基于高光谱的双季稻分蘖数监测模型

旨在阐明双季稻分蘖数与冠层反射高光谱间的定量关系,构建基于高光谱的双季稻分蘖数监测模型。基于不同早、晚稻品种和施氮水平的田间试验,于关键生育期(分蘖期、拔节期和孕穗期)测定早、晚稻分蘖数,同步使用FieldSpec HandHeld 2型高光谱仪采集早、晚稻冠层反射高光谱数据,分别利用光谱指数法和连续小波变换构建新型光谱指数和敏感小波特征对双季稻分蘖数进行监测,建立双季稻分蘖数光谱监测模型,并用独立试验数据进行检验。结果表明,新型光谱指数和敏感小波特征对双季稻分蘖数的监测效果优于其他类型光谱参数(植被指数和“三边”参数),其中位于红边区域的小波特征db7(s9,w735)监测早稻分蘖数时表现最优,监测模型R2为0.754,模型检验相对均方根误差RRMSE为0.128;位于红边区域的小波特征mexh(s6,w714)监测晚稻分蘖数时表现最优,监测模型R2为0.837,模型检验RRMSE为0.112。研究结果可为双季稻分蘖数快速无损监测和群体质量精确调控提供理论基础与技术支持。     

连续投影算法融合信息熵选择霉变玉米高光谱特征波长

运用高光谱技术鉴别玉米霉变等级时,因光谱波段数多、数据量大、信息冗余度高,使鉴别工作难度加大。为了减少数据量,获得最有利于鉴别的高光谱信息特征波长,本研究提出了一种连续投影算法(SPA)融合信息熵的特征波长选择方法。首先,对霉变玉米样本高光谱数据运用多元散射校正(MSC)进行光谱预处理以消除噪声,然后利用SPA对处理过的光谱进行波长初选,得到8个初选特征波长,再通过信息熵原理处理初选特征波长下的图像信息,获得最佳特征波长。结果表明,运用SPA融合信息熵法得到有利于霉变玉米鉴别的最佳波长为819 nm,提取该波长下霉变玉米图像的纹理特征后,采用Fisher判别分析(FDA)进行鉴别,6个等级霉变玉米的鉴别正确率高达98.6%,充分证明所给出的特征波长选择方法是有效的。本研究特征波长选择方法可为更好地运用高光谱技术鉴别玉米霉变等级提供指导。     

基于改进多父辈遗传算法的农机调度优化方法

农机装备跨区作业存在作业任务重、转移范围大、作业时效性强等问题,传统的农机调度缺乏科学合理的调配方案。该研究开展了基于改进遗传算法的多机协同作业任务调度方法研究。首先对多块农田需连续进行多种生产任务的问题进行分析,建立在农机数量、转移距离、作业准备时间及作业时间等约束条件下的时间窗农机作业调度模型;然后以最小化作业时间为优化目标,提出改进多父辈遗传算法(Improved Multi-parent Genetic Algorithm, IMPGA)的优化方法求解农机作业规划方案;最后根据新疆塔城地区的农田数据及随机生成的农田任务进行模拟与仿真,并与标准遗传算法(Genetic Algorithm, GA)进行对比。结果表明:IMPGA和GA均能有效解决多任务多农机作业分配问题,IMPGA算法总体上优于GA,调度的最优时间和平均时间分别缩短2.47%和2.70%。该研究可为农机跨区作业提供合理的调度方案,也为规模化无人农场的生产经营提供科学依据。     

基于DH-YoloX的群养马岗鹅关键行为监测

马岗鹅的行为与其生长状况和福利状况密切相关,马岗鹅关键行为监测对评估其生长性能具有重要的现实意义。为了实现对群养栏马岗鹅关键行为高效率精准监测,该研究探索一种基于YoloX的群养马岗鹅关键行为监测算法（Magang geese behavior monitoring of based on Double Head-YoloX,MGBM-DH-YoloX）,该算法通过减少YoloX的头部数量提升检测效率、使用损失函数减少前景背景干扰、使用迁移训练方式提高网络训练效率等技术对马岗鹅采食、饮水、休息和应激等关键行为及其规律进行分析。MGBM-DH-YoloX首先用Mosaic和Mixup对马岗鹅图像进行数据增强,然后使用增强后的数据集训练模型,并且利用模型检测马岗鹅的关键行为,最后累计得出马岗鹅关键行为的发生时长和行为节律;试验训练集为1 400幅、验证集200幅和测试集为400幅,连续活动视频10 d。结果表明,MGBM-DH-YoloX算法的平均精度为98.98%、检测速度达到81帧/s、内存消耗为2 520.04 MB。对马岗鹅的10 d养殖数据分析发现,MGBM-DH-YoloX能有...     

