基于Harris和卡尔曼滤波的农业机器人田间稳像算法

针对田间颠簸环境影响农业机器人采集实时稳定图像问题，提出了基于Harris和卡尔曼滤波的农业机器人田间稳像算法。首先，利用摄像头获取田间抖动视频图像序列，进行图像子区域划分并计算各区域灰度均方差，进而确定各区域Harris角点阈值；通过自适应角点阈值设置，增加角点距离约束，完成图像角点检测。然后，对检测出的角点进行光流跟踪，计算出帧间运动估计参数。最后，利用自适应卡尔曼滤波算法对运动估计参数进行平滑操作并动态调整滤波平滑性能，获得精确运动估计矢量。测试结果表明，改进后的Harris角点检测算法区域平均分布标准差减小；自适应卡尔曼滤波算法在保证平滑随机运动前提下，跟踪主动运动性能平均提升30.75个百分点；稳像后的图像峰间信噪比提升15.93%,单帧处理时间为25.66 ms,满足农业机器人30 f/s高速图像采集时同步稳像对实时性要求。     

芦苇和白刺空间格局对青土湖生态输水的响应

石羊河尾闾湖——青土湖位于腾格里沙漠和巴丹吉林沙漠边缘,是阻隔两大沙漠合围的生态屏障。自2010年开始连续5年向青土湖进行生态输水并形成一定规模的水面,对促进区域植被恢复和保护民勤湖区绿洲具有重要的生态意义。本研究选用2008年、2010年、2011年、2012年、2013年、2014年的高分辨率遥感影像资料同时结合研究区的实地调查资料,对形成人工水面的面积和输水前后的芦苇(Phragmites australis)、白刺(Nitraria tangutorum)群落面积进行了统计分析和对比。结果表明,5年连续输水形成叠加效应,水面面积成倍增加,芦苇相对频度逐年增加和白刺相对频度逐年减少,芦苇群落(Form.P.australis)面积增加了8.43倍,临接水域和水域中的白刺群落(Form.N.tangutorum)消失,白刺面积减少了68.00%。人工输水促进了芦苇群落依水蔓延,镶嵌于水域成片分布;距水面50 m范围的白刺群落由连续成片成点状。输水促进了湿生植物生长,导致荒漠植物种退化。     

光辐射染色木材的变色规律及化学组分结构的变化

以I-214杨木染色单板为试材、氙光作为辐射光源,考察其在100h光照过程中表面颜色的变化规律;依据红外光谱图的谱峰位置和谱峰相对吸收强度,分析和确定光变色过程中染色杨木木材的化学组分。结果表明:染色杨木木材受光辐射易发生变色,其中酸性蓝染色单板的明度指数L*和色品指数b*变化显著,其光变色度显著大于酸性大红GR染色单板;若以波数1510cm-1为基准,非共轭羰基C=O振动的吸收峰(1738cm-1)吸收强度显著增强;共轭羰基C=O伸缩振动的吸收峰(1650cm-1)吸收强度有所增强;芳香环骨架C-C振动的吸收峰(1510cm-1)吸收强度明显减弱;C-O-H振动的吸收峰(1160～1052cm-1)吸收强度有所减弱。     

新疆林业海量影像数据管理系统建设

介绍新疆林业海量影像数据管理系统建设的关键技术和系统功能。系统通过对多源、多时相、多分辨率的影像数据的统一化、标准化的组织和管理,提供在线影像浏览、查询、对比分析和影像下载等功能,实现了海量影像数据的管理与共享。     

《梅山续稿》中食(药)用菌意象解读

南宋诗人姜特立所著的《梅山续稿》是一本内容丰富的诗文集。与大多数诗人不同的是姜特立在诗中塑造了独特的食(药)用菌意象。"意象"塑造是中国古典诗歌独特的审美追求。通过对诗中"意象"的解读,可以准确把握诗人创作倾向,思想所指和情感蕴含。选择《香菌诗》、《子陵瀬》、《人送岩桂之二》、《感物》4首具有代表性的诗歌进行研究和分析,对诗中食(药)用菌意象进行解读。探讨诗中的意象内蕴,挖掘诗歌的深刻内涵,以丰富我车优秀的诗歌文化。     

Effect of mulch on initial coverage of four groundcover species for low input landscaping in a Mediterranean climate

