科研产出
功能纳米材料的"瘦肉精"传感检测技术研究进展
《农业工程学报 》 2019 EI 北大核心 CSCD
摘要："瘦肉精"系一类具有相似结构的β-肾上腺素受体激动剂化合物,曾被滥用作为动物生长促进剂,以提高胴体瘦肉率.中国虽自2010年起禁止其应用于动物养殖环节,但当前,"瘦肉精"类物质非法添加现象仍时有发生,且其替代品多、隐蔽性不断增强对畜产品安全和人类健康仍构成极大威胁.功能纳米材料所具有的特殊结构及性质,极大地提升了现有传感检测技术的性能,使得现有传感检测技术不断朝着灵敏、高效、简便、低成本及抗干扰能力不断增强等方向发展.该文分别从金纳米材料、碳质纳米材料、量子点以及其他新型纳米材料角度出发,总结了以上纳米材料与传感检测技术相结合在"瘦肉精"检测方面的研究进展,分析了各种检测方法的优缺点,并提出了未来功能纳米材料与传感检测技术相结合需要提升的地方,为下一步开发更灵敏准确、简便易行、高通量及低成本的检测方法提供参考.
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二进制小波技术定量反演北方潮土土壤有机质含量
《光谱学与光谱分析 》 2019 EI 北大核心 CSCD
摘要：为从土壤光谱中提取土壤有机质的光谱响应信息,提升土壤有机质含量诊断精度与可靠性,以潮土有机质含量为研究对象,以北京市区域的96个耕层土壤参数与高光谱数据为数据源开展研究分析;先采用二进制小波技术将土壤光谱数据分离为5个尺度的高频数据与低频数据,再将低频数据、高频数据分别与土壤有机质实测数据进行相关性分析,提取最佳波段组合,构建有机质含量诊断模型.结果表明:(1)二进制小波技术可抑制噪声对高频信息的干扰,能有效提升光谱对土壤有机质含量的敏感性,进而提升有机质含量的诊断精度与可靠性;(2)在二进制小波技术下,高频信息对有机质含量的诊断能力明显优于低频信息,低频信息对土壤有机质含量的诊断能力随尺度增加而降低,高频信息随尺度增加呈先提升而后降低的趋势;(3)与数学方法相比,基于二进制小波变换算法构建的模型精度较高,稳定性较好,其最优模型的预测精度提高了31.5%,可靠性增加了10.5%.
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基于逆透视变换的条播作物早期作物行识别
《江苏大学学报(自然科学版) 》 2019 EI 北大核心 CSCD
摘要：根据条播作物田间作业的对行要求,提出了一种新的作物行检测方法.首先通过选取透视图像中底部区域进行垂直投影,获得透视图像中作物行的边缘点并进行逆透视变换,然后基于逆透视变换算法消除图像几何失真,利用骨化算法求取逆透视图像中作物行的骨架线交点集,在逆透视变换图像中根据边缘点对骨架线交点集进行划分,最后对交点集分类后的作物行进行拟合,以获取不同的作物行.通过对300幅不同生长条件下的小麦作物行图像进行识别试验,其行识别拟合结果表明:作物行拟合的平均误差为2.136 7°,标准差为1.024 3°,平均耗时为0.364 7 s,能够满足实时工作要求.
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日光诱导叶绿素荧光与反射率光谱数据监测小麦条锈病严重度的对比分析
《光谱学与光谱分析 》 2019 EI 北大核心 CSCD
摘要：小麦条锈病是影响我国小麦产量的主要病害之一,在小麦受到条锈病菌侵染初期探测到病害信息,对小麦条锈病的防控以及产量和品质的提高具有更为重要的意义.反射率光谱主要反映植被生化组分的浓度信息,而日光诱导叶绿素荧光则对植物光合生理变化响应灵敏.为了更好地实现小麦条锈病病情严重度的遥感探测,尤其是条锈病的早期探测,对日光诱导叶绿素荧光和反射率光谱数据监测小麦条锈病病情严重度的敏感性进行了对比分析.首先利用地物光谱仪测定了不同病情严重度的小麦冠层光谱数据,基于夫琅和费暗线原理利用3FLD(three-band Fraunhofer Line Discrimination)方法提取了小麦条锈病不同病情严重度下的日光诱导叶绿素荧光数据,然后分别利用反射率光谱数据和日光诱导叶绿素荧光数据构建小麦条锈病不同发病状态下的遥感探测模型,并通过保留样本交叉检验方式对预测模型精度进行了评价.结果表明:(1)当小麦条锈病病情指数低于20% 时,日光诱导叶绿素荧光对小麦条锈病病害信息的响应比反射率光谱数据更为敏感,以日光诱导叶绿素荧光为自变量构建的小麦条锈病病情严重度预测模型达到了极显著性水平,能够在植被叶绿素含量或叶面积指数发生变化之前探测到植物的胁迫状态,实现作物病害的早期诊断,而反射率光谱数据则难以探测到条锈病病害信息;(2)在小麦条锈病病情严重度处于中度发病(20%
关键词： 小麦条锈病 3FLD 日光诱导叶绿素荧光 植被指数 微分光谱 病情严重度
