基于无人机数码影像的冬小麦叶面积指数探测研究

叶面积指数(LAI)是评价作物长势的重要农学参数之一,利用遥感技术准确估测作物叶面积指数(LAI)对精准农业意义重大。目前,数码相机与无人机系统组成的高性价比遥感监测系统在农业研究中已取得一些成果,但利用无人机数码影像开展作物LAI估测研究还少有尝试。为论证利用无人机数码影像估测冬小麦LAI的可行性,本文以获取到的3个关键生育期(孕穗期、开花期和灌浆期)冬小麦无人机数码影像为数据源,利用数字图像转换原理构建出10种数字图像特征参数,并系统地分析了3个生育期内两个冬小麦品种在4种氮水平下的LAI与数字图像特征参数之间的关联性。结果表明,在LAI随生育期发生变化的同时,10种数字图像特征参数中R/(R+G+B)和本文提出的基于无人机数码影像红、绿、蓝通道DN值以及可见光大气阻抗植被指数(VARI)计算原理构建的数字图像特征参数UAV-based VARIRGB也有规律性变化,说明冬小麦的施氮差异不仅对LAI有影响,也对某些数字图像特征参数有一定影响;在不同条件(品种、氮营养水平以及生育期)下的数字图像特征参数与LAI的相关性分析中,R/(R+G+B)和UAV-based VARIRGB与LAI显著相关。进而,研究评价了R/(R+G+B)和UAV-based VARIRGB构建的LAI估测模型,最终确定UAV-based VARIRGB为估测冬小麦LAI的最佳参数指标。结果表明UAV-based VARIRGB指数模型估测的LAI与实测LAI拟合性较好(R2=0.71,RMSE=0.8,P0.01)。本研究证明将无人机数码影像应用于冬小麦LAI探测是可行的,这也为高性价比无人机遥感系统的精准农业应用增添了新成果和经验。     

无人机遥感解析田间作物表型信息研究进展

田间作物表型信息是揭示作物生长发育规律及其与环境关系的重要依据,传统的田间试验取样和车载高通量平台测定作物性状参数的方法耗时耗力,且空间覆盖不全,限制了作物科学研究的快速发展,而以无人机为代表的近地遥感高通量表型平台凭借机动灵活、成本低、空间覆盖广的优势成为获取田间作物表型信息的重要手段。该文根据国内外无人机遥感平台解析作物表型信息的最新研究成果,针对不同传感器类型分析了无人机遥感解析作物表型信息的应用及其不足,总结了遥感定量反演作物表型信息的方法体系,展望了无人机载遥感技术在作物表型信息解析方面的应用前景。该项研究成果对推广无人机遥感平台获取田间作物表型信息、提高复杂农田环境作物长势信息的解析和辨识能力具有重要意义。     

电动多旋翼植保无人机升力特性综合测评方法

升力特性是电动多旋翼植保无人机性能测试的重要参数之一。为了实现对电动多旋翼植保无人机升力特性的性能检测,针对不同型号、不同规格的电动多旋翼植保无人机在评价过程中存在无统一的评价指标问题,该文提出了一种半系留式电动多旋翼植保无人机升力特性的测试与评价方法,包括性能检测平台、升力特性测试方法及指标、升力特性的评价方法。为了验证方法的可行性,对3种不同机型(分别为四旋翼机型Ⅰ、六旋翼机型Ⅱ、八旋翼机型Ⅲ)进行了升力特性指标的性能测试试验。试验结果表明:3种机型在功率载荷、重量效率、热效比等方面有较大差异,功率载荷最好的机型Ⅲ比最差的机型Ⅰ大7.6 m N/W,重量效率最好的机型Ⅰ比最差的机型Ⅱ大0.33,热效比最好的机型Ⅲ比最差的机型Ⅱ大10.5 N/℃,反映出3种机型在设计过程中整个动力系统效率、机型整体结构和材料选择上的差异,从而在整机作业性能上表现出差异。在上述指标测试的基础上,结合无人机动力系统数学模型,提出了运用功率载荷、重量效率和热效比进行电动多旋翼植保无人机升力特性综合评价的评分方法,对上述3种机型进行综合评分的结果为:机型Ⅲ机型Ⅰ机型Ⅱ,该结果表明所提出的评价方法能有效对不同类型电动多旋翼植保无人机的升力特性进行综合评判。该文所给出的测试与评价方法,不仅能用于电动多旋翼植保无人机性能的评测,还能为机型性能的进一步改进提供参考。     

Effects of ambient gaseous pollutants on photosynthesis,growth, yield and grain quality of selected crops grown at different sites varying in pollution levels

In recent decades, ambient gaseous pollution has increased due to anthropogenic activities worldwide. The studies to evaluate the adverse effects of ambient pollutants on commonly grown food crops are still limited, especially in Asian countries like Pakistan. The present study was conducted to measure the ambient pollutants in different sites of Faisalabad and their impact on growth and yield of wheat, mung bean and peas. Plants were grown in pots and placed at three sites named as control (Wire house of Government College University, Faisalabad), low pollution (LP) (Farm Area of Ayub Agricultural Research Institute) and high pollution (HP) (GT Chowk, Faisalabad) sites. Results showed that ambient ozone (O₃) concentration was highest at HP site followed by LP site and was below AOT40 in control site. Ambient pollutants caused foliar injury in crops and decreased plant height, leaf area, biomass and grain yield. Pollutants caused a reduction in photosynthetic pigments, stomatal conductance and net photosynthetic rate and grain protein contents in all three crops. In conclusion, the ambient O₃ level was highest at HP site, this current O₃ level and other pollutants decreased the growth and yield of important food crops.     

