基于序列信息的土壤CT图像超分辨率重建

受部分容积效应影响,土壤计算机断层扫描（Computed Tomography,CT）图像存在孔隙边界模糊现象,影响土壤孔隙结构研究的准确性。针对该问题,该研究提出基于序列信息的生成式对抗网络（Sequence information Generative Adversarial Network,SeqGAN）,实现土壤CT图像的超分辨率重建。针对土壤CT序列图像具有较高相似性的特点,SeqGAN法引入序列卷积块挖掘前后图像的序列信息,并将多重特征增强融合于目标图像中;利用多层残差块提取图像特征,构建残差块输入和输出的直接连接,以减少模型退化;利用对抗网络实现损失间接反馈,提高模型的特征学习能力。在序列相似性较高的土壤图像数据集验证了该方法性能。结果表明,SeqGAN法均方误差比次优方法GAN降低25%,峰值信噪比提升1.4 dB,结构相似性提升0.2%。重建的土壤图像具有较高准确率和清晰度,可为后续土壤物理学研究提供准确的数据基础。     

黄土高原水蚀风蚀交错带小流域土壤水分季节变化特征与主控因素

土壤水分是黄土高原水蚀风蚀交错带生态环境恢复的关键因子,具有明显的时空异质性。以水蚀风蚀交错带的代表性流域—老爷满渠小流域为对象,采用网格法(50 m×50 m)共布设了73个样点,原位观测0—5 m土壤含水率,共测定23次(2013年6月至2019年10月),通过获取每个样点的环境因子,结合经典统计、地统计、随机森林等方法,分析了小流域尺度不同土层深度(每层1 m,共5层)土壤含水率的季节变化特征与影响因素。结果表明:不同土层土壤含水率的空间分布特征和季节性变化规律不同;对于0—1 m土层,土壤含水率在夏季和冬季之间存在显著性差异(p0.05),而对于1 m以下土层,春季平均土壤含水率高于其他季节,但不显著;无论在何种季节,不同土地利用方式、壤土与砂土间的土壤含水率在3 m以上土层均存在显著差异(p0.05),而阴、阳坡的土壤含水率在所有土层均存在显著差异(p0.05);在不同季节,土壤含水率与容重和砂粒呈负相关,与其他环境因子(有机碳含量、黏粒、粉粒、有机碳密度、土地利用、坡向、土壤质地和pH)呈正相关;除有机碳密度和黏粒较为稳定外,土壤含水率与环境因子的相关性均随土层深度增加呈减少趋势;环境因子对土壤含水率空间变异的整体相对贡献表现为土壤性质地形土地利用。研究结果可为研究区深层土壤水资源管理、土壤水文观测与模拟、植被优化布局等提供参考。     

小麦面条和面过程不同阶段面絮的划分与自动识别

和面是小麦面条加工过程中重要的一道工序,主要依据人工经验判断和面终点,缺少基于客观分析的自动化评价方法。为了实现和面过程的自动化,该研究依据小麦面条和面过程中面絮颗粒宏观状态,通过面絮状态图像的数据分析,并且从面条质构、水分状态及分布、蛋白质分子特性及微观结构揭示和面阶段划分的依据。结果表明,和面过程可以划分为初始面粉（阶段1）、润湿黏连（阶段2）、聚集成形（阶段3）、破裂分散（阶段4）和稳定平衡（阶段5）5个阶段,阶段5占和面总时间的50%左右;从阶段2到稳定平衡阶段初期（阶段5-1）,面片的硬度、弹性和咀嚼性逐渐增加并达到最大,在稳定平衡阶段中后期（阶段5-2、5-3）,面片硬度等指标数值下降;低场核磁共振与核磁共振成像分析结果表明,阶段2的水分自由度高,和面过程加速了水分在固、液、气三相之间的交换,并在阶段5达到稳定;所有和面阶段中氢键、离子键的强度明显低于疏水相互作用的强度,游离巯基含量在阶段5-2、5-3逐渐降低至稳定,二硫键含量在此阶段逐渐增多并保持稳定,蛋白质实现充分交联,决定了面条微观结构和宏观状态。构建基于深度学习的Transfer-ResNet50网络模型,实现和面阶段面絮图像的自动识别,模型识别准确率达98.5%,具有良好的可靠性,可以实现和面终点的自动判断。综上所述,面絮宏观颗粒状态可以作为和面过程划分的可靠依据,深度学习也为小麦面条和面过程自动控制提供新的思路。     

基于DH-YoloX的群养马岗鹅关键行为监测

马岗鹅的行为与其生长状况和福利状况密切相关,马岗鹅关键行为监测对评估其生长性能具有重要的现实意义。为了实现对群养栏马岗鹅关键行为高效率精准监测,该研究探索一种基于YoloX的群养马岗鹅关键行为监测算法（Magang geese behavior monitoring of based on Double Head-YoloX,MGBM-DH-YoloX）,该算法通过减少YoloX的头部数量提升检测效率、使用损失函数减少前景背景干扰、使用迁移训练方式提高网络训练效率等技术对马岗鹅采食、饮水、休息和应激等关键行为及其规律进行分析。MGBM-DH-YoloX首先用Mosaic和Mixup对马岗鹅图像进行数据增强,然后使用增强后的数据集训练模型,并且利用模型检测马岗鹅的关键行为,最后累计得出马岗鹅关键行为的发生时长和行为节律;试验训练集为1 400幅、验证集200幅和测试集为400幅,连续活动视频10 d。结果表明,MGBM-DH-YoloX算法的平均精度为98.98%、检测速度达到81帧/s、内存消耗为2 520.04 MB。对马岗鹅的10 d养殖数据分析发现,MGBM-DH-YoloX能有...     

