科研产出
基于高动态范围成像的温室番茄植株图像色彩矫正方法
《农业机械学报 》 2020 EI 北大核心 CSCD
摘要：针对温室番茄智能化管理视觉信息稳定获取的需要,研究了基于高动态范围成像技术的番茄植株图像色彩矫正方法,以克服复杂自然光照条件对作业对象色彩稳定呈现的客观限制.鉴于温室内光照时空波动和复杂背景辐射强度突变导致图像色彩失真,提出了融合多曝光强度图像的摄像机辐射响应模型标定方法;分别提取曝光时间为0.01、0.05、0.08、0.10 ms的4幅图像离散像素点的Y通道亮度信息,求解特定视场下像素点亮度与曝光度的函数关系,在此基础上以低曝光度图像亮度为参考,估计摄像机全局视场的辐射强度;采用S曲线函数压缩高动态范围图像数据,将视场辐射强度映射为图像亮度,实现对低曝光图像的色彩矫正重构;最后,通过现场试验对色彩矫正方法进行验证,试验结果表明,不同场景和时段的番茄植株图像的灰度信息量、离散程度和清晰度均得到改善,图像灰度信息熵、标准方差和平均梯度平均提高16.87%、9.81%和19.49%.本研究可为农业复杂光照条件下作业对象图像色彩信息的获取研究提供参考.
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基于光谱信息的玉米变量追肥控制系统优化设计与试验
《农业机械学报 》 2020 EI 北大核心 CSCD
摘要：基于近地光谱信息的玉米变量追肥技术是实现氮肥科学合理施用的有效途径.为提高追肥控制系统的光谱信息获取精度及控制精度,对光谱传感器布置方式及系统控制方法进行了优化设计,并进行了田间追肥试验.对行式及分布式布置方式对比试验表明:光谱传感器分布式布置方式采集NDVI优于对行式布置方式,获取NDVI均值平均提高6.4%,方差平均降低0.038.NDVI采集数据采用滑动窗口均值滤波算法进行滤波,滑动窗口边长为15,均方差为0.007 9.系统响应特性试验表明,系统的平均响应时间为1.5s,平均稳态误差绝对值为0.775 r/min,平均超调量为10.6%,系统在排肥轮工作转速范围内具有较高的控制精度.田间施肥量控制效果评价试验表明,排肥理论转速与监测转速的平均相对误差为3.35%,可以实现精准施肥的目标.
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小型方捆机草捆动态称量系统信号分析与处理
《农业机械学报 》 2020 EI 北大核心 CSCD
摘要：为实现小型方捆机草捆动态称量系统的准确测量,降低地面颠簸和机械传动引起的振动对草捆质量测量精度的影响,分析了打捆机作业速度、拖拉机PTO启停对草捆动态称量系统压力和角度噪声信号的作用机理。当系统采样频率为40 Hz时,压力噪声信号频率主要在0.1～16 Hz;角度噪声信号频率主要在3～4 Hz和16～17 Hz;打捆机作业速度与噪声信号强度呈正相关。在信号分析基础上,研究了信号处理方法。为提高滤波精度,首先采用基于3σ准则的双阈值动态滤波方法对信号进行预处理,消除奇异值影响,再利用分段线性插值补充空缺点,最后设计一种巴特沃斯带阻滤波器对噪声信号进行消除。田间试验结果表明,采用该方法对信号进行处理后,草捆质量预测相对误差为-4.15%～4.17%,优于均值滤波得到的结果,且该滤波方法适应性更好,更符合实际生产需要。
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基于无人机数码影像的马铃薯生物量估算
《农业工程学报 》 2020 EI 北大核心 CSCD
摘要：株高和植被覆盖度（Vegetation Coverage, VC）是估算生物量的重要参数,而生物量的准确估算对农业生产具有重要作用。该研究获取马铃薯现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期和成熟期的无人机和地面数码影像,并实测株高、地上生物量和地面控制点（Ground Control Point, GCP）的三维空间坐标。首先基于数字表面模型（Digital Surface Model, DSM）提取马铃薯株高,其次利用地面和无人机数码影像提取马铃薯VC实测值和估测值,然后将提取的株高、VC和二者乘积与选取的11种植被指数和生物量作相关性分析,挑选出相关性较好的前6种植被指数和3种农学参数,最后通过线性回归（Linear Regression,LR）、偏最小二乘回归（Partial Least Square Regression,PLSR）、随机森林（Random Forest,RF）算法和支持向量机（Support Vector Machine, SVM）估算生物量。结果表明,提取株高和实测株高拟合的决定系数为0.86,标准均方根误差为13.42%;提取VC值和实测VC值拟合的决定系数为0.84,标准均方根误差为15.76%;利用LR建模和验证精度由低到高依次为提取的株高、VC和二者乘积,每种变量的估算效果均从现蕾期到块茎增长期逐渐变好,从淀粉积累期到成熟期逐渐变差;每个生育期利用3种方法以不同变量估算生物量效果依次由低到高为植被指数、植被指数结合提取株高、植被指数结合提取VC、植被指数结合提取的株高和VC,其中PLSR模型效果优于RF和SVM模型。该研究为马铃薯长势快速监测提供参考。
关键词： 模型 无人机 生物量 马铃薯 株高 植被覆盖度 植被指数
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基于级联卷积神经网络的番茄花期识别检测方法
《农业工程学报 》 2020 EI 北大核心 CSCD
