科研产出
利用太赫兹光谱技术构建番茄水分胁迫状态检测模型
《农业工程学报 》 2021 EI 北大核心 CSCD
摘要：快速检测番茄水分胁迫状态,对于科学有效地进行番茄的水肥管理,保障和提高番茄的产量和品质具有重要意义。该研究利用太赫兹光谱对水分极为敏感的特性,提出了基于太赫兹光谱技术的番茄水分胁迫状态的快速检测方法。试验利用太赫兹光谱系统获取不同水分胁迫番茄叶片的功率谱、吸光度及透射率频谱数据。采用（Savitzky-Golay,SG）算法对数据进行降噪,利用稳定性竞争自适应重加权（Stability Competitive Adaptive Reweighted Sampling, SCARS）算法进行了多维特征频段的提取;在此基础上,建立了叶片含水率功率谱、吸光度及透射率等单一维度下的多元线性回归（Multiple Linear Regression, MLR）模型。结果表明,太赫兹功率谱和吸光度与叶片含水率之间呈负相关;而透射率则随水分胁迫程度的提高逐渐升高,呈正相关。为了进一步提高模型的精度,使用支持向量机（Support Vector Machines, SVM）在融合3种维度太赫兹特征的基础上,建立了番茄含水率的融合预测模型,结果表明,预测集R2达到0.951 4,RMSE为0.366 8,均高于单一维度检测模型,实现了番茄水分的快速检测。
关键词： 水分 光谱 番茄叶片 太赫兹光谱 水分胁迫 特征提取 融合模型
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基于机器视觉的玉米苗期多条作物行线检测算法
《农业机械学报 》 2021 EI 北大核心 CSCD
摘要：为满足玉米苗期中耕、追肥等田间管理环节的自主导航行走需求,研究了基于机器视觉的多条作物行线实时检测技术。首先,基于绿色分量增强法、分割阈值优化法和形态特征分析法,对图像分别进行灰度化、二值化和去噪等预处理,该预处理结果不受自然光照变化、阴影、降水/积水、播种模式等影响,对细密状杂草干扰或植株冠层交叠条件下作物行间分界间隙的清理效果较好,对小尺寸噪声、行间零散分布的圆形叶片类杂草噪声以及呈横向生长状或聚集状的杂草噪声也有较好的清除效果。然后,将二值图像沿纵坐标均分为20个水平条,在各水平条内部建立目标区域的水平间距、水平跨度等特征参数,并跨水平条建立目标区域间的垂直间距、趋势角、覆盖宽度等特征参数,基于以上参数在行内和行间分布的差异性,完成各水平条中隶属于不同作物行的目标区域的定位分割和不同水平条中隶属于同一作物行的目标区域的聚类,其分割聚类效果良好。最后,基于离群特征点去除后的最小二乘法,进行线性拟合并获取作物行中心线,结果表明,整体检测准确率不低于91.2%,单帧图像处理时间不超过368 ms,说明采用本文方法可快速实现不同环境因素干扰下的多条作物行线的同步检测。
关键词： 苗期玉米 机器视觉 作物行线检测算法 农田环境感知 田间自主导航
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基于卫星定位的玉米高位精播种子着床位置预测方法
《农业机械学报 》 2021 EI 北大核心 CSCD
摘要：玉米植株的精确空间位置分布信息可为中耕、植保、对行收获等田间精准作业提供数据支撑,是玉米精细化生产的基础。本文提出一种基于卫星定位的玉米高位精播种子着床位置预测方法。基于卫星精准定位播种机组位置,结合播种机结构特点构建播种机组与播种单体相对位置模型,基于EDEM数值模拟和动态仿真,构建高位精播种子着床补偿模型,搭建种子着床位置预测系统,实现了玉米播种环节种子着床位置的精准预测。田间试验表明,作业速度、定位数据更新率对着床位置偏差影响极显著（p <0.01）,播种株距对着床位置偏差影响显著（p <0.05）;作业速度对着床位置预测准确率影响显著（p <0.05）,播种株距、定位数据更新率对着床位置预测准确率影响不显著（p> 0.05）。着床位置偏差随着作业速度的减小、播种株距和定位数据更新率的增大而减小;着床位置预测精确率随作业速度的减小而增大。作业速度、播种株距、定位数据更新率为3 km/h、0.4 m、10 Hz时,着床位置预测最准确,平均着床位置偏差和着床位置预测准确率分别为24.3 mm和88.9%。该系统能将玉米高位精播种子着床位置的预测控制在厘米级。
关键词： 玉米 高位精播 卫星定位 EDEM仿真 着床位置预测
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基于无人机高光谱影像的马铃薯株高和地上生物量估算
《农业机械学报 》 2021 EI 北大核心 CSCD
摘要：为实现快速无损获取马铃薯株高和地上生物量信息,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、成熟期的高光谱影像,实测马铃薯株高H、地上生物量（AGB）和地面控制点（GCP）的三维空间坐标,基于无人机高光谱影像结合GCP生成试验田的数字表面模型（DSM）,利用DSM提取马铃薯的株高Hdsm;然后,对马铃薯AGB与原始无人机冠层光谱和高光谱指数分别进行相关性分析,筛选出最优光谱指数和前10个光谱指数,利用指数回归（Exponential regression,ER）构建单变量模型;最后,采用多元线性回归（Multiple linear regression,MLR）、偏最小二乘回归（Partial least square regression,PLSR）和随机森林（Random forest,RF） 3种方法构建不同生育期的估算模型,并进行对比,挑选出马铃薯AGB估算的最优模型。结果表明:将提取的马铃薯株高与实测值进行线性拟合,R2为0.84;在单变量模型中,每个生育期以ER估算AGB得到的验证精度高于相应的建模精度,其中构建模型效果优劣次序依次为最优光谱指数、Hdsm、H,块茎增长期以CIrededge指数估测精度最高（R2=0.45）;在多变量模型中,每个生育期采用3种方法构建AGB估算模型,每种方法以光谱指数加入Hdsm的模型精度更高、稳定性更强;每个生育期利用MLR以光谱指数和Hdsm为变量的AGB模型（R2为0.64、0.70、0.79、0.68、0.63）效果优于PLSR（R2为0.62、0.68、0.75、0.67、0.60）和RF（R2为0.56、0.61、0.67、0.63、0.53）模型。利用MLR模型进行马铃薯AGB填图,5个生育期的AGB空间分布与实际生长情况一致。利用融入Hdsm的MLR模型可估测大面积马铃薯AGB,为精准农业定量化研究提供技术支持。
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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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