科研产出
用低场核磁共振检测水稻浸种过程中种子水分的相态及分布特征
《农业工程学报 》 2016 EI 北大核心 CSCD
摘要：为研究水稻浸种过程中种子的水分相态及其分布特征,利用低场核磁共振快速、无损、准确的检测技术,通过硬脉冲回波序列CPMG(carr-purcell-meiboom-gill sequence)测量水稻种子横向弛豫时间T2,根据横向弛豫时间T2的差异区分种子内部的水分相态及其变化规律。试验结果表明:通过T2反演谱横向弛豫时间T2长短的差异,发现水稻浸种过程中种子内部水分存在结合水、自由水2种水分状态,同时可区分出内层水、中层水、外层水3种水分分层;二者均能通过回归方程合理的估测水稻在浸种过程中种子的吸水率情况;通过T2反演谱信号幅值大小的差异,发现水稻浸种过程中的种子总水含量不断上升,但由于判定依据及划分方式的不同,二者在水分的流动方式上略显差异。低场核磁共振技术对水稻浸种过程中种子内部的水分变化进行了直观的揭示,提供了一种高效的种子水分检测方法。
关键词： 作物 水分 核磁共振 低场核磁共振 弛豫时间 弛豫谱 自由水 结合水
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高光谱图像信息检测玉米籽粒胚水分含量
《光谱学与光谱分析 》 2016 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：通过波段比和阈值相结合的方法,分别提取了玉米籽粒全表面结构和胚结构区域的1 000~2 500nm近红外高光谱信息,研究了玉米籽粒水分含量与胚结构区域光谱关系,同时采用竞争性自适应重加权变量选择算法(CARS)、遗传算法(GA)、连续投影算法(SPA)筛选特征波段,建立并比较偏最小二乘回归(PLS)模型对水分含量的预测效果。结果显示,玉米籽粒水分含量与胚结构区域光谱关系显著,随着水分含量的增加,光谱反射值逐渐降低。预测模型结果表明,基于玉米籽粒胚结构区域光谱信息所建立的CARSPLS,GA-PLS和SPA-PLS回归模型预测相关系数Rp分别为0.931 2,0.917 6和0.922 7,预测均方根误差(RMSEP)分别为0.315 3,0.336 9和0.336 6,所选取的特征波段数量分别为9,14和6,较基于全表面光谱信息所建模型的特征波段数量分别少了49,12和24个,且预测效果与采用全表面光谱信息无显著差别,SPA-PLS算法为基于玉米籽粒胚结构光谱信息的水分含量预测最高效模型。提取胚结构区域所用光谱波段为1 197,1 322和1 495nm,建立SPA-PLS回归模型所用特征波段为1 322,1 342,1 367,1 949,2 070和2 496nm。研究结果表明,采用近红外高光谱技术进行玉米籽粒水分含量无损检测时,提取玉米籽粒胚结构的图谱信息较全表面光谱信息更高效。
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基于组件库的生鲜农产品冷链物流云服务系统设计与实现
《农业工程学报 》 2016 EI 北大核心 CSCD
摘要：为解决中国农产品冷链物流行业中信息化应用系统由于研发成本、个性化需求响应速度以及与第三方系统集成度低等因素造成的推广应用难等问题,该文对12家从事生鲜农产品冷链物流相关业务的企业信息化需求进行深入调研分析,基于云服务及组件集成技术设计了生鲜农产品冷链物流云服务系统。通过设计标准的数据通讯协议实现异构物联网监测设备的统一接入;采用组件库为系统提供独立的功能单元,复用软件资源;通过云服务的方式对组件进行组装集成,快速响应用户需求。系统在北京、上海、新疆3个地区开展应用示范,涵盖生鲜果品、蔬菜、冷鲜肉等农产品生产加工、配送企业。应用结果表明,组件的按需定制与自由组合能够快速满足不同企业的个性化需求,云服务的应用模式能够有效减少研发投入,降低企业负担,系统的设计与服务模式为农业信息化应用系统的推广提供了很好的借鉴经验,具有良好的推广前景。
关键词： 农产品 物流 管理 云服务 组件库 个性化服务 模型库
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基于小波特征的小麦白粉病与条锈病的定量识别
