基于无人机高光谱遥感的柑橘患病植株分类与特征波段提取

目的 结合传统与现代农业病虫害监测的优缺点,探索通过无人机高光谱遥感技术检测出患病的柑橘植株、通过人工田间调查方式判断其患病种类及患病程度的病虫害监测方法。方法 使用无人机获取原始高光谱图像,经过光谱预处理和特征工程后,采用连续投影算法提取对柑橘患病植株分类贡献值最大的特征波长组合,基于全波段使用BP神经网络和XgBoost算法、基于特征波段使用逻辑回归和支持向量机算法,建立分类模型。结果 基于全波段的BP神经网络和XgBoost算法的ROC曲线下面积(Area under curve,AUC)分别为0.883 0和0.912 0,分类准确率均超过95%;提取出698和762 nm的特征波长组合,基于特征波长使用逻辑回归和支持向量机算法建立的分类模型召回率分别达到了93.00%和96.00%。结论 基于特征波长建模在患病样本分类中表现出很高的准确率,证明了特征波长组合的有效性。本研究结果可为柑橘种植园的病虫害监测提供一定的数据和理论支撑。     

基于机器学习算法的土壤有机质 质量比估算

为快速高效地估测干旱、半干旱地区土壤有机质(soil organic matter, SOM)质量比,提出了一种结合竞争适应重加权法(CARS)和随机森林(RF)的估测模型.以内陆干旱区艾比湖流域为研究区,测定土壤高光谱反射率和SOM质量比,经预处理后,利用CARS对原始光谱(R)、一阶导数(R′)、吸光度(log(1/R))及吸光度一阶导数［log(1/R)］′4种光谱变量的可见-近红外光谱进行筛选,并结合RF算法,建立全谱段RF模型与CARS-RF模型.结果表明,基于CARS方法对光谱进行变量筛选后,得出4种光谱变量的优选变量集个数分别为35,26,34和121;在4种光谱变量中,R′和［log(1/R)］′的SOM估测模型精度较高,以［log(1/R)］′为基础数据获得的模型精度最高;CARS-RF模型精度优于全谱段RF模型,模型验证集决定系数(R²)、均方根误差(RMSE)、相对分析误差(RPD)分别为0.881,6.438 g/kg和2.177.该研究在预处理的基础上通过变量优选,应用较少的变量个数获得较高的估测精度,为干旱、半干旱区SOM高光谱估测提供了适宜高效的方法.     

基于改进蚁群算法的农田平地导航三维路径规划方法

为解决农田平地机无人驾驶作业时缺乏局部规划,进而实现平地路径在线调整的问题,以平地作业土方合理运卸且路径最短为目的,提出了一种基于改进蚁群算法的农田平地导航三维路径规划方法。基于农田三维地势模型,采用改进的蚁群算法规划三维路径：以平地作业土方运载为决策方向,建立新的路径搜索节点,对比平地机作业时平地铲运载土方量和经过栅格计算所需的挖填土方量,根据土方运载任务设置信息素更新规则和启发函数,获取农田平地的最佳三维路径;基于平地机的运动学模型,设置农田平地机转向约束条件,根据约束条件对路径进行平滑优化,并建立三维路径规划的效果评价标准。仿真结果表明：相比于原始蚁群算法,该方法的路径规划效果评价指标提高33.3%以上,可以更好地指导农田平地机实现局部平地任务,而且大大缩短了路径生成时间和路径长度,使路径更为平滑,更适用于辅助农田平地的自动导航作业。     

基于无人机遥感影像的玉米冠层温度提取及作物水分胁迫监测

针对当前无人机热红外遥感提取冠层温度不准确、监测作物水分胁迫状况精度不高的问题,该研究以不同水分处理的拔节期夏玉米为研究对象,利用无人机获取试验区域热红外和可见光图像资料,分别采用Otsu算法、EXG-Kmeans算法和Otsu-EXG-Kmeans算法获取冠层区域图像,并对提取结果进行精度评价,而后采用最优算法求得对应作物水分胁迫指数（Crop Water Stress Index,CWSI）,通过分析CWSI同土壤含水率相关关系以及CWSI日平均变化趋势来监测玉米水分亏缺状况。结果表明：1）相比于其他方法,Otsu-EXG-Kmeans算法对冠层温度提取精度更高（用户精度为95.9%）,提取的冠层温度更接近实测温度（r=0.788）,可以准确获取图像冠层温度。2）相比于冠层温度,CWSI与土壤含水率的相关性更高（r= -0.738）,CWSI日平均变化趋势更符合实际情况,可更加精确地监测玉米缺水状况。该研究为无人机遥感精准监测作物水分胁迫状况提供参考。     

