基于二维激光传感器无人直升机作业边界探测

无人机喷雾作业边界探测识别是无人直升机喷雾的重要内容,如果喷雾最大喷幅超过目标区域,会导致药液流失,造成环境的严重污染。为此,基于无人直升机平台,选取二维激光扫描传感器、姿态传感器等传感器搭建了一套二维激光扫描探测系统。该系统利用二维激光传感器探测无人直升机距离作物冠层和田埂的高度,计算冠层和田埂距离差值,并把高度差值作为分割阈值,实现无人直升机作业边界的提取,同时进行了田间试验验证。     

分析拉弯成形的数值与工艺优化

拉弯属于塑性弯曲成形重要工艺之一,在汽车以及飞机等领域应用极为广泛,是社会各界关注的重要工艺,而业界人士也一直在对拉弯成形工艺进行着研究.文章也将从拉弯成形数值与工艺优化两部分内容入手,对该项工艺展开分析,旨在提高工艺整体水平,保证国民经济增长稳定性.     

特征提取和特征降维在猪只行为分类识别中的应用

为了有效改善猪只行为分类识别效果,试验采用三轴加速度传感器获取试验猪(猪A、猪B、猪C)在X轴、Y轴和Z轴三个方向上的加速度数据,建立试验猪只行为数据集,分别提取X轴、Y轴和Z轴的平均值、中位数、最大值、最小值、第一四分位数和第三四分位数,共同构成一个包含21个特征在内的数据集,分别采用ReliefF算法和随机森林算法就各特征对试验猪行为分类识别结果影响的大小进行分析与排序,删除与分类识别性能相关性小的特征,将21维数据集降维至9维。结果表明：将经ReliefF算法降维的数据集用于猪只行为识别与分类,猪A、猪B猪C的总体平均准确率分别为80.9%、81.7%和82.0%;将经随机森林算法降维后的数据集用于猪只行为识别与分类得到的总体平均准确率分别为86.4%、85.3%和87.2%。说明采用随机森林算法进行特征降维的效果更好,更适用于处理猪只行为数据。     

基于手机二维条码识别的农产品质量安全追溯系统

针对现有农产品质量安全追溯中成本高、追溯设备便携性差等问题,设计了基于手机二维条码识别的农产品质量安全追溯系统。阐述了系统的架构和主要功能设计,并对系统采用Nokia 3款手机为实验终端在手机摄像头与条码不同的距离处进行了最佳识别距离、识别时间、识别率和准确率的测试,食品包装袋和标签纸上条码平均识别时间分别为7.3 s和5.1 s,平均识别率分别为67.8%和75.6%,准确率均可达到100%,识别的最佳距离为10 cm左右,最短识别时间仅为6.4 s和3.4 s。测试结果表明,该系统可以方便用户快速识别产品的二维条码标签,为消费者提供了一种新的追溯手段。     

基于色调分形维数的柑橘糖度和有效酸度检

研究了宫川温州蜜柑糖度及有效酸度的机器视觉检测技术及影响检测精度的因素.对机器视觉系统采集的柑橘图像进行图像裁切、亮度法去图像背景和RGB空间至HSI空间的转换,将柑橘色调范围分割为0°～20°、20°～40°、40°～60°、60°～80°、80°～100°和100°～120°共6个区域,提取各区域色调分形维数,以此作为BP神经网络输入,无损检测宫川温州蜜柑糖度及有效酸度.167个测试样本的检测结果表明:在±1.5°Brix精度范围内糖度正确识别率为66.6175%,在±0.5精度范围内有效酸度正确识别率为73.9275%.宫川温州蜜柑糖度及有效酸度与果皮色调分形维数之间具有相关性,可用机器视觉检测其糖度及有效酸度.     

稻茬麦根系构型可视化与三向分型维研究

提出一种根系可视化分析方法用于定量稻茬田环境的小麦根系构型。使用根系构型数字化仪测试稻茬麦苗期根系构型,将所测数据导入Pro/E平台进行根系构型的3-D重构,然后对可视化根系进行3向平面投影,计算小麦根系在不同平面的分形维数与分形丰度。结果表明,该方法可以真实反映出田间稻茬麦根系构型的动态变化状况,而根系分形维数与分形丰度随时间逐步递增,正视图面的分形维数和分形丰度总大于左视图面。从播后第98天开始,俯视图面的根系构型分形维数与分形丰度出现突增。在3个投影面上稻茬麦根系的分形维数与分形丰度都高度相关,二者与根总长也存在一定的相关关系。     

