科研产出
基于相关功率修正的地基GNSS-R土壤湿度反演
《北京航空航天大学学报 》 2021 EI 北大核心 CSCD
摘要：利用全球导航卫星系统反射信号测量技术(GNSS-R)进行土壤湿度反演过程中,实际接收天线方向性会造成GNSS直反信号相关功率测量偏差。针对地基观测场景下天线方向性造成的相关功率的类余弦振荡问题,提出了基于多项式拟合的信号相关功率修正方法。为了验证所提方法的有效性,开展了地基GNSS-R土壤湿度观测实验,结果表明:基于多项式拟合的相关功率修正可以消除信号相关功率的类余弦振荡,提升GNSS-R土壤湿度反演中的观测数据有效性和反演结果准确性。
关键词： 全球导航卫星系统反射信号测量技术(GNSS-R) 相关功率 振荡偏差 多项式拟合 土壤湿度
全文链接
请求原文
支持转速现场标定的玉米精密排种器电驱控制系统研究
《农业机械学报 》 2020 EI 北大核心 CSCD
摘要：针对现有玉米精密电驱排种控制系统无法快速适应多类型排种器排种控制的问题,在玉米CAN总线电动排种的基础上,设计了一种对玉米排种器排种驱动进行现场标定的电驱控制系统。系统在排种驱动电动机控制信号与排种盘转速之间的对应关系中,采用分段线性插值的方法现场获取排种器驱动曲线,实现排种盘转速标定与控制。以国产气吸式玉米精密排种器和指夹式玉米精密排种器为试验对象,在模拟车速下,对系统排种盘转速现场标定的控制准确性进行试验。电驱气吸式排种器排种盘转速控制性能试验中,株距设定为25 cm,车速设定为3～12 km/h(间隔3 km/h),结果表明,系统调节时间最长为0. 80 s,稳态误差最大为0. 81 r/min,控制精度最低为97. 42%。电驱指夹式排种器排种盘转速控制性能试验中,株距分别设定为20、25、32 cm,车速设定为4～9 km/h(间隔1 km/h),结果表明,总体排种盘转速平均调节时间为1. 09 s,标准差为0. 26 s;总体平均稳态误差为0. 38 r/min,标准差为0. 23 r/min;总体平均控制精度为98. 30%,标准差为1. 01%。与分段PID排种转速控制系统控制性能进行对比得出,支持转速现场标定的系统具有更好的适应性,平均调节时间减少0. 51 s,平均稳态误差增大0. 16 r/min,平均控制精度降低0. 63个百分点。选用指夹式排种器,进行了播种均匀性田间试验,株距为20 cm,车速范围为4～7 km/h(间隔1 km/h),结果表明,播种合格指数大于等于84. 26%,变异系数小于等于18. 29%,说明系统能够完成对玉米精密排种器排种转速控制曲线的高控制精度现场标定,能够精准控制电驱排种转速。
关键词： 玉米 精密排种器 现场标定 播种均匀性 CAN总线
全文链接
请求原文
对比主成分分析的近红外光谱测量及其在水果农药残留识别中的应用
《光谱学与光谱分析 》 2020 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：近红外光谱(NIR)分析具有测试方便、不破坏样本、响应快速等优势,但是,由于在谱带分布和结构分析中存在着许多复杂因素,使得在提取特征光谱信息时存在许多困难。现阶段,虽然已经有多种光谱数据降维方式被广泛使用,但是这些传统的数据降维方式都有一个局限性,就是数据的降维仅仅针对于一个数据集,当数据集中有多个关键因素形成干扰时,数据降维和分类的结果往往不是很理想,得不到想要分析的信息。这一问题造成了在分析近红外光谱时建立的数据降维模型极差,无法正确的对样品进行预测分类。对比主成分分析(contrastive principle component analysis, cPCA)是一种基于主成分分析(PCA)的改进算法,起源于对比学习,并应用于基因组信息解析。cPCA算法的优势就是能够将一个数据集中的降维推广到两个相关联数据集之间的降维,从而能够得到数据集中的关键信息。