各向异性砂土剪切带角度的理论分析

针对平面应变条件下各向异性砂土剪切带角度的试验规律,采用传统的3种理论和分叉理论进行对比分析。将平面应变条件下剪切带角度的试验结果按照传统3种理论整理发现,尽管传统3种理论可以估算同种砂剪切带角度的极小、中间和极大值,但无法解释其各向异性规律。砂土在平面应变条件下破坏时会产生明显的剪切带,当剪切带方向和砂土沉积面方向接近时,会较早诱发剪切带的产生,使材料强度降低,造成了平面应变条件下各向异性强度规律明显不同于常规三轴条件下的试验规律,采用分叉理论结合各向异性模型则可以有效解释这个规律。随砂土沉积面角度的变化,模型可以从细观角度解释常规三轴条件下剪切带角度的单调变化的试验规律,结合分叉理论可以描述平面应变条件下其先减小然后增大的规律。通过几种理论对比分析表明,模型结合分叉理论不但能够描述多种应力状态下的平面应变和常规三轴应力条件下剪切带角度表现的不同规律,而且能够从细观角度解释其各向异性成因。     

绵茵陈中绿原酸的提取工艺研究

【研究目的】研究并优化乙醇提取绵茵陈中绿原酸的最佳操作参数;【方法】以绵茵陈为原料,通过单因素试验、正交试验和方差分析确定最佳提取工艺;【结果】结果表明:乙醇提取绵茵陈中绿原酸的效果较好;确定的最佳工艺参数乙醇浓度为60%、料液比1:25、提取温度60℃、提取时间1.5h;【结论】采用60%乙醇可以很好提取绵茵陈中的绿原酸。     

简单屋顶绿化的滞蓄特性

设计了模拟降雨与数据采集系统,研究了短时强降雨下简单屋顶绿化基质(配比：陶粒57.0%、草炭41.5%、保水剂1.5%)的降雨产流过程,基于37次模拟降雨实验,归纳了降雨产流的一般过程、规律和特性,分析了降雨强度、基质厚度和基质初始含水率对简单屋顶绿化滞流蓄水特性的影响。结果表明：基质厚度和基质初始含水率对简单屋顶绿化的蓄水特性有显著影响,基质初始含水率越低、基质厚度越厚时蓄水特性越佳。建立了产流时间数学模型,简单屋顶绿化降雨产流时间与降雨强度呈负相关,同时也受初始含水量和基质厚度影响。随着干湿循环次数增加,基质的厚度总体呈现下降趋势,储水性能逐渐下降,延迟产流时间逐渐缩短。     

基于视觉的苗期作物株间除草关键技术研究现状

基于视觉的苗期作物和杂草的图像分割技术逐渐成熟,通过视觉技术对苗期作物进行精准识别和定位,是实现株间除草的关键技术和难点。作物的精准识别首先需要利用颜色特征将图像中的作物、杂草和土壤背景进行分割;其次利用实际识别对象的位置特征,形状特征,纹理特征,光谱特征等构造新的特征向量,结合成熟的分类算法对作物和杂草进行特征分类识别。针对棉苗和大豆苗,主要提取位置特征、形状特征,多采用支持向量机为主分类算法;针对玉米,主要提取位置特征、纹理特征,多采用人工神经网络为主的分类算法;针对部分蔬菜苗,主要提取形状特征、光谱特征,多采用算法结合的优化算法,具体实现时需要根据离线样本学习的结果来平衡苗期作物的识别准确率与实时性。在目前的算法中,主要存在三方面的问题:作物特征提取效果易受到遮挡、光照等干扰;分类算法目前还不能得到非常令人满意的准确性和实时性;目前算法一般是针对某种时段的作物,不具有通用性。这些都是后续算法研究中需要进一步解决的问题。     

计算机视觉描述缺素番茄叶片颜色变化的研究

利用计算机视觉系统代替人眼对番茄缺素进行自动识别的方法，通过对缺素番茄叶片彩色图像的分析研究，利用图像处理技术中的颜色分析方法，分析缺N和正常叶片的特征量随着缺素时间的变化规律．提出用G体均值、H色调均值来定量描述缺N叶片随时间的变化。结果表明：利用计算机视觉能定量描述缺N叶片颜色随缺素时间的变化。     

