基于改进YOLOV5s网络的奶牛多尺度行为识别方法

奶牛站立、喝水、行走、躺卧等日常行为与其生理健康密切相关,高效准确识别奶牛行为对及时掌握奶牛健康状况,提高养殖场经济效益具有重要意义。针对群体养殖环境下奶牛行为数据中,场景复杂、目标尺度变化大、奶牛行为多样等对行为识别造成的干扰,该研究提出一种改进YOLOV5s奶牛多尺度行为识别方法。该方法在骨干网络顶层引入基于通道的Transformer注意力机制使模型关注奶牛目标区域,同时对奶牛多尺度行为目标增加路径聚合结构的支路与检测器获取底层细节特征,并引入SE（Squeeze-and-Excitation Networks）注意力机制优化检测器,构建SEPH（SE Prediction Head）识别重要特征,提高奶牛多尺度行为识别能力。试验验证改进后的奶牛行为识别模型在无权重激增的同时,多尺度目标识别结果的平均精度均值较YOLOV5s提高1.2个百分点,尤其是对奶牛行走识别结果的平均精度4.9个百分点,研究结果为群体养殖环境下,全天实时监测奶牛行为提供参考。     

基于高斯引导滤波MSRCR的奶牛夜间低质量图像增强方法

为了解决奶牛夜间图像存在颜色失真、边缘细节丢失与噪声干扰等低质量问题,试验提出了一种基于高斯引导滤波的彩色恢复多尺度Retinex(multi-scale Retinex with color restoration, MSRCR)图像增强算法,即先利用多尺度高斯滤波函数处理原始夜间图像得到粗糙照度分量,再利用引导滤波(guided filtering, GF)函数处理获得精确照度分量,然后结合四方向Sobel边缘检测器进行反射分量自适应权值优化,最后通过对数加法将照度分量和反射分量合成增强图像。试验以3组(1组为均匀光照灰度图像、2组为均匀光照彩色图像、3组为非均匀光照彩色图像)夜间不同成像条件下的180幅图像为研究对象,以平均梯度(mean gradient, MG)、标准差(standard deviation, S)、信息熵(information entropy, IE)、边缘保持指数(edge preserving index, EPI)、结构相似性指数(structural similarity index, SSIM)、峰值信噪比(peak signal to nois...     

低血糖生成指数液态奶的开发及测试

为获得营养均衡的调制牛奶,满足人体的多种营养需求,添加多种维生素和矿物质,设计出一款适用于糖尿病人、亚健康人群、体重管理、皮肤管理等人群饮用的低血糖生成指数(Glycemic Index,GI)的牛奶.稳定性试验结果表明,静置12天后,牛奶无显著脂肪上浮,体系稳定性良好;人体GI值试验结果表明,调制牛奶的餐后血糖值上升...     

地膜捡拾机主要工作部件参数的确定

在设计地膜捡拾中对主要关键部件起土铲与升运链式分离装置设计参数进行了研究、探讨,并确定了最佳参数,比较适合北方干旱地区土壤实际情况。     

基于村域尺度的传统耕作制度对耕地生产能力提升的思考

耕地是农业发展的根基,只有提升耕地生产能力,才能守住粮食安全底线。从村域尺度,采用文献研究法、实地调查法,分析粮食生产现状,剖析了研究区的传统耕作制度及其耕地生产能力制约条件,从中得出提升耕地生产能力的思考。结果表明：(1)研究区早籼稻和晚籼稻生产成本呈现增加趋势,其中机耕成本为170～180元/亩、收割成本为120～300元/亩、农药成本为120～130元/亩、化肥成本为120～230元/亩、水稻种子成本为47～50元/斤。(2)耕地生产能力制约因素主要是耕作方式陈旧、收割业务不完善、生产成本高、种植粮食补贴少以及农田基础设施落后,从提升农民生产意识、改进耕作方式、发展农业机械化、完善农村基础设施4方面提高耕地生产能力,为当地管理土地、增加粮食产量、促进农业农村现代化发展提供参考。     