基于无人机和卫星遥感影像的制种玉米田识别纹理特征尺度优选

制种玉米田在高空间分辨率遥感影像上呈现的明显条带状纹理,是有效区分光谱值相近的大田玉米和制种玉米的重要信息.该文在新疆维吾尔自治区奇台县玉米种植区以高空间分辨率的无人机遥感影像为数据源,针对制种玉米识别的纹理特征计算尺度问题,首先采用最近邻内插法对制种玉米和大田玉米样本田块的无人机影像进行重采样,得到不同分辨率的样本;然后用融合Uniform-LBP(local binary pattern)和GLCM(gray level co-occurrence matrix)方法得到提取玉米田块纹理特征合理GLCM参数,其中方向参数为0°、45°、90°和135°这4个方向上的纹理特征值的平均值、距离为5~7像元、灰度级为8;通过多尺度对比分析,得到最适宜区分制种玉米与大田玉米的纹理辨率为0.6~0.9m.最后采用奇台县的0.7m分辨率的Kompsat-3遥感影像进行验证,在多时相EVI(enhanced vegetation index)光谱信息识别玉米的基础上,利用本文确定的纹理分析方法,通过决策树建立规则识别制种玉米,识别精度达90.9%.通过该文的研究,可为高空间分辨率遥感制种玉米田监管提供支撑.     

果蔬气调保鲜运输车的设计与试验

为解决果蔬气调保鲜运输气调效率低且成本高等问题,该文提出了一种液氮充注气调保鲜运输技术,应用该技术制造的运输车主要由汽车底盘、基于压差原理的运输厢体、液氮充注气调装置、超声波加湿装置、制冷机组、变风量通风装置、换气装置和集中控制系统等组成。整车性能试验结果表明:在环境温度(33.5±1)℃、相对湿度59%±3%、采用仅中间留空堆栈、装载后厢体内后部温度(22.3±0.3)℃的条件下,物料初始温度为4.82和6.38℃时,调控至目标环境所用时间为52和90min;物料初始温度基本相同(4.65～4.82℃)、采用仅中间留空、中间与两侧留空和无空留堆栈方式时,调控至目标环境所用时间分别为52、30和77min,相对湿度自85%升至90%所用时间分别为26、9和33min,中间与两侧留空堆栈方式在调控速度方面依次优于仅中间留空和无空留堆栈;实载时厢体内氧气体积分数自20.9%降至5%用时28min,平均消耗液氮18.99kg,气调效率高且使用成本低。研究结果对提升果蔬气调保鲜运输技术水平具有一定参考价值。     

基于Web的海洋计量检测实验室管理信息系统设计

介绍基于Web的海洋计量检测实验室管理信息系统的规划、分析与设计,采取了Browser／Web Server、JSP、JDBC和Jasper Reports等技术开发了本系统。阐述了本管理信息系统的体系结构、子系统划分,以及相关技术、安全策略、实施和运行机制,着重讨论系统需求、系统解决方案及数据库设计和程序设计的要点。     

基于不同平台的小麦病虫害遥感监测研究进展

小麦病虫害的频发不仅会造成产量的巨大损失,病虫害防治农药的过度使用也会提高生产成本,增加农产品有毒残留的风险,而传统监测方法费时费力,具有主观性和滞后性.小麦病虫害遥感监测技术可实现快速、实时无损的监测,从而有针对性的提早防治病虫害.介绍作物病虫害光谱响应生理机制的基础上,重点从不同平台的角度入手概述近年来小麦病虫害遥...     

基于无人机高光谱遥感影像的防护林树种分类

树种信息对林业资源监测和管理具有重要意义,及时准确地掌握树种及长势状况是防护林工程建设与效益评价的基础。为研究利用无人机高光谱数据进行防护林树种分类的效果,选取典型区域使用Matrice600型六旋翼无人机搭载Rikola高光谱成像仪获取高光谱影像,基于支持向量机-递归特征消除算法（SVM-RFE）选取原始波段最佳组合,再结合纹理特征、植被指数和数理统计特征,使用随机森林算法对所有特征进行重要性评估并与分类精度相结合进行特征优化,进而构建高光谱影像全波段、原始波段最佳组合、全部特征变量、基于随机森林（RF）特征优化后特征变量4种分类方案,分别采用最大似然法（MLC）、支持向量机（SVM）、随机森林对防护林优势树种进行分类。结果表明：所提出的基于交叉验证的SVM-RFE算法选出的原始波段组合能更好地还原原始光谱特征;通过RF算法的特征重要性分析与分类精度相结合的方法可以有效选出重要特征,当使用全部特征的85%（包括17个光谱特征、3个纹理特征、5个植被指数和3个数理统计特征）进行分类时,总体精度最高为9593%（Kappa系数为0.9475）;所有特征中植被指数特征最重要,3种分类方法中RF算法分类总体精度（OA）最高。     

车辆换挡系统调压阀优化设计与试验

针对车辆换挡充油过程中离合器充油压力曲线的实际值与理想值之间存在偏差的问题,建立了包含供油单元、电磁换向阀、调压阀和离合器的换挡系统仿真模型,采用AMESim对充油过程进行仿真分析。以充油压力为优化目标,应用误差积分准则确定优化函数,通过Pareto图得到调压阀中影响充油压力的关键参数为阀口开度、弹簧预紧力和阻尼孔直径。分别采用二次拉格朗日非线性规划算法(Non-linear programming by quadratic Lagrangian,NLPQL)和遗传算法(Genetic algorithms,GA)对上述参数进行优化。对比优化后的仿真充油曲线与理想充油曲线,可知遗传算法为最优算法,并确定了调压阀的最优结构参数。根据控制变量法设计试验方案,结果表明,采用遗传算法优化后,换挡系统的稳定性在一定程度上得到提高,其充油过程更加符合理想充油过程,换挡品质得到改善。