科研产出
基于耕地系数和预评价法的耕地整治潜力测算方法
《农业工程学报 》 2014 EI 北大核心 CSCD
摘要：为科学合理测算耕地整治潜力,提高潜力测算结果的应用性,该文结合二调数据及农用地分等数据,进行了耕地整治数量潜力和质量潜力的测算研究,耕地整治数量潜力测算采用耕地系数法(CLC,cultivated land coefficient),耕地整治质量潜力测算采用农用地分等因子提高后的预评价法。研究表明:五华县耕地整治潜力较大,数量总潜力为841.69 hm2,各行政村数量潜力分布情况为南高北低;质量潜力方面,经过整治,耕地自然等别可平均提高1.28等,利用等别可平均提高0.71等,生产能力可提高57 862.99×104kg。该研究方法符合当地土地整治实际情况,研究结果可为制定县域土地整治规划、划定高标准基本农田建设区及确定耕地整治建设重点项目区提供参考。
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基于计算机视觉的玉米果穗三维重建方法
《农业机械学报 》 2014 EI 北大核心 CSCD
摘要：提出了一种快速、准确、自动化的基于计算机视觉的玉米果穗三维重建方法。以一定角度间隔旋转果穗获取各视角下的图像,通过双目立体视觉技术重建各视角下的玉米果穗表面点云,计算重投影误差去除点云中的外点,寻找两相邻图像的对应匹配点,并由匹配点确定果穗表面点云中三维配准点的集合,计算两相邻视角下配准点的旋转矩阵与平移向量,采用RANSAC方法检验配准模型的一致性。依次对各视角下的点云配准拼接获得整个果穗表面点云,进行冗余点去除、网格简化、纹理贴图等后处理,获得最终果穗三维造型。实验结果表明:重建模型的体积与实测值不存在显著性差异,所述方法能够满足玉米果穗三维重建的需求。
关键词： 玉米果穗 三维重建 双目立体视觉 3D 匹配 SIFT 算法 RANSAC
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基于亮度校正和AdaBoost的苹果缺陷在线识别
《农业机械学报 》 2014 EI 北大核心 CSCD
摘要：提出了一种基于亮度校正和AdaBoost的苹果缺陷与果梗-花萼在线识别方法。以富士苹果为研究对象,首先在线采集苹果的RGB图像和NIR图像,并分割NIR图像获得苹果二值掩模;其次利用亮度校正算法对R分量图像进行亮度校正,并分割校正图像获得缺陷候选区(果梗、花萼和缺陷);然后以每个候选区域为掩模,随机提取其内部7个像素的信息分别代表所在候选区的特征,将7组特征送入AdaBoost分类器进行分类、投票,并以最终投票结果确定候选区的类别。实验结果表明,该算法检测速度为3个/s,满足分选设备的实时性要求,且总体正确识别率达95.7%。
关键词： 苹果缺陷 机器视觉 亮度校正 AdaBoost 在线识别 果梗-花萼
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便携式苹果糖度光谱检测仪的设计与试验
《红外与激光工程 》 2014 EI 北大核心 CSCD
摘要：为快速、便捷地利用近红外光谱检测苹果糖度,设计了以ARM9处理器为核心、以微型光谱仪和自制果托作为光谱检测装置、以Win CE为操作系统的便携式苹果糖度光谱检测仪。以80个苹果样品作为试验对象,采用平滑、多元散射校正、标准正态变量变换等方法对原始光谱进行预处理,结合无信息变量消除法和连续投影算法进行有效波长的筛选,建立基于所选特征波长和全波段的苹果糖度近红外光谱偏最小二乘模型。结果表明,偏最小二乘结合原始光谱信息建模效果最好,其预测相关系数Rp=0.853,预测均方根误差RMSEP=0.534。该检测仪能较好地满足苹果糖度的快速无损检测。该研究为快速、便携的苹果糖度光谱检测仪设计提供了参考。
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傅里叶变换红外光谱在葡萄酒品质劣变检测中的应用
