无人机遥测技术在水土保持生态果园改造监测中的应用

以江西水土保持生态科技园为研究区,通过无人机遥测技术以及地理信息系统,对生态果园水土保持措施进行图斑化、信息化管理研究.结果表明:无人机遥测技术获取的不同阶段的航飞影像可用于生态果园改造的动态监测;利用Agisoft photoscan软件处理航飞影像可生成高分辨的数字正射影像(DOM)以及数字地表模型(DSM)数据;利用生成的DOM,结合地理信息系统,可获取生态果园水土保持措施的分布、数量、长度等信息,建立生态果园水土保持措施数据库,并输出报表和专题图.经与实际量测长度验证,基于DOM提取的长度平均精度为97.99％;与实测坡度验证,基于DSM数据提取的坡度平均精度为88.91％.无人机遥测技术能够快速、准确、自动获取地物的面积、长度、坡度等指标数据,可满足当前水土保信息化的要求,提升综合治理项目实施监测的信息化水平,提高施工监测的质量和效率.     

氮肥基追比例对测墒补灌小麦植株氮素利用及土壤氮素表观盈亏的影响

以中筋小麦济麦22为试材,在小麦拔节期和开花期0—40cm土层土壤相对含水量均补灌至70%和总施氮量为240kg/hm~2条件下,设置5个氮肥基追比例处理:0∶10(N1)、3∶7(N2)、5∶5(N3)、7∶3(N4)、10∶0(N5),研究测墒补灌节水栽培条件下氮肥基追比例对小麦植株氮素利用和土壤氮素表观盈亏的影响。结果表明:N3处理的植株氮素积累量、籽粒氮素积累量显著高于其他基追比例处理;营养器官氮素积累量、土壤矿质氮损失量、氮肥表观残留率和氮肥表观损失率显著低于其他处理。与N1、N2、N4、N5处理相比,N3处理的氮素生理利用率分别高33.22%,12.60%,11.54%,98.14%,籽粒氮素利用率高148.65%,56.48%,59.63%,229.29%,氮肥农学效率高96.52%,34.86%,37.64%,204.98%,氮素表观盈亏量分别低35.04%,13.82%,30.36%,29.30%。根据不同氮肥基追比例下各指标的相关系数分析表明,植株氮素积累量、籽粒氮素积累量、氮素生理利用率、籽粒氮肥利用率、氮肥农学效率与土壤硝态氮积累量、成熟期0—200cm土层土壤矿质氮残留总量均呈显著负相关。综上,氮肥基追比例为5∶5的N3处理为试验条件下的最优处理。     

一种农业电网远程监测系统的设计

基于当前嵌入式的流行，设计了一套嵌入式网络服务器，对其设计方案及主要芯片端口和功能进行介绍，将其应用到农业电网远程监测系统中的网络通信，给出了系统的功能框图，所涉及到的技术有数据采集技术、实时网络通讯技术等等。     

稻谷热风辅助射频干燥工艺及相关品质研究

新型热风辅助射频(HA-RF)技术已被证实在稻谷杀虫方面具有良好的效果,为探究其同步杀虫干燥的应用潜力,本研究重在探究HA-RF在稻谷干燥方面的效能,开发稻谷HA-RF干燥工艺并研究相关的品质变化.结果表明:极板间距为10.0 cm(射频加热速率6.10℃/min),干燥温度为60℃,样品厚度为3.0 cm时,稻谷HA-RF干燥效能最佳;HA-RF与热风(HA)干燥相比可缩短干燥时间34.6％,单位能耗也更低.此外,HA-RF与HA干燥相比对稻谷精米率、整精米率和爆腰率的影响无显著差异,但HA-RF干燥可以更好地保留维生素E,且对样品颜色和微观结构的影响也较小.该研究表明HA-RF是一种比HA干燥更加高效节能的技术,且干燥后稻谷品质更好,在稻谷同步干燥杀虫上具有一定应用潜力.     

一种新的实用的绝缘子监测装置

提出一种新的简易实用的绝缘子监测装置,该装置基于劣质绝缘子的泄漏电流比正常绝缘子大很多的原理,以泄漏电流为驱动源,当泄漏电流在一定的时间内超过限定值就会通过电磁和机械作用动作于信号。巡线工人无需攀爬杆塔,在地面就能观察到该信号,进而检测到劣质绝缘子在绝缘子串中的位置,工作强度大为减小。该装置不需要外置电源驱动,寿命长,成本低。实验室模拟试验和现场运行表明该装置有很高的准确率,初见成效,宜推广使用。     

基于4G网络的气调保鲜配气远程监控系统设计与试验

为提高生鲜农产品气调保鲜配气过程的精确度及自动化水平,设计了一套气调保鲜配气远程控制系统,依托嵌入的PID控制算法和质量流量控制器实现对原料气体流量、浓度和混配比的控制;以4G网络作为远程数据传输途径,选择4G DTU作为网络数据收发器,通过手机小程序实现移动客户端的远程监控功能。系统在结构上设置了气体参数感知层、数据网络传输层和控制操作应用层;基于配气系统远程监控要求,在PLC内部嵌入Modbus RTU程序,保障DTU与PLC之间的通信;使用TCP协议,使其与云服务器之间进行数据传输。根据对系统稳定性、准确性及其通信性能的测试,在配气稳定时配气体积分数平均误差绝对值在0.22%浮动,平均误差较传统方法降低了约91.67%,且配气速度提高50%左右,极大改善了配气场地的工作条件和生产效率,为进一步完善生鲜农产品气调保鲜自动化配气生产线提供了技术支持。     

