基于无人机影像自动检测冠层果的油茶快速估产方法

快速准确的产量估算对油茶经营管理和可持续发展具有重要意义。该研究针对油茶快速估产的应用现状,提出一种基于无人机影像自动检测冠层果的方法用于油茶快速估产。首先借助无人机航拍影像,通过随机抽样选取120株油茶树进行无人机近景摄影和人工采摘称量;然后利用Mask RCNN(Mask Region Convolutional Neural Networks)网络开展基于近景影像的油茶冠层果自动检测与计数;采用线性回归和K最邻近建立冠层果数与单株果数之间的关系,同时结合研究区典型样木株数和平均单果质量,构建基于冠层果自动检测的估产模型。结果表明:1)无人机超低空近景影像结合Mask RCNN网络能够有效检测不同光照条件油茶果,平均F1值达89.91%;2)同传统卫星遥感相比,基于无人机近景摄影的冠层果自动检测在作物产量估测方面显示出明显优势,Mask RCNN网络预测的冠层果数与油茶样木单株果数之间具有良好的一致性,拟合决定系数R2达0.871;3)结合线性回归和K最邻近构建的模型估产精度均较高,拟合决定系数R~2和标准均方根误差NRMSE(Normalized Root Mean Square Error)分别在0.892～0.913和28.01%～31.00%之间,表明基于无人机影像自动检测冠层果的油茶快速估产是一种切实可行的方法。研究结果可为油茶快速估产和智能监测提供参考。     

基于改进UNet模型的油茶果振动采摘点定位方法

针对非花果同期油茶果采收效率低这一问题,提出一种侧枝振动采摘点定位方法,通过振动侧枝降低树木损伤并实现高效采收。首先构建数据集,对侧枝分段标注,向UNet中添加CloFormer注意力机制并命名为Clo-UNet,实现侧枝的二维重构。其次,在Clo-UNet基础上进一步设计采摘点定位方法并命名为Clo-UNet-Point,该方法优先选择采收离果实最远且最粗的枝条。试验表明,Clo-UNet在验证集上表现优异,其中br_con（连果枝）、danger（危险区）和br_pro（优先采收区域）的平均交并比mIoU分别达到85.36%、86.37%和81.29%,平均像素精度mPA分别达到94.97%、96.17%和89.48%,Clo-UNet在整个数据集上的mIoU和mPA分别比UNet高5.14、6.85个百分点。通过观察验证集647幅图像,Clo-UNet-Point算法在不同光照条件下均能定位到采摘点,平均检测一张图像用时0.15 s。该研究可为未来非花果同期类油茶果的自动化振动采收奠定理论基础。     

基于卷积神经网络与迁移学习的油茶病害图像识别

传统的植物病害图像识别准确率严重依赖于耗时费力的人工特征设计。该文利用深度卷积神经网络强大的特征学习和特征表达能力来自动学习油茶病害特征,并借助迁移学习方法将Alex Net模型在Image Net图像数据集上学习得到的知识迁移到油茶病害识别任务。对油茶叶片图像进行阈值分割、旋转对齐、尺度缩放等预处理后,按照病害特征由人工分为藻斑病、软腐病、煤污病、黄化病和健康叶5个类别。每个类别各选取750幅图像组成样本集,从样本集中随机选择80%的样本用作训练集,剩余20%用作测试集。利用随机裁剪、旋转变换和透视变换对训练集进行数据扩充,以模拟图像采集的不同视角和减少网络模型的过拟合。在Tensor Flow深度学习框架下,基于数据扩充前后的样本集,对Alex Net进行全新学习和迁移学习。试验结果表明,迁移学习能够明显提高模型的收敛速度和分类性能;数据扩充有助于增加数据的多样性,避免出现过拟合现象;在迁移学习和数据扩充方式下的分类准确率高达96.53%,对藻斑病、软腐病、煤污病、黄化病、健康叶5类病害的F1得分分别达到94.28%、94.67%、97.31%、98.34%和98.03%。该方法具有较高的识别准确率,对平移、旋转具有较强的鲁棒性,可为植物叶片病害智能诊断提供参考。     

小叶锦鸡儿灌丛化对退化沙质草地土壤孔隙特征的影响

以内蒙古太卜寺旗地区退化沙质草地为研究对象,对该地区的小叶锦鸡儿灌丛化草地中的灌丛斑块和草地斑块分别取原状土柱各三个进行CT扫描,利用Fiji软件分析土壤孔隙结构特征的差异。研究结果表明,小叶锦鸡儿灌丛化对土壤的孔隙结构有较大影响,灌丛斑块土壤的总孔隙数、大孔隙数、总孔隙度、大孔隙度和孔隙等效直径均大于草地斑块土壤,灌丛斑块土壤的平均大孔隙度是草地斑块土壤的3倍。草地斑块土壤的大孔隙主要分布在0~50 mm土层深度,而灌丛斑块土壤的大孔隙在0~400 mm深度都有分布,这与土壤中灌丛的丰富根系分布有关。     