基于SD-SVD-Burg的玉米叶片铜铅污染甄别与程度诊断

为研究一种快速甄别作物受重金属污染的元素类别和所受污染程度的方法,于2017年设置不同梯度铜(Cu)、铅(Pb)胁迫下的玉米盆栽实验,对玉米的紫谷、绿峰和红边3个光谱特征区间的高光谱数据进行光谱一阶微分和奇异值分解处理,并结合Burg算法绘制功率谱密度曲线,同时利用2014年采集的光谱数据作为验证组检验该模型的稳定性。结果表明:健康玉米叶片与不同浓度Cu、Pb胁迫下玉米叶片光谱信号的功率谱密度曲线的波峰数及波峰坡度均不相同。功率谱曲线平均功率和玉米叶片中Cu、Pb含量的相关系数最高可达0.9958,证明该方法在对玉米进行污染元素种类辨别和污染程度诊断方面具有可行性,不同年份Cu与Pb胁迫下绿峰功率谱曲线平均功率与玉米叶片中Cu、Pb含量的相关系数分别为0.9213和0.9915,进一步验证该算法在玉米Cu、Pb污染诊断方面具有稳定性与普适性。     

文本挖掘下的话语认知与构建——以人工智能和5G领域白宫新闻文本为例

[目的/意义]政府新闻文本是政策文本的表达形式之一。对政府新闻文本进行挖掘分析,能直观的展现表面动态,揭示对话事件的立场及其背后关系,能对情报分析工作、中国新型智库的发展建设,提供有效的助力。[方法/过程]文章利用TextRank算法进行核心句提取,并结合批评话语分析理论框架来做评估,以语料驱动从关键句、关键词两个宏观角度讨论政府决策态度,以词性从话语策略的微观角度总结美国官方对人工智能和5G领域的话语认知形象。[结果/结论]通过分析可以看出,美国政府对于人工智能和5G领域的态度将持续保持在“政府引领下的美国需优先”这一局面,面对发展中国家的科技竞争,增加政府政策性文本的指导无疑是最好的对策建议。     

基于核K—均值聚类算法的植物叶部病害识

针对植物叶部病害图像的特点,首先对采集到的玉米病害彩色图像采用矢量中值滤波法去除噪声,然后提取玉米病叶彩色图像的纹理特征和颜色特征作为特征向量,利用Mercer核,把输入空间的样本映射到高维特征空间进行K-均值聚类以及植物病害识别.试验涉及的4种玉米病害识别正确率达82.5%,核K-均值聚类方法适合玉米叶部病害分类.     

温室环境控制系统的MPT智能算法

针对温室环境的大滞后、多输入、多输出、非线性和难以建立数学模型等特点,对传统的PID算法进行改进,并加入自适应控制、模糊控制和专家自整定等智能控制功能,建立了MPT智能控制算法.在论域内用不同控制方式分段控制,当偏差大于某一域值时,根据操态选择模糊控制,不存在抗饱和积分问题,使用模糊控制规则确定输出;当偏差减小到域值以下时,切换转入MPT算法控制,减小响应过程中的超调,并最终消除余差.该算法具有无超调、控制精度高和鲁棒性强等特点..     

复杂注水系统泵站优化调度的改进遗传算法

以耗电量最小为目标函数,排量、压力等限制为约束条件,建立了复杂注水系统泵站优化调度数学模型.针对系统运行特点,采用改进遗传算法对模型进行求解,同时优化出泵的运行状态和排量.改进遗传算法采用实数编码,并设计了随机多父辈交叉方法,改进了变异操作,操作过程中,给出了泵排量的处理方法,使各水量约束条件得到满足,大大减少了不可行解的产生,使算法的优化性能得到了提高.算例说明了该优化方法的有效性.     

基于蚁群优化算法的图像边缘检测

图像边缘携带了图像的大部分主要信息。通过对图像进行边缘检测不仅能有效地提取图像信息降低计算的复杂度而且是图像测量、图像分割、图像压缩、模式识别等图像处理的基础。本文尝试将蚁群优化算法（Ant Colony Optimization, ACO）用于图像边缘检测,通过选取经典house图像和SAR机场图像设置阈值进行自适应边缘提取,实现了边缘的精确检测。实验结果显示,该算法能够有效地提取图像目标的轮廓信息,很好保持图像纹理,具有理想的抗干扰性能,保证了检测结果的准确性。