基于CWT-RF模型估算博斯腾湖湖滨绿洲土壤有机碳含量

为实现博斯腾湖湖滨绿洲土壤有机碳含量的快速估算,结合实测的土壤高光谱数据与土壤有机碳数据,通过连续小波变换(CWT)进行土壤光谱数据预处理,利用相关系数法(CC)、连续投影算法(SPA)、竞争自适应重加权采样(CARS)、遗传算法(GA)筛选的特征波段作为建模输入量,构建随机森林(RF)模型。结果表明：研究区土壤有机碳含量平均值随土层深度增加由12.36 g/kg降低至10.49 g/kg,变异系数平均值为69.62%,空间异质性较强;CWT变换可以有效提高不同土层深度土壤有机碳含量与光谱反射率间的相关性,不同土层深度相关系数均值平均提升约22.41%;光谱数据经过CWT变换构建的模型精度明显提升,RF模型验证集R²与RPD分别平均提高7.09%、10.06%。CC、CARS、SPA、GA方法能消除光谱信息冗余,有效降低CWT-RF模型的输入量与RMSE值,土层深度0～20、20～40、40～60和60～80 cm筛选的特征波段平均压缩至全波段数目分别为8.51%、5.38%、2.21%和3.67%;RMSE值分别平均降低111.67%、135.61%、12.25...     

基于图像的水稻病害识别方法研究

利用图像处理技术和贝叶斯判别法对水稻3种常见病害进行识别研究。首先,利用颜色特征与病斑外轮廓分割病斑,提取病斑形态、颜色、纹理特征共63个参数;然后,应用逐步判别分析法对4个不同参数集合筛选最有效识别参数;最后,利用贝叶斯判别法进行分类识别。结果表明,逐步判别法最多可使参数减少到原来的35.2%,识别准确率最高为97.2%。该方法可以应用于其他农作物病害识别。     

基于无人机遥感与随机森林的荒漠草原植被分类方法

荒漠草原是草原中最旱生的类型,属于草原的极限生态状态,也是气候变化和生态系统演变的预警区。利用无人机高光谱遥感技术快速、准确地提取荒漠草原草地植被类型,对动态监测草原生态安全和合理开发草地畜牧业具有重要意义。以无人机搭载高光谱成像系统采集内蒙古荒漠草原遥感图像,获得具有高空间分辨率和高光谱分辨率的图像;通过光谱连续统去除变换,增强草地植被之间的光谱差异,并构建植被指数;采用分步波段选择法选择荒漠草原植被的特征波段,实现高光谱数据降维;构建融合光谱特征、植被特征、地形特征和纹理特征等24个变量的随机森林分类模型,并与支持向量机（SVM）、K-最近邻（KNN）和最大似然分类（MLC）法进行比较。结果表明,在4种分类方法中随机森林分类算法分类效果最好,总体分类精度达到91.06%,比SVM、KNN和MLC等机器学习算法分别高7.9、15.61、18.33个百分点,Kappa系数达到0.90,比SVM、KNN和MLC算法分别高0.13、0.23和0.26。无人机高光谱低空遥感和随机森林算法的结合为荒漠草原草地植被分类提供了新途径。     

基于多源Sentinel数据的县域冬小麦种植面积提取

冬小麦是我国主要的粮食作物之一,及时准确地获取冬小麦种植面积对农业政策的制定具有重要意义。以河南省扶沟县为研究区域,以多生育期Sentinel-1A和Sentinel-2A/B遥感影像为数据源,构建光谱特征、植被特征和极化特征的多生育期数据集,分析各类地物的特征曲线,采用随机森林算法对单生育期单传感器、单生育期多传感器、多生育期单传感器和多生育期多传感器的遥感影像进行精细分类,实现县域冬小麦制图。结果显示：单生育期的雷达影像无法满足制图要求,拔节期的总体精度最高,仅为62.9%,多生育期雷达影像分类精度达到81.9%,基本满足制图要求;单生育期的光学影像和融合影像在成熟期的精度最高,总体精度分别为93.4%和95.1%,Kappa系数分别为92.4%和94.8%,可以绘制较为精准的冬小麦分布图;多生育期融合影像绘制的扶沟县2019年冬小麦空间分布图,总体精度为96.8%,结果最优。研究结果表明融合的多生育期遥感影像可以为县域冬小麦种植面积的提取提供技术依据。     

