自然环境下葡萄采摘机器人采摘点的自动定位

针对葡萄果梗颜色复杂多变、轮廓不规则等影响因素使得采摘机器人难以准确对采摘点进行定位的问题,该文提出一种基于改进聚类图像分割和点线最小距离约束的采摘点定位新方法。首先通过分析葡萄图像的颜色空间,提取最能突显夏黑葡萄的HSI色彩空间分量H,运用改进的人工蜂群优化模糊聚类方法对葡萄果图像进行分割;然后对分割图像进行形态学去噪处理,提取最大连通区域,计算该区域质心、轮廓极值点、外接矩形;再根据质心坐标与葡萄簇边缘信息确定采摘点的感兴趣区域,在区域内进行累计概率霍夫直线检测,求解所有检测得出的直线到质心之间的距离,最后选取点线距离最小的直线作为采摘点所在线,并取线段中点坐标作为采摘点。以从晴天顺光、晴天遮阴、阴天光照下采集的300幅夏黑葡萄进行分类试验,结果表明,该方法的采摘点定位准确率达88.33%,平均定位时间为0.3467 s,可满足采摘机器人对采摘点的定位需求,为葡萄采摘机器人提供了一种新的采摘点求解方法。     

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。     

实测高光谱和HSI影像的区域土壤含水量遥感监测研究

基于典型研究区植被冠层实测高光谱数据和HSI高光谱影像数据,通过相关分析选择与不同深度土壤含水量响应敏感波段,建立两者的土壤含水量反演模型,并用实测高光谱土壤含水量反演模型校正HSI影像土壤含水量反演的模型。结果表明:土壤含水量响应敏感波段区域为450~650 nm和850~920 nm;两种土壤含水量反演模型对土壤深度为0~10 cm的土壤含水量估算效果最好,其中实测冠层高光谱土壤含水量反演模型精度高于HSI影像土壤含水量反演模型,判定系数(R~2)分别为0.659和0.557;经过校正的HSI影像土壤含水量反演模型精度有了较大的提高,判定系数(R~2)从0.557提升到0.719,均方根误差(RMSE)为0.043 5,较好地提高了区域尺度条件下土壤含水量监测精度,因此运用该方法进行土壤含水量遥感监测是可行的,为进一步提高区域尺度下土壤含水量定量遥感监测提供参考借鉴。     

基于无人机数码影像的冬小麦叶面积指数探测研究

叶面积指数(LAI)是评价作物长势的重要农学参数之一,利用遥感技术准确估测作物叶面积指数(LAI)对精准农业意义重大。目前,数码相机与无人机系统组成的高性价比遥感监测系统在农业研究中已取得一些成果,但利用无人机数码影像开展作物LAI估测研究还少有尝试。为论证利用无人机数码影像估测冬小麦LAI的可行性,本文以获取到的3个关键生育期(孕穗期、开花期和灌浆期)冬小麦无人机数码影像为数据源,利用数字图像转换原理构建出10种数字图像特征参数,并系统地分析了3个生育期内两个冬小麦品种在4种氮水平下的LAI与数字图像特征参数之间的关联性。结果表明,在LAI随生育期发生变化的同时,10种数字图像特征参数中R/(R+G+B)和本文提出的基于无人机数码影像红、绿、蓝通道DN值以及可见光大气阻抗植被指数(VARI)计算原理构建的数字图像特征参数UAV-based VARIRGB也有规律性变化,说明冬小麦的施氮差异不仅对LAI有影响,也对某些数字图像特征参数有一定影响;在不同条件(品种、氮营养水平以及生育期)下的数字图像特征参数与LAI的相关性分析中,R/(R+G+B)和UAV-based VARIRGB与LAI显著相关。进而,研究评价了R/(R+G+B)和UAV-based VARIRGB构建的LAI估测模型,最终确定UAV-based VARIRGB为估测冬小麦LAI的最佳参数指标。结果表明UAV-based VARIRGB指数模型估测的LAI与实测LAI拟合性较好(R2=0.71,RMSE=0.8,P0.01)。本研究证明将无人机数码影像应用于冬小麦LAI探测是可行的,这也为高性价比无人机遥感系统的精准农业应用增添了新成果和经验。     

