科研产出
外保温连栋温室光热环境及保温性能分析
《农业工程学报 》 2023 EI 北大核心 CSCD
摘要：为解决中国北方地区连栋温室冬季加温能耗大、盈利性和可持续性差等问题，该研究以降低屋面热损失为出发点，设计了大屋面外保温连栋温室，将外保温系统创新应用于连栋温室，并在山东寿光地区，以文洛型连栋温室为参照，对该温室光热环境及保温性能进行试验测试与分析。结果表明：1)连续40d白天（10:00—16:00），外保温连栋温室作物冠层上方平均太阳辐射为152 W/m~2，总透光率（含天沟下方）为40%，比文洛型连栋温室高7个百分点。外保温连栋温室跨中采光最佳，跨东、跨西及天沟下方太阳辐射强度与跨中相比分别减少17%、29%及46%。2)太阳升起后，外保温连栋温室东、西屋面外保温被依次收拢，09:30—12:00室内气温升速为1.9℃/h，较文洛型连栋温室低0.3℃/h，收拢保温后10min内室内气温骤降幅度比文洛型连栋温室低0.3℃。温室采用空气内循环加温，地面出风，再由设备间风机组内侧窗回风；加温期间（20:00—07:00）室内空气水平方向平均温差不超过1.2℃，垂直方向不超过1.0℃。外保温连栋温室水平方向气温分布均匀，垂直方向温差小于文洛型连栋温室。3)夜间，外保温连栋温室平均气温为13.1～16.1℃，室内外平均温差为12.8～21.0℃，覆盖外保温被的屋面平均热通量为50.0～97.7W/m~2，单层玻璃屋面为217.6～367.9 W/m~2，覆盖外保温可减少75%的玻璃屋面热损失。同期，采用双层内保温的文洛型连栋温室屋面平均热通量为141.1～232.2 W/m~2，外保温连栋温室与之相比屋面热损失降低36%，具有更佳的保温性能。加温期间外保温连栋温室平均热量投入实测为74.5W/m~2，并维持17.4℃的室内外平均温差，能耗较低。最后拟合了室内外温差对不同温室屋面热通量的影响，外保温连栋温室具有更高的拟合优度。该研究为连栋温室低碳节能发展提供了新型温室结构，也为外保温连栋温室的优化设计和工程应用提供了数据基础。
关键词： 温室 温度 环境 保温 太阳辐射 空气温度 热通量
全文链接
请求原文
利用光谱空间特征估算马铃薯植株氮含量
《光谱学与光谱分析 》 2023 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：植株氮含量（PNC）是评价作物长势和营养状况的重要指标，快速准确获取作物的PNC信息可为农田管理策略的制定与实施提供重要依据。已有研究表明，仅采用影像的光谱信息估算作物的PNC存在饱和现象，该研究尝试采用植被指数（VIs）结合二维离散小波分解技术（DWT）提取的多个尺度的高频信息（HFI）构建一种光谱空间特征（VIs+HFI）,探究VIs、 HFI和VIs+HFI估算PNC的能力。首先，以无人机为遥感平台获取马铃薯现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期和成熟期5个氮营养关键生育期的数码影像并实测各生育期的PNC数据。其次，基于预处理的无人机影像，提取各生育期冠层的光谱信息构建VIs,并采用DWT提取各生育期1～5尺度的HFI。然后，将各生育期提取的VIs和HFI与马铃薯PNC进行相关性分析，分别筛选出相关系数绝对值较大的前7个VIs和前10个HFI。为降低共线性对实验结果的影响，根据KMO检验结果对筛选的HFI进行主成分分析（PCA）降维处理。最后，采用岭回归和极限学习机（ELM） 2种方法分别以VIs、 HFI主成分和VIs+HFI主成分为模型变量构建马铃薯各生育期的PNC估算模型，并进行评估。结果表明：（1）马铃薯各生育期，1～5尺度的HFI对估算PNC均有贡献。（2）以VIs+HFI为模型变量构建的马铃薯PNC估算模型的精度和稳定性高于单一VIs和HFI。（3）马铃薯各生育期，以岭回归方法构建的PNC估算模型优于ELM方法。其中，以VIs+HFI为模型变量构建的PNC估算模型效果最优，5个生育期的建模R~2分别为0.833、 0.764、 0.791、 0.664和0.435, RMSE分别为0.332%、 0.297%、 0.275%、 0.286%和0.396%; NRMSE分别为9.113%、 9.425%、 10.336%、 9.547%和15.166%,该研究可为马铃薯氮营养状况的实时高效监测提供一种新的技术支撑。