黄土堆积体植物篱减沙效益与泥沙颗粒分形特征研究

为探究植物篱措施对工程堆积体边坡的减流减沙效益及其对侵蚀泥沙颗粒分形维数的影响,以堆积体未防护边坡为对照,以不同放水流量对不同坡度堆积体植物篱防护边坡进行了放水冲刷试验。结果表明:与对照相比,植物篱边坡初始产流时间滞后100~500 s,其产流率、产沙率整体均较小,产流率在时间尺度上表现为间歇性波动上升;植物篱减流效率在4%~60%之间,减沙效率范围在15%~50%之间,减流减沙效率均随坡度和放水流量的增加呈幂函数形式减小;各处理侵蚀泥沙颗粒中粉粒均占主导地位,黏粒次之,砂粒含量最少。与对照小区相比,植物篱防护边坡侵蚀泥沙砂粒体积分数降低,黏粒和粉粒体积分数升高;黏粒富集率增加,砂粒富集率减小,泥沙颗粒分形维数增大。分形维数与黏粒和砂粒体积分数之间均呈极显著线性相关,侵蚀泥沙颗粒分形维数主要由黏粒体积分数决定。     

基于多指标评价和分形维数的坡耕地优先流定量分析

以重庆紫色砂岩区坡耕地田间染色示踪试验为基础,采用形态学和统计学方法,对3种坡耕地土壤剖面染色图像进行指标提取,运用多指标评价法确定了优先流指数PFI,并结合几何学中的分形理论,定量评价了土壤优先流的发育程度。结果表明:6个优先流特征指标(优先流区染色面积比、基质入渗深度、优先流分数、长度指数、峰值指数和变异系数)均表现出南瓜地和柑橘地的优先流程度高于玉米地;优先流指数PFI由大到小为南瓜地(0.88)、柑橘地(0.77)、玉米地(0);通过Fractal Fox 2.0软件计算得到的优先流湿润峰迹线分形维数由大到小为南瓜地、柑橘地、玉米地。与土壤优先流指数PFI进行比较,所得结果基本一致,说明利用分形维数来评价土壤优先流发育程度是准确可行的。     

基于GOES数据和弱约束变分的地表水热通量估算

基于弱约束的四维变分方法和陆面过程模式发展了一个地表温度的陆面数据同化系统。本文反演了地球静止业务环境卫星(Geostationary operational environmental satellite,GOES)的地表温度,并将反演的地表温度同化入陆面过程模式,改进陆面过程模式中地表水热通量的估算精度。以弱约束的变分方法通过在代价函数中增加弱约束项代替陆面过程模式动力方程组中存在的模式误差,构建新的代价函数并对其优化,从而改善模式中显热与潜热的估算精度。将GOES地表温度与实测地表温度进行比较,其均方根误差(RMSE)作为试验中的观测误差。选择美国通量网AmeriFlux中2个主要农业站点的气象和通量数据作为试验数据,对同化系统进行驱动和验证。结果表明同化后的地表温度、潜/显热估算精度均有提高。其中,各站地表温度RMSE平均仅为1 K,显热通量平均RMSE下降22 W/m2,潜热通量平均RMSE下降26 W/m2。因此结合陆面过程模式的弱约束变分方法同化GOES反演温度产品估算近地表水热通量的方法是有效且可行的。     

基于4D-VAR和条件植被温度指数的冬小麦单产估测

条件植被温度指数(VTCI)综合了地表主要参数——归一化植被指数(NDVI)和地表温度(LST),能够较为准确地对干旱进行监测,可为抗旱救灾、作物估产等提供科学依据。为了提高VTCI的区域估产精度,以陕西省关中平原为研究区域,将遥感反演的VTCI与CERES-Wheat小麦生长模型模拟的土壤浅层含水率相结合,通过四维变分(4D-VAR)同化算法实现2008—2014年冬小麦主要生育期旬尺度VTCI的同化。将同化和未同化的VTCI分别运用改进的层次分析法、熵值法及两者组合赋权法建立冬小麦单产估测模型,选择最优估测模型对2011年关中平原各县(区)进行单产估测和精度评价,并分析2008—2014年关中平原冬小麦单产的时空分布特征,结果表明:无论是在单点尺度还是区域尺度,同化的VTCI均能更好地响应外部观测数据,区域VTCI纹理性更好,更符合VTCI的先验知识。与未同化VTCI构建的估测模型相比,应用同化的VTCI所建的估测模型的估测精度明显提高,相关系数达到0.784(P0.001)。应用最优估测模型对2011年关中平原29个县(区)估产结果中,有16个县(区)的估测单产相对误差小于10%,28个县(区)的估测单产相对误差小于15%,总体平均相对误差为8.68%,均方根误差为421.9 kg/hm~2。近年来关中平原的冬小麦单产呈现个别年份波动、总体增长的年际变化规律,且呈现出中部单产最高、西部次之、东部最低的空间分布特征,与实际情况符合。