基于WilksΛ准则的KFDA方法研究枸杞分级

为提高枸杞分级正确率,建立一种基于枸杞图像的分级模型,以3个产地共6个等级的枸杞为研究对象,在提取枸杞图像颜色和纹理特征参量的基础上,运用Fisher判别分析(FDA)和核Fisher判别分析(KFDA)方法对6个等级的枸杞进行鉴别分析。在KFDA分析过程中,选取径向基函数(RBF)为核函数,采用基于距离测度的矩阵相似性度量方法,优化确定了RBF核函数的最优参数值为13.2436;选用前150个主成分分析时,基于WilksΛ准则的枸杞分类及验证正确率分别为100.00%和87.80%,而基于传统主成分贡献率的枸杞分类及验证正确率分别100.00%和81.70%。结果表明,运用基于WilksΛ准则的KFDA方法,选用150个最有利于分类的主成分,鉴别结果由FDA的91.7%提高到KFDA的100%。该研究方法不仅有效提高了枸杞图像的鉴别正确率,而且为其他农产品图像分级提供了理论依据。     

弧底梯形渠道无喉道量水槽水位流量关系数值模拟

目前为适应我国多数渠道断面方式和灌区管理方式,开发研制新型量水配套设施对灌区节水起着至关重要的作用。利用Fluent 6.3大型流体力学数值仿真软件,结合有限体积法、RNG k-ε湍流模型和VOF模型,在不同渠道底坡上对不同量水槽水位流量进行数值模拟试验研究。结果表明:（1）量水槽流态上游水面平稳属于缓流,量水槽槽内水流为急流,可知由缓流过度到急流必然会发生临界流,量水槽沿程弗劳德数可知量水槽喉口附近扩散段内产生临界流;（2）弧底梯形渠道无喉道量水槽具有较好的水位流量关系,渠道收缩比ε与渠道比降i对形成单值稳定的水位流量关系有较大的影响,随着渠道尺寸增大同时收缩比ε减小,量水槽水位流量逐渐在较大的底坡范围内形成统一的水位流量关系。（3）流量系数与量水槽宽和收缩比具有较好的线性关系,同时流量系数随R,H、ε的增大而变大,回归分析建立的量水槽流量公式,测流公式平均误差值小于5%,说明弧底梯形渠道无喉道量水槽测流是可行的,满足明渠测流要求。研究成果对灌区渠道量水槽的设计优化提供了一定的参考和建议。     

基于K_means硬聚类算法的葡萄病害彩色图像分割方法

为了提高植物病害图像的分割精度与效果,根据植物病害症状及图像的特点,提出了一种基于K_means硬聚类算法（HCM）的葡萄病害彩色图像非监督性分割处理方法。该方法是在L*a*b*颜色空间模式下利用ab二维数据空间的颜色差异,以平方欧式距离作为像素间的相似度距离、以均方差作为聚类准则函数对颜色进行二分类聚类,并通过数学形态学运算对聚类结果进行校正。利用该方法对3种葡萄病害彩色图像进行分割的结果表明,该方法能够较为准确地将病斑区域从彩色图像中分割出来,对葡萄病害彩色图像的分割处理比较理想,鲁棒性好,分割准确率     

基于高分辨率遥感影像的水土流失监测方法研究

以葫芦岛市为研究对象,根据区域土地利用类型和水土流失影响因子建立水土流失分级指标,运用RS和GIS技术获取水土流失影响因子信息并进行空间叠加分析,实现对区域水土流失状况进行调查、分析和管理,具有快速、准确、客观、经济等优点。该研究方法能够及时掌握区域水土流失现状、水土保持治理状况、水土流失动态变化等信息,为建立水土流失动态监测数据库、实现对水土流失进行动态监测奠定基础,从而有效地促进水土保持工作的顺利开展。     

棉种加工成套设备的计算机控制技术研究

文章介绍了棉种加工成套设备的计算机控制系统关键技术。系统实现了包括电机转速、加工温度、液位等参量的实时检测及控制,实现了成套设备的自动控制功能。软件设计了人机交互界面。应用表明,系统实时性强、可靠性高,提高了棉种加工质量。     

银川平原土壤盐分及盐渍土的空间分布格局

系统认识和掌握盐渍土的空间分布特征,是治理改良盐渍土的基础。在总面积约6 184.9 km2的银川平原引黄灌区布设101个采样点,分层（0～180 cm）测定了土壤全盐量,应用地统计学方法结合GIS技术对其空间分布特征进行了研究。结果表明,银川平原各层土壤盐分的分布类型均比较复杂,呈高度的偏态分布。土壤盐分的变异属于中等变异强度。0～120 cm土层盐分的空间相关距离一般在20～28 km;而深层（＞120 cm）土壤的空间相关距离较大,约34 km。银川平原表层土壤属于非盐化土、轻度、中度、重度盐渍土和盐土的土地面积分别为0、1 508.8、3 614.9、982.6和78.6 km2,总体属于中度和轻度盐化土类型,且呈现一定的盐分表聚趋势。重度盐渍土和盐土主要分布在银北的石嘴山市、平罗县、惠农县一带和银南的部分地区。总体来说,银川平原的土壤盐渍化现象依然严重,应加强研究与治理改良。