基于土地利用的陕西商州区镇域乡村性时空变化研究

基于土地利用角度构建了乡村性评价体系,分析了陕西省商洛市商州区18个镇(办)的乡村性及其影响因素。研究表明:(1)在研究时段内,商州区耕地面积减少了1.22%,建筑用地面积和交通用地面积分别增加了0.75%和0.13%。(2)商州区乡村性整体呈现减弱趋势,2011年其乡村性等级以强等级和中等偏强等级为主(44.44%),而2017年其乡村性等级以中等偏强等级为主(33.33%);2011年有4个镇乡村性属于强等级,而2017年仅有1个镇乡村性等级为强等级。     

基于角尺度的随机体在森林稳定性维持中的作用

【目的】探讨基于空间结构的森林稳定性维持机制,提出森林"随机体-稳定性"假说,为改善我国人工林稳定性提供科学参考。【方法】以我国不同气候带典型天然林为研究对象,利用林分空间结构参数——角尺度精细解译林木点格局,根据参照树及其最近4株相邻木构成的结构单元中相邻木的分布形式定义结构体,分析典型天然林结构体类型构成,揭示稳定性高的天然林普适性结构规律。【结果】天然林中的林木主要由随机木组成,其林木株数频率达55%,断面积占比高达50%以上;随机木构成天然林的主体,既与天然林地域分布和森林类型无关,也与天然林树种组成和格局类型无关。【结论】随机木是天然林稳定的基石,其在天然林中的主体构成是促使森林稳定性的关键。林分中随机体的架构形式使得随机木具有两面受光的邻体微环境,相较于均匀体,其中心木受相邻木的竞争压力更小,而相较于聚集体,随机木的相邻木之间挤压程度则更小,随机木及其邻体(随机体)相对来说承受的生存压力较小,在自然演替过程中能够获得更大的存活几率;随机体数量越多,森林群落越稳定。     

面向对象多层次多尺度分割的农用大棚类型信息提取

为对不同农用大棚类型信息进行识别分类和精细化提取,以内蒙古河套灌区不同大棚类型为研究对象,基于Sentinel-2A卫星数据,采用面向对象结合多层多尺度分割技术和阈值分类方法,对大棚类型信息进行提取并对最终提取结果展开精度评价和分析研究。首先利用尺度参数估计（Estimation of Scale Parameter2, ESP2）方法进行了分层分割并优选出最佳分割尺度,在各层最优分割尺度上进行光谱、指数、几何、纹理等特征的提取与优化,获取最优特征组合;然后运用多层多尺度分割阈值分类方法提取不同大棚类型信息。结果表明不同大棚类型信息总体精度达94.8%,kappa系数达0.93。其中：塑料大棚的制图精度和用户精度分别为95.3%和96.6%;单屋面温室大棚制图精度和用户精度分别为88.5%和92.6%。基于多层多尺度分割分类的信息提取方法分别考虑了不同地物最优分割尺度,在不同地物各自的最优分割尺度上提取其信息,以抑制过度分割或亚分割现象,从而降低错分或漏分。因此,高分辨率卫星数据与面向对象多层多尺度分割分类的信息提取方法能够有效提高大棚类型信息提取精度,且能为地物信息精细提取技术体系提供一定参考思路。     

多尺度行政区平衡视角下耕地空间布局优化

优化耕地空间布局对提升耕地生产能力、促进农业可持续发展具有重要意义。该研究以广东封开县为例,基于“现状耕地调出-可恢复地类调入”的微观调整逻辑,综合运用空间叠加、综合评价及蚁群优化算法,构建了耕地空间布局调整模型,以调入调出数量平衡为约束条件实现了不同行政区尺度下的耕地布局优化。结果表明：1）研究区共调出耕地1 689.89 hm²,占耕地总面积的7.62%,整体上呈现出“全局零散、局部聚集”的分布特征。2）研究区可恢复地类农业生产适宜性均值为67.04,具有开展作物种植的良好禀赋条件。3）不同行政区尺度平衡情景下,调入结果在研究区北部空间差异显著,与镇内平衡情景相比,县内平衡情景下,调入耕地的农业生产适宜性均值提高了2.08,综合生态系统服务均值下降了0.67。4）两种情景下,耕地的连片性、质量及稳定性均得到提升,因不受调入规模和行政单元空间范围限制,县内平衡情景下的提升效果更加明显,适当扩大可恢复地类筛选范围有利于提升整体耕地质量并降低重要生态用地筛选概率。该研究构建的耕地空间布局调整模型具有良好的适用性,可为制定农用地布局优化与整治提升方案提供参考依据。