科研产出
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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基于无人机高光谱遥感数据的冬小麦产量估算
《农业机械学报 》 2020 EI 北大核心 CSCD
摘要：为了准确和高效地预测作物产量,以冬小麦为研究对象,利用无人机遥感平台搭载高光谱相机,获取了冬小麦各生育期的无人机影像.根据高光谱具有较多的光谱信息且存在特有的红边区域的特点,选取了9种植被指数和5种红边参数.首先,分析植被指数和红边参数与产量的相关性,优选5种植被指数和2种红边参数用于构建产量估算模型;然后,构建了不同生育期的3种产量估算模型:单参数线性回归模型、基于植被指数并使用偏最小二乘回归方法模型、基于植被指数结合红边参数并使用偏最小二乘回归方法模型;最后利用3种模型分别估算冬小麦产量.结果表明:4个生育期内,大部分植被指数和红边参数与产量呈现极显著相关性;拔节期、挑旗期、开花期与灌浆期构建的单参数线性回归模型中表现最佳的参数分别为REP、Dr/Drmin、GNDVI与GNDVI;利用偏最小二乘回归方法提高了产量估算精度,以植被指数结合红边参数为因子构建的模型提高了产量估算效果(优于以植被指数为因子构建的产量模型).本研究可为无人机高光谱估算作物产量提供参考.
关键词： 冬小麦 产量 无人机高光谱 遥感 估算 偏最小二乘
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基于U-Net网络和无人机影像的松材线虫病变色木识别
《农业工程学报 》 2020 EI 北大核心 CSCD
摘要：松材线虫病是由松墨天牛等媒介昆虫快速传播的一种针对松树的毁灭性流行病。及时对染病变色木进行识别、定位,并砍伐清除是当前控制该病扩散蔓延的主要手段。该研究使用无人机航拍获取大区域染病松林可见光影像,结合深度学习分割网络U-Net开展染病松材变色木图像分割研究。使用制作的样本数据训练U-Net网络,得到训练精度和验证精度分别为98.74%和97.76%。使用混淆矩阵评估U-Net网络分割精度,表明变色木图像分割的用户精度和生产者精度分别达到93.51%和97.30%,误报率6.49%,漏报率2.70%。总体上,U-Net网络变色木识别精度95.17%,Kappa系数0.90,达到较高精度。U-Net分割网络运用于松材线虫病变色木图像识别较随机森林方法能更有效地降低误报,减少分割噪音。
关键词： 无人机 图像处理 病害 松材线虫 变色木 图像分割
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有机基质臭氧消毒设备设计与试验
《农业机械学报 》 2020 EI 北大核心 CSCD
摘要：为实现有机基质的绿色、高效消毒,设计了有机基质臭氧消毒设备.基于离散元软件EDEM建立了有机基质颗粒模型,根据有机质物料输送及抛撒动力学特性与臭氧消毒工艺流程,利用Solid Works软件构建了有机基质臭氧消毒设备结构模型,并对两种模型进行接触参数标定.以有机基质倾尽角为评价指标,以抄板弯折角、转筒转速、填充率为试验因素,进行了三因素五水平正交旋转组合仿真试验.根据仿真结果,利用Design-Expert软件回归分析法建立倾尽角回归数学模型,对有机基质臭氧消毒设备模型中的抄板弯折角、转筒转速、填充率进行了参数优化与试验验证.结果表明,在各因素取值范围内,抄板弯折角对有机基质倾尽角影响极显著,转筒转速对倾尽角影响显著,填充率对倾尽角影响不显著;有机基质臭氧消毒装置最优作业参数组合为:抄板弯折角124.23°、转筒转速6.29 r/min,此时物料倾尽角仿真值为89.3°.臭氧消毒灭菌性能试验验证结果为:臭氧初始质量浓度64.2 mg/m~3,消毒60 min后,细菌灭菌率88.9%,真菌灭菌率97.9%,能够满足有机基质消毒生产要求.
