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。     

灌溉施氮和种植密度对棉花叶面积指数与产量的影响

为构建便于实际应用的棉花叶面积指数和产量模型,综合考虑灌溉、施肥、种植密度及覆膜的影响,建立了基于相对有效积温的普适棉花相对叶面积指数的Logistic模型,并研究了棉花最大叶面积指数与全生育期灌水量、施氮量、种植密度及产量之间的关系。结果表明：覆膜棉花叶面积指数最大时的有效积温为1400℃左右,不覆膜棉花的叶面积指数最大时的有效积温为1600℃左右。棉花最大叶面积指数随耗水量、施氮量呈现出先增后减的变化趋势,而种植密度与最大叶面积指数之间表现出明显的正相关性。综合考虑灌水量、施氮量和种植密度的作用可以较为准确描述最大叶面积指数变化特征。棉花产量随着最大叶面积指数的变化呈现出明显的先增后减的变化趋势,当最大叶面积指数为4.93时籽棉产量最大达6066.2kg/hm2。相对化分析结果表明,覆膜与不覆膜棉花相对叶面积指数的变化趋势基本一致,相应的模型参数也基本相同,从而建立了全国范围内覆膜与不覆膜棉花统一的相对叶面积指数的Logistic模型。该研究为棉花科学种植和精细化管理提供了方法,也为其他作物在不同管理措施和地域时进行建模提供了参考。     

不同水分胁迫下的小麦/玉米间作群体响应机理研究

为探明不同水分胁迫下小麦/玉米间作群体响应机理,试验设置了1个充分灌水、3个不同水分胁迫程度间作处理及2个充分灌水单作对照处理。结果表明:共生期内,各间作处理间普遍存在小麦条带水分捕获当量比高于玉米条带的现象,随水分胁迫的加剧,此趋势愈加明显;随着生育期的推进,此趋势渐弱甚至出现反转,而带间的水分相对竞争能力则呈现逐渐下降的规律。在根系分布特征方面,充分灌溉下间作群体平均根系分布深度为17. 15～17. 24 cm,其根质量密度的90. 42%～90. 77%分布于耕层内,其中小麦为87. 49%～88. 70%,玉米为92. 63%～92. 81%,而水分胁迫会显著影响间作群体根系的空间分布。在间作优势方面,要保持间作优势,每次灌水最少需满足80%左右的田间持水率,随水分胁迫程度的增加,间作群体土地当量比呈现先微升、后下降的规律,且间作玉米的偏土地当量比下降速率快于间作小麦。在种间相对竞争能力方面,表现出随水分胁迫的加剧,小麦相对于玉米先微升、后快速下降,并逐渐近于消失的趋势。间作群体的特殊性造成了两作物条带存在时间与空间上的土壤水分差异,进而导致灌溉水入渗速度及入渗总量的不同,而水分胁迫增大了这种趋势,这在一定程度上满足了灌溉水的最佳去处,从而提高了间作群体的水分利用效率,进而揭示了间作群体的节水增产机理。     

基于边缘检测和区域定位的玉米根茎导航线提取方法

基于玉米根茎图像信息,提出一种基于边缘检测和区域定位的玉米根茎导航线提取方法。首先,利用最大类间方差法自动分割2G-R-B灰度图像,得到二值化图像,结合形态学处理、位置/面积去噪方法提高二值化图像质量,对去噪图像按列累加得到列像素累加曲线;针对传统方法得到的特征点中伪特征点较多的问题,引入高斯滤波器平滑累加曲线,并运用极值法减少玉米根茎伪特征点的干扰,在提取玉米茎秆边缘直线时,提出基于最远茎秆成像宽度的双侧边缘判别思路,通过扫描每条边缘直线的四边形封闭邻域有效剔除伪边缘直线;最后,根据边缘直线二次定位玉米的根茎区域范围,并剔除伪特征点,采用最小二乘线性拟合方法准确提取导航线。试验表明,本文算法处理一幅1280像素×720像素图像耗时约236ms,特征点拟合准确率为92%。与传统方法相比,本文算法精度高、实时性好,在缺苗、杂草较多和株距不标准的情况下仍具有较强的鲁棒性。     

剔除土壤背景的棉花水分胁迫无人机热红外遥感诊断

剔除无人机热红外影像中的土壤背景是提高作物水分诊断精度的有效途径,但也是热红外图像处理的难点问题。本文以不同水分处理的花铃期棉花为研究对象,分别在09:00、13:00和17:00等3个时刻,连续5 d采集无人机高分辨率热红外影像,并采用二值化Ostu算法和Canny边缘检测算法对热红外图像进行掩膜处理,实现对土壤背景的剔除,然后分别计算二值化Ostu算法、Canny边缘检测算法和包含土壤背景下的3种棉花水分胁迫指数(Crop water stress index,CWSI),最后建立不同时刻下3种CWSI与棉花叶片气孔导度Gs的关系模型。研究结果表明,应用Canny边缘检测算法可有效剔除热红外影像中的土壤背景,剔除土壤背景后的温度直方图呈单峰的偏态分布;3种处理方法获得的作物水分胁迫指数CWSI中,Canny边缘检测算法的CWSI最小,二值化Ostu算法的CWSI较高,包含土壤背景的CWSI最大;采用Canny边缘检测算法剔除土壤背景后的CWSI与棉花叶片气孔导度Gs的决定系数R2达到0.84,Ostu算法的结果次之,包含土壤背景的最差。本研究可为无人机热红外遥感监测作物水分状况提供参考。     

