不同光照条件下农作物图像Contourlet域融合方法

为了更好地实现不同光照条件下的农作物图像融合,在Contourlet变换(contourlet transform,CT)的基础上采用了适合农作物图像的融合规则进行了融合处理。首先,采用Contourlet变换对源图像进行多尺度、多方向分解,得到低频子带系数和带通方向子带系数。然后,针对低频子带系数的选择,采用了一种改进的线性加权融合方法,以期减小噪声对融合结果的影响;针对带通方向子带系数的选择,结合人眼视觉特性,采用了一种基于梯度最大化规则的系数选择方案,得到待融合图像的系数。最后,经过Contourlet逆变换得到融合图像。与小波变换方法(wavelet transform,WT)进行了融合结果的比较,结果表明,与WT方法相比,该文方法在互信息量(mutual information,MI)、空间频率(spatial frequency,SF)、均方差(mean square error,MSE)、信息熵(entropy,Ent)、相关系数(correlation coefficient,CC)、平均梯度(average gradient,G’)和峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)指标上均有了较大提升,表明利用该方法可以取得优于WT的融合效果;在此基础上,利用CT常见融合规则与文中融合规则进行了比较,同样表明CT方法可以有效提高图像融合的效果。研究表明,将文中所采用的融合规则应用于不同光照条件下的农作物图像融合是有效的、可行的。该研究可为变光照条件下的作物图像融合技术提供参考。     

基于电阻抗成像的植物单根断层图像重建

为了实现植物根系结构形态的原位检测,植物根系单根的断层图像重建研究非常必要。该文应用动态电阻抗成像技术对土壤-树根模拟系统进行了图像重建,对重建图像进行二值化处理并求出树根在该系统中的位置坐标、面积和形状,并以树根的位置坐标、面积及形状的相对偏差为指标,分析了图像重建算法、土壤含水率2个因素对成像质量的影响。结果表明：电阻抗成像技术能够实现树木单根断层图像重建;将重建图像进行二值化处理,所得图像更加直观,便于定量评价成像质量;基于Newton单步残差正则化的一步牛顿误差重构（Newton's one-step error reconsruction,NOSER）算法,比基于全变差正则化的主双-内点模式（primal dual-interior point method,PD-IPM）算法的成像质量好;土壤含水率越高成像质量越好。该研究为基于电阻抗成像技术的植物根系结构形态的图像重建提供参考。     

盐碱胁迫对滴灌加工番茄生理生长和干物质积累的影响

为探讨盐碱胁迫对加工番茄生理生长和和干物质积累的影响,采用桶栽试验方法,人工配制不同盐碱程度的土壤(CK:1.5g/kg,S1:4g/kg,S2:7g/kg,S3:10g/kg),研究滴灌条件盐碱胁迫下加工番茄生长指标、生理指标、干物质积累和产量的变化规律。结果表明:S1处理对加工番茄的生长指标、净光合速率、蒸腾速率、气孔导度、叶片水分利用效率及叶绿素含量均有一定程度的促进作用,但与CK处理无显著性差异(P0.05);S2与S3处理对以上指标均有一定的抑制性,最小值均出现在S3处理,但在生育后期,S2与S3这2个高盐碱处理下,加工番茄的气孔限制值降低,普遍低于S1与CK处理(P0.01),说明在生育后期高盐碱胁迫下加工番茄光合能力的下降主要是由高盐碱胁迫导致叶片气孔关闭的非气孔限制因素造成的;S1处理使加工番茄增产2.1%,而S2与S3处理因抑制加工番茄生长,使其分别减产18.7%和65.4%;果实膨大一期是加工番茄生长发育的一个非常重要时期,此时,加工番茄长势迅速,干物质积累加快,达到全生育期的最大值。研究结果为新疆盐碱地加工番茄栽培管理技术提供理论依据。     

