科研产出
基于激光雷达的树形靶标冠层叶面积探测模型研究
《农业机械学报 》 2021 EI 北大核心 CSCD
摘要：果园靶标冠层叶面积有效探测是施药量在线计算的基本依据。针对树形靶标稠密和稀疏2种冠层类型,搭建叶面积测量三维立体试验平台和激光雷达（Light detection and ranging,Li DAR）探测移动试验平台,构建不同厚度和稠密度树形靶标,采用偏最小二乘回归（Partial least squares regression,PLSR）算法与BP（Back propagation）神经网络算法建立了冠层叶面积探测模型。试验结果表明:PLSR算法获得稠密厚冠层、稀疏厚冠层、稠密薄冠层和稀疏薄冠层叶面积探测模型的决定系数（R2）分别为:0.962 6、0.413 0、0.889 6、0.269 9;BP神经网络算法获得模型的R2依次为:0.972 7、0.530 2、0.899 3、0.429 0。基于Li DAR的冠层叶面积探测模型对稠密冠层探测精度较高,R2不低于0.889 6,对稀疏冠层探测精度较低,不高于0.530 2,该探测方法可用于稠密冠层叶面积在线计算,指导果园精准变量喷药。
关键词： 果园喷药 叶面积探测模型 LiDAR 偏最小二乘回归算法 BP神经网络
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基于太赫兹时域光谱技术的诺氟沙星浓度检测研究
《光谱学与光谱分析 》 2021 EI 北大核心 CSCD
摘要：畜禽养殖中抗生素的不合理使用导致畜禽产品中抗生素残留问题时有发生,进而通过食物链影响食品安全,威胁人类健康。准确、快速检测出抗生素药物的含量对保障食品安全具有重要意义。以残留较为常见的喹诺酮类诺氟沙星抗菌药为研究对象,开展基于太赫兹光谱技术的诺氟沙星较大梯度和较小梯度的全浓度含量检测研究。在较大梯度诺氟沙星样本中,首先,在1%～100%范围内设置了11个浓度,完成较大梯度压片样本制备;然后经太赫兹时域光谱系统扫描获取其时域光谱,提取样本的吸收系数,用卷积平滑S-G二项式拟合滤波去除噪声、平滑样本光谱数据。发现纯净的诺氟沙星在1.205 THz处存在一个强烈吸收峰,在0.816 THz处存在一个弱吸收峰。最后,利用逐步回归和连续投影法（SPA）选择变量并结合特征吸收峰进行多元线性回归建模预测分析。进一步在较小梯度诺氟沙星样本研究中,首先在浓度100μg·mL-1（0.01%）以下设置了29个浓度系列,完成较小梯度溶液样本制备;然后获得其太赫兹时域光谱,用S-G二项式拟合滤波进行数据预处理,发现各浓度的吸收光谱未出现明显差异,最后利用逐步回归和连续投影法（SPA）选择变量结合特征吸收峰实现多元线性回归建模预测分析。结果表明:在较大梯度诺氟沙星样本中逐步回归选择变量的多元线性回归达到了模型最优（Rp=0.962, RMSEP=2.74%）,准确率优于当前已有最优预测模型（Rp=0.867, RMSEP=16.6%）;小梯度诺氟沙星样本的逐步回归选择变量的多元线性回归模型最优(Rp=0.728, RMSEP=18.79μg·mL-1),该方法有一定的预测能力,但是准确率有待提升。利用太赫兹光谱技术实现了较全浓度诺氟沙星的检测,为后续诺氟沙星检测限的探索等进一步研究提供了一定的研究基础。
关键词： 太赫兹时域光谱技术 诺氟沙星 浓度检测 喹诺酮 吸收系数 抗生素残留
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冬小麦SPAD值无人机可见光和多光谱植被指数结合估算
《农业机械学报 》 2021 EI 北大核心 CSCD
摘要：SPAD（Soil and plant analyzer development）值能够反映作物叶片叶绿素含量,是表征作物健康状态的重要指标。采用无人机搭载可见光和多光谱相机同步获取冬小麦可见光和多光谱影像,同时获取冬小麦叶片SPAD值,探究了可见光和多光谱植被指数与SPAD值的关系,将可见光植被指数与多光谱植被指数相结合进行SPAD值估算,利用逐步回归和随机森林回归方法估算SPAD值,并将估算结果进行对比,筛选出冬小麦叶片SPAD值的最优估算模型。结果表明,SPAD值与可见光植被指数（IKAW和RBRI）、多光谱植被指数（GNDVI、CI、GMSR和GOSAVI）具有较好的相关性,与可见光植被指数（CIVE）和多光谱植被指数（GNDVI）的相结合指数具有较好的相关性,其估算模型的R2为0.89,模型验证的RMSE为2.55,nRMSE为6.21%。研究表明,可见光植被指数与多光谱植被指数相结合指数逐步回归和随机森林回归模型估算SPAD值的精度高于仅用可见光植被指数或多光谱植被指数,采用逐步回归的估算模型R2为0.91,模型验证R2、RMSE和nRMSE分别为0.89、2.32和5.64%,采用随机森林回归的估算模型R2为0.90,模型验证R2、RMSE和nRMSE分别为0.88、2.51和6.12%。
关键词： 冬小麦 SPAD值 可见光植被指数 多光谱植被指数 逐步回归 随机森林回归
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基于玉米根系图像的表型指标获取方法
《农业工程学报 》 2021 EI 北大核心 CSCD
摘要：为了快速获取玉米根系表型指标,该研究提出一种基于图像的高通量解决方案.系统整合一套简易可靠的根系图像获取硬件和自动化根系图像处理算法,首先在固定背景下获取玉米根系图像,通过标定物检出、背景分割算法得到根系目标前景图像,识别根系起始点并剪除冗余部分得到根系感兴趣区域后计算颜色、形状、空间分布3大类29个表型指标.应用该系统获取135个玉米自交系材料吐丝期根系图像和表型数据,其中根系分支角度指标与人工测量值回归分析的决定系数为0.85,验证了系统的精度和准确性.采用非监督聚类方法对135个自交系材料根系表型指标分类,获得3种根系形态类型,通过剖面图分析了各指标在分类中的作用以及不同类型根系的主要表型差异.该方法能够快速获取多个玉米根系表型指标,满足了大规模种质资源鉴定和商业化育种对表型数据的需求.