全文链接
请求原文
基于DeepLabCut算法的猪只体尺快速测量方法研究
《农业机械学报 》 2023 EI 北大核心 CSCD
摘要：为解决基于计算机视觉猪只体尺测量过程中存在的对猪只姿态依赖度高、测定效率低等问题，提出了一种基于DeepLabCut算法的非接触式猪只体尺快速测量方法。本研究以长白猪为研究对象，使用RealSense L515深感相机作为图像数据采集单元获取猪只背部RGB-D数据，通过分析对比ResNet、MobileNet-V2、EfficientNet系列的10个主干网络训练效果，选取EfficientNet-b6模型作为DeepLabCut算法最优主干网络进行猪只体尺特征点检测；为实现猪只体尺数据的精准计算，本文采用SVM模型识别猪只站立姿态，筛选猪只自然站立状态；在此基础上，采用深度数据临近区域替换算法对离群特征点进行优化，并计算猪只体长、体宽、体高、臀宽和臀高5项体尺指标。经对140组猪只图像进行测试发现，本研究提出的算法可实现猪只自然站立姿态下体尺的实时、精准测量，体尺最大均方根误差为1.79 cm,计算耗时为每帧0.27 s。
关键词： 猪只 DeepLabCut 非接触式 特征点 体尺测量
全文链接
请求原文
拉曼高光谱系统中线激光对不同筋度面粉的穿透深度研究
《光谱学与光谱分析 》 2023 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：激光对面粉的穿透深度是利用拉曼高光谱技术有效检测面粉中添加剂的基础。在偶氮甲酰胺(ADA)顶部放置不同筋度且不同厚度的面粉制备双层样品，采集不同筋度面粉、 ADA、双层样品的拉曼高光谱图像。ADA拉曼特征峰对应的单波段图像结合阈值分割创建检测图像以识别ADA像素，根据识别结果计算线激光对不同厚度面粉层的穿透率。结果显示，ADA拉曼特征峰位于1 335 cm~(-1)处，以此波段灰度图像创建的双层样品检测图像中，线激光对2 mm不同筋度面粉层的穿透率均在99%以上，因此选择该厚度作为线激光对面粉的有效穿透深度。
全文链接
请求原文
基于电化学传感器检测农副产品黄曲霉毒素B1的研究进展
《农业工程学报 》 2023 EI 北大核心 CSCD
摘要：黄曲霉毒素B1是农副产品中最常见的真菌毒素之一,具有诱变、致畸、免疫抑制和致癌的作用.为了减少黄曲霉毒素B1带来的危害,开发可靠的方法来检测农副产品中的黄曲霉毒素B1十分重要.传统的检测方法难以满足现代农业中现场、快速检测的需求,而电化学传感器具有制备简单、便于携带、灵敏度高和选择性强等特点,因而备受关注.根据识别元件的不同,黄曲霉毒素B1的电化学传感器可以分为基于适配体的传感器、基于免疫反应的传感器、基于分子印迹的传感器.研究者们又根据不同的感知策略、纳米材料研发了多种类型的黄曲霉毒素B1电化学传感器.该研究综述了近 5a来(2019-2023年间)黄曲霉毒素B1电化学传感器的研究进展,列举了具有代表性的实例,讨论了基于不同识别元件的传感器的传感机理和不同的信号产生策略,对这些传感器的性能进行了对比.并分析了不同识别元件的优缺点,探讨了基于不同原理的黄曲霉毒素B1电化学传感器的不足之处和发展方向,如需要开发新型的识别元件、研发新的纳米材料并提高纳米材料的制备技术、不同传感策略的联合应用、研发多种毒素同时检测的传感器、简化修饰步骤提高传感器稳定性等,以期为实现黄曲霉毒素B1电化学传感器的实际应用提供参考.