《光谱学与光谱分析 》 2016 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：小麦白粉病和条锈病是小麦常发病害中为害较重的两种病害,在我国小麦产区均有发生,但它们由不同病原引起,需要采取不同的防治措施。因此,快速、准确的获取小麦病害类型信息对于病害的防治具有重要的指导意义。遥感数据具有快速、准确的获取空间上连续信息的特点,提出一种基于实测冠层高光谱数据信息的小麦病害定量识别方法。通过对标准化光谱进行连续小波变换,分析350~1 300nm范围内各波段及其连续小波特征与小麦白粉病和条锈病之间的相关性,以及在不同病害间的差异性,筛选出对不同病害敏感的光谱波段(SBs)和小波特征(WFs),然后采用Fisher判别分析法分别基于SBs,WFs以及结合SBs和WFs建立小麦白粉病、条锈病及正常小麦识别模型,分别采用未参与建模的55个地面调查数据和留一法进行验证。结果显示:(1)基于WFs模型的总体识别精度(分别为92.7%和90.4%)明显高于基于SBs模型的总体识别精度(分别为65.5%和61.5%);(2)SBs和WFs结合模型的总体识别精度(分别为94.6%和91.1%)略高于基于WFs模型的总体识别精度,在Fisher80-55模型中白粉病和正常样本的生产者精度提高了10%以上。(3)条锈病样本能在基于WFs和SBs&WFs的模型中准确判别出来,用户精度和生产者精度均达到100%。结果表明采用作物光谱信息能够准确的识别健康作物和不同类型的作物病害,为采用遥感影像进行大范围作物病害识别提供了理论基础,对于指导作物病害防治具有实际应用价值。
关键词： 白粉病 条锈病 光谱波段 小波特征 Fisher线性判别分析
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红外传感器与机器视觉融合的果树害虫识别及计数方法
《农业工程学报 》 2016 EI 北大核心 CSCD
摘要：为了解决果园环境中单一的害虫监测技术存在的缺陷,该研究将红外传感器和机器视觉识别技术进行融合,从两个角度对目标害虫进行识别计数。选取梨小食心虫、苹小卷叶蛾、桃蛀螟、干扰物进行试验,通过实验室人工随机散落试验样本,获得其红外传感器以及机器视觉图像的识别结果,构造融合计数计算公式,通过计算得到害虫计数结果。结果显示:梨小食心虫、苹小卷叶蛾、桃蛀螟、干扰物的红外分类阈值分别为2.25、9.06、17.88、28.38,其红外识别范围分别为(0,5]、(5,13]、(13,23]、(23,32];梨小食心虫、苹小卷叶蛾、桃蛀螟、干扰物的红外识别准确率分别为92%、78%、80%、88%,图像识别准确率分别为92%、88%、92%、90%,融合计数精度分别为98%、92%、94%、96%。可见,将红外传感器和图像识别技术相融合能够提高果树性诱害虫的识别准确率,为果园害虫的合理防治提供参考。
关键词： 机器视觉 图像识别 数据融合 红外传感器 果树害虫
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基于赤池信息量准则的冬小麦叶面积指数高光谱估测
《农业工程学报 》 2016 EI 北大核心 CSCD
摘要：冬小麦叶面积指数(leaf area index,LAI)是描述冠层结构的重要参数之一,对评价其长势和预测产量具有重要意义。该文利用灰色关联分析(grey relational analysis,GRA)对植被指数进行排序,用偏最小二乘法(partial least squares regression,PLS)选择不同的植被指数个数作为自变量进行回归建模,通过赤池信息量准则(Akaike’s information criterion,AIC)选择AIC值最小的模型作为冬小麦LAI最优估算模型,即GRA、PLS和AIC 3种方法整合建立冬小麦LAI最优估算模型。使用2008-2009年在中国北京通州区和顺义区获取的整个生育期冬小麦LAI和配套的光谱数据进行建模,利用2009-2010相关数据进行验证。研究表明:采用GRA评价标准与冬小麦LAI关联度最大的植被指数是VOG1,关联度最小的植被指数是SR;通过AIC建立的以8个植被指数作为自变量的冬小麦LAI模型效果最优,建模集的决定系数R2和标准误SE分别为0.76和0.009,验证集的R2和相对均方根误差RRMSE分别为0.63和0.004,预测模型和验证模型均具有较高的精度和可靠性。结果表明采用GRA-PLS-AIC方法进行冬小麦LAI反演是可行的,为提高冬小麦LAI遥感预测精度提供了一种有效的方法。
关键词： 植被 遥感 模型 叶面积指数 赤池信息量准则 灰色关联分析 偏最小二乘法
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基于随机森林算法的冬小麦生物量遥感估算模型对比
《农业工程学报 》 2016 EI 北大核心 CSCD
