基于三维点云的蔬菜大棚杂草识别方法

为实现蔬菜大棚内自动化除草的目的,针对其中的杂草识别环节,提出了一种基于三维点云的新型蔬菜大棚杂草识别方法。采用RGB-D相机获取青菜田、生菜田的三维点云图像,采用超绿色算法去除其中的土壤等背景,采用体素滤波法在保留点云图像形状特征的同时降低点云数量,然后采用欧式聚类法分割出单株青菜和单棵杂草的点云簇,分别计算得到每个点云簇的最高点的Z坐标值,最后结合深度信息Z坐标值实现蔬菜大棚杂草识别。结果表明:这种基于三维点云的杂草识别方法能够有效的识别出杂草,识别率为86.48%。该方法能够对蔬菜大棚中的杂草进行准确识别,为蔬菜大棚自动化除草提供有效的解决方案。     

基于激光雷达扫描的料仓原料储料量测量方法

为提高仓内原料储料量测量自动化和智能化水平,设计了一种基于二维激光雷达扫描的储料量测量装置与系统。本系统采用RPLIDAR S1型二维激光雷达扫描获取不同储料量物料的原始点云数据,通过坐标变换、重叠点提取、滤波、分割等方法对原始点云进行预处理,采用贪婪投影三角化算法将预处理后的点云进行三维重建,获得仓内原料的三维模型,结合物料三维模型和物料的容重获得仓内原料的储料量,从而实现储料量的自动测量。以玉米为试验对象,测量小型储料塔内玉米储料量并对玉米不同储料量进行扫描测量,验证模型的准确性,结果显示：测量结果的平均绝对误差为8.05 kg,平均相对误差为1.52%。研究结果表明,基于二维激光雷达扫描的储料量测量方法是可行的,具有较好的稳定性和测量精度,能够满足实际生产需求。     

马奶子葡萄叶面积评估模型的建立

【目的】研究新疆南疆地区马奶子葡萄叶长、叶宽、叶长×叶宽及叶面积之间的关系,为田间快速估测葡萄叶面积提供方法。【方法】以南疆地区马奶子葡萄品种的叶片作为研究对象,测定叶片的叶长、叶宽、叶长×叶宽及叶面积值,分析不同指标和马奶子葡萄叶面积之间的关系。【结果】建立的叶面积估测的二元回归方程,是估测马奶子葡萄叶面积最佳的回归方程,估测的平均差异率仅为2.103%;建立的二元回归方程y₁=12.990x₁+2.501x₂-66.109为最优方程。【结论】马奶子葡萄叶片的叶长、叶宽、叶长×叶宽与叶面积均存在极显著相关,运用回归法估测马奶子葡萄叶面积,既不破坏树体,又具有简便易测、可靠性强、准确性高的优点。     

考虑水文变异的水库生态流量研究

为探讨水文变异对生态流量影响,确定最佳水库生态流量推求方法,针对尼尔基水库生态问题,采用Mann-kendall突变检测法、滑动T检验法和有序聚类法,结合序号总和理论和Spearman相关系数计算对水文时间序列作综合识别,确定水库发生水文变异年份为1963年和1999年。利用NGPRP法和逐月频率年内展布计算法分别计算天然状态、次天然状态、现状和不考虑水文变异条件下最小生态流量和适宜生态流量。参考Tennant法评价结果表明水库生态系统退化主要受人类扰动影响,观察次天然状态和不考虑变异状态下生态径流过程,最小生态流量占多年平均流量百分数相差9.21%和1.70%,适宜生态流量相差3.04%和1.47%。研究应更多考虑次天然生态径流过程,其最小生态流量仅可作为生态流量下限。     

秋浦花鳜多元养殖模式关键技术

秋浦花鳜是安徽地方水产优良养殖品种。基于当前秋浦花鳜主要的养殖模式,对相关技术要点进行总结,系统归纳了秋浦花鳜池塘主养、混养,网箱养殖,以及大水面增养殖等多元养殖模式及其关键技术。在不同的养殖模式下,秋浦花鳜均表现出优异的适应性,经济价值及社会价值,可进一步示范应用。     