摘要：对作物花期状态的准确识别是温室作物授粉的前提.为提高花期识别的准确率,该研究以温室番茄为例,提出一种基于级联卷积神经网络的番茄花期识别检测方法.首先采用改进的基于特征金字塔花束提取神经网络(FlowerExtraction Feature Pyramid Networks,FE-FPN)实现番茄花束的局部区域提取,并采用Prim最小生成树对提取的花束区域图像进行识别优先级排序,然后按序将其输入到改进的Yolov3网络,实现番茄花朵不同花期的精准辨识检测.在包含4类花期、共1600幅样本的番茄花束图像数据集上进行试验验证,本文方法对番茄不同花期的检测性能较好,平均检测精度达到了82.79%,平均单张检测时间为12.54 ms,各花期检测精度为花蕾期85.71%、全开期95.46%、谢花期62.66%、初果期88.34%;相比Mask R-CNN和空间金字塔池化网络(Spatial Pyramid Pooling Networks,SPP-Net),平均检测精度提高了3.67和2.39个百分点,而且识别错误率比基础Yolov3网络降低了1.25个百分点.最后,将本文所提方法部署到大型玻璃温室环境下番茄授粉机器人上进行实际验证,识别准确率为76.67%,除去漏提取花束准确率达85.18%.研究结果可为设施番茄授粉机器人的精准作业提供重要依据.
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小麦联合收获机测产误差动态自校准方法设计与试验
《农业机械学报 》 2020 EI 北大核心 CSCD
摘要：为了进一步提高小麦联合收获机谷物测产系统的准确性与稳定性,本文在第1代基于光电漫反射原理的小麦联合收获机测产装置基础上,结合定量螺旋输送原理,设计了一套联合收获机测产误差动态自校准系统,提出了一种在联合收获机动态条件下,测产误差自动进行反馈校准的方法。该系统由谷物体积传感器、卸粮转速传感器、粮仓粮位传感器、数据采集与处理模块、显示终端和误差反馈校准软件组成。2020年6月在北京市小汤山国家精准农业研究示范基地分别进行了卸粮转速传感器性能试验、室内螺旋输送台架试验和室外田间动态自校准性能验证试验。卸粮转速传感器性能试验结果表明卸粮转速传感器相对误差小于2%。台架试验结果表明,在不同的卸粮转速下,系统监测值与实际输出值误差不大于2.5%,定量螺旋输送谷物瞬时流量与转速呈线性关系,R2达到0.993 7。田间试验表明,采用测产误差动态自校准方法的测量误差在-2.95%～3.13%,比未使用该方法的测产装置测量结果降低了0.45个百分点,同时系统的误差波动减小。测产误差动态自校准方法为小麦田间产量信息的准确获取提供了一种新的测量手段。
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基于无人机高光谱分数阶微分的马铃薯地上生物量估算
《农业机械学报 》 2020 EI 北大核心 CSCD
摘要：以马铃薯为研究对象,利用无人机得到现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期和成熟期的高光谱数据实测了地上生物量（Above ground biomass,AGB）数据。首先利用成像高光谱影像提取每个生育期马铃薯冠层高光谱反射率数据;然后,利用分数阶微分计算高光谱0～2阶微分（间隔0.2）,将各阶微分下的光谱数据与地上生物量进行相关性分析,挑选出相关系数绝对值较大的前9个微分波段;最后,利用多元线性回归（Multiple linear regression,MLR）、随机森林（Random forest,RF）和人工神经网络（Artificial neural network,ANN） 3种方法构建基于分数阶微分光谱的整体、不同品种、不同密度和不同施肥下的马铃薯AGB估算模型,并进行了对比。结果表明:各生育期相关系数绝对值最大值出现的阶数不同,现蕾期为0.8阶微分（470 nm）;块茎形成期为1.8阶微分（710 nm）;块茎增长期和淀粉积累期为1.6阶微分（718、722、766 nm）;成熟期为1.0阶微分（622 nm）。相较于整数阶微分,高光谱分数阶微分与AGB的相关性更高,分数阶微分可以提高马铃薯AGB的估算精度。分析了不同生育期整体、不同品种、不同密度和不同施肥下的马铃薯AGB估算模型,3种方法中以9个微分波段为因变量的AGB估算在块茎增长期表现效果最好,利用MLR方法得到的模型精度最高、稳定性最强其次为RF模型,ANN模型表现效果最差。不同生育期利用3种方法构建的AGB估算模型精度由大到小依次为块茎增长期、块茎形成期、淀粉积累期、现蕾期、成熟期。
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小型方捆机草捆动态称量系统设计与试验
《农业机械学报 》 2020 EI 北大核心 CSCD
摘要：针对小方捆机作业过程中草捆连续、单捆动态分离称量难、捡拾器升降频繁、地面起伏大等问题,基于多传感器融合技术设计了一套方捆机草捆动态称量系统.提出了一种草捆动态分离、识别方法,构建了基于称量台实时下压力和俯仰角的双参数草捆动态称量系统,实现了单草捆动态独立称量.该系统由机械部分、传感器部分、数据采集模块、卫星定位模块、显示终端及上位机软件组成,传感器部分包括4个压力式称量传感器、称量台俯仰角传感器和草捆状态识别传感器.系统可以实时显示称量台下压力、称量台俯仰角、草捆质量、草捆状态和经纬度等信息.进行了草捆动态称量系统性能试验,结果表明,静态模式下系统的草捆质量预测值最大相对误差为0.38%;动态模式下草捆质量预测值和真实值决定系数R2达到0.996,系统预测的相对误差为-4.40%~4.30%.说明系统具有较高的准确性及较好的鲁棒性,满足田间草捆称量的实际需要,为打捆机作业质量评价提供了一种快速测量手段.