摘要：为了寻求高效的冬小麦生物量估算方法,该研究获取了2014年陕西省杨凌区拔节期、抽穗期和灌浆期的冬小麦生物量和对应的RADARSAT-2全极化雷达、GF1-WFV多光谱数据,并利用随机森林算法(random forest,RF)将光谱、雷达后向散射、光学植被指数和雷达植被指数结合进行冬小麦生物量回归建模。将相关系数分析(correlation coefficient,r)、袋外数据(out-of-bag data,OOB)重要性和灰色关联分析(grey relational analysis,GRA)与随机森林算法(RF)进行整合,构建了3种冬小麦生物量估算模型:r-RF、OOB-RF和GRA-RF,并分别利用3种估算模型对冬小麦生物量进行了估算。结果表明:r-RF、OOB-RF和GRA-RF3种模型分别采用3、4、10组数据时,验证决定系数分别为0.70、0.70和0.65,平均绝对误差分别为0.162、0.164和0.172 kg/m2,均方根误差分别为0.218、0.221和0.236 kg/m2,r-RF和OOB-RF比GRA-RF对冬小麦生物量有更好而的预测能力。研究结果证实了随机森林算法对冬小麦生物量进行遥感估算的潜力。
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苹果腐心病的透射光谱在线检测系统设计及试验
《农业工程学报 》 2016 EI 北大核心 CSCD
摘要：针对苹果内部缺陷在线检测的产业技术需求,研究基于透射光谱技术的苹果内部缺陷在线检测系统。研究设计了光源套件、专用光纤和果托式输送单元等关键部件,提升在线透射光谱质量、降低热损伤和机械损伤;解决了光电信号干扰问题,开发了专用检测软件,实现苹果内部品质信息的无损在线获取。比较分析了正常苹果与腐心病果的光谱响应差异,优化参数后设置在线检测速度3个/秒,触发控制光谱采集时间80 ms。在选择特征波长的基础上利用线性判别分析建立了苹果腐心病的在线判别模型,预测的总体识别率达90%以上。研究结果表明该系统可以实现苹果内部缺陷的快速、无损在线检测。
关键词： 光谱检测 模型 农业 在线检测系统 透射光谱 苹果 内部缺陷 无损检测
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基于改进水云模型和Radarsat-2数据的农田土壤含水量估算
《农业工程学报 》 2016 EI 北大核心 CSCD
摘要：为了直接将雷达遥感中"水云模型"进行反演应用,该研究将"水云模型"中植被参数改为雷达植被指数,利用全极化数据直接支持遥感反演土壤含水量,无需遥感反演植被参数输入。改进模型为利用雷达遥感结合"水云模型"进行土壤含水量监测提供了一种高效便捷方法。基于Radarsat-2全极化数据对冬小麦覆盖的农田土壤含水量进行估算,利用2014年在陕西杨凌区获取的4个生育期内Radarsat-2卫星数据及同步田间测量108组冬小麦农田土壤含水量地面测量数据进行模型参数校正和精度验证。验证结果精度为:改进的雷达植被指数模型>原叶面积指数模型(实测叶面积指数验证)>原叶面积指数模型(光学遥感反演叶面积指数验证),且改进的雷达植被指数模型可以在多个生育期内对农田土壤含水量进行监测。
关键词： 土壤 水分 植被 水云模型 Radarsat-2 冬小麦 叶面积指数
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基于“生产-生态-区位”的都市区粮田布局方法
《农业机械学报 》 2016 EI 北大核心 CSCD
摘要：一定规模的粮田对保障都市区粮食供应、营造城市景观等具有重大意义。以北京市平谷区为例,依据永久基本农田保护要求,首先提取允许建设区内的基本农田作为粮田优先划入区;其次,以耕地图斑为评价单元,从粮食生产能力、生态安全能力和区位条件3方面构建评价模型,对优先划入区外的耕地图斑进行定量评价;结合定量评价结果,最终确定平谷区粮田空间布局。结果表明:平谷区优先划入区的粮田面积为1 427.26 hm~2,占区域耕地总面积的11.62%,主要分布在平谷县城与各镇中心周边;基于综合评价分值将优先划入区外的耕地划分为适宜划入区、储备划入区和不宜划入区3种类型,其中,适宜划入区主要分布在平谷县城东侧的地势平坦区域,并与优先划入区构成平谷区粮田的首选区域;储备划入区作为粮田储备可选区域,主要分布在县城的西部和南部乡镇;而不宜划入区空间分布零散,主要分布在地势较高、地形坡度较大的县城北部地区。由此形成的"生产-生态-区位"三位一体的都市区粮田布局方法可为北京生态涵养发展区的粮田布局提供科学依据。
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