基于线性模型的管路内农药混合均匀性评价方法

针对混合试验图像所得均匀性指数计算结果难以直接匹配于被广泛认可的数值仿真参考值的问题,本文基于线性模型方法,将混合试验图像处理与数值仿真结果进行映射,在黏性水溶性农药与水在长直混合管内进行在线混合的试验条件下构建对应的线性预测模型,并采用射流混药器在线混合图像及仿真结果对上述模型进行检验。研究结果表明：不同图像方法(灰度直方图二阶矩(HSM)、改进面积加权法(OAU)、主成分分析法(PCA))对应最优线性拟合阶数不同,采用单独图像方法构建模型时最优阶次为4,决定系数R2高于0.95,采用2种图像方法组合和3种图像方法组合时最优阶次可分别降至3阶和2阶,R2则接近或高于0.98;载流流量Q为800~2000mL/min、混合比P为0.01~0.10条件下,基于HSM、OAU、PCA和线性模型,可实现实际混药器均匀性预测,所有模型预测误差均小于0.05,且采用一元和二元线性模型使得平均预测误差分别降低84.1%和79.8%,不同算法间预测结果极差分别降低31.6%和78.0%;采用基于PCA或OAU算法的一元模型进行预测时误差可控制在0.03以内,其精度高于不同算法组合预测的结果;采用基于HSM-PCA等算法组合的二元模型误差虽稍高于0.03,但也可避免单一图像指标计算不准确带来的预测风险。通过构建图像处理-数值仿真之间的映射关系,可为基于图像处理进行农药在线混合均匀性评估提供更加可行和合理的方法。     

不同覆膜处理下春玉米叶面积指数高光谱估算

为实现快速、无损、实时监测不同覆膜处理下春玉米的叶面积指数（Leaf area index,LAI）,研究覆膜因子对LAI及冠层反射率的影响,借助高光谱遥感技术获取了各生育期春玉米的冠层反射率,在对光谱数据进行预处理后,经相关性分析提取各覆膜处理LAI的敏感单波段、敏感植被指数和特征指数,据此构建了全生育期各覆膜处理下LAI的高光谱估算模型。结果表明,覆膜对LAI的影响主要在抽雄期之前,相同施肥水平下覆膜与无覆膜处理之间LAI的差异随生育期的推进呈先减小、后增大的趋势,其中苗期差异最大,覆膜比无覆膜处理LAI增加78%以上;各覆膜处理冠层反射率之间的差异由大到小为生育中期、生育末期、生育初期,覆膜主要影响玉米对绿光和红光的吸收。基于3个指标构建各覆膜处理下LAI的估算模型,以特征指数为因变量建立的模型对LAI的反演结果精度较高,其拟合和验证决定系数R2均在0.8以上,均方根误差RMSE为0.45~0.65cm2/cm2,剩余预测偏差RPD均大于2,由于覆膜的影响,无覆膜处理LAI反演精度高于覆膜处理。以特征指数NI(722,731)为自变量建立的所有处理的混合LAI估算模型表现了反演的优越性,能降低覆膜对LAI反演的影响。     

竹叶片氮含量高光谱估测方法对比研究

为实现快速无损检测竹叶片氮含量,采用波长范围为350~2500nm的地物光谱仪获取竹叶片光谱数据,以金镶玉竹叶片为样本,对其进行高光谱分析。将高光谱原始反射率及其一阶微分、对数一阶微分和二阶微分值,与化学法测量的竹叶片氮含量值进行了相关性分析,分别获得了不同微分变化下的特征波段;基于微分变换后的高光谱反射率数据,分别采用二元线性回归、多元逐步回归、偏最小二乘回归和基于主成分分析的BP神经网络方法,建立了4种金镶玉竹叶片的氮含量高光谱估测模型。对比4种估测模型的校验结果表明,在光谱反射率的对数一阶微分变换下,采用拓扑结构为6-10-1的基于主成分分析的BP神经网络估测模型,校验环节决定系数为0.838,均方根误差RMSE为0.0452,具备较好的竹叶片氮含量估测效果。     

