科研产出
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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矮化密植果园多臂采摘机器人任务规划
《农业工程学报 》 2021 EI 北大核心 CSCD
摘要：为提高矮化密植果园多机械臂采摘机器人的协同作业效率,该研究对存在重叠访问域的多臂协同采摘机器人任务规划进行分析,将多臂协同任务规划问题归纳为异步重叠访问域的多旅行商问题,给出了基于遗传算法的优化求解方法。试验结果表明:该研究所提任务规划算法在求解4个机械臂采摘43和90颗果实的任务规划问题时,分别在500和2 000次迭代后收敛,相比于随机遍历算法,作业遍历时长可缩短40.97%和54.98%;采摘90颗果实,单机械臂的遍历时长约为该方法的4.28倍;采摘3种不同分布条件下的28颗果实,相比于顺序规划法和随机遍历法,该方法的作业遍历时长分别缩短10.69%和27.18%、20.45%和23.33%以及12.94%和21.69%。综上,基于遗传算法的任务规划方法能够协调规划多臂采摘机器人系统的作业任务,确保各个机械臂避免发生冲突,以较短时间遍历所有目标果实,提升作业效率。研究结果可为其他多机械臂采摘机器人任务规划提供参考。
关键词： 机器人 控制 收获 任务规划 协同作业 旅行商问题 遗传算法
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低浓度吡虫啉的超材料太赫兹光谱检测研究
《光谱学与光谱分析 》 2021 EI 北大核心 CSCD
摘要：农产品质量安全是社会广泛关注的重大民生问题。近年来,农产品生产过程中农药的广泛使用和滥用会导致农药残留,对人类健康和环境造成潜在危害。吡虫啉是一种硝基亚甲基类新烟碱内吸杀虫剂,因其具有广谱、高效和低毒的特性已广泛用于农业生产中,但其过量残留也给人类的健康带来了威胁。首先对超材料结构的透射谱进行了分析,对共振频率的形成原因进行了解释;其次分别在超材料结构和二氧化硅基底上涂覆了500mg·L-1的吡虫啉溶液并进行了测量,排除了二氧化硅基底的影响;接着制备了3个梯度15个浓度的吡虫啉溶液,分别为:100～500mg·L-1(梯度为100mg·L-1)、10～50mg·L-1(梯度为10mg·L-1)、1～5mg·L-1(梯度为1mg·L-1);测量了喷涂在超材料结构上的吡虫啉薄膜的太赫兹时域光谱,根据太赫兹透射谱峰值频率红移量的不同实现了对不同溶液浓度的鉴别,建立了峰值频率红移量和吡虫啉浓度的函数关系。实验结果表明,借助超材料的调制特性,太赫兹光谱法可以检测到浓度低至1mg·L-1的吡虫啉薄膜。将实验测得的不同浓度吡虫啉溶液的折射率,代入CST软件进行仿真验证,结果说明不同浓度的吡虫啉的透射曲线具有不同程度的红移,且红移量随着浓度的增大而增加。实验和仿真结果表明,超材料对太赫兹光谱透射峰值频率的调制可用于低浓度吡虫啉含量的太赫兹时域光谱检测。此研究为食品基质中农药残留的检测提供了一种新方法。
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基于注意力机制的农业文本命名实体识别
《农业机械学报 》 2021 EI 北大核心 CSCD
摘要：针对农业智能问答系统构建过程中传统的农业命名实体识别方法依赖人工特征模板、特征信息提取不充分、实体名称多样导致标注不一致等问题,提出一种基于注意力机制的农业文本命名实体识别方法。采用连续词袋模型（Continuous bag of words,CBOW）对输入字向量进行预训练,丰富字向量特征信息,缓解分词准确度对性能的影响;引入文档级的注意力（Attention）机制获取实体间相似信息,保证实体在不同语境下的标签一致性;基于双向长短期记忆网络（Bi-directional long-short term memory,BiLSTM）和条件随机场（Conditional random field,CRF）模型构建适合农业领域实体识别的模型框架。选取4 604篇农业文本,针对病害、虫害、农药、农作物品种4类实体进行了识别实验。结果表明,模型能有效地辨别农业文本中的实体,缓解实体标记不一致的问题,在农业语料上达到了较好的结果,识别的准确率、召回率、F值分别为93.48%、90.60%、92.01%。与其他3种识别方法相比,模型在不同规模语料库的准确率均有一定提高具有明显的性能优势。
关键词： 农业文本 命名实体识别 注意力机制 神经网络 深度学习
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基于SVM的设施番茄早疫病在线识别方法研究