马铃薯薄片干燥过程形态变化三维成像

为研究马铃薯薄片在干燥过程中形态变化规律,该文利用Kinect传感器搭建了图像采集平台,研究其在不同干燥温度下(50、60、70、80℃)的形态变化规律。通过图像采集平台获取马铃薯薄片深度图像和彩色图像,利用彩色图像确定感兴趣区域,对对应区域的深度图像进行灰度值拉伸、阈值分割、边缘去噪处理,进而提取特征,计算出正投影面积的收缩率、深度均值及标准差,以表征马铃薯干燥过程中表面卷曲及平整度等形态指标的变化规律。对不同干燥时间点马铃薯片进行三维图形显示可观察其变化规律明显。统计结果表明:低温(50、60℃)与高温(70、80℃)对马铃薯薄片干燥时的收缩率、卷曲程度具有显著影响(P0.05)。50℃时收缩率为54.97%,80℃时收缩率升高为64.55%;干燥温度与马铃薯片卷曲程度呈先升后降的关系,60℃时卷曲度最大,其深度均值为27.81 mm,80℃时降低到18.86 mm。而四组温度下,马铃薯薄片的平整度具有显著性差异(P0.05),50℃时马铃薯片深度值的标准差为7.99 mm,80℃时降低至5.71mm,说明平整度随着干燥温度升高而增加。该研究可为马铃薯薄片干燥过程中形态变化的检测提供参考,同时为干燥工艺的智能化控制提供技术依据。     

油料冷态预榨过程的油脂径向渗流模型及验证

为量化考察油料一维压榨过程中油脂的流动状态,针对直筒式冷态压榨制油过程,通过简化假设建立了一维压榨模型,并对油料微元进行受力分析;利用Darcy渗流定律与Terzaghi固结理论建立了油料压榨过程中的渗流模型,确定了影响压榨出油效果的因素主要为料筒内径、物料层高度、压榨压力、压榨时间、油脂黏度和物料孔隙度。在实际压榨过程中,压榨压力和压榨时间易控制,油脂黏度和孔隙度也可以通过设置压榨参数而改变,而压榨机的料筒规格不易改变,因此料筒半径的选取尤为重要。基于此,根据渗流模型推导出油率模型,分析了料筒半径对出油率的影响关系,指出料筒内径不宜过大。开展不同筒径时的出油率试验,并与模型预测值对照,其最大误差为2.10%。研究结果为油料直筒式低温预榨制油设备制造及工艺参数的优化及选取提供了参考。     

中尺度土壤预测制图中地形变量提取的适宜分辨率探讨

地形变量是土壤预测制图中重要的预测变量之一,为了满足中尺度土壤预测制图的精度要求,又能够减少数据的冗余,需要选择合适分辨率范围的地形变量。基于ASTER GDEM数据,对不同地形起伏状况的3个样区,通过重采样得到30 m、60 m、90 m、120 m、150 m共5组不同分辨率的DEM数据,分别选取土壤预测制图中常用的高程、坡度、平面曲率和剖面曲率4组地形变量,通过地形信息熵、局部方差均值以及比例尺和空间分辨率的关系,选取巢湖流域用于土壤预测制图的地形变量提取的适宜分辨率范围。研究表明:对于特定比例尺的土壤预测制图,地形变量的提取需要综合考虑两个因素:一是土壤预测制图的比例尺,二是地形变量提取的分辨率。中尺度土壤预测制图地形变量提取的适宜分辨率为30m,既能保留有实际意义的地形信息,又能满足土壤预测制图的精度要求。     

权重约束AdaBoost鱼眼识别及改进Hough圆变换瞳孔智能测量

针对传统鱼眼瞳孔直径测量方法耗时、耗力,且数据主观性强的问题,该文提出基于权重约束AdaBoost和改进Hough圆变换的鱼眼瞳孔直径智能测量方法。首先,利用工业相机采集实验板上的鱼图像,从正负鱼眼图像样本中训练出基于权重约束AdaBoost算法的鱼眼分类器;然后,采用该分类器对试验图像进行检测,将检测到的鱼眼局部图从整体图中分离出来;最后,采用改进的Hough圆变换检测出鱼眼的瞳孔,并计算得到瞳孔直径。对100条金鲳鱼进行试验,鱼眼分类精度达97.1%,瞳孔正确检测率达94.2%,相比改进前分别提升了1.7个百分点和10.5个百分点,与人工测量瞳孔直径值的平均偏差为6.5%,比改进前低了5.9个百分点,总的平均测量时间为324.371 ms,比改进前减少了10.707 ms。试验证明:该文提出的方法能够精确、实时、自动地测量出鱼眼瞳孔的直径,有效避免了传统测量方式的复杂性和测量数据的主观性,可为鱼体生长状况评估、良种选育提供重要参考。     