关键词： 电化学传感器 农产品 黄曲霉毒素B1 适配体 免疫反应 分子印迹
全文链接
请求原文
基于离散小波-微分变换算法定量反演火龙果茎枝叶绿素含量的研究
《光谱学与光谱分析 》 2023 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：作为一种仙人掌科植物,火龙果植株无叶,主要依靠肉质茎进行光合作用、蒸腾作用等生理功能,火龙果的肉质茎与常见绿叶类植物叶片在组织结构、形态等方面存在明显差异,且二者在植株冠层结构方面也存在明显差异,该差异会直接影响植株冠层光谱特征,进而影响基于与光谱技术的光合色素监测.为探寻提升火龙果茎枝叶绿素含量估测精度的方法,研究以贵州省罗甸县龙坪镇烟山火龙果种植基地为试验区,先采集火龙果茎枝光谱及光谱测定部位的组织,并采用乙醇萃取法测定此组织的叶绿素含量,然后选用传统数学变换、连续小波变换、离散小波变换、离散小波-微分变换方法分别处理分析光谱数据,并采用相关性分析算法提取、筛选敏感特征波段,最后选用偏最小二乘算法构建火龙果茎枝叶绿素含量估测模型,分析结果如下:(1)采用离散小波-微分变换算法,高频信息与低频信息的峰、谷交替依次呈现,且可用信息分部具有较强的稳定性,可用信息随尺度的增加,曲线振幅加大、频率降低.(2)数学变换内的微分变换、连续小波变换、离散小波变换与离散小波-微分变换方法均能明显提升光谱对火龙果茎枝叶绿素含量的敏感性,其中以离散小波-微分变换方法最优,经处理后光谱与火龙果茎枝叶绿素含量的决定系数最高可达0.565(位于H1分解尺度737.5 nm处).(3)离散小波-微分变换最能有效提升光谱对火龙果茎枝叶绿素含量的估测能力,并且基于离散小波-微分变换H2尺度构建的估测模型为最优模型,其验证精度的R2=0.769,RMSE=0.040,RPD=1.739.研究分析了四类光谱处理算法在提升光谱对火龙果茎枝叶绿素含量敏感性与估测能力方面的效果,表明离散小波-微分变换算法能有效提升光谱对火龙果茎枝叶绿素含量的估测能力,为火龙果茎枝叶绿素含量的无损估测提供了基础技术支撑.
全文链接
请求原文
两种近红外光谱仪的番茄可溶性固形物含量定量模型比较研究
《光谱学与光谱分析 》 2023 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：以番茄可溶性固形物含量（SSC）的无损速测为例，分别采用线性渐变分光（LVF）、数字光处理（DLP）近红外光谱仪对大、小番茄采集近红外光谱数据；分别基于两种近红外光谱仪数据计算大、小番茄平均光谱及差谱，并比较两种近红外光谱仪所采集大、小番茄近红外光谱数据的特征；对两种近红外光谱仪的数据分别进行主成分分析（PCA），并比较了大、小番茄前3主成分的得分分布；按SSC梯度对数据进行分级，采用偏最小二乘（PLS）回归结合全交互验证算法分别基于两种近红外光谱仪数据建立番茄SSC定量校正模型。结果表明：（1）大、小番茄LVF近红外光谱的平均光谱及其差谱的光谱特征分别与DLP近红外光谱的平均光谱及其差谱的光谱特征相似。（2）大、小番茄LVF近红外光谱数据PCA前3主成分得分散点分离趋势不明显，而DLP近红外光谱数据PCA前3主成分得分散点基本上不具有分离趋势。（3）基于LVF近红外光谱数据所建各模型的相对预测性能（RPD）皆不低于2.11，其中标准化预处理所建模型具有最佳性能，模型维数（Nf）、校正测定系数（RC~2）、校正均方根误差（RMSEC）、交互验证测定系数(R~2CV)、交互验证均方根误差（RMSECV）、RPD、预测相关系数（RP）、预测均方根误差（RMSEP）分别为8、0.949 1、0.27、0.899 9、0.38、3.16、0.882 6、0.63；基于DLP近红外光谱数据所建各模型的RPD皆不低于1.60，其中标准化预处理所建模型具有最佳性能，Nf、RC~2、RMSEC、R~2CV、RMSECV、RPD、RP、RMSEP分别为5、0.823 5、0.49、0.728 6、0.62、1.94、0.788 4、0.80。该研究可为番茄SSC的无损快速测定以及果蔬品质无损快速检测的仪器选择与评价提供一定的参考。
全文链接
请求原文
基于改进FlowNet 2.0光流算法的奶牛反刍行为分析方法
《农业机械学报 》 2023 EI 北大核心 CSCD
摘要：反刍行为与奶牛生产、繁殖性能及疾病等因素密切相关,针对非接触式奶牛反刍行为分析受牛只自身运动或背景干扰等不足,提出改进FlowNet 2.0光流算法,首先计算垂直光流分量替代光流速度构建光流图,消除水平运动对光流分析干扰;其次设置光流阈值避免垂直光流中头部运动光流干扰;同步计算反刍区域面积阈值提取区域内光流数据,避免目标对象头部运动对反刍光流的影响;最后滤波拟合计算反刍曲线,确定曲线周期,增大波峰波谷差值,提升奶牛反刍咀嚼频次计数的准确性.以不同场景下20头奶牛的30段反刍行为视频为数据集,验证本文方法的有效性、鲁棒性与准确性,试验结果表明,改进FlowNet 2.0光流算法计算奶牛反刍咀嚼频次准确率为99.39%,相较于FlowNet 2.0光流算法准确率提升5.75个百分点.