《农业机械学报 》 2021 EI 北大核心 CSCD
摘要：为解决设施环境下番茄病害在线探测问题,以温室大棚内采集的番茄叶部图像作为研究对象,以番茄早疫病为例提出了一种结合颜色纹理特征（color moments+color coherence vector+co-occurrence among adjacent LBPs, CCR）并基于支持向量机（SVM）的CCR-SVM叶部图像病斑识别方法。为实现小样本及复杂背景下的快速识别,首先采用滑动窗口将训练用番茄叶部病害图像切割成小区域图像,选取不包含背景的小区域图像作为样本,从而增加样本数量和多样性。通过训练的CCR-SVM模型对早疫病病斑子图像正负样本分类识别。实验结果表明,本文方法离线识别准确率为96.97%,在线平均识别准确率达86.39%,平均单帧图像识别时间为0.073 s。表明CCR-SVM模型可准确识别并定位复杂背景下的早疫病病斑,且该方法计算量小、系统要求低,为复杂环境下番茄病害快速识别提供了新的思路。
关键词： 番茄 早疫病 设施环境 在线探测 颜色纹理特征 支持向量机
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杂粮供应链区块链多链追溯监管模型设计
《农业工程学报 》 2021 EI 北大核心 CSCD
摘要：针对杂粮产品供应链链条长、主体多、区块链追溯过程数据无法差异化共享、链上数据难以实时监管等难题,通过分析杂粮供应链环节业务流程与监管特性,提出了基于区块链多链架构的杂粮追溯模型,并在此基础上建立多链数据存储架构,设计了基于监管授权组网建链的网络准入机制,并通过智能合约实现数据的链前监管与追溯节点的链上管控。为验证模型有效性,基于Hyperledger Fabric设计并实现区块链追溯系统,对山西忻州杂粮应用案例进行分析。在安全方面,企业组网授权扩散性测试密文平均改变率为82.53%,相关性测试密文平均改变率为82.39%,具备较高的安全性与混淆性。在效率方面,消费者查询公开追溯数据平均时间为0.415s,监管部门调用跨链接口查询企业敏感追溯数据平均时间为0.871s。结果表明,该研究设计并实现的面向监管的杂粮多链追溯系统在满足消费者追溯需求的基础上,能够实现追溯数据账本与链间交易记录的实时管控,为农产品区块链追溯监管系统研究提供借鉴与参考。
关键词： 农产品 追溯 区块链 多链 数据监管 Hyperledger Fabric
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玉米精密播种粒距在线监测与漏播预警系统研究
《农业机械学报 》 2021 EI 北大核心 CSCD
摘要：针对玉米精密播种粒距偏差导致播量分布不均匀的问题,设计了玉米精密播种粒距在线监测与漏播预警系统。该系统主要由车载计算机、排种监测ECU及相关传感器组成,设计了上位机监测软件和基于移动平均粒距在线监测的下位机程序,通过监测玉米精密播种作业过程中的粒距及其误差,完成漏播预警。首先,设计并进行了排种计数监测精度试验,结果表明,在模拟车速3～12 km/h范围内,以1 km/h递增变化的10个车速下,系统对指夹式排种器和气吸式排种器的排种计数监测平均准确率分别为99.12%、99.71%,标准差分别为0.52%、0.44%,总体排种计数监测误差平均值小于1%。其次,基于高速摄像的播种粒距测量试验台进行了实验室环境下的粒距监测精度试验,采用指夹式排种器进行排种,目标粒距为25 cm,在车速3～12 km/h范围内,以1 km/h为间隔的10个车速下,系统对粒距监测误差绝对值的平均值为2.34 cm,标准差为2.56 cm。针对试验结果存在较多的随机异常点问题,采用移动平均滤波对监测粒距进行分析,得出粒距监测误差绝对值的平均值为0.79 cm,标准差为0.62 cm,单车速下对应的粒距监测误差绝对值的平均值最大为1.69 cm,标准差为0.23 cm,经移动平均滤波处理后,粒距误差异常点明显减少,系统粒距监测误差小于2.00 cm。最后,基于气吸式玉米精密播种机设计了试验样机,设置播种车速为5.49、8.49 km/h,目标粒距为25 cm,进行了田间播种粒距监测精度试验,分别采集350个连续的出苗粒距进行对比分析,结果表明,与出苗粒距移动平均值相比,系统粒距监测误差的平均值分别为1.84、2.22 cm,标准差分别为1.61、2.13 cm,粒距监测值曲线与出苗粒距移动平均值曲线的变化趋势基本相同。
关键词： 玉米 精密播种 播种粒距监测 漏播预警 播种均匀性
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