基于无线传感网络的耕种机具空间力监测系统开发与试验

针对实时监测耕种机具作业中所受空间力大小,该文提出了一种能够在现场和远程实时监测耕种机具受力情况并带有提示报警的监测系统。该系统采用基于Zigbee的WSN（wireless sensor network）完成数据的采集和近程传输,采用嵌入式处理器ARM11作为现场监测终端的中央处理单元CPU,并搭建WinCE6.0操作系统,完成数据交换、处理和监测报警等功能。通过安装在耕种机具上的测力传感器,实现对耕种机具受力情况的实时检测。经土槽试验测试,系统实现了耕种机具空间力的实时监测以及监测数据的存储,人机界面交互性良好,可为耕种机具的研究设计提供技术支持。     

基于GIS的土壤风蚀模型软件构建

针对当前土壤风蚀监测的实际需求,提出基于GIS技术构建土壤风蚀模型软件的思路和方法。该软件基于DTGIS核心服务平台,以C#为主开发语言,Silverlight为界面开发工具,采用轻型数据库SQLite进行数据存储;该软件可为用户提供GIS查询功能、站点数据管理、风力因子计算、土壤侵蚀模数计算、土壤侵蚀强度分级、时间分析、空间分析等功能服务,支持远程客户端连接和多点同时上传数据;同时,该软件将风蚀模型与GIS系统有机地集成到一起,不仅支持风蚀运算过程的交互,而且可以直接将模型运行结果显示在软件中;软件亦可以制作土壤侵蚀模数专题图、土壤侵蚀强度分级专题图、时空分析图,实现土壤风蚀数据系统化管理和数据可视化管理,为评价土壤风蚀的危害提供科学依据。     

基于Web投票机制的免疫协同过滤推荐技术研究

针对投票机制的个性化推荐系统,利用人工免疫网络模型的动态适应性、自组织性等特性,通过构建用户的兴趣模型来设计用户投票行为的抗体（抗原）编码及交叉克隆算子,并通过人工免疫网络模型来产生高效的推荐结果。     

草本植物根系网的固土机制模式与力学试验研究

针对生物软措施的力学固土护坡作用进行了力学机制方面的探讨,提出植物根系网固土力学机制模式的四个层次,以及对不同草本植物根系的固土性能进行了力学试验比较。结果表明不同植物根系具有不同的抗拉强度。香根草根系平均抗拉强度最大达85 m Pa,其次为假俭草,平均抗拉强度27.3 m Pa,白三叶根系平均抗拉强度为24.6 m Pa,莎草根系平均抗拉强度为24.5 m Pa,宜安草根系平均抗拉强度为19.7 m Pa,百喜草根系平均抗拉强度为19.23 m Pa,马尼拉草根系平均抗拉强度为17.5 m Pa,狗牙根根系平均抗拉强度为13.45 m Pa。不同的植物根系具有不同的抗拉强度、不同的固土性能与其遗传结构及其组织材料不同有关。充分了解和认识植物根系固土性能,科学合理运用生物软措施代替或部分代替工程措施在我国繁重的生态环境保护和恢复的基本建设工程项目中具有重要的应用价值和意义。     

无线传感器网络在农业中的应用

无线传感器网络集传感器技术、微机电系统(MEMS)技术、无线通信技术、嵌入式计算技术和分布式信息处理技术于一体,是多学科高度交叉的、知识高度集中的热点研究领域,因其广阔的应用前景而备受关注.该文综述了无线传感器网络的节点构成、体系结构、研究热点,以及在农业中的应用研究现状,针对性地提出在温室、节水灌溉、畜牧等农业领域应用无线传感器网络的方案与思路,为无线传感器网络在农业中的应用拓宽思路,争取早日将无线传感器网络投入到农业应用领域.     

植物根系对土壤侵蚀控制机理的研究

介绍了近年来植物根系对土壤侵蚀控制机理的研究进展。在水文效应和机械效应两个方面,植物根系通过增强土壤的抗冲性、渗透能力、抗剪强度以及根系网的固土功能提高土壤的抗侵蚀能力。     

基于区域语义和边缘信息融合的作物苗期植株分割模型

为在自然环境下准确分割作物苗期植株,实现苗期植株定位及其表型自动化测量,本文提出一种融合目标区域语义和边缘信息的作物苗期植株分割网络模型。以U-Net网络构建主干网络,基于侧边深度监督机制,引导主干网络在提取特征时能感知植株边缘信息;利用空间空洞特征金字塔构建特征融合模块,融合主干网络和边缘感知模块提取的特征,融合后的特征图具有足够的细节信息和更强的语义信息;联合边缘感知的损失与特征融合的损失,构建联合损失函数,用于整体网络优化。实验结果表明,本文模型对不同数据集的作物植株的语义分割像素准确率高达0.962,平均交并比达到0.932;与U-Net、SegNet、PSPNet、DeepLabV3模型相比,本文模型在不同数据集上平均交并比最高提升0.07,对自然环境下作物苗期植株具有良好的分割效果和泛化能力,可为植株定位、对靶喷药、长势识别等应用提供重要依据。     

基于深度学习目标测定的大蒜收获切根装置设计与试验

为研究适用于大蒜联合收获的智能化切根装置,提出了基于机器视觉的非接触式定位切根方法,设计了一种基于深度卷积神经网络的大蒜切根试验台.试验台采用深度学习的方法,对采集到的图像进行目标检测,利用APP完成人机交互和结果显示,由深度卷积神经网络给定切根的切入位置,电机控制系统自动调整定位双圆盘切根刀完成切根处理.目标比较试验...     

基于改进残差网络的田间葡萄霜霉病病害程度分级模型

针对传统葡萄霜霉病人工诊断分级方法低效且存在滞后性的问题,提出了一种改进残差网络的田间葡萄霜霉病识别及病害程度分级模型.在田间采集霜霉病前期、中期、后期以及健康叶片图像,并模拟天气、拍摄角度及设备噪声等影响因素进行数据增容;基于不同发病程度叶片间特征相似度高、区分难度大的特点,在优选ResNet-50模型的基础上,为解...     

荒漠绿洲交错区生态空间网络粒度效应研究

以乌兰布和沙漠东北缘磴口县为研究区,针对县域生态空间网络的粒度效应开展研究。结果表明,空间粒度的变化对生态空间网络的空间结构、拓扑结构以及生态源地的面积与空间分布均具有明显的影响,而生态阻力的粒度效应并不明显。随着空间粒度的不断增大,生态源地的面积产生了明显的波动并且变得越发破碎;生态空间网络长度经历了从增加到减少的变化,其空间分布由最初的不断密集再到逐渐稀疏;生态空间网络的各项拓扑结构指数变化较为明显,随着空间粒度的不断升高,网络的度分布愈发集中,同配性、层次性、模块化增强,网络的不均匀性不断提升,连接性不断降低,总体向更加不稳定的方向变化。