基于Lab颜色空间的非监督GMM水稻无人机图像分割

为解决传统水稻冠层图像分割算法性能在很大程度上依赖于训练数据集的质量,且分割效果易受田间多变光照强度影响,导致水稻生产参数估计精度不高等问题,提出一种基于Lab颜色空间的非监督贝叶斯方法,用于田间水稻无人机图像分割.模型参数从每个独立、未标记的无人机图像直接学习获得,无需训练.不同图像会有不同的模型参数,该算法能够适应...     

农业院校电子信息工程专业创新创业教育改革模式

研究立足于沈阳农业大学电子信息工程专业教学改革实践需求,充分利用学校农学、园艺、植保等传统学科资源与优势,加强电子信息技术与传统农业学科需求相结合,提出“培养具有创新创业能力的农业信息技术人才”的本科教学理念与教育改革模式。     

基于改进DeepLabv3+的水稻田间杂草识别方法

针对实际稻田环境中水稻与杂草相互遮挡、难以准确区分的问题,提出一种基于改进DeepLabv3+的水稻杂草识别方法。以无人机航拍的复杂背景下稻田杂草图像为研究对象,在DeepLabv3+模型的基础上,选择轻量级网络MobileNetv2作为主干特征提取网络,以减少模型参数量和降低计算复杂度;融合通道和空间双域注意力机制模块,加强模型对重要特征的关注;提出一种基于密集采样的多分支感受野级联融合结构对空洞空间金字塔池化模块(ASPP)进行改进,扩大对全局和局部元素特征的采样范围;对模型解码器部分进行改进。设置消融试验验证改进方法的有效性,并与改进前DeepLabv3+、UNet、PSPNet、HrNet模型进行对比试验。试验结果表明,改进后模型对水稻田间杂草的识别效果最佳,其平均交并比(MIoU)、平均像素准确率(mPA)、F1值分别为90.72%、95.67%、94.29%,较改进前模型分别提高3.22、1.25、2.65个百分点;改进后模型内存占用量为11.15 MB,约为原模型的1/19,网络推算速度为103.91 f/s。结果表明改进后模型能够实现复杂背景下水稻与杂草分割,研究结果可...     

GIS在农电企业配电网中的应用

针对目前我国农电企业配电网管理相对落后的现状,阐述了GIS系统应用于配电网管理系统的优势,详细探讨了配电网GIS系统的地图浏览控制、数据维护和查询统计、线路编辑、地图输出、联机帮助等功能,为农电企业进行配电网管理提供了较详细的参考方案。     

基于深度卷积神经网络的水稻纹枯病检测识别

纹枯病是水稻的三大病害之一,尤其在中国北方稻区,纹枯病发生逐渐加重、严重威胁到中国的粮食安全,而纹枯病的有效检测是水稻病害预防与控制的首要任务。在实际生产中,农民和从事相关的研究人员通过人工目测来识别水稻纹枯病,但由于光线、杂草、枯叶等外在自然因素和人眼视觉误差等人为因素,导致对水稻的病害等级误判,从而影响对水稻纹枯病的防治,造成环境污染和经济损失,而计算机视觉技术给水稻纹枯病的自动识别检测带来了可能。基于2019年沈阳农业大学北方粳型超级稻成果转化基地的水稻纹枯病图像数据,综合借鉴YOLOv1、YOLOv2和Faster R-CNN算法,设计了一种基于深度卷积神经网络的水稻纹枯病识别模型:YRSNET。该模型具有回归思想的特点,将图像划分为相同大小互不重合的网格,然后通过特征图来预测每个网格区域上的边界框和含有纹枯病病斑的置信度,最终通过非极大值抑制法获得含有纹枯病病斑的最佳边界框位置。试验结果表明:YRSNET对纹枯病病斑识别的平均精度mAP为84.97%、查准率达到为90.21%,对大小为450×800pixel的图像识别所需时间为32.26ms(31帧·s^-1     