基于几何模型的绿萝叶片外部表型参数三维估测

为快速高效获取叶类植物叶片的外部表型参数、掌握植株生长状况,以绿萝叶片为研究对象,提出一种基于几何模型的叶长、叶宽与叶面积的三维估测方法。利用微软Kinect V2相机,自80cm高度垂直位姿获取绿萝叶片局部点云,并进行直通滤波去噪与包围盒精简等预处理,测量得到点云外形参数,输入预先建立的SAE网络分类预测得到几何模型参数,并基于曲面参数方程建立叶片几何模型。采用粒子群优化算法计算几何模型离散点云和局部点云间的空间距离,进行空间匹配,利用遗传算法求解最优匹配模型的内部模型参数,输出最优匹配模型的叶长、叶宽与叶面积作为估测结果。实验共采集150片绿萝叶片的局部点云数据,将估测结果和真实值进行数学统计与线性回归分析,得出叶长、叶宽与叶面积估测的平均误差分别为0.46cm、0.41cm和3.42cm2,叶长估测R2和RMSE分别为0.88和0.52cm,叶宽R2和RMSE分别为0.88和0.52cm,叶面积R2和RMSE分别为0.95和3.60cm2。实验表明,该方法对于绿萝叶片外形参数的估测效果较好,具有较高实用价值。     

小麦山农4143抗黑胚病遗传分析及抗性遗传位点检测

黑胚病是小麦生产的重要籽粒病害,麦根腐平脐蠕孢(Bipolaris sorokiniana)是黑胚病的主要致病菌.为分析小麦抗黑胚病遗传规律并检测抗性位点,本研究以抗黑胚病小麦品系山农4143与感病品系宛原白1号的F7代重组自交系(RIL)群体为材料,于2018～2019年在3个试验点种植,采用“孢子液喷洒、套袋保湿”...     

匹配点云结合HSI色彩分量的无人机RGB影像信息提取方法

无人机通常搭载可见光波段传感器获取红-绿-蓝（Red-Green-Blue,RGB）影像,由于无人机RGB影像波段较少,影像的地物信息提取存在一定难度。该研究提出了一种匹配点云结合色调-饱和度-亮度（Hue-Saturation-Intensity,HSI）空间色彩分量的无人机RGB影像信息提取方法。首先以饱和度分量和红光波段构造了饱和度与红光比值指数,再结合可见光波段差异植被指数以及由匹配点云获得的地形特征对研究区正射影像进行分类。试验结果表明,本文方法的总体分类精度达到了91.11%,Kappa系数为0.895,证明匹配点云结合HSI空间色彩分量的方法提取无人机RGB影像信息是可行的,提取结果具有较高精度。相较于基于光谱特征的传统方法,本文方法引入匹配点云可以简单高效地提取影像中高程差异明显的地物,同时,结合HSI色彩分量能够有效弥补无人机RGB影像光谱特征较少的不足。     

基于堆叠沙漏网络的单分蘖水稻植株骨架提取

针对水稻栽培和遗传育种研究中单分蘖性状高通量无损提取的实际需求,该研究提出了一种基于沙漏网络模型的单分蘖水稻关键点预测和骨架提取方法。首先,对原始图像进行批量裁剪、gamma校正和锐化卷积等预处理,获取单色背景下的水稻单分蘖图像数据集;设计水稻单分蘖各器官关键点数据标注策略,构建监督数据集。然后,构建堆叠沙漏网络架构实现叶片数固定和不固定的水稻关键点检测,引入沙漏结构整合图像的多尺度特征,结合中间监督机制整合不同沙漏模块信息。叶片数一致的情况,模型预测准确率最高可达96.48%;叶片数不一致的情况,预测准确率达到82.09%。最后,根据预测关键点及其对应的语义信息连接形成植株骨架,选取茎秆长、叶片长、穗长、叶片-茎秆夹角和茎节点位置5个表型参数对生成骨架模型的实际意义进行评估,其均方根误差依次为5.82 cm、3.09 cm、1.71 cm、3.22°和2.04 cm,证明了该方法能较好地识别水稻单分蘖关键点,为水稻骨架提取提供了一种新思路,有助于加快水稻育种速度。