基于颜色参数和BP神经网络的紫叶李叶片花青素含量估算

目前对植物叶片花青素含量的测定主要是湿化学法和高效液相色谱法(high performance liquid chromatography,HPLC),为简化测定方法,降低成本和提高精度,提出一种利用数码相机获取照片提取的颜色参数构建模型无损估测植物叶片花青素含量的方法。试验测定166份紫叶李叶片的花青素含量及其RGB特征值,对15种颜色参数进行皮尔逊相关分析,构建逐步多元线性回归（stepwise multiple linear regression,SMLR）、一元线性回归（single linear regression,SLR）和BP神经网络（BP neural network,BPNN）估算模型;同时对模型进行验证和比较。结果表明,1）BP神经网络模型建模集的R²、RMSE和MAE分别为0.883、0.412、0.323,验证集的R²、RMSE和MAE分别为0.796、0.462和0.353,相关系数均达到极显著水平;一元线性回归模型中,参数G-B与花青素含量的线性相关性最强,相关系数为-0.820,达到极显著水平;逐步多元线性回归模型的相关系数均达极显著水平,其中建模集的R²、RMSE和MAE分别为0.724、0.630、0.459,验证集的R²、RMSE和MAE分别为0.643、0.616和0.509。2）颜色参数与花青素含量之间具有明显的相关性,利用数码相机获取的颜色特征值估测紫叶李叶片花青素含量具有可行性;3）3种模型中,BP神经网络模型的估测效果最好,能有效地估测紫叶李叶片花青素含量,其次为逐步多元线性回归,一元线性回归模型的预测效果相对较差。     

名优绿茶嫩芽识别与定位方法研究

由于人工采摘名优绿茶效率太低,严重制约了名优绿茶产业的发展。研究具有选择性且能快速准确采摘名优绿茶的智能系统迫在眉睫。而嫩芽识别和定位则是实现名优绿茶机械采摘的前提,因此,开展了名优绿茶嫩芽识别与定位方法的研究。基于RGB颜色空间采用三基色以及组合因子对图像进行灰度化处理,利用维纳滤波和梯度增强技术对处理后的图像进行滤波去噪,采用大津法和迭代法分割图像获取二值图像;借助MATLAB软件对相机进行标定处理获取各项内外参数,然后采用质心法对目标进行定位。结果表明,利用G-B索引因子结合迭代法能较大程度地识别出嫩芽目标,采用张氏标定法能在误差要求范围内对目标质心进行定位,且实时性较高。     

高速摄像技术在两相流场籽粒运动测量中的应用

利用高速摄像技术研究多相流场物料籽粒运动规律。文章以振动输送装置中物料籽粒运动测量中的应用为例,采用高速摄像系统连续采集流场的图像,然后进行图像的分析和处理。对物料籽粒的运动轨迹、速度信息进行测量的结果表明,利用高速摄像可以很好的研究多相流场的物料籽粒运动规律。     

基于数码相机的玉米冠层SPAD遥感估算

【目的】叶绿素是植物光合作用中重要的色素。利用作物光谱信息对叶绿素含量进行反演,为作物的实时监测和生长状态诊断提供重要依据。【方法】以大田环境下不同氮肥水平(0,50%和100%)的开花期玉米为研究对象,利用轻小型无人机搭载数码相机,获取试验区RGB影像。使用土壤调整植被指数(soil adjusted vegetation index,SAVIgreen)对图像进行分割,基于分割前后的影像分别提取15种常见的可见光植被指数,综合分析指数与玉米冠层叶绿素相对含量SPAD值的相关关系。采用单变量回归模型、多元逐步回归模型和随机森林(random forest,RF)回归算法构建玉米SPAD值的遥感估算模型,通过模型精度评价指标决定系数(coefficient of determination,R2)、均方根误差(root mean square error,RMSE)、平均相对误差(mean relative error,MRE)和显著性检验水平(P0.01),确定最佳指标和最优模型。【结果】基于分割前后的数码影像提取的VIplot和VIplant植被指数与玉米冠层SPAD值之间具有显著的相关关系,其中VIplant中的红光标准化值(NRI)、归一化叶绿素比值植被指数(NPCI)、蓝红比值指数(BRRI)、差值植被指数(DVI)与SPAD值的相关性在0.77以上;以相关性高于0.77的VIplant指数NRI、NPCI、BRRI、DVI构建的线性、指数、对数、二次多项式、幂函数的单变量回归模型中,NRI指数构建的二次多项式模型效果最好,决定系数R2为0.7976,RMSE为4.31,MRE为5.91%。在VIplant指数NRI、NPCI、BRRI、DVI参与建立的多变量SPAD反演模型中,使用随机森林方法的模型精度最高,决定系数R2为0.8682,RMSE为3.92,MRE为4.98%,而多元逐步回归模型的精度高于任意单变量回归模型,决定系数R2为0.819,RMSE为4,MRE为5.67%;对数码影像结合各模型制作的SPAD分布图进行精度分析,使用随机森林回归模型对SPAD的估测值与实测值最为接近,具有最佳的预测效果,R2为0.8247,RMSE为4.3,MRE为5.36%,可以作为玉米冠层叶绿素信息监测的主要方法。【结论】本研究证明将数码相机影像提取的可见光植被指数应用于玉米叶绿素相对含量的估测是可行的,这也为无人机遥感系统在农业方面的应用增添了新的手段和经验。     