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基于Attention_DenseCNN的水稻问答系统问句分类
《农业机械学报 》 2021 EI 北大核心 CSCD
摘要：为了解决"中国农技推广APP"问答社区中水稻提问数据快速自动分类的问题,提出一种基于Attention DenseCNN的水稻文本分类方法。根据水稻文本具备的特征,采用Word2vec方法对文本数据进行处理与分析,并结合农业分词词典对文本数据进行向量化处理,采用Word2vec方法能够有效地解决文本的高维性和稀疏性问题。对卷积神经网络（CNN）上下游卷积块之间建立一条稠密的链接,并结合注意力机制（Attention）,使文本中的关键词特征得以充分体现,使文本分类模型具有更好的文本特征提取精度,从而提高了分类精确率。试验表明:基于Attention-DenseCNN的水稻问句分类模型可以提高文本特征的利用率、减少特征丢失,能够快速、准确地对水稻问句文本进行自动分类,其分类精确率及F1值分别为95.6%和94.9%,与其他7种神经网络问句分类方法相比,分类效果明显提升。
关键词： 水稻问句分类 自然语言处理 密集连接卷积神经网络 注意力机制
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基于K-means聚类和分区寻优的秸秆覆盖率计算方法
《农业机械学报 》 2021 EI 北大核心 CSCD
摘要：针对农田秸秆形态多样、细碎秸秆难以准确识别的问题,基于机器视觉技术,提出了一种基于K-means聚类和分区寻优结合的秸秆覆盖率计算方法。该方法首先利用K-means聚类算法对玉米秸秆图像进行分割,使秸秆从背景图像中分离;然后将秸秆图像分隔为16区,利用统计学方法分别计算各区秸秆中位数和众数灰度平均值,16区平均后分别获得秸秆中心灰度和土壤背景中心灰度,将其作为新的分类中心,重新采用K-means聚类方法对玉米秸秆图像进行分割,当秸秆中心灰度不再发生变化时停止迭代,计算秸秆像素点数量;最后计算获得玉米秸秆覆盖率。2021年4月,该方法在吉林省长春市玉米地100个采样点进行了实际验证,与人工拉绳法和人工图像标记法的相关系数分别为0.716 1和0.906 8,误判率7%,平均误差比Otsu阈值化方法和经典K-means聚类方法分别降低了45.6%和29.2%。试验结果表明,所提方法能够实现对不同天气、不同种植模式、不同地块条件下的秸秆覆盖率准确计算,该研究结果可为秸秆覆盖率在线计算提供一种新方法。
关键词： 玉米秸秆覆盖率 机器视觉 K-means聚类 分区寻优 保护性耕作
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基于小波分析的马铃薯地上生物量估算
《光谱学与光谱分析 》 2021 EI 北大核心 CSCD
摘要：地上生物量（AGB）是作物长势评价及产量预测的重要指标,因此快速准确地估算AGB至关重要。由于传统植被指数（VIs）估算多生育期的AGB存在饱和现象,因此,利用VIs结合基于离散小波转换（DWT）的影像小波分解（IWD）技术提取的高频信息和连续小波转换（CWT）技术提取的小波系数,探究VIs,VIs+IWD和VIs+CWT对于AGB的估算能力。首先,基于无人机平台分别获取马铃薯现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期的数码影像和成像高光谱影像以及地面实测的AGB数据。其次,利用数码影像通过IWD技术提取3种高频信息和利用高光谱反射率数据通过CWT技术提取小波系数以及构建6种高光谱植被指数。然后,将植被指数、高频信息和小波系数分别与AGB进行相关性分析,并挑选出不同尺度下相关系数绝对值较高的前10波段。最后,以VIs,VIs+IWD和VIs+CWT这3种变量分别使用偏最小二乘回归（PLSR）方法构建AGB估算模型,并对比不同模型估算AGB的效果。结果表明:（1）每个生育期选取的6种植被指数、3种高频信息和10种小波系数与AGB的相关性均达到0.01显著水平,整个生育期相关性均呈现先升高后降低的趋势,其中以小波系数得到的相关性最高、高频信息次之,植被指数最低。（2）对比分析每个生育期的3种估算模型,以VIs+CWT为输入变量的估算效果最好,VIs+IWD的估算效果次之,而VIs的估算效果最差,说明基于小波分析构建的模型适用性较广、稳定性较强。（3）每个生育期分别以3种变量利用PLSR方法构建的AGB估算模型均在块茎增长期达到最高精度(VIs:建模R2=0.70,RMSE=98.88kg·hm-12,NRMSE=11.63%;VIs+IWD:建模R2=0.78,RMSE=86.45kg·hm-12,NRMSE=10.17%;VIs+CWT:建模R2=0.85,RMSE=74.25kg·hm-12,NRMSE=9.27%)。通过VIs分别结合IWD和CWT技术利用PLSR建模方法,可以提高AGB估算精度,为农业指导管理提供可靠参考。