不同林龄柠条锦鸡儿土壤有效磷的变化

研究柠条锦鸡儿(Caragana Microphylla Lam.)林地不同土层深度土壤有效磷的变化规律,为进一步深入研究北方农牧交错带土壤性质及地区植被建设提供依据。笔者通过野外调查和数据处理,对赤峰市敖汉旗风沙土区不同林龄(5、11、17、23、29年)柠条锦鸡儿不同土层的土壤有效磷进行了分析。研究表明:相同林龄不同立地条件的土壤有效磷含量随土层厚度的增加呈现减小的趋势;相同林龄不同立地条件的土壤有效磷含量大小表现为丘间低地阴坡阳坡;相同立地条件不同林龄的土壤有效磷含量随林龄的增加而增加。柠条锦鸡儿的种植有利于土壤性质向良性方向发展。     

履带式高地隙油茶果振动采收机设计与试验

针对油茶人工采收效率低,劳动力成本大,且油茶果成熟期短、花果同期等问题,设计了可实现连续振动落果和收集的履带式高地隙油茶果振动采收机。采收机采用骑跨式车架沿油茶树种植行行走,利用曲柄摇杆机构驱动多排阵列的指排杆按照一定的运动轨迹对树冠两侧同时击打作业,落果通过收集板汇集后输送到果箱。根据击打轨迹对采收机击打装置的曲柄摇杆机构进行设计,并用ADAMS软件验证指排架运动轨迹。通过ANSYS软件对击打装置机架和采收机车架进行有限元模态分析,获得其前6阶固有频率,确定其不会发生共振。为接收振动掉落的油茶果,设计了高低错落分布的收集板,不仅能接收落果,且能顺利避开树干,实现整机在运动中完成振动落果和收集作业。最后,加工装配振动采收机样机,在击打液压马达转速为360 r/min条件下进行油茶林地整机试验,试验结果表明,油茶果采收率为87.56%,花苞掉落率为25.86%,满足油茶果采收要求。     

融合光电色选的皮带筛式油茶果壳籽分选机设计与试验

针对油茶果批量脱壳后壳籽混杂、人力分选效率低的问题,研究设计了一种融合光电色选的皮带筛式油茶果壳籽分选机。根据油茶果壳、籽与倾斜传送带间摩擦角、碰撞系数的差异,设计振动皮带筛进行初分选;利用两者灰度差异,对壳中残留籽进行二次光电分选。对皮带筛上油茶果壳、籽进行运动学与动力学分析,发现皮带倾角、皮带速度和振动频率是影响振动初分选率的主要因素;以籽箱清洁率、壳中含籽率为试验指标,开展正交旋转组合试验。当皮带倾角为19°、皮带速度为1.50m/s、振动频率为55.40Hz时,其籽箱清洁率为95.52%、壳中含籽率为24.30%,对最优参数进行试验验证,优化结果可靠。对不同茶籽比率的物料进行光电分选试验,结果表明籽箱清洁率稳定在98.23%左右,壳中含籽率保持在2.34%左右,说明光电分选可准确识别并分选出混杂物料中的油茶籽。对整机进行最优参数试验验证,该机两籽箱茶籽平均清洁率可达97.55%,壳箱中含籽率为3.27%。试验结果表明,此油茶果壳籽分选机可实现油茶果壳、籽的高效分离。     

辣木种子苗繁育技术操作规程

种苗繁育是规范化种植的基础环节,为进一步规范辣木种苗繁育技术,于2013～2015年对辣木种苗繁育过程中的种子采收、种苗繁育、田间管理、采收运输及分级标准进行了总结,并制定了辣木种苗繁育技术操作规程(SOP),以期为辣木标准化的种苗生产提供依据。     

应用响应面优化辣木γ-氨基丁酸富集工艺研究

通过富集方式和干燥方法的单因素实验,最陡爬坡试验和响应面设计,优化辣木鲜叶γ-氨基丁酸(γ-aminobutyric acid,GABA)的富集工艺。建立的辣木鲜叶中GABA最适富集条件为辣木鲜叶在45℃下,真空处理34 h,然后50℃干燥。该条件处理的辣木GABA含量为(19.70±0.16)mg/g,是对照的2.63倍。     

我国特有单种属植物蒜头果的保护与利用研究状况

蒜头果(Malaniaoleifera Chun et S.K Lee)为我国特有单种属树种,被列为国家二级保护植物,仅分布于我国云南、广西两省。调查资料表明蒜头果个体数量急剧下降,现已处于濒危状态。本文概括了我国对蒜头果的保护与开发利用研究状况,分析了在这两个方面存在的问题,并针对问题提出了建议与对策。