基于无人机遥感的盛花期薇甘菊监测技术

薇甘菊是世界十大有害杂草之一,其泛滥会对生态系统造成重大影响。建立一个高空间分辨率全域尺度的薇甘菊预警评估方法,是防治薇甘菊的关键手段之一。目前对薇甘菊的监测主要有人工踏查、卫星遥感监测,但前者效率低下而后者识别精度不够。以无人机为载体,通过采集待监测区域的薇甘菊彩色图像,应用Otsu-K-means、RGB、HSV色彩空间阈值分割算法以及K-means-RGB、K-means-HSV、K-means-RGB-HSV融合算法和MobileNetV3深度学习算法进行识别,采用召回率、精确率和均衡平均数F1值共3个评价指标对识别结果进行评价。实验结果表明K-means-RGB-HSV算法对盛花期薇甘菊的整体识别效果最佳。在此基础上,基于识别结果应用模糊层次分析法以及盖度公式,初步建立了薇甘菊的预警评估方法,划分了5个薇甘菊入侵危害等级,可根据所需监测精度的不同,设置不同尺寸的网格和辐射半径,绘制出薇甘菊入侵的精准分布热力图,能够清晰准确地体现不同区域的入侵薇甘菊的危害程度。在厘米级分辨率精度下,实现了基于无人机遥感的盛花期薇甘菊精准监测,为薇甘菊入侵的监测、预警和精准防治提供了有力支撑。     

玉米精密播种粒距在线监测与漏播预警系统研究

针对玉米精密播种粒距偏差导致播量分布不均匀的问题,设计了玉米精密播种粒距在线监测与漏播预警系统。该系统主要由车载计算机、排种监测ECU及相关传感器组成,设计了上位机监测软件和基于移动平均粒距在线监测的下位机程序,通过监测玉米精密播种作业过程中的粒距及其误差,完成漏播预警。首先,设计并进行了排种计数监测精度试验,结果表明,在模拟车速3～12 km/h范围内,以1 km/h递增变化的10个车速下,系统对指夹式排种器和气吸式排种器的排种计数监测平均准确率分别为99.12%、99.71%,标准差分别为0.52%、0.44%,总体排种计数监测误差平均值小于1%。其次,基于高速摄像的播种粒距测量试验台进行了实验室环境下的粒距监测精度试验,采用指夹式排种器进行排种,目标粒距为25 cm,在车速3～12 km/h范围内,以1 km/h为间隔的10个车速下,系统对粒距监测误差绝对值的平均值为2.34 cm,标准差为2.56 cm。针对试验结果存在较多的随机异常点问题,采用移动平均滤波对监测粒距进行分析,得出粒距监测误差绝对值的平均值为0.79 cm,标准差为0.62 cm,单车速下对应的粒距监测误差绝对值的平均值最大为1.69 cm,标准差为0.23 cm,经移动平均滤波处理后,粒距误差异常点明显减少,系统粒距监测误差小于2.00 cm。最后,基于气吸式玉米精密播种机设计了试验样机,设置播种车速为5.49、8.49 km/h,目标粒距为25 cm,进行了田间播种粒距监测精度试验,分别采集350个连续的出苗粒距进行对比分析,结果表明,与出苗粒距移动平均值相比,系统粒距监测误差的平均值分别为1.84、2.22 cm,标准差分别为1.61、2.13 cm,粒距监测值曲线与出苗粒距移动平均值曲线的变化趋势基本相同。     

脱涡致振式压电风力发电机性能分析与试验

为满足农业遥感监测系统的供电需求,减少化学电池对水和土壤的污染,提出一种脱涡致振式压电风力发电机,并从理论和试验两方面进行了研究。建立了脱涡致振式压电风力发电机的理论模型,通过仿真分析研究迎风角、压电振子长度及风速对压电振子变形量的影响,并对发电机样机进行了测试试验。结果表明,不同风速下均存在两个最佳迎风角,使发电机输出电压较大,压电振子长度为60、78mm,风速为7.6、11.6、12.4m/s时的两个最佳迎风角分别为(35°,135°)、(45°,125°)、(50°,120°)和(35°,120°)、(40°,115°)、(45°,110°)。当迎风角为120°时,存在最佳风速,使发电机输出电压达到最大;随着压电振子长度的增加,最佳风速由12.4m/s降低到8.4m/s,其对应的最大输出电压由16.6V增加为16.8V。当外接电阻为150kΩ、迎风角为30°时,试验测得最大输出功率为1mW。研究表明,根据实际风速确定合理的迎风角及压电振子长度可提高发电机的发电能力。     

基于单目视觉的谷物联合收获机产量测量方法

为准确获取农田中作物产量信息,以联合收获机刮板式升运器为研究对象,提出了一种基于单目视觉的联合收获机产量测量方法。首先,根据真实的升运器内部谷堆图像,提出了一种更加精确的刮板上谷物堆积模型。然后,基于视觉测量和图像处理技术,开发了一种谷堆体积测量方法。在辅助光源照射下,通过工业相机采集升运器内刮板和谷堆的侧面图像。采用邻域微分法提取图像感兴趣区域,再利用Otsu法和形态学处理方法从背景中准确分割出谷堆。根据相机成像模型,计算谷堆在世界坐标系中的实际侧面积,并通过谷堆几何模型得到谷物的体积。最后,将每个刮板上的谷堆体积累加求取产量。为验证所提方法的有效性,搭建了基于单目视觉的谷物测产系统,并在升运器试验台上开展了试验验证。试验结果表明,在不同的升运器转速工况下,所提方法测量的相对误差为-4.08%~3.41%,能够满足联合收获机产量测量精度要求。