将cPCA算法应用于近红外光谱处理中,建立了准确的近红外光谱数据降维模型。在实验验证中,使用cPCA算法对不同类型水果(苹果和梨)表面农药残留进行分析。结果表明,在对不同类型的水果进行农药残留分析时,使用PCA算法进行数据降维只能区分出不同的水果类型,而水果表面是否喷洒农药这一关键的特征信息并不能分析出来;而使用cPCA算法进行数据降维分析时,由于对背景光谱的约束作用,能够清晰的将有无喷洒农药的样本分类。这说明了, cPCA在近红外光谱数据降维中有着明显的优势,解决了近红外光谱数据降维模型中数据集受限和特征信息的提取问题,进而建立准确的近红外光谱数据降维模型。
全文链接
请求原文
北京蔬菜地土壤中抗生素抗性基因与可移动元件的分布特征
《环境科学 》 2020 EI 北大核心 CSCD
摘要：为揭示北京地区蔬菜土壤中抗生素抗性基因与可移动元件的分布特征应用高通量荧光定量PCR方法(HT-qPCR),选取北京3个区5个蔬菜基地进行调查研究.在蔬菜基地土壤中共检测到92～121种抗生素抗性基因,4～6种可移动元件,抗生素抗性基因及可移动元件按区分开.各蔬菜基地中共有且丰度较高的抗生素抗性基因型为:多重耐药类oprD、acrA-04和acrA-05,大环内酯类-林肯酰胺类-链阳性菌素B类抗生素抗性基因(MLSB)酰胺酶类fox5,万古霉素类vanC-03;共有可移动元件为intI1.蔬菜基地土壤中共检测到7种抗生素,含量较高的抗生素种类为恩诺沙星(ENR)、诺氟沙星(NOR)、土霉素(OTC)、磺胺甲噁唑(SMX).顺义区S1与S2蔬菜基地土壤中抗生素的种类与丰度均最高,依次是通州区T蔬菜基地、昌平区C2与C1蔬菜基地.相关性分析表明,蔬菜基地土壤中抗生素抗性基因丰度与抗生素丰度存在显著正相关(P <0.05).研究结果可为后续控制抗生素抗性基因的传播提供基础理论数据.
关键词： 蔬菜土壤 抗生素 抗生素抗性基因(ARGs) 可移动性元件(MGEs) 高通量定量PCR
全文链接
请求原文
蓄冷保温箱真空隔热蓄冷控温传热模型与验证
《农业工程学报 》 2020 EI 北大核心 CSCD
摘要：为掌握不同参数对蓄冷控温特性的影响,建立了真空隔热蓄冷控温试验平台,以脐橙为试验对象,根据热平衡理论,建立蓄冷控温传热数学模型,并进行试验验证,进一步分析了不同参数对蓄冷控温特性的影响。数学模型计算结果表明,随着真空隔热板厚度的增加,在0～8℃温度的控温时间越长;当外界恒温30℃、真空隔热板厚度为25 mm时,0～8℃温区控温时长为106.14h。试验结果表明,模型计算结果与试验结果吻合,控温时长平均误差为2.60%;当外界平均温度为33.5℃、真空隔热板厚度为20 mm、有太阳辐射时,在30 min内试验平台内温度由29.5℃降至7.2℃,降温速度较快。应用数学模型分析不同参数影响,结果表明:不同车速对传热速率的影响不显著;传热速率随着真空绝热板厚度的增加而下降,下降趋势呈指数变化;相同控温时长时,所需蓄冷剂质量与真空绝热板厚度呈指数变化;真空绝热板越厚,温度下降速率越快;太阳辐射会使控温时长缩短13.79%。该研究结果为蓄冷控温型运输装备的结构优化设计及蓄冷剂的选型、用量提供一定的参考价值。
关键词： 传热 温度 真空绝热板 相变蓄冷剂 传热速率 数学模型 控温特性
全文链接
请求原文
基于无人机高光谱长势指标的冬小麦长势监测
《农业机械学报 》 2020 EI 北大核心 CSCD