一种改善普通数码相机对微小花果拍摄功能的方法

[目的]解决在野外难以用普通数码相机拍摄出微小花果清晰照片的问题。[方法]先将普通数码相机的拍摄模式设置为“微距”（或“柔和人像”）,关闭闪光灯。然后,用放大镜将要拍摄的花果放大,再用数码相机的镜头对着被放大的花果进行自动对焦。当数码相机完成对焦后,按动快门按钮进行拍摄。[结果]利用此方法,在野外对画眉草（Eragrostis pilosa）、金盏银盘（Bidens biternata）和蒺藜（Tribulus terrester）的花序或花进行拍摄,均能获得比较理想的照片。[结论]通过加置放大镜改变数码相机的光学系统,可以改善普通数码相机对微小花果的拍摄功能,能很容易地拍摄到微小花果的清晰照片。     

Estimating abundance and density of Amur tigers along the Sino–Russian border

As an apex predator the Amur tiger (Panthera tigris altaica) could play a pivotal role in maintaining the integrity of forest ecosystems in Northeast Asia. Due to habitat loss and harvest over the past century, tigers rapidly declined in China and are now restricted to the Russian Far East and bordering habitat in nearby China. To facilitate restoration of the tiger in its historical range, reliable estimates of population size are essential to assess effectiveness of conservation interventions. Here we used camera trap data collected in Hunchun National Nature Reserve from April to June 2013 and 2014 to estimate tiger density and abundance using both maximum likelihood and Bayesian spatially explicit capture–recapture (SECR) methods. A minimum of 8 individuals were detected in both sample periods and the documentation of marking behavior and reproduction suggests the presence of a resident population. Using Bayesian SECR modeling within the 11 400 km² state space, density estimates were 0.33 and 0.40 individuals/100 km² in 2013 and 2014, respectively, corresponding to an estimated abundance of 38 and 45 animals for this transboundary Sino–Russian population. In a maximum likelihood framework, we estimated densities of 0.30 and 0.24 individuals/100 km² corresponding to abundances of 34 and 27, in 2013 and 2014, respectively. These density estimates are comparable to other published estimates for resident Amur tiger populations in the Russian Far East. This study reveals promising signs of tiger recovery in Northeast China, and demonstrates the importance of connectivity between the Russian and Chinese populations for recovering tigers in Northeast China.     

ARM的温室图像采集设计

介绍了一种基于S3C2440硬件平台和嵌入式WinCE操作系统的USB温室作物图像采集系统的总体设计方案,并详细分析了系统的总体结构和各模块功能特点。对USB驱动模块进行了详细论述,对其他USB摄像头和USB设备在WinCE上的实现具有一定的参考价值。     

深施型液态施肥装置施肥过程高速摄像分析

在行星架转速110 r/min、液泵压力0.3 MPa、分配器阀芯孔直径3 mm和喷肥针孔直径2 mm的条件下,采用高速摄像对扎穴机构扎穴和喷肥工作过程进行拍摄。借助高速摄像及图像处理技术对扎穴和喷肥的运动规律进行分析后得出：喷肥针入土后开始喷肥到离土前停止喷肥的时间为0.1 s、液态肥施肥损失率为0.48%、喷肥针真实运动轨迹宽度变化256 mm和高度变化502 mm。结果表明：扎穴机构扎穴过程和喷肥过程具有较好的同步性,且施肥损失率远小于3.5%的作业要求。     

KMT动应变测量系统在水果定向中的应用

水果输送过程中定向问题的关键所在是寻找影响定向成功率的主要因素,需将各影响因素经过科学的组合对比,找到最佳组合,以提高水果在实际生产过程中的定向成功率。为此,利用正交试验和KMT动应变测量系统相结合的方法确定影响定向主要相关因素,利用KMT动应变系统测试的夹持片动应变大小与计算分析所得数据基本吻合。同时,确定了影响水果输送定向的主要因素有:入口通道宽度(D)、夹持带的速度大小(V)、杏子尺寸大小(I)。通过正交试验,得到较优的试验因素组合是:D为25mm,V为13.2m/min,I为34~35mm。利用高速摄像观测统计发现:水果大部分在定向通道的第4区域达到定向稳定。考虑夹持片对输送带振动影响的情况下,统计出杏子的定向稳定区域主要集中于输送通道的第4区域,为杏子切刀的位置选择提供了依据。     

基于RGB-D相机的果树三维重构与果实识别定位

为实现对果园果实机器人采摘提供科学可靠的技术指导,提出了一种基于RGB-D相机的苹果果树三维重构以及进行果实立体识别与定位的方法。使用RGB-D相机快速获取自然光照条件下果树的彩色图像和深度图像,通过融合果树图像彩色信息和深度信息实现了果树的三维重构;对果树的三维点云进行 R-G 的色差阈值分割和滤波去噪处理,获得果实区域的点云信息;基于随机采样一致性的点云分割方法对果实点云进行三维球体形状提取,得到每个果实质心的三维空间位置信息和果实半径。实验结果表明,提出的果树三维重构和果实立体识别与定位方法具有较强的实时性和鲁棒性,在0.8~2.0 m测量范围内,顺光和逆光环境中果实正确识别率分别达95.5%和88.5%;在果实拍摄面的点云区域被遮挡面积超过50%的情况下正确识别率达87.4%;果实平均深度定位偏差为8.1 mm;果实平均半径偏差为4.5 mm。