山东省三点棍腹实蝇监测调查初报

通过性诱剂诱捕监测及田间调查,明确了山东地区确有三点棍腹实蝇的发生,且发生地区较多,包括菏泽、枣庄、临沂、淄博、潍坊、青岛等.但不同地区发生的种群数量不同.其中,菏泽、枣庄、临沂等地种群数量较大,其他地区种群数量较小.初步分析了其在山东境内的可能发生分布区域、种群动态及发生规律等,并明确了下一步研究方向重点.     

基于矩估计赋权和改进TOPSIS法的节水灌溉模式优选

为解决区域农业节水灌溉模式优选问题,根据矩估计法的基本原理建立了基于矩估计法的最优组合权重模型并赋予指标权重;运用TOPSIS模型结合灰色关联法对TOPSIS方法进行改进,建立了改进TOPSIS法的节水灌溉模式优选模型,并用实例加以说明.然后把所得结果与灰色关联投影法、TOPSIS方法、集对分析、可变模糊集理论这四种方...     

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Kinect V3深度传感器的田间植株点云配准方法

准确建立植物的三维点云是以点云方式高通量获取植株各部位物理参数的前提。为实现田间复杂环境下的植株三维点云配准,该研究提出了一种基于多标定球的田间植株点云自动配准方法,并分别在室内简单场景及大田复杂场景下从不同角度对多种作物采集的点云数据进行验证。该方法采用随机抽样一致性算法（Random Sample Consensus, RANSAC）结合点云减法的概念从下采样后的点云中实现多标定球的自动提取,弥补了RANSAC一次只能提取单个物体的缺点。然后基于各标定球的球心距离信息实现三维点集的自动匹配。最后使用奇异值分解算法解算旋转平移矩阵,实现点云的自动配准。不同场景下各作物的配准结果表明,各植株的水平90°、180°、270°以及垂直方向上的点云配准到水平0°点云下的平均轴向误差在6～17 mm之间,平均点位误差在13～30 mm之间,与手动配准的商用同类软件LiDAR360的配准结果相当,但配准过程的自动化程度明显提高,效率提高了67%。该文所提出的方法可在田间复杂环境下对低成本深度相机获取的植株点云实现高精度的自动配准,为田间植物表型参数的提取提供了低成本的可行方案。     

基于中值点Hough变换玉米行检测的导航线提取方法

为解决机器视觉对早期玉米苗带在多环境变量下导航线提取耗时长、准确率低的问题,该研究提出了一种基于中值点Hough变换作物行检测的导航线提取算法。首先,改进了传统的2G-R-B算法,再结合中值滤波、最大类间方差法和形态学操作实现土壤背景与玉米苗带的分割。其次,通过均值法提取玉米苗带特征点,然后采用中值点Hough变换拟合垄间两侧玉米苗列线,最后将检测出的双侧玉米苗列线为导航基准线,利用夹角正切公式提取导航线。试验结果表明：改进的灰度化算法能够正确分割玉米苗带与土壤,处理一幅640×480像素彩色图像平均耗时小于160 ms,基于中值点Hough变换检测玉米苗列再提取导航线的最大误差为0.53°,相比于传统Hough变换时间上平均快62.9 ms,比最小二乘法平均精确度提高了7.12°,在农田早期玉米苗带多环境变量影响因素下导航线提取准确率均达92%以上,具有较强的可靠性和准确性。     

基于地理权重回归模型的土壤有机质空间预测

准确了解土壤有机质的空间分布是合理施肥的重要前提,也是水土流失控制及保护环境的重要基础。利用113个土壤有机质样点数据,以海拔高度、土壤侵蚀强度、土地利用、比值植被指数、样点至河流的欧氏距离、亚铁矿物指数及坡度为参考因子,来尝试利用GWR(Geographically Weighted Regression)模型探索多重因素作用下的土壤有机质空间分布,并通过与普通线性回归(ordinary least squares,OLS)相比较,来了解GWR模型的精度,进而进行了土壤有机质的空间制图,并对其制图效果进行了评价。结果表明,与OLS模型相比,GWR预测模型它能显著降低AIC(Akaike Information Criterion)值,较大程度地提高模型的决定系数,并有效地减少模型的回归残差值。从制图的总体效果看,GWR模型的预测结果与实测值的吻合程度要优于OLS模型。文章还对利用GWR模型进行回归时的样点数量、因子筛选及因子定量化等方面进行了相应的讨论。     

中子仪测定砂性土壤水分的标定与测试参数的界定分析

以科尔沁沙地6个砂性土壤试验点为研究对象,实施中子水分仪测试土壤水分的标定试验,采用点聚图筛选和三点平滑处理土壤体积含水率数据,选用线性标定和非线性标定2种形式,系统分析中子仪计数时间、中子管安装稳定时间以及降雨、灌水等提高土壤含水率的方法对标定结果的影响,以界定中子仪的测试参数,经模拟与验证,确定砂性土壤的中子仪标定方程。结果表明：砂性土壤0-30cm表土采用二项式标定效果相对较好;砂土土质对中子仪读数影响较小,两种不同含水率的土壤可以统一标定;中子管安装稳定时间至少需7d,尤以经历一、两场较大降雨后进行标定其试验误差较小;标定和测量实施过程中,中子仪计数时间宜选用64s,再适当加大计数时间也能得到较好结果;在较大降雨和干旱两种状态下,选用64s中子仪计数时间进行测量,可得到砂性土壤测量水分范围为1.01%～29.92%且精度较高的标定方程。验证结果表明,中子仪测量结果能反映实际土壤含水量的分布状况,标定方程精度可满足实际测试要求。     

自然环境下葡萄采摘机器人采摘点的自动定位

针对葡萄果梗颜色复杂多变、轮廓不规则等影响因素使得采摘机器人难以准确对采摘点进行定位的问题,该文提出一种基于改进聚类图像分割和点线最小距离约束的采摘点定位新方法。首先通过分析葡萄图像的颜色空间,提取最能突显夏黑葡萄的HSI色彩空间分量H,运用改进的人工蜂群优化模糊聚类方法对葡萄果图像进行分割;然后对分割图像进行形态学去噪处理,提取最大连通区域,计算该区域质心、轮廓极值点、外接矩形;再根据质心坐标与葡萄簇边缘信息确定采摘点的感兴趣区域,在区域内进行累计概率霍夫直线检测,求解所有检测得出的直线到质心之间的距离,最后选取点线距离最小的直线作为采摘点所在线,并取线段中点坐标作为采摘点。以从晴天顺光、晴天遮阴、阴天光照下采集的300幅夏黑葡萄进行分类试验,结果表明,该方法的采摘点定位准确率达88.33%,平均定位时间为0.3467 s,可满足采摘机器人对采摘点的定位需求,为葡萄采摘机器人提供了一种新的采摘点求解方法。     

环境变化对湘江湘潭站径流的影响研究

环境变化引起河川径流的显著变化,为水文水资源管理带来新的挑战,如何区分气候变化和人类活动对径流的影响是水文科学研究的热点和难点。基于STARS和Pettitt方法,综合检验径流时间序列的突变点,构建天然期径流过程模拟的水文模型,将人类活动期的径流过程还原到天然状态,并从不同年代和不同水平年的角度探讨环境变化对人类活动期的径流影响。结果表明:1992年为湘潭站1957—2014年径流时间序列的突变点,新安江模型对湘潭站天然期径流过程具有较好的模拟效果,人类活动和气候变化引起人类活动期径流增加的贡献率分别为68.24%和31.76%,气候变化影响最大的时间为2011—2014年,人类活动影响最大的时间为2001—2010年,尤以丰水年影响最大。