摘要：为快速准确监测作物长势,以冬小麦为研究对象,获取了不同生育期的无人机高光谱影像。利用无人机高光谱数据构建光谱指数,并分析4个生育期的指数与生物量、叶面积指数以及由生物量和叶面积2个生理参数构建的长势监测指标(Growth monitoring indicator,GMI)的相关性;建立与GMI相关性较强的4个光谱指数的单指数回归模型,利用多元线性回归、偏最小二乘和随机森林3种机器学习方法分别建立冬小麦各生育期的GMI反演模型;将最佳模型应用于无人机高光谱影像,得到冬小麦长势监测图。结果表明:各生育期光谱指数与冬小麦GMI相关性较高,大部分指数都达到了显著水平,其中NDVI、SR、MSR和NDVI×SR与GMI的相关性高于生物量、叶面积指数与GMI的相关性;拔节期、挑旗期、开花期、灌浆期、全生育期,表现最好的回归模型对应光谱指数分别是NDVI×SR、NDVI、SR、NDVI和NDVI×SR;对比3种方法构建的GMI反演模型,开花期模型MLR-GMI效果最佳,此时期的模型建模R~2、RMSE和NRMSE分别是0. 716 4、0. 096 3、15. 90%。
关键词： 冬小麦长势监测 无人机遥感 高光谱 多元线性回归 偏最小二乘 随机森林
全文链接
请求原文
基于高光谱遥感与SAFY模型的冬小麦地上生物量估算
《农业机械学报 》 2020 EI 北大核心 CSCD
摘要：为了探索准确、高效地估算冬小麦地上生物量(Dry aerial mass,DAM)的方法,获取了2013—2014年和2014—2015年2个生长季的冬小麦试验数据,采用植被指数反演叶面积指数(LAI),以遥感反演LAI作为遥感与SAFY(Simple algorithm for yield estimates)模型之间的耦合变量,利用主成分分析的复合型混合演化(Shuffled complex evolution with PCA,SP-UCI)算法优化出苗日期(D0)、有效光能利用率(ELUE)和衰老温度(STT) 3个敏感参数,对冬小麦全生育期进行动态生长模拟。结果表明,2014—2015年和2013—2014年冬小麦全生育期模型模拟地上生物量R~2、RMSE和NRMSE分别为0. 887、1. 001 t/hm~2、19. 41%和0. 856、1. 033 t/hm~2、19. 86%。研究表明,耦合高光谱遥感与SAFY作物生长模型能够准确地模拟冬小麦长势的动态变化,对冬小麦地上生物量估算精度较高,可为遥感监测冬小麦长势提供参考。
关键词： 冬小麦 地上生物量 高光谱 SAFY模型 叶面积指数
全文链接
请求原文
植保无人机喷施雾滴沉积特性的荧光示踪分析
《农业工程学报 》 2020 EI 北大核心 CSCD
摘要：航空施药雾滴沉积特性的准确检测对施药参数选择和施药质量优化至关重要.该研究以3WQF-80-10型植保无人机为试验对象,选取典型飞行工况,通过水敏纸和基于荧光示踪的航空施药沉积检测系统同步获取展向雾滴沉积覆盖率,研究对比了该机型在典型飞行工况条件下的雾滴沉积离散性和连续性分布,评估基于荧光示踪的沉积检测系统对雾滴沉积检测效果与适用性.试验结果表明:荧光示踪法与水敏纸法所得雾滴沉积率分布曲线整体趋于一致,2种方法的检测结果相关性拟合优度(R2)为0.88~0.96;由于植保无人机旋翼下洗风场胁迫细小雾滴沉降至非水敏纸布样位置,致使荧光示踪法测得的平均雾滴覆盖率曲线出现更多峰值,覆盖率值高于水敏纸法测量结果.植保无人机飞行速度为2 m/s,飞行高度为3 m的作业条件下,与水敏纸离散布样方式相比,荧光示踪连续布样方式测得雾滴覆盖率提高16.92%,当飞行速度为4 m/s,飞行高度为9 m时,后者较前者提高97.77%.植保无人机作业工况对施药雾滴沉积覆盖率影响方面,飞行速度2 m/s,飞行高度3 m的工况下,雾滴沉积覆盖率最高,为8.34%和7.14%;随着植保无人机飞行高度和速度增加,雾滴沉积覆盖率降低.针对植保无人机下洗风场作用下施药雾滴沉积质量检测,与离散布样方式相比,连续性样品采集可获取更丰富的雾滴空间沉积分布细节.该研究可为无人机低空低量施药雾滴沉积检测和无人机下洗风场对雾滴沉积分布影响研究提供方法参考.