关键词： 马铃薯 地上生物量 植被指数 高频信息 小波系数 偏最小二乘回归
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基于注意力机制及多尺度特征融合的番茄叶片缺素图像分类方法
《农业工程学报 》 2021 EI 北大核心 CSCD
摘要：针对番茄早期缺素性状不明显及各生长期特征差异较大所导致的特征区域尺寸不一致、难提取、难辩别等问题,提出了一种基于注意力机制及多尺度特征融合卷积神经网络（Multi-Scale Feature Fusion Convolutional Neural Networks based on Attention Mechanism,MSFF-AM-CNNs）的番茄叶片缺素图像分类方法。首先根据番茄叶片缺素特点提出了多尺度特征融合结构（Multi-Scale Feature Fusion Module,MSFF Module）;其次在DenseNet基础上,结合浅层网络主要提取纹理、细节特征,深层网络主要提取轮廓、形状特征的特点分别提出具有针对性的特征提取方法,通过不同形式引入注意力机制及多尺度特征融合结构,使全局多尺度信息融合多个特征通道、选择性地强调信息特征并达到对特征精准定位的功能;同时引入Focal Loss函数以减少易分类样本的权重。试验结果表明,MSFF-AM-CNNs的平均召回率、平均F1得分、平均准确率较原模型DenseNet-121均大幅提升,其中缺氮和缺钾叶片的准确率分别提高了 8.06和6.14个百分点,召回率分别提高了 6.31和5.00个百分点,F1得分分别提高了 7.25和5.55个百分点,平均识别准确率可达95.92%,具有较高的识别准确率及广泛的适用性,能够满足番茄叶片缺素图像的高精度分类需求,可为植物叶片缺素识别提供参考。
关键词： 图像识别 缺素 蔬菜 多尺度特征融合 注意力机制 卷积神经网络
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基于小波技术的冬小麦植株组分含水率估测模型
《农业机械学报 》 2021 EI 北大核心 CSCD
摘要：为研究光谱对冬小麦植株组分含水率的估测能力,分析小波技术对光谱信息的分离规律,以冬小麦冠层光谱数据与相应的冬小麦植株叶片、茎秆、麦穗含水率的测定值为数据源,先采用小波技术分离冬小麦冠层光谱信息,再将分离的光谱信息与冬小麦各植株组分的含水率进行相关性分析,并提取敏感波段;最后利用偏最小二乘算法构建冬小麦植株组分含水率的估测模型,并进行了验证与评价。研究表明:经小波技术分解后,冬小麦冠层光谱内的吸收特征逐分解水平分离至高频信息内,且各分解水平所代表的吸收特征按强度依次分布于高频信息的分解水平H1～H10内;冬小麦麦穗含水率估测模型的精度与稳定性较强,茎秆次之,叶片稳定性最差,说明扬花期后的冬小麦水分供给已不再适合只采用叶片含水率进行评定,应增加或替换检测指标。
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基于区块链的畜牧养殖资产监管身份认证研究
《农业机械学报 》 2021 EI 北大核心 CSCD
摘要：针对畜牧养殖资产监管系统数据采集源头设备不可信,牲畜个体身份标识识别复杂,养殖敏感数据机密性差等问题,提出一种基于区块链技术和聚合签名算法的畜牧资产身份认证方案,实现资产监管系统中数据采集源头、数据存证展示的全流程真实可信,以及监管系统各节点、各物联网设备间身份验证的可信可溯,有效保障了畜牧资产监管系统从区块链网络到节点及物联网设备间细粒度的身份验证。在此基础上对方案进行混淆性分析和通信数据量分析,结果表明,加密过程的扩散性测试密文改变率平均为93.61%,相关性测试密文改变率平均为93.28%,具有较高的混淆性,并将通信量由线性级降低为常量级,验签耗时平均节省40.01%,有效降低数据传输通信量和系统验证开销,具有高效的批量身份验证性能,满足畜牧资产监管过程中设备身份认证需求。
关键词： 畜牧养殖 畜牧资产监管 身份认证 聚合签名 区块链 敏感数据加密
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