采用组合增强的YOLOX-ViT协同识别温室内番茄花果

番茄花果的协同识别是温室生产管理调控的重要决策依据,针对温室番茄栽培密度大,植株遮挡、重叠等因素导致的现有识别算法精度不足问题,该研究提出一种基于级联深度学习的番茄花果协同识别方法,引入图像组合增强与前端ViT分类网络,以提高模型对于小目标与密集图像检测性能。同时,通过先分类识别、再进行目标检测的级联网络,解决了传统检测模型因为图像压缩而导致的小目标模糊、有效信息丢失问题。最后,引入了包括大果和串果在内的不同类型番茄品种数据集,验证了该方法的可行性与有效性。经测试,研究提出的目标检测模型的平均识别率均值（mean average precision,m AP）为92.30%,检测速度为28.46帧/s,其中对小花、成熟番茄和未成熟番茄识别平均准确率分别为87.92%、92.35%和96.62%。通过消融试验表明,与YOLOX、组合增强YOLOX相比,改进后的模型m AP提高了2.38～6.11个百分点,相比于现有YOLOV3、YOLOV4、YOLOV5主流检测模型,m AP提高了16.56～23.30个百分点。可视化结果表明,改进模型实现了对小目标的零漏检和对密集对象的无误检,从而达到...     

基于注意力机制神经网络的荒漠区蒸散量模拟

该研究对基于注意力机制的长短期记忆（Attention-Based Long Short Term Memory，AT-LSTM）模型对蒸散量（Evapotranspiration，ET）模拟的可行性和有效性进行验证，以提高环境数据缺失情况下的蒸散量模拟精度。基于盐池县2012-2017年的每30 min环境数据，利用不同环境因子组合构建基于注意力机制的LSTM模型，并将其与极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM）模型、支持向量机（Support Vector Machine，SVM）模型、长短期记忆（Long Short Term Memory，LSTM）模型在日尺度、月尺度和季节尺度上进行对比分析。结果表明：与其他3种模型相比，当输入环境因子变化时，AT-LSTM模型模拟精度变化很小，模拟效果均较好。当输入空气温度、净辐射、相对湿度、土壤温度、土壤含水率所有环境因子时，基于AT-LSTM模型的模拟效果最好，均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）为0.013 mm/30 min，平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）为0.006 mm/30 min，相关系数（Correlation Coefficient，R）值为0.905。且无论是从小时尺度、日尺度和月尺度来看，AT-LSTM模型的模拟效果均优于其他3种模型。在环境因子缺失的情况下，净辐射对盐池县ET的模拟贡献程度最大，仅输入净辐射时，AT-LSTM模型模拟得到的RMSE和MAE分别为0.014、0.007 mm/30 min，R为0.892，模型模拟精度较高，AT-LSTM模型模拟精度高，模型稳定性强，对蒸散量模拟预测具有一定的适用性，仅输入净辐射的AT-LSTM模型可以作为环境数据缺失条件下的蒸散量预测模型。     

气力式1JH-2型秸秆深埋还田机设计与试验

针对东北黑土区合理耕层构建秸秆深埋还田的技术要求,实现虚实并存合理耕层结构,研制了气力式1JH-2型秸秆深埋还田机,能够一次完成破茬、秸秆捡拾粉碎、开沟碎土、行间深松、秸秆深埋、覆土镇压等功能。机具主要由传动系统、破茬装置、捡拾粉碎装置、气力输送装置、开沟装置、覆土装置、镇压装置等组成。其关键部件是气力输送装置,应用离散元气固耦合数值模拟法对秸秆在气力气力输送装置中不同转速下的运动过程进行了数值模拟研究,得到了秸秆和气流输送气固耦合的运动规律。正交试验结果表明,机具运行最优参数组合为开沟装置转速215 r/min,风机转速1 850 r/min,机具作业速度3.0 km/h。田间试验表明,在最优参数组合条件下,秸秆深埋率为94%,秸秆粉碎合格率为94.2%,碎土率为95.4%,满足了东北黑土区秸秆深埋还田技术指标要求,为秸秆深埋还田机的改制和评价提供参考。     

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。     

水稻穴播同步侧位深施肥技术试验研究

根据水稻种植的农艺要求,在同步开沟起垄水稻精量穴播技术的基础上进一步提出了一种水稻穴播同步侧位深施肥技术。调查了在不同种植方式条件下不同品种的水稻根系在稻田中的分布情况,根据根系的分布情况研究了深施肥技术参数,确定了深施肥深度以不超过10 cm为宜,研究了培杂泰丰、玉香油占2种品种水稻施入0~5 cm土层与5~10 cm土层中的肥料比例关系。试验结果表明华南农业大学研制的同步开沟起垄侧位深施肥水稻精量穴播机能满足水稻穴播同步侧位深施肥技术的要求,可以作为实施水稻穴播同步侧位深施肥技术的载体。生产试验表明:水稻穴播同步侧位深施肥技术具有增产、节本的效用。在同等的施肥条件下,机械播种及深施肥处理的有效穗、穗平均实粒数、结实率均高于机械播种人工撒施肥和人工撒直播人工撒施肥,增产418.5~957 kg/hm2,增幅5.86%~13.41%。该文研究可为深施肥机具的设计提供参考依据。     

鹰嘴蜜桃的深加工技术初探

鹰嘴蜜桃是广东省连平县的特色水果,但是不耐贮藏。总结了鹰嘴蜜桃的深加工发展方向,既解决了鹰嘴蜜桃的贮藏问题,也为延长产业链、开发高附加值的食品提供科学依据和技术支持。