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改进Multi-scale ResNet的蔬菜叶部病害识别
《农业工程学报 》 2020 EI 北大核心 CSCD
摘要：基于深度网络的蔬菜叶部病害图像识别模型虽然性能显著,但由于存在参数量巨大、训练时间长、存储成本与计算成本过高等问题,仍然难以部署到农业物联网的边缘计算设备、嵌入式设备、移动设备等硬件资源受限的领域.该研究在残差网络(ResNet18)的基础上,提出了改进型的多尺度残差(Multi-scale ResNet)轻量级病害识别模型,通过增加多尺度特征提取模块,改变残差层连接方式,将大卷积核分解,进行群卷积操作,显著减少了模型参数、降低了存储空间和运算开销.结果表明,在PlantVillage和AI Challenge2018中15种病害图像数据集中取得了95.95%的准确率,在自采集的7种真实环境病害图像数据中取得了93.05%的准确率,在准确率较ResNet18下降约3.72%的情况下,模型的训练参数减少93%左右,模型总体尺寸缩减约35%.该研究提出的改进型Multi-scale ResNet使蔬菜叶部病害识别模型具备了在硬件受限的场景下部署和运行的能力,平衡了模型的复杂度和识别精度,为基于深度网络模型的病害识别系统进行边缘部署提供了思路.
关键词： 图像处理 病害 图像识别 多尺度 轻量化 残差层 ResNet18
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不同pH值土壤中铅含量的太赫兹光谱反演建模研究
《光谱学与光谱分析 》 2020 EI 北大核心 CSCD
摘要：针对土壤中铅含量的定量检测问题,本研究基于太赫兹光谱技术对不同pH下土壤中铅含量的最佳反演预测模型进行了探索性研究.分别制备了pH为8.5, 7.0和5.5的含铅土壤样品,采集样品的太赫兹光谱数据,并对光谱数据做了多元散射矫正(MSC)、基线校正和Savitzky-Golay平滑等预处理.对预处理后的光谱数据,采用连续投影法(SPA)选取光谱数据的特征频率.基于选取的特征频率分别采用偏最小二乘法(PLS)、支持向量机(SVM)和误差反向传播神经网络(BPNN)建立土壤中铅含量的反演预测模型,采用校正集相关系数(Rc)、校正集均方根误差(RMSEC)、预测集相关系数(Rp)、预测集均方根误差(RMSEP)和剩余预测偏差(RPD)作为评价参数对模型性能进行评估,确定铅在不同pH土壤中的最佳预测模型.实验结果表明:在经过SPA选择特征频率后的建模效果普遍比全光谱的效果好.其中pH 8.5的样品最佳预测模型为SPA-PLS,Rc,Rp, RMSEC, RMSEP和RPD分别为0.997 7, 0.994 6, 14.52 mg·kg-1, 22.70 mg·kg-1和9.63; pH 7.0的样品最佳预测模型为SPA-SVM,Rc,Rp, RMSEC, RMSEP和RPD分别为0.996 2, 0.975 7, 20.25 mg·kg-1, 33.04 mg·kg-1和4.56; pH 5.5的样品最佳预测模型为SPA-BPNN,Rc,Rp, RMSEC, RMSEP和RPD分别为0.968 7, 0.974 4, 48.83 mg·kg-1, 55.03 mg·kg-1和4.44.该研究结果为不同pH土壤中铅含量的光谱反演预测提供了一种新思路,亦可为其他重金属在不同pH土壤中的含量反演预测模型提供理论方法和技术支持.
关键词： 土壤 铅 太赫兹光谱 偏最小二乘法 支持向量机 神经网络
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