关键词： 奶牛 FlowNet 2.0 光流 反刍行为 咀嚼频次
全文链接
请求原文
兼顾面积属性与不确定性信息的样本点权重调整方法
《农业机械学报 》 2023 EI 北大核心 CSCD
摘要：样本点权重调整是遥感分类精度评价中样本点空间分配的关键环节。以北京市顺义区精度评价样本点为例，提出了一种兼顾面积属性与不确定性信息的样本点权重调整方法——模糊调整权重法，用于布设精度评价样本点。首先，构建用于表达不确定性信息的模糊中和指数及其权重，融合模糊中和指数权重和面积权重构建模糊调整权重，并计算各个分层的模糊调整权重结果，完成样本点特征空间分配；其次，设置不同梯度样本点集，结合平均最短距离最小化准则和空间模拟退火算法实现样本点地理空间优化布设；最后，构建权重调整效果评价指标，进行模糊调整权重效果评价，并与其他权重调整方法和未进行权重调整的布点方法进行对比分析。结果表明：顺义区不确定性大、中、小的层模糊调整权重分别为0.45、0.37、0.18,与面积权重相比，不确定性大的层权重显著增加、中层权重稍微增加、小层权重明显降低；5个不同数据集样本点权重调整的精度评价总体精度、相对精度、均方根误差和标准偏差结果分别为69.90%～73.48%、96.28%～99.82%、0.01和0.01;模糊调整权重布点方法评价效果优于面积权重、模糊中和指数权重、不确定性空间分层权重布点方法，以及空间均匀抽样和简单随机抽样方法，样本点权重调整更加准确可靠。设计的模糊调整权重法布设精度评价样本点，能够兼顾面积属性和不确定性信息，又可以避免权重调整过度，提高了各个分层样本点空间分配的合理性。
关键词： 遥感分类 样本点 权重 精度评价 不确定性 空间分层
全文链接
请求原文
基于区块链和边缘计算的水稻原产地溯源方法研究
《农业机械学报 》 2023 EI 北大核心 CSCD
摘要：地理位置与环境因素的不同导致水稻品质存在差异，优质原产地的稻米质优味美，对消费者更有吸引力，因此研究水稻原产地溯源，建立水稻原产地可信溯源系统具有重要意义。传统物联网区块链溯源系统将溯源数据上传至中心化的服务器，再由服务器上传至区块链；这无法很好地利用边缘节点中的资源，还使其易受数据伪造或数据丢失等安全风险的影响。设计了一套基于区块链和边缘计算的水稻原产地溯源模型，依托嵌入式设备的边缘计算能力，对传感器数据实时数据融合并在嵌入式设备上部署区块链。此外，设计边缘计算场景下区块链网络的存储扩展方法和边缘计算工作流程。最后，经过测试分析，查询公开溯源数据的平均时间为45.84 ms,查询隐私溯源数据的平均时间为50.92 ms,边缘节点加密上链的平均时间为1.27 s,边缘多链存储容量消耗为传统单链的18%,能够满足水稻原产地溯源实际的应用需求。
全文链接
请求原文