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。     

利用Kalman滤波和Hungarian算法的多目标奶牛嘴部跟踪及反刍监测

针对奶牛养殖场复杂环境下多目标奶牛嘴部自动跟踪及反刍监测的困难,该研究提出了一种基于嘴部区域跟踪的多目标奶牛反刍行为智能监测方法。在YOLOv4模型识别奶牛嘴部上下颚区域的基础上,以Kalman滤波和Hungarian算法跟踪上颚区域,并对同一奶牛目标的上颚和下颚区域进行关联匹配获取嘴部咀嚼曲线,以此获取反刍相关信息,从而实现多目标奶牛个体的嘴部跟踪和反刍行为监测;为解决奶牛快速摆头运动和棚舍栏杆遮挡引发奶牛标号变化的问题,提出未匹配跟踪框保持及扩大的方法。采集并选择实际养殖场环境下的反刍奶牛视频66段,对其中58段视频采取分帧操作得到图像,制作YOLOv4模型数据集,以其余8段视频验证跟踪方法和反刍行为判定方法的有效性。试验结果表明,YOLOv4模型对奶牛嘴部上颚、下颚区域的识别准确率分别为93.92%和92.46%;改进的跟踪算法可实现复杂环境下多目标奶牛嘴部区域的稳定跟踪,且有效解决了栏杆遮挡、快速摆头运动造成的奶牛标号变化现象,上下颚匹配率平均为99.89%,跟踪速度平均为31.85帧/s;由反刍行为判定方法获取的咀嚼次数正确率的平均值为96.93%,反刍时长误差的平均值为1.48 s。该研究可为实际养殖中多目标奶牛反刍行为的智能监测和分析提供参考,也可供其他群体动物运动部位的跟踪和行为监测借鉴。     

智能手机RGB图像检测植物叶片叶绿素含量的通用方法

为提高RGB（Red, Green, Blue）图像方法在检测植物叶片叶绿素含量的预测精度、普适性和实用性,该研究提出了一种智能手机结合辅助拍照装置获取植物叶片RGB图像并即时检测叶绿素含量的低成本方法。设计了一种内置主动光源的低成本便携式拍照装置,用以降低环境光及拍照角度等因素对成像质量的影响;并采用了基于24色Macbeth标准色卡的二阶多项式回归法构建色差校正矩阵以减小不同手机所获取图像的色差;最后开发了基于微信小程序的远程诊断系统以实现植物叶片叶绿素含量的原地、实时及无损检测。以甘蔗叶片为例,采用了3款不同品牌的手机进行了试验,首先分析了叶片39种颜色特征与其叶绿素含量的相关性及色差校正方法对其的影响。结果表明,该方法获取的叶片颜色特征与叶绿素含量大多具有较强的相关性（相关系数>0.8）,同时,色差校正可明显提升多手机混合数据集的颜色特征与叶绿素含量的相关系数,其中RGB色彩空间下三个颜色通道亮度值R、G、B的代数运算特征(B-G-R)/(B+G)的提升最明显,达到了0.842 4,比校正前提高了89%。进一步结合主成分分析构建了色差校正前与色差校正后的叶绿素含量多元线性回归（Multivariate Linear Regression,MLR）和支持向量机回归（Support Vector Regression,SVR）预测模型。针对多手机混合数据集的通用预测模型中,色差校正后的SVR通用预测模型精度和稳定性最高,相比校正前的SVR通用预测模型,五折交叉验证的R2均值达到了0.721 4,提高了14.6%,RMSE均值为0.328 8 mg/g,降低了13.3%;同时,该模型五折交叉验证的R2标准差仅为0.004 2,具有更高的稳定性。该研究为不同手机准确预测植物叶片叶绿素含量提供了一种通用方法。     