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联合光谱-空间信息的短波红外高光谱图像茶叶识别模型
《光谱学与光谱分析 》 2019 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：茶叶种类识别和等级划分的实践意义重大。成像光谱技术较传统检测、识别手段具有图谱合一及快速无损等优势。获取了君山银针、无锡白茶、信阳毛尖、和六安瓜片4种外观相近的线条形茶叶的短波红外(1 000～2 500 nm)高光谱图像。首先利用最小噪声分数(MNF)和非参数权重特征提取(NWFE)将高维高光谱数据投影到低维子空间,然后用单因素方差分析(ANOVA)重新评估投影特征的可分性并选择对茶叶识别较为有效子空间,同时考虑到"光谱和特征"能较好地表征物质反射属性,将选择的投影子空间MNF_1, MNF_2, MNF_4, MNF_6, MNF_8, NWFE_1, NWFE_2,及"光谱和特征"一起作为光谱特征集并用SVM分类器获得光谱特征下像元的分类结果。另一方面,利用图像本质分解(IID)算法将高光谱图像的光谱分解为自身反射光谱R与阴影成分S;在均质性较优的光谱范围(1 006～1 900 nm)按照光谱距离对R求取梯度图像并用分水岭算法实现了图像空间分割,得到空间相关度较高的分割子块。最后,将像元分类和图像分割结果进行融合,具体:在每个图像分割子块中,重新统计像元分类结果并按照最大投票法对整个子块的类别进行赋值,也即联合光谱-空间信息的茶叶识别模型。结果表明,构建的模型对4种茶叶的识别结果较为满意,在仅为约1%水平的训练样本下,茶叶的总体分类精度达94.3%, Kappa系数为0.92。该模型还较好地克服了茶叶光谱的"同物异谱"现象,并期待方法对实践生产具有指导意义。
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基于无人机数码影像和高光谱数据的冬小麦产量估算对比
《农业工程学报 》 2019 EI 北大核心 CSCD
摘要：作物产量准确估算在农业生产中具有重要意义。该文利用无人机获取冬小麦挑旗期、开花期和灌浆期数码影像和高光谱数据,并实测产量。首先利用无人机数码影像和高光谱数据分别提取数码影像指数和光谱参数,然后将数码影像指数和光谱参数与冬小麦产量作相关性分析,挑选出相关性较好的9个指数和参数,最后以选取的数码影像指数和光谱参数为建模因子,通过MLR(multiple linear regression,MLR)和RF(random forest,RF)对产量进行估算。结果表明:数码影像指数和光谱参数与实测产量均有很强的相关性。利用数码影像指数和光谱参数通过MLR和RF构建的产量估算模型均在灌浆期表现精度最高,在灌浆期,数码影像指数和光谱参数构建的MLR模型R~2和NRMSE分别为0.71、12.79%,0.77、10.32%。对模型对比分析可知,以光谱参数为因子的MLR模型精度较高,更适合用于估算冬小麦产量。利用无人机遥感数据,通过光谱参数建立的MLR模型能够快速、方便地对作物进行产量预测,并可以根据不同生育期的产量估算模型有效地对作物进行监测。
关键词： 无人机 数码影像 高光谱 冬小麦 产量 估算 多元线性回归 随机森林
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小麦种行肥行精准拟合变量施肥控制系统研究 被引量:1
《农业机械学报 》 2019 EI 北大核心 CSCD
摘要：针对黄淮海地区化肥施用过量和肥料利用率低的问题,基于GNSS拖拉机自动导航技术和液压控制技术,提出一种小麦种行、肥行精准拟合的新模式,设计了一种小麦种肥精准拟合变量施肥控制系统.通过安装在拖拉机上的自动导航系统进行施肥作业,记录导航线和施肥作业轨迹,根据机具幅宽和肥(种)管位置分布,对施肥导航线进行平移,从而完成导航播种作业,同时记录播种导航线和播种作业轨迹,实现种行、肥行精准对行作业.小麦种行、肥行精准拟合变量施肥控制系统可以根据用户设置的目标施肥量,实时计算液压电动机目标转速,同步将目标转速指令发送给施肥控制器,控制器根据光电编码器反馈的电动机转速信号,调节电液比例阀开度,进而驱动液压电动机带动排肥执行机构进行排肥,实现液压电动机转速的闭环控制,一次完成带施、旋耕、深层条施的同步变量施用.田间试验结果表明,种、肥精准对行误差最大为6cm,误差在3cm以内占90%以上,完全满足黄淮海地区宽窄行种植模式下的作业需求;浅层排肥量最大误差为2.70%,变异系数最大为0.05;深层排肥量最大误差为7.95%,变异系数最大为0.08,完全满足田间试验需要.田间试验设置常规施量、减量12%施肥二水平三重复,测产结果表明,与常规施肥3900kg/hm2的产量相比,减量12%施肥的产量达到3945kg/hm2.