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多尺度遥感产品在太行山绿化工程中的适用性分析
《农业工程学报 》 2020 EI 北大核心 CSCD
摘要：为了评估不同尺度遥感产品在重大林业工程中的适用性,该研究以北京市太行山绿化工程为例,基于2017年多尺度遥感产品MCD12Q1、NLCD-China和FROMGLC10,构建面积偏差系数和均方根误差评价森林面积估算差异性,定量评估不同遥感产品森林的分类精度、空间一致性并分析潜在原因,计算多尺度遥感产品在太行山绿化工程中的优先级指数。结果表明,1)太行山绿化工程整体来看,FROMGLC10遥感产品的适用性要优于NLCD-China和MCD12Q1;2)区县层面上3种不同尺度遥感产品适用性存在差异;3)森林分类的定义、数据源及时相选择、空间分辨率和分类方法是遥感产品适用性选择的制约因素。该研究为北京市太行山绿化工程实时监测、定量评估与资源核算工作的数据选择提供理论支持。
关键词： 林业 遥感 监测 面积偏差系数 精度评价 空间一致性 优先级指数
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基于高光谱技术建筑反射隔热涂料厚度检测技术的研究
《光谱学与光谱分析 》 2020 EI 北大核心 CSCD
摘要：作为一类新型建筑涂料,反射隔热涂料凭借其节能、环保等优势已广泛应用于建筑的施工建设;建筑反射隔热涂料性能的高、低直接影响建筑节能、环保性能的优劣,且对建筑室内环境具有较大影响.建筑反射隔热涂料主要通过对太阳辐射(可见光-近红外)与建筑辐射(热红外)的反射、吸收等作用实现其节能、环保作用.对于特定建筑反射隔热涂料,其与光的相互作用主要取决于涂料的施工参量,如涂料施工厚度.利用高光谱技术定量分析建筑反射隔热涂料的反射、吸收特性,研究涂料施工参量(厚度)对建筑反射隔热涂料性能的影响规律,为涂料施工检测提供科学技术支撑.研究借助高光谱技术,测定涂料不同施工厚度的光谱数据,分析涂料光谱特征随施工厚度增加的演变规律,研究可表征涂料施工厚度的涂料指数,并将涂料光谱数据及由其构建的涂料指数分别与涂料厚度进行相关性分析,提取并筛选对涂料施工厚度敏感的指标,构建涂料施工厚度检测模型,探寻适用于涂料施工厚度检测的方法.研究表明:(1)位于420~1 070 nm区间的光谱数据对0.1~2.5 mm的涂料厚度较为敏感且其与涂料施工厚度的相关系数r均较高且相对稳定,表明该光谱区间对涂料厚度的敏感性较好,可用于涂料厚度的检测;(2)与原始光谱相比,涂料指数可有效提升光谱对涂料厚度的敏感性,在5类涂料指数中由484和479 nm构建的RCI指数是表征涂料厚度的最佳参量;(3)在5类涂料指数中,基于RCI指数构建的涂料厚度检测模型的精度最高,为最优模型,其R~2=0.973, RMSE=0.185, RPD=4.018.
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基于Faster R-CNN的松材线虫病受害木识别与定位
《农业机械学报 》 2020 EI 北大核心 CSCD
摘要：松材线虫病是一种毁灭性松树传染病,其传播速度快、发病时间短、致病力强,及时发现、确定受害木的位置,并采取安全处理措施是目前控制松材线虫病蔓延的有效手段.本文通过小型无人机搭载可见光RGB数码相机获取超高空间分辨率影像,采用Faster R-CNN目标检测算法实现对染病变色松树的自动识别,与传统受害木识别方法不同,本文考虑了其他枯死树和红色阔叶树对受害木识别的影响.实验结果表明,根据受害木的冠幅大小修改区域生成网络中的锚框(anchor)尺寸,并考虑其他枯死树和红色阔叶树的影响,有利于提高受害木识别效果和检测精度.改进后受害木识别总体精度从75.64%提高到82.42%,提高了6.78个百分点,能够满足森林防护人员对受害木定位处理的需求.通过坐标转换的方式得到受害木的精确位置信息与空间分布情况,结合点位合并过程,最终正确定位出494棵受害木.本文通过无人机遥感结合目标检测算法能监测松材线虫病的发生和获取受害木的分布情况,可为松材线虫病的防控提供技术支持.
关键词： 松材线虫病 无人机影像 Faster R-CNN 目标识别 定位
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