滩涂土壤有机碳空间分布与围垦年限相关性分析

中国具有治理和修复潜力的滨海滩涂盐土面积约为2000hm2。滨海滩涂盐土作为新成土壤,土体发育不明显、理化性状差、肥力水平低下。该文通过对东台境内表层土壤有机碳的采样分析,在ArcGIS地理信息系统及SPSS16.0系统平台上,利用地统计分析模块中的克里格法分析东台市表层土壤有机碳的空间变异规律,并分析不同滩涂围垦年限下表层土壤有机碳、总氮、pH值、EC1:5的变化特征及其相关关系,结果显示滨海表层土壤有机碳含量与总氮、围垦年限呈极显著正相关,相关系数r分别为0.959和0.749,与pH值、电导率EC1:5呈极显著负相关,相关系数r分别为-0.478和-0.649。围垦3a以上表层土壤有机碳可增加0.24%左右,总氮质量分数增加0.02%左右;围垦时间大于52a,有机碳质量分数自0.1%增加到1.6%,全氮质量分数自0.03%增加到0.12%,养分等级也相应从6级增加到3级。该文研究表明,滨海盐土随着围垦年限的增长,土壤碳储量与总氮含量随之增加、pH值与EC1:5随之降低,耕地质量也相应提高。     

基于改进湍流模型和偏振成像技术的水下退化图像复原方法

为了满足工厂化水产养殖中过程控制的信息化要求,该文提出一种基于改进湍流模型结合偏振成像技术,具有较强鲁棒性的水下退化图像复原方法。考虑内外尺度对波结构函数影响,结合折射率谱,改进水下湍流退化模型以提高复原算法先验知识的完备性;基于改进的退化模型和水下前向散射光的偏振特性,利用偏振成像技术提取退化图像中的噪声特征;基于退化图像噪声特征,采用约束最小二乘滤波法进行退化图像复原;最后,对复原效果进行相应比较,结果表明在强湍流条件下本算法具有更为理想的复原效果。该研究可为复杂水流条件下水下退化图像复原方法研究提供参考。     

Methods to interpolate soil categorical variables from profile observations: Lessons from Iran

The paper compares semi-automated interpolation methods to produce soil-class maps from profile observations and by using multiple auxiliary predictors such as terrain parameters, remote sensing indices and similar. The Soil Profile Database of Iran, consisting of 4250 profiles, was used to test different soil-class interpolators. The target variables were soil texture classes and World Reference Base soil groups. The predictors were 6 terrain parameters, 11 MODIS EVI images and 17 physiographic regions (polygon map) of Iran. Four techniques were considered: (a) supervised classification using maximum likelihoods; (b) multinominal logistic regression; (c) regression-kriging on memberships; and (d) classification of taxonomic distances. The predictive capabilities were assessed using a control subset of 30% profiles and the kappa statistics as criterion. Supervised classification and multinominal logistic regression can lead to poor results if soil-classes overlap in the feature space, or if the correlation between the soil-classes and predictors is low. The two other methods have better predictive capabilities, although both are computationally more demanding. For both mapping of texture classes and soil types, the best prediction was achieved using regression-kriging of indicators/memberships (κ = 45%, κ = 54%). In all cases kappa was smaller than 60%, which can be explained by the preferential sampling plan, the poor definition of soil-classes and the high variability of soils. Steps to improve interpolation of soil-class data, by taking into account the fuzziness of classes directly on the field are further discussed.