基于全子集-分位数回归的土壤含盐量反演研究

为提高植被覆盖条件下卫星遥感对土壤含盐量的估测精度,以河套灌区解放闸灌域为研究区,以高分一号卫星影像为数据源,同步采集不同深度土壤含盐量,通过全子集筛选法(Best subset selection)分析不同波段和光谱指数对于不同深度土壤含盐量的敏感性,并采用人工神经网络(Artificial neural network,ANN)、支持向量机(Support vector machine,SVM)和分位数回归(Quantile regression,QR) 3种方法,构建全子集筛选前后0～20 cm、20～40 cm、0～40 cm、40～60 cm、0～60 cm等不同深度下的土壤含盐量反演模型。结果表明,B4、BI、SI1、SI3是0～20 cm、0～40 cm处土壤含盐量的敏感变量组合,B4、BI、NDVI为20～40 cm、40～60 cm、0～60 cm处土壤含盐量的敏感变量组合;在各深度下,分位数回归模型的精度最高,模型的决定系数R2c1、R2v1均在0. 4以上,均方根误差RMSEc1、RMSEv1均小于0. 4%,SVM次之,ANN最差;在20～40 cm深度下QR反演模型效果优于其他深度,为本文土壤含盐量估算的最优模型,其建模和验证的决定系数R2c1、R2v1分别为0. 611和0. 671,建模和验证均方根误差RMSEc1、RMSEv1分别为0. 177%和0. 160%。本研究可为卫星遥感大范围监测植被覆盖条件下土壤盐渍化程度提供参考。     

基于高光谱和深度迁移学习的柑橘叶片钾含量反演

针对传统柑橘叶片钾含量检测方法耗时费力、操作繁琐且损伤叶片等弊端,引入高光谱信息探索柑橘叶片钾含量快速无损检测与预测模型,选用ASD Field Spec 3光谱仪采集柑橘4个重要物候期(萌芽期、稳果期、壮果促梢期和采果期)的叶片反射光谱,同步采用火焰光度法测定叶片的钾含量;先用正交试验确定小波去噪的最佳去噪参数组合,再进行不同光谱形式变换,对不同物候期光谱进行基于堆栈稀疏编码机-深度学习网络(Stacked sparse autoencoder-deep learning networks,SSAE-DLNs)的特征提取迁移和融合多种特征,对比支持向量机回归、偏最小二乘法回归、广义神经网络、逐步多元线性回归等多种诊断模型,结果表明,模型SSAE-DLNs基于一阶微分光谱特征建立全生长期钾含量预测模型的性能最优,其校正集和验证集决定系数分别为0. 898 8、0. 877 1,均方根误差分别为0. 544 3、0. 552 8。试验表明,深度迁移学习网络可对柑橘叶片钾含量进行精确预测,为高光谱检测技术用于柑橘树长势监测和营养诊断提供了参考。     

基于随机森林回归的玉米单产估测

为了提高玉米单产估测精度,以河北省中部平原为研究区域,以条件植被温度指数(VTCI)和上包络线S-G滤波的叶面积指数(LAI)为特征变量,通过随机森林回归确定玉米主要生育时期VTCI和LAI的权重,构建加权VTCI和LAI与玉米单产的单变量和双变量估产模型。结果表明,基于随机森林回归的双变量估产模型精度最高(R~2=0. 303),达极显著水平(P 0. 001)。将随机森林回归双变量估产模型用于研究区域2012年各县(区)玉米单产估测,结果表明,53个县(区)玉米估测单产与实际单产的平均相对误差为9. 85%,均方根误差为824. 77 kg/hm~2,模型精度较高。基于随机森林回归双变量估产模型逐像素估测研究区域2010—2018年玉米单产,结果表明,玉米单产在空间上的分布特征为西部地区最高、北部和南部次之、东部地区最低,年际间的分布特征为在波动中呈先减少后增加的趋势。     

基于改进樽海鞘群算法的四旋翼飞行器姿态优化控制

针对集总干扰下四旋翼飞行器的姿态控制问题,提出了一种基于线性扩张状态观测器的快速连续非奇异终端滑模控制策略。该方法通过线性扩张状态观测器来估计和补偿集总干扰的影响,提高控制器的稳定性;借助非奇异终端滑模面有限时间收敛的特性设计控制律,加快控制器的收敛速度;控制器的稳定性分析由Lyapunov函数得以证明。引入樽海鞘群算法来优化控制器中的参数,提升控制性能。进一步地,引入一维正态云模型与自适应算子来克服参数整定算法的固有缺陷,增强其优化能力。通过仿真与试验验证了本文方法的有效性与实用性,结果表明:在阵风干扰下,本文方法比线性自抗扰控制策略具有更高的跟踪精度、更强的抗干扰能力与更快的响应速度。     