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癸醇-棕榈酸/膨胀石墨低温复合相变材料的制备与性能
《化工学报 》 2019 EI 北大核心 CSCD
摘要：为了寻求温度段在2～3℃的低温相变材料,采用低共熔法,以理论计算为基础制备了癸醇-棕榈酸(DA-PA)二元复合相变材料。为提高其热导率,利用膨胀石墨(EG)的多孔特性,制备了最佳质量比为15∶1的DA-PA/EG复合相变材料。通过DSC、步冷曲线、红外光谱测试、SEM、Hot Disk热常数分析、高低温循环实验对复合相变材料的结构和性能进行了研究。实验结果表明,当DA-PA质量比为97.8∶2.2时的低共熔温度为2.9℃,相变潜热为203.6 J·g-1。真空吸附后DA-PA被均匀地包裹在EG的多孔网状结构中,DA-PA/EG的相变温度为2.7℃,相变潜热为193.9 J·g-1,热导率为1.416 W·(m·K)-1,相比DA-PA提高了4.3倍。经过100次高低温循环后,DA-PA/EG仍保持良好的稳定性,在冷链物流中有较大的应用价值。
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基于无人机多光谱影像的夏玉米叶片氮含量遥感估测
《农业工程学报 》 2019 EI 北大核心 CSCD
摘要：利用无人机平台搭载多光谱相机组成的遥感监测系统在农业上已取得了一些成果,但利用无人机多光谱影像开展作物氮素估测研究少有尝试。基于此,该文利用国家精准农业基地2017年夏玉米3个关键生育期无人机多光谱影像和田间实测叶片氮含量数据,开展夏玉米叶片氮素含量的无人机遥感估测研究。对该研究选用的15个光谱变量,通过相关性分析解析光谱变量与LNC的相关关系,筛选出对玉米叶片氮素含量敏感的光谱变量;应用后向逐步回归方法分析不同变量指数下估测精度变化,最终确定不同生育期夏玉米LNC估测的光谱变量,实现对夏玉米叶片氮含量的较高精度监测。研究发现:1)在3个生育时期,GRE和GNDVI与LNC都有很强的相关性,表明绿波段可以很好地进行夏玉米生物理化参数的反演;2)在喇叭口期和灌浆期,OSAVI、SAVI与LNC具有高度相关性,证明在夏玉米生长前期和后期选择控制土壤因素的光谱变量可以提高对氮素估测的能力。在筛选最优光谱变量建模过程中发现,喇叭口期选取5个光谱变量(GNDVI、GRE、OSAVI、REG、SAVI)建模效果最好,估测模型的R~2、RMSE和nRMSE分别为0.63、27.63%、11.62%;抽雄吐丝期选取6个光谱变量(REG、GRE、GNDVI、MNLI、RED、NDVI)建模效果最好,估测模型的R~2、RMSE和n RMSE分别为0.64、20.50%、7.80%;灌浆期选取5个光谱变量(GRE、GNDVI、RED、NDVI、OSAVI)建模效果最好,估测模型的R~2、RMSE和n RMSE分别为0.56、31.12%、12.71%;在不同生育期选取最优光谱变量进行夏玉米LNC估测具有很好的效果。应用无人机多光谱遥感影像数据可以很好地监测田块尺度夏玉米LNC的空间分布,可为玉米田间氮素精准管理提供空间决策服务信息支持。
关键词： 无人机 遥感 氮 多光谱 叶片氮含量 逐步回归 夏玉米
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基于区块链的农产品追溯系统信息存储模型与查询方法
《农业工程学报 》 2019 EI 北大核心 CSCD
摘要：针对区块链追溯系统信息数据存储负载过大、查询效率低等问题,该文以果蔬菜类农产品为例,基于Hyperledger Fabric设计了一种区块链农产品追溯信息存储模型和查询方法。提出"数据库+区块链"的链上链下追溯信息双存储设计,本地数据库存储追溯明文数据,区块链上存储追溯数据加密后的哈希值,并在此基础上建立了外联数据库索引的查询方法。通过该方法与基于key键遍历查询和批次号字段查询的2种传统区块链数据查询方法进行对比测试,结果表明当区块链追溯记录总量达到11×10~4条,批次追溯记录条数为400时,该方法查询效率分别提高了70.56%和88.66%,有效解决了区块链链式结构中数据查询效率低的问题,保证了数据隐私安全,提高了追溯信息的可靠性与时效性。
关键词： 农产品 追溯 区块链 Hyperledger Fabric 索引存储 快速查询
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