全文链接
请求原文
基于无人机成像高光谱影像的冬小麦LAI估测
《农业机械学报 》 2020 EI 北大核心 CSCD
摘要：利用无人机Cubert UHD185 Firefly成像光谱仪和ASD光谱仪获取了冬小麦挑旗期、开花期和灌浆期的成像和非成像高光谱以及LAI数据。首先,对比ASD与UHD185光谱仪数据光谱反射率,评价两者精度;然后,选取7个光谱参数,分析其与冬小麦3个生育期LAI的相关性,并使用线性回归和指数回归挑选出最佳估测参数;最后利用多元线性回归、偏最小二乘、随机森林、人工神经网络和支持向量机构建了冬小麦3个不同生育期LAI的估测模型。结果表明:UHD185光谱仪光谱反射率在红边区域与ASD光谱仪趋势一致性很高,反射率在挑旗期、开花期、灌浆期的R~2分别为0. 995 9、0. 999 0和0. 996 8,UHD185光谱仪数据精度较高; 7种光谱参数在挑旗期、开花期、灌浆期与LAI相关性最高的参数分别是NDVI(r=0. 738)、SR(r=0. 819)、NDVI×SR(r=0. 835); LAI-MLR为冬小麦LAI的最佳估测模型,其中开花期拟合性最好,精度最高(建模R~2=0. 678 8、RMSE为0. 69、NRMSE为19. 79%,验证R~2=0. 846 2、RMSE为0. 47、NRMSE为16. 04%)。
关键词： 冬小麦 叶面积指数 无人机 成像光谱 估测 光谱参数
全文链接
请求原文
基于双测速模式的玉米追肥机控制系统设计与试验
《农业机械学报 》 2020 EI 北大核心 CSCD
摘要：针对玉米追肥机北斗单点测速方式存在延时,造成测速准确性低的问题,提出了北斗单点测速与地轮测速相结合的双测速模式.搭建了玉米追肥机控制系统并开发配套控制界面,完成了双测速模式规则建立及控制器程序设计.重点对加减速过程判定与地轮稳定测速的速度范围进行了研究,试验确定了双测速模式切换条件,并验证了双测速模式的可行性.试验结果表明,地轮稳定测速的最大速度为6.0 km/h,地轮测速队列长度N的最佳值为5,模式切换速度变异系数临界值为4.2%; 3.5、5.5、6.0、8.0 km/h 4种不同目标速度测速性能对比试验结果表明,双测速模式与北斗单点测速在加速阶段相对响应时间均值为1.6 s,减速阶段均值为1.8 s,实际施肥延时距离平均减小0.55 m.田间施肥性能试验结果表明,双测速模式加速阶段速度切换造成的排肥转速差均值为1.5 r/min,减速阶段排肥转速差在8.0 km/h速度条件下最大,均值为7.1 r/min.减速阶段控制结果表明,系统平均响应时间为1.3 s,平均稳态误差均值为0.8 r/min,系统平均超调量为8.7%.双测速模式切换准确率为100%,满足精准施肥的需要.
关键词： 玉米追肥机 双测速模式 北斗测速 排肥控制 光谱信息
全文链接
请求原文