注意力与多尺度特征融合的水培芥蓝花蕾检测

准确辨识水培芥蓝花蕾特征是区分其成熟度,实现及时采收的关键。该研究针对自然环境下不同品种与成熟度的水培芥蓝花蕾外形与尺度差异大、花蕾颜色与茎叶相近等问题,提出一种注意力与多尺度特征融合的Faster R-CNN水培芥蓝花蕾分类检测模型。采用InceptionV3的前37层作为基础特征提取网络,在其ReductionA、InceptionA和InceptionB模块后分别嵌入SENet模块,将基础特征提取网络的第2组至第4组卷积特征图通过FPN特征金字塔网络层分别进行叠加后作为特征图输出,依据花蕾目标框尺寸统计结果在各FPN特征图上设计不同锚点尺寸。对绿宝芥蓝、香港白花芥蓝及两个品种的混合数据集测试的平均精度均值mAP最高为96.5%,最低为95.9%,表明模型能实现不同品种水培芥蓝高准确率检测。消融试验结果表明,基础特征提取网络引入SENet或FPN模块对不同成熟度花蕾的检测准确率均有提升作用,同时融合SENet模块和FPN模块对未成熟花蕾检测的平均准确率AP为92.3%,对成熟花蕾检测的AP为98.2%,对过成熟花蕾检测的AP为97.9%,不同成熟度花蕾检测的mAP为96.1%,表明模型设计合理,能充分发挥各模块的优势。相比VGG16、ResNet50、ResNet101和InceptionV3网络,模型对不同成熟度花蕾检测的mAP分别提高了10.8%、8.3%、 6.9%和12.7%,检测性能具有较大提升。在召回率为80%时,模型对不同成熟度水培芥蓝花蕾检测的准确率均能保持在90%以上,具有较高的鲁棒性。该研究结果可为确定水培芥蓝采收期提供依据。     

基于高光谱数据的水体叶绿素a指数反演模型的建立

水体叶绿素a含量是反映水体质量的重要指标之一,利用遥感技术监测其含量具有众多优势。该研究利用2012年7月在广西壮族自治区桂林市漓江流域实地采集的水体高光谱数据和实验室化验分析数据,借鉴陆表植被叶绿素a的遥感反演模型,发展了一种新的水体叶绿素a提取指数(water chlorophyll-a index,WCI)。通过与反射率敏感波段法、波段比值法和半分析方法对比分析发现,新提出的WCI指数使用650、685、696 nm波段,波段稳定,决定系数R2可达0.58,均方根误差最小为0.24,受水体悬浮物影响小,在天津海河区域的验证效果也表明了该模型可以有效地提取水体叶绿素a含量。该方法扩展了水体叶绿素a监测的建模思路,对水体叶绿素a监测建模有一定的指导作用。     

基于机器视觉的玉米果穗参数的图像测量方法

在玉米育种和品质研究中,经常需要对玉米的果穗长度、果穗宽度、穗行数、穗粒数等参数进行测量。该研究提出了一种基于机器视觉的玉米果穗参数图像测量方法。使用PC摄像头连续采集旋转台上的玉米果穗图像,经过图像处理,获得玉米穗的图像区域,进而得到玉米果穗的穗长和穗宽参数;通过对玉米果穗局部区域的x方向和y方向累计像素值曲线进行分析,提取出玉米穗行,获得每一穗行的穗粒数和穗行宽度;通过图像匹配,获得玉米果穗的穗行数。试验表明,使用该研究方法对玉米果穗的长度、宽度和穗行数的参数测量准确率可达98%以上,对穗行宽及总穗粒数测量准确率达95%以上,整穗的平均检测时间约102 s/穗。该研究实现了玉米果穗参数快速有效的自动检测,相对于目前采用的人工检测,大大提供检测效率,降低劳动强度,可应用于玉米千粒质量检测、产量预测、育种和品质分析等场合。