马铃薯通风储藏库加湿系统设计与试验

为解决现有马铃薯通风储藏库加湿系统选型参数标准模糊和加湿方式无法随库内环境参数变化进行自动调节等问题,设计了一套马铃薯通风储藏库自动加湿系统。在现有马铃薯储藏库基础上,考虑马铃薯生理特性,该加湿系统选择PLC S7-200为主控制器,并运用控制变量法进行试验设计,采用Origin数据分析软件对各影响因素与入口风速和相对湿度之间的关系进行单因素试验分析,研究加湿帘厚度、加湿泵功率和风机风速对储藏库加湿效果的影响。硬件选型试验表明,该储藏库的最佳参数组合为湿帘厚度45cm、加湿泵功率70W、风机风速16m/s,当风速达到16m/s时能够达到完全穿透效果。加湿系统应用试验证明,系统能够正常工作,并且将库内相对湿度维持在95%左右,储藏后马铃薯平均失重率为3.70%,满足马铃薯储藏的加湿需求,且系统可根据库内环境参数的变化进行相应调整,使马铃薯保持较充足的水分和较低的失重率,从而保证储藏库内环境适合马铃薯储藏。     

基于模糊定权的模糊可信性约束二次规划模型

为了最大化黑河中游作物产生的经济效益和社会效益,采用模糊定权的方法将多目标效益转化为作物的综合效益权重,并将该权重应用于作物的水分生产函数中,对甘州区、临泽县和高台县的作物(小麦和玉米)进行水量优化配置.该模型为模糊可信性约束二次规划模型,模糊可信性约束中采用三角模糊数,可信性置信水平分别取0.5,0.6,0.7,0.8,0.9和1.0.以2011年的水量优化为例,优化后较优化前作物的配水量减少了3 701.25万m³,产量增加了1 291.28万kg,经济效益和社会效益分别提升了0.28亿元和0.18万人.另外,规划年2020年作物水量配置较现状年(2011年)的小麦和玉米的配水量分别减少了4.98%~5.24%和11.01%~12.07%,缺水情况得到改善.不同条件下的配水结果能够给决策者提供不同的方案.     

应用MODIS数据监测大范围病虫害植被指数变化——以2010年澳大利亚蝗灾为例

为了分析2010年澳大利亚新南威尔士州大范围蝗灾的发生范围和受灾程度,利用2008—2010年MODIS/Terra数据,通过植被生长期内前后同期的NDVI差值图像△NDVI判断2010年植被长势情况。研究结果表明:从整体上看,监测到的受灾范围与受灾程度上基本一致,能较好的反映出新南威尔士州的受灾情况;2010年9月新南威尔士州未受灾面积约为41万km2;受灾较轻区域面积约为5万km2;受灾较重区域的面积约为34万km2;受灾总面积约为39万km2,约占总面积的49%。通过与官方统计数据对比,监测到的受灾面积与官方统计数据相对误差为22%,造成误差的主要原因是像元的缺失与个别错误的像元点,导致受灾区域缺失的像元不能统计在受灾面积中和降低了受灾情况分类的精度。可得出结论,此方法适用于在对蝗灾发生范围和受灾程度的研究中。     

典型断面渠道临界水深计算

系统总结了明渠特征水深研究领域的计算方法,评价了各方法的特点;为了优选出典型断面渠道临界水深简捷、通用、精度高、适用范围广的显式计算公式,通过定义包含典型断面几何要素及流量的量纲为一的参数,将目前成果中临界水深的显式计算公式用定义量纲为一的参数进行统一表达,并对其进行简捷性、精度及适用范围的综合评价比较,优选出梯形、圆形、弧底梯形、普通城门洞形、马蹄形等5种典型断面渠道临界水深的显式计算公式;对标准城门洞形断面的临界水深应用最优一致逼近原理,提出以幂函数形式分段表达的新显式计算公式．误差分析表明,在工程常用范围内,由推荐的显式公式所计算的6种典型断面的临界水深,其最大相对误差均小于1％,满足工程设计对精度的要求．该研究可为典型断面排灌渠道的设计及水力计算提供参考．     

分蘖期水分对香稻香气及生理特性的影响

以常规香稻品种桂香占和美香占为材料,采用盆栽试验,研究了分蘖期水分对香稻香气及生理特性的影响。结果表明,分蘖期土壤水势维持在0～(-25±5)kPa时,显著增加了二香稻品种糙米的香气成分和籽粒的游离脯氨酸以及成熟期叶片、茎鞘和籽粒的脯氨酸氧化酶活性。分蘖期土壤水势维持在0～(-50±5)kPa时,降低了二品种籽粒脯氨酸氧化酶活性、糙米的香气成分和有效分蘖。因此,适当的分蘖期节水灌溉模式能有效提高香稻香气成分,且不影响水稻后期生理特性。