基于光谱特征参数的粳稻冠层氮素含量反演方法

粳稻氮素含量的快速、无损、准确估算,可以及时掌握粳稻的生长状况,对指导粳稻田间管理具有重要意义。为提高粳稻冠层氮素含量的高光谱反演精度,利用沈阳农业大学路南试验基地2018年粳稻3个关键生育期无人机高光谱影像和同步测定的粳稻冠层氮素含量作为数据源,选用从粳稻冠层光谱中提取的高光谱位置变量、面积变量和植被指数变量3种类型20个光谱特征参数与氮素含量进行相关性分析,选出各个生育期内相关性较高的前3个光谱特征参数作为模型输入分别建立偏最小二乘回归(PLSR)、BP神经网络(BPNN)和思维进化算法优化BP神经网络(MEA-BPNN)3种粳稻冠层氮素含量反演模型并验证。结果表明:在粳稻分蘖期、拔节期、抽穗期,与粳稻氮素含量相关性最好的高光谱特征参数均为红边面积SDr,相关系数分别为0.771,0.664,0.775;MEA-BPNN反演模型与PLSR、BPNN相比,无论在模型精度还是预测能力都有明显提高,在各个生育期,MEA-BPNN模型的建模集和验证集决定系数R²均达到0.700以上,RMSE均低于0.400以下,说明MEA-BPNN反演模型是筛选出的最佳粳稻冠层氮素含...     

水稻叶片高光谱数据降维与叶绿素含量反演方法研究

高光谱遥感技术为水稻叶片叶绿素含量的高通量、无损、准确监测提供了有效途径,然而高光谱数据的降维或特征光谱参数的选择是叶绿素含量有效反演的关键环节。利用2017年辽宁省盘锦市大洼水稻氮高效品种筛选试验基地的水稻叶片叶绿素含量与叶片高光谱数据,探讨了高光谱数据的降维方法与叶绿素含量的反演建模。首先应用最优子集选择算法(best subset selection)对工程常用的水稻叶绿素反演特征光谱指数进行优选,筛选出最优组合,作为叶绿素多元回归模型的输入特征;同时应用没有在光谱领域得到有效应用的基函数展开算法,利用Gram-Schmidt正交变换寻找叶片高光谱数据的基函数空间,再将高光谱数据投影到基函数空间从而实现降维,最后利用降维后的数据进行多元回归建模,反演叶绿素。结果表明:最优子集选择算法优选出的mNDVI(445,705,750)、NDVI(705,750)、PSRI(500,680,750)、RD(505,705)、RI1dB(720,735)、MCARI(550,670,700)、PPR(450,550)共7个特征指数组合,回归模型反演精度最高,决定性系数R2为0.844,均方根误差RMSE为0.926;基于基函数展开算法对400～1000nm波段范围601维高光谱数据降至13维,叶绿素反演回归模型的决定性系数R2达到0.861,均方根误差RMSE为0.906。说明基于基函数展开的高光谱降维与叶绿素含量估测方法效果较好,可为水稻叶绿素含量估测与长势诊断提供技术支持。     

基于主基底分析降维方法的水稻冠层叶片叶绿素含量估算

针对无人机高光谱遥感数据的高维特性,本文提出了一种基于主基底分析的降维方法。选取对叶绿素敏感的400～1 000 nm波段进行Gram_Schmidt变换找到投影空间,构造集中波段信息的主基底,建立最小二乘回归模型来进行叶绿素含量估算。结果表明:基于主基底分析降维方法的建模决定系数(R~2)为0.689,均方根误差(root mean square error,RMSE)为2.20,验证模型的RMSE为1.20;与3种植被指数PRI、RD_2和MCARI降维后建立的相同模型预测精度相比,该方法的建模R~2有了很大的提升,而验证模型的RMSE有所降低。研究结果验证了所提算法的有效性,对植物叶片的叶绿素含量估算具有重要意义。     

一种电网间谐波检测新方法

提高间谐波检测精度的一个关键问题是如何减少谐波频谱泄漏对其造成的影响.提出一种新的"双阶段"间谐波检测方法,第一阶段基于加窗捅值FFT方法检测谐波分量,并将其从原信号中滤除掉;第二阶段以固定的采样频率对保留的样值信号进行FFT分析,在没有谐波频谱泄漏下扰的前提下提取间谐波分量.仿真结果表明:该方法不需要同步处理,计算量小,检测精度高,适于对间谐波的快速检测.