基于迁移学习的无人机影像耕地信息提取方法

随着精准农业技术的发展,对农作物用地信息快速、准确提取的需求越来越高。同时,无人机技术以其方便、高效、具有低空云下飞行能力等优势被广泛应用于自然资源的调查中。但无人机影像普遍光谱信息较为匮乏,因此很难准确、快速地提取出耕地信息。基于此,提出了一种利用迁移学习机制的耕地提取方法(TLCLE)。首先,利用深度卷积神经网络(DCNN)剔除线状地物(道路、田埂等),然后,通过引入迁移学习机制将DCNN特征训练过程中得到的特征提取方法迁移到耕地提取中,最后,将所提方法与利用易康(e Cognition)软件进行耕地提取(ECLE)结果进行对比。研究结果表明:对于实验影像1、2,TLCLE方法耕地提取总体精度分别为91.9%、88.1%,ECLE方法总体精度分别为90.3%、88.3%,2种方法提取精度相当,在保证耕地地块完整、连续性上TLCLE方法优于ECLE方法。     

基于方向一致性特征的小麦条锈病与白粉病识别方法

针对小麦条锈病、白粉病这2种病斑颜色特征相近、形状特征不明显,但在方向分布的一致性上却存在较大差别这一特点,提出了一种方向一致性描述方法。通过不同的方向核与图像卷积得到多个方向图和边缘,对每个方向图依据边缘图进行统计得到图像的方向分布直方图;并计算方向分布直方图的标准差,作为图像方向分布的一致性特征。该方法能够较好地抑制噪声影响,得到的结果符合图像的实际分布情况。利用该方法对小麦病斑进行特征提取,并应用于小麦条锈病与白粉病的病斑识别实验中。实验结果表明,所提出的方向一致性特征使条锈病与白粉病的区别度较大,准确识别率达到99%。     

基于双池化与多尺度核特征加权CNN的典型牧草识别

针对自然背景下牧草难识别的问题,提出一种基于双池化与多尺度核特征加权的卷积神经网络牧草识别方法。双池化特征加权结构通过将卷积层输出的特征图分别进行最大值池化和均值池化得到两组特征图,引入特征重标定策略,依照各通道特征图对当前任务的重要程度进行加权,以增强有用特征、抑制无用特征;多尺度核特征加权结构通过在卷积层中同时使用3×3和5×5两种卷积核,并将网络的前几层特征复用后进行加权,以提高重要特征的利用率。对10类牧草图像进行识别实验,结果表明,该方法识别率为94. 1%,比VGG-13网络提高了5. 7个百分点,双池化与多尺度特征加权有效提高了牧草识别精度。     

款冬叶片总黄酮提取工艺优化及抗氧化活性研究

以款冬叶片为试材,采用微波辅助法提取总黄酮,在单因素试验的基础上,采用正交实验法优化款冬叶片总黄酮提取工艺,同时以分光光度法测定提取物对1,1-二苯基-2-三硝基苯肼自由基(1,1-diphenyl-2-picrylhydrazyl,DPPH·)、羟基自由基(·OH)和超氧阴离子自由基(O-·2)的清除作用。结果表明:款冬叶片总黄酮最佳提取条件为乙醇体积分数70%,微波提取时间3 min,微波功率500 W,料液比1∶15 g·mL^-1,在该条件下,总黄酮的提取率为0.91%。款冬叶片总黄酮的质量浓度与抗氧化活性呈一定的线性关系,当总黄酮质量浓度为0.069 8 mg·mL^-1时,对DPPH·、·OH和O-·2的清除率分别达84.21%、84.10%和68.32%,表明款冬叶片具有良好的抗氧化能力,可作为天然的抗氧化剂进一步的开发和利用。     

超声波-微波协同法提取分蘖葱头有机硫化合物的工艺优化及其组分分析

以分蘖葱头为试材,采用超声波-微波协同法提取有机硫化合物,进行分蘖葱头有机硫化合物工艺优化试验,并利用气相色谱-质谱联用仪对提取物组分进行分离鉴定,以期为进一步研究和开发分蘖葱头功能组分提供参考依据。结果表明:最佳提取工艺为微波温度55℃、料液比1∶8 g·mL^-1、协同时间6 min、搅拌转速300 r·min^-1、超声波功率500 W,该条件下有机硫化合物得率为0.2771%±0.0023%。该条件得到15种有机硫化合物,含量较高的是噻吩类39.0678%±0.0043%,其次是三硫化合物14.1570%±0.0071%和硫醚类7.3872%±0.0052%,其中含量相对较高的有机硫化合物为2,4-二甲基噻吩、3,5-二乙基-1,2,4-三硫杂环戊烷、二烯丙基二硫醚。