《光谱学与光谱分析 》 2014 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：葡萄酒如果贮存方法不当极易发生劣变,失去原有的风味和质感,影响品质,因此对葡萄酒劣变进行检测,具有重要意义。在红葡萄酒劣变过程中,主要发生了酸败现象,产生了过量的有机酸类物质,致使葡萄酒原有性状发生变化。利用傅里叶变换红外光谱技术研究红葡萄酒特征光谱及其品质劣变的判别方法。对劣变过程的理化特性进行了分析,并对葡萄酒的FTIR光谱的主要吸收峰进行了解析。在劣变判别过程中,创新性的采用了比较多个吸收峰之间的吸光度比值之间大小关系的方法实现对劣变的判定,但此方法具有一定的相对性。通过对变质红葡萄酒与未变质红葡萄酒的FTIR光谱数据进行对比分析,发现在3 020~2 790,1 760~1 620以及1 550~800cm-1三个波段内,在光谱特征上具有一定的差异,为了能够将这些光谱差异与葡萄酒的劣变情况建立联系并能够实现判别分析,引入了化学计量学方法。采用主成分分析(PCA)结合软独立建模聚类分析法(SIMCA)分别对以上三个特征波段内光谱数据进行了分类,最后利用偏最小二乘判别分析(PLS-DA)对验证集数据在这三个波段进行了判别,结果表明FTIR结合化学计量学方法能够成功区分开变质和未变质的红葡萄酒样本,且具有很好的识别率,其中利用1 550~800cm-1波段来建模分析效果最好,SIMCA和PLS-DA识别率分别为94%和100%。
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近红外高光谱图像结合CARS算法对鸭梨SSC含量定量测定
《光谱学与光谱分析 》 2014 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：高光谱数据量大、维数高且原始光谱噪声明显、散射严重等特征导致光谱建模时关键波长变量提取困难。基于此,提出采用竞争性自适应重加权算法(CARS)对近红外高光谱数据进行关键变量选择。鸭梨作为研究对象。采用决定系数r2、预测均方根误差RMSEP和验证集标准偏差和预测集标准偏差的比值RPD值进行模型性能评估。基于选择的关键变量建立PLS模型(CARS-PLS)与全光谱变量建立的PLS模型进行比较发现CARS-PLS模型仅仅使用原始变量中15.6%的信息获得了比全变量PLS模型更好的鸭梨SSC含量预测结果,r2pre,RMSEP和RPD分别为0.908 2,0.312 0和3.300 5。进一步与基于蒙特卡罗无信息变量MC-UVE和遗传算法(GA)获得的特征变量建立的PLS模型比较发现,CARS不仅可以去除原始光谱数据中的无信息变量,同时也能够对共线性的变量进行压缩去除,该方法能够有效地用于高光谱数据变量的选择。结果表明,近红外高光谱技术结合CARS-PLS模型能够用于鸭梨可溶性固形物SSC含量的定量预测。从而为基于近红外高光谱技术预测水果内部品质的研究提供了参考。
关键词： 近红外高光谱 可溶性固形物 鸭梨 变量选择 竞争性自适应重加权算法
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可追溯系统的追溯粒度评价指标体系构建
《农业工程学报 》 2014 EI 北大核心 CSCD
摘要：随着追溯系统研究与应用的不断深入,根据供应链实际需求及主体信息化程度,构建合理粒度的追溯系统已成为扩大追溯系统在中国进一步深入应用的关键。该文在深入分析追溯系统结构的基础上,借鉴信息论中粒度的衡量方法初步提出了追溯粒度的描述性定义,以追溯精度、追溯宽度和追溯深度为核心,构建了一个2层结构的评价指标体系,评价因子包括外部追溯单元、内部流转单元、标识单元转换、信息采集内容、信息更新频率、前向追溯距离、后向跟踪距离;采用层次分析法确定了各评价因子的权重,并通过一致性检验得到所有目标的权重集,其中外部追溯单元的综合权重最高,为0.1985,标识单元转换的综合权重最低,为0.0872。该研究可为评价追溯系统的差异提供量化依据。
关键词： 农产品 系统 层次分析法 可追溯系统 追溯粒度 指标体系
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纳米TiO_2-LDPE复合材料包膜控释肥残膜的降解特性
《复合材料学报 》 2014 EI 北大核心 CSCD
摘要：将纳米TiO2与低密度聚乙烯(LDPE)复合形成包膜液,采用喷动流化床包膜设备制备了纳米TiO2-LDPE复合材料包膜控释肥。在水浸泡法研究控释肥养分释放特征的基础上,对人工加速老化条件下光照不同时间的控释肥残膜进行失重率测定。采用FT-IR、DSC和黏度法等分析了纳米TiO2对控释肥残膜光催化降解特性的影响,探讨了残膜在光照前后的分子量和羰基指数等的变化规律。结果表明:光催化剂加入后,控释肥的养分释放速率降低且释放期变长;疏水纳米TiO2对控释肥残膜的降解具有显著的促进作用,当添加的质量分数为1%时,降解性能最好。随着残膜的降解程度增大,残膜中LDPE的羰基指数和结晶度升高,黏均分子量下降。
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