Groundcovers play a very important role in the creation of urban green spaces. They provide many agronomic and environmental benefits while simplifying the urban landscape management.In the areas with a Mediterranean-type climate, the development of low-input landscapes, with the ability to maintain their functions and aesthetical appeal, is pivotal. The aim of this study was to identify groundcover species that could be suited to the local environmental conditions and to evaluate the effect of different mulching systems on plant growth and weed suppression.Digital image analysis was used to measure the green cover percentage of four species (Hedera helix L., Hypericum calycinum L., Rosmarinus officinalis L., Vinca minor L.) grown on two different types of mulch (EcoCover^® and wood-chips) and on bare soil. Changes in plant coverage, NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and weed biomass were recorded over a two year period.The prostrate R. officinalis established rapidly and reached more than 80% of coverage within 3 months after planting. Also, it was not affected by weed competition. Non-native H. calycinum also exhibited a quick spread, but it was unsuitable for low-input Mediterranean landscapes because it died during late summer from fungal disease. H. helix and V. minor were also adversely affected by pathogens and, due to their slow initial growth and low percent cover in the second year, they did not control weeds during the study. With the exception of R. officinalis, mulching materials did not significantly improve the establishment and cover ability of the tested species, but had significant effects on weed suppression. Digital image analysis and spectral reflectance proved to be reliable and objective techniques to assess groundcover performance.     

中国制造业劳动力成本上升的正负效应分析

作为物质“形象”的第一层面被人们所感知的“物象”是不依赖于人之意识的客观存在。基于对传统村落人文物象的实证研究，认为其能够体现系统的传统造物文化思想，将其概括为“规则、参照、功能与技术、核心”四个层面，并从中揭示了“天、地、人、物”之间的关系，进一步阐释了造物文化思想对传统村落人文物象具有的现代启示。     

K步稳定的鞋印花纹图像自动聚类

目的 鞋印是刑事侦查的重要物证之一,如何对积累的大量鞋印花纹图像进行自动归类管理是刑事技术迫切需要解决的问题之一。与其他类图像不同,鞋印花纹图像具有种类多但数目未知、同类花纹分布不均匀且同类花纹数目少的特点。基于鞋印花纹图像的这些特点,用目前典型的聚类算法对鞋印花纹图像集进行聚类,并不能取得很好的效果。在对鞋印花纹图像进行分析的基础上,提出一种K步稳定的鞋印花纹图像自动聚类算法。方法 对已标记的鞋印花纹图像进行统计发现,各类鞋印花纹之间在特征空间上存在互不相交的区域(本文称为隔离带)。算法的核心思想是寻找各类鞋印花纹之间的隔离带,来将各类分开。过程为:以单调递增或递减的方式调整特征空间中判定两点为一类的阈值,得到数据集的多次划分;若在连续K次划分的过程中,某一类的成员不发生变化,则说明这K次调整是在隔离带中进行的,即聚出一类,并从数据集中删除已标记的数据;选择下一个阈值对剩余的数据集进行划分,输出K步不变的类;依此类推,直到剩余数据集为空,聚类完成。结果 在两类公开测试数据集和实际鞋印花纹数据集上进行实验,本文算法的主要性能指标都超过典型算法,其中在包含5792枚实际鞋印花纹数据集上的聚类准确率和F-Measure值分别达到了99.68%和95.99%。结论 针对鞋印花纹图像特点,提出了一种通过寻找各类之间的隔离带进行自动聚类的算法,并在实际应用中取得了很好的效果。且算法性能受参数的变化以及类的形状影响较小。本文算法同样适用于具有类似特点的其他数据集的自动聚类。     

《唐物语》对朱买臣故事的摄取与创新

《唐物语》第十九段对《汉书·朱买臣传》中朱买臣故事进行改编，因受众群体、文化差异、民族向性的不同，在改编过程中必然产生对母国文化信息的过滤与人物形象变异。以朱买臣故事东渐日本为线索，运用比较文学流传学与变异学，探究该文学作品对朱买臣故事的摄取与创新、朱买臣故事日本化的实现条件等，以期增进文学文化交流中的互读互解，避免因文学流变中信息过滤增删、形象失落变形而产生的民族心理与意识形态的误读。     

基于卷积神经网络马铃薯叶片病害识别和病斑检测*

针对自然环境下马铃薯叶片病害识别率低和晚疫病斑定位难的问题,基于大田环境中采集的马铃薯叶片图像,首先对马铃薯叶片病害进行识别,对比AlexNet、VGG16、InceptionV3、ResNet50、MobileNet五种神经网络模型,结果表明InceptionV3模型的识别效果准确率最高,可达98.00%。其次对马铃薯叶片的晚疫病斑进行检测,提出一种改进型的CenterNet-SPP模型,该模型通过特征提取网络获取对象的中心点,再通过中心点回归获得中心点偏移量、目标大小等图像信息,训练后的模型在验证集下的mAP可达90.03%,以F₁为评价值分析对比其它目标检测模型,CenterNet-SPP模型的效果最好,准确率为94.93%,召回率为90.34%,F₁值为92.58%,平均检测一张图像耗时0.10 s。为自然环境下马铃薯叶片病害识别和检测提供较为全面的深度学习算法和模型研究基础。