农村配电网网架结构规划方法研究

针对我国农村电网的现状,阐述了农网网架规划的主要内容及规划方法,分析了几种网架规划中采用的智能优化算法,指出智能技术的应用是电网规划的发展方向。     

基于数据挖掘的贝叶斯算法应用研究

在众多的数据挖掘算法中,贝叶斯算法因为准确性高,运算性能强而得到广泛应用。利用日常生活中的例子深入浅出的阐述了贝叶斯算法的基本原理,并应用SQL Server 2005数据挖掘工具,对2009年收集的农安地力评价的数据进行了分析,同时应用贝叶斯算法对地力等级进行了预测。     

改进的变尺度优化算法在节水灌溉制度优化设计中的应用

应用改进的变尺度混沌优化算法对水分生产函数模型进行求解,求解程序用Visual Basic编写。以河西武威绿洲春小麦数据为例,将混沌算法应用于小麦灌溉制度优化设计中,并与动态规划法进行对比,证明了改进的混沌优化算法可以提高灌溉制度优化设计的精度与速度。     

基于多源信息融合的中文农作物病虫害命名实体识别

随着农作物病虫害研究文献的快速增长,对农作物病虫害领域文献进行文本挖掘变得越来越重要。开发有效、准确的农作物病虫害命名实体识别系统有助于在农作物病虫害相关研究报告中提取研究成果,为农作物病虫害的治理提供有效建议。本文针对中文农作物病虫害数据集缺失问题,提出了基于半远程监督的停等算法,利用该算法构建中文农作物病虫害领域语料库,大幅度减少标注过程的人工成本和时间成本;同时,提出了中文农作物病虫害命名实体识别模型（Agricultural information extraction, Agr-IE）,该模型基于BERT-BILSTM-CRF,辅以多源信息融合（多源分词信息和全局词汇嵌入信息）丰富字符向量,使其充分结合字符级与词汇级的信息,以提高模型捕捉上下文信息的能力。实验表明,该模型可以有效地识别病害、虫害、药剂、作物等实体,F1值分别为96.56%、95.12%、94.48%、95.54%,并对识别难度较大的病原实体具有较好的识别效果,F1值为81.48%,高于BERT-BILSTM-CRF、BERT等模型的相应值。本文所提模型在MSRA和Weibo等其他领域数据集上与CAN-NER、Lattice-LSTM-CRF等模型进行了对比实验,并取得最佳的识别效果,F1值分别为95.80%、94.57%,表明该算法具有一定的泛化能力。     

基于MSRCR-YOLOv4-tiny的田间玉米杂草检测模型

为实现田间环境下对玉米苗和杂草的高精度实时检测,本文提出一种融合带色彩恢复的多尺度视网膜(Multi-scale retinex with color restoration, MSRCR)增强算法的改进YOLOv4-tiny模型。首先,针对田间环境的图像特点采用MSRCR算法进行图像特征增强预处理,提高图像的对比度和细节质量;然后使用Mosaic在线数据增强方式,丰富目标检测背景,提高训练效率和小目标的检测精度;最后对YOLOv4-tiny模型使用K-means++聚类算法进行先验框聚类分析和通道剪枝处理。改进和简化后的模型总参数量降低了45.3%,模型占用内存减少了45.8%,平均精度均值(Mean average precision, mAP)提高了2.5个百分点,在Jetson Nano嵌入式平台上平均检测帧耗时减少了22.4%。本文提出的Prune-YOLOv4-tiny模型与Faster RCNN、YOLOv3-tiny、YOLOv4 3种常用的目标检测模型进行比较,结果表明：Prune-YOLOv4-tiny的mAP为96.6%,分别比Faster RCNN和YOLOv3...     

基于XGBoost算法的多云多雾地区多源遥感作物识别

快速、准确地获取作物种植面积信息是长势监测、产量估算、病虫害监测和预警的基础。针对我国江南区域多云雾的特点,以Sentinel-1/2为数据源,综合采用光学遥感影像和合成孔径雷达(Synthetic aperture radar, SAR)影像等多源数据,针对研究区作物早春覆膜的特点,构建地膜植被指数(SAR plastic-film vegetation index, SPVI);利用时序光谱和植被指数特征,研究基于XGBoost算法的作物识别方法。以安徽省宣城市宣州区为研究区,开展实例验证研究。在作物生育期内,云雾影响较大,光学遥感覆盖稀疏区域以Sentinel-2影像为主,获取时序指数数据集,增加4期Sentinel-1雷达影像,用以补充云雾时期(5—7月)光学影像的缺失。以本文设计的方法,得到作物识别总体精度为84.87%,优于随机森林的83.93%,主要作物烟草制图精度88.69%,用户精度95.51%。仅使用生育期Sentinel-2影像的作物识别总体精度79.01%,主要作物烟草制图精度82.30%,用户精度93.49%。研究结果表明,本文构建的基于XGBoost算法多源...