液电混合直线驱动系统位置控制特性研究

提出了一种采用电-机械直线执行器和液压缸的液电混合直线驱动系统。为消除电-机械直线执行器和液压缸之间的耦合影响,液压泵和比例阀协同控制液压缸输出力和运行方向,满足系统负载力需求,电-机械直线执行器用于运动控制,并补偿液压缸输出力波动和外部干扰力。为实现上述目标,设计了基于扩张状态观测器的电-机械直线执行器自适应滑模控制方法,以估计的负载力调节泵压力和比例阀开度,对液压缸输出力进行调控。比例阀在系统运行中主要用于控制液压缸运动方向,阀开度较大,可显著降低节流损失。通过仿真和试验分析了系统的运行特性和能效特性。结果表明,该系统具有良好的位置控制特性,能量效率高,较传统阀控系统能耗减少51%。     

盘刷式矮密栽培落地红枣集条装置研制

针对新疆落地红枣人工集条劳动强度大、机械化程度低的问题,研制一种与落地红枣捡拾机配套的红枣集条装置。重点设计避障系统和仿形机构等关键部件,确定盘刷、液压缸行程和仿形机构的工作参数,结合避障工况需求,设计扫盘避障液压系统并对液压元件进行计算选型。以盘刷转速、盘刷前倾角和前进速度为影响因素,集条率和破损率为评价指标,开展三因素三水平正交组合试验,结果表明：各因素对集条率影响显著性顺序为盘刷前倾角、前进速度、盘刷转速,各因素对破损率影响显著性顺序为盘刷转速、前进速度、盘刷前倾角;采用多元统计分析方法得出最优水平组合为前进速度08 m/s、盘刷转速200 r/min、盘刷前倾角15°,此时集条率为97.54%、破损率为1.11%;在最佳参数组合下进行田间验证试验,集条率为96.64%,破损率为1.13%,试验值与理论预测值相对误差分别为0.93%、1.77%,各项指标符合设计要求。     

Application of the Tweedie distribution to zero-catch data in CPUE analysis

We focus on the zero-catch problem of CPUE (catch per unit effort) standardization. Because the traditional CPUE model with a log-normal error structure cannot be applied in this case, three methods have often been utilized as follows:

(1) Ad hoc method adds a small constant value to all response variables.

(2) Catch model with a Poisson or negative-binomial (NB) error structure.

(3) Delta-type two-step method such as the delta-normal model (after estimating the ratio of zero-catch using a logit or probit model, a model such as CPUE log-normal or Catch-Poisson is applied to CPUE without zero-data).

However, there are some statistical problems with each of these methods.In this paper, we carried out the CPUE standardization mainly using the Tweedie distribution model based on the actual by-catch data (silky shark, Carcharhimus falciformis, in the North Pacific Ocean caught by Japanese training vessels) including many observations with zero-catch (>2/3rd) and tuna fishery data as a target (yellowfin tuna, Thunnus albacares, in the Indian Ocean caught by Japanese commercial vessels) where the ratio of zero-catch is not so high (<1/3rd). The Tweedie model is an extension of compound Poisson model derived from the stochastic process where the weight of the counted objects (i.e., number of fish) has a gamma distribution and has an advantage of handling the zero-catch data in a unified way.We also compared four candidate models, the Catch-NB model, ad hoc method, Delta-lognormal model (delta-type two-step method) and Tweedie distribution, through CPUE analyses of actual fishery data in terms of the statistical performance. Square error and Pearson's correlation coefficient were calculated based on the observed CPUE and the corresponding predicted CPUE using the n-fold cross-validation.As a result, the differences in the trend of CPUE between years and model performance between the ad hoc method and Tweedie model were found to be not so large in the example of yellowfin tuna (target species). However, the statistical performance of Tweedie distribution is rather better than Delta-lognormal model, the Catch-NB distribution and ad hoc method in the example of silky shark (by-catch species). Standardized CPUE year trend of ad hoc method was found to be quite different from that of the Tweedie distribution and other two models. Model performance of the Tweedie distribution is good judging from the 5-fold cross-validation using the fishery data if including many zero-catch data such as by-catch species.