营养诊断测试结果稳定,具有快速、便捷、非破坏性等优点,冠层色彩参数NRI与水稻氮素营养指标和产量之间均表现出较好的相关性,满足氮素营养无损诊断的需求,对实时、快速监测水稻长势状况及氮素营养丰缺水平具有较高的可行性,有望发展成为新时期作物氮素营养无损诊断技术的潜力。