科研产出
动态博弈下温室无线传感器网络功率控制优化
《河北农业大学学报 》 2021 北大核心 CSCD
摘要：蔬菜温室内植株和温室结构会影响无线传感器网络信号传输,同时节点间相互干扰也会造成网络性能下降.考虑温室无线传感器网络对高容量低能耗功率控制方案的需求,首先以黄瓜温室为例,通过实验对信号损耗特性进行测试,并建立了信号路径损耗模型.基于此,引入节点信噪比阈值和节点剩余能量均衡比为每个无线传感器节点定义效益函数,在动态博弈下研究了温室无线传感器网络功率控制方案,并得到节点效益函数的适宜匹配权重因子.仿真结果表明,该方案基于设施黄瓜温室无线信号传输特性提供了1种功率控制策略,节点通过动态感知剩余能量与路径损耗能够实施高效节能的功率控制方案,从而降低网络能量损耗,提高网络传输性能.
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动物粪便堆肥厂不同工作区空气中细菌和条件致病菌污染特征研究
《生态与农村环境学报 》 2021 北大核心 CSCD
摘要：动物粪便堆肥厂逸散的空气中富含多种细菌,不同工作区域逸散的微生物种类和丰度存在一定差异。针对以上问题,对动物粪便堆肥厂堆肥区、包装区和办公区的空气样本进行采集,对比分析以上3个区域空气中的细菌生物多样性和群落结构,以及不同区域人类条件致病菌的相对丰度差异。结果表明,堆肥区、包装区和办公区的空气中优势细菌门分布规律整体相似,但具体优势菌门的相对丰度存在区域差异。前3个优势门均为厚壁菌门、变形菌门和放线菌门,共有优势菌属为不动杆菌属和棒状杆菌属。办公区空气细菌丰富度和细菌多样性最高。3个区域空气中细菌群落存在显著差异,堆肥区与包装区细菌菌门群落结构更为相似。办公区空气中特有菌属和菌门比例均为最高。3个区共有微生物分析结果显示,在堆肥区共有菌门和菌属所占的比例均为最高,分别为85.19%和85.14%。不同区域空气中条件致病菌群落结构差异并不显著,不动杆菌属相对丰度最高。在堆肥区和包装区空气中分别检测到了2种人类条件致病菌相对丰度与办公区呈显著正相关,而堆肥区和包装区空气中没有检测到相对丰度与办公区呈显著相关的人类条件致病菌。该研究结果可为堆肥厂不同区域空气的健康风险评估提供基础数据。
关键词： 堆肥厂 空气细菌 条件致病菌 细菌多样性 群落结构
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玉米精密播种粒距在线监测与漏播预警系统研究
《农业机械学报 》 2021 EI 北大核心 CSCD
摘要：针对玉米精密播种粒距偏差导致播量分布不均匀的问题,设计了玉米精密播种粒距在线监测与漏播预警系统。该系统主要由车载计算机、排种监测ECU及相关传感器组成,设计了上位机监测软件和基于移动平均粒距在线监测的下位机程序,通过监测玉米精密播种作业过程中的粒距及其误差,完成漏播预警。首先,设计并进行了排种计数监测精度试验,结果表明,在模拟车速3～12 km/h范围内,以1 km/h递增变化的10个车速下,系统对指夹式排种器和气吸式排种器的排种计数监测平均准确率分别为99.12%、99.71%,标准差分别为0.52%、0.44%,总体排种计数监测误差平均值小于1%。其次,基于高速摄像的播种粒距测量试验台进行了实验室环境下的粒距监测精度试验,采用指夹式排种器进行排种,目标粒距为25 cm,在车速3～12 km/h范围内,以1 km/h为间隔的10个车速下,系统对粒距监测误差绝对值的平均值为2.34 cm,标准差为2.56 cm。针对试验结果存在较多的随机异常点问题,采用移动平均滤波对监测粒距进行分析,得出粒距监测误差绝对值的平均值为0.79 cm,标准差为0.62 cm,单车速下对应的粒距监测误差绝对值的平均值最大为1.69 cm,标准差为0.23 cm,经移动平均滤波处理后,粒距误差异常点明显减少,系统粒距监测误差小于2.00 cm。最后,基于气吸式玉米精密播种机设计了试验样机,设置播种车速为5.49、8.49 km/h,目标粒距为25 cm,进行了田间播种粒距监测精度试验,分别采集350个连续的出苗粒距进行对比分析,结果表明,与出苗粒距移动平均值相比,系统粒距监测误差的平均值分别为1.84、2.22 cm,标准差分别为1.61、2.13 cm,粒距监测值曲线与出苗粒距移动平均值曲线的变化趋势基本相同。
关键词： 玉米 精密播种 播种粒距监测 漏播预警 播种均匀性
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基于拉曼成像技术的面粉中抗坏血酸添加剂定量检测研究
《光谱学与光谱分析 》 2021 EI 北大核心 CSCD
摘要：抗坏血酸是一种常见的面粉品质改良剂,用于改善面团的流变学特性及面包的烘焙品质。本研究以面粉中含不同浓度抗坏血酸的混合样品为研究对象,通过拉曼成像技术实现面粉中抗坏血酸的检测、识别和定量分析。分别采集面粉、抗坏血酸和面粉-抗坏血酸混合样品的拉曼图像,确定感兴趣区域及光谱范围,以抗坏血酸拉曼光谱中强度较高且区别于面粉的3处拉曼峰(631, 1 128和1 658 cm-1)为依据对混合样品的平均拉曼光谱进行分析,结果显示其不能有效评估面粉中抗坏血酸含量,研究探索对图像中各像素点对应的拉曼光谱进行分析以实现面粉中抗坏血酸的有效检测。以混合样品图像中各像素点拉曼光谱作为校正集、面粉平均拉曼光谱和抗坏血酸平均拉曼光谱的线性组合光谱作为验证集建立偏最小二乘模型,模型的回归系数用于将混合样品的三维拉曼图像重建为二维灰度图像,通过阈值分割实现面粉中抗坏血酸的检测和识别,根据识别结果建立定量分析模型。结果显示,偏最小二乘模型的最高和最低回归系数分别对应于抗坏血酸和面粉的最强拉曼峰,所有回归系数应用于混合样品拉曼图像将其转换为灰度图像后面粉和抗坏血酸的像素点仍难以识别,阈值分割方法将灰度图像转换为用于分类面粉像素和抗坏血酸像素的二值图像实现了面粉中抗坏血酸的有效检测。通过分析各浓度混合样品对应子样品中识别到的抗坏血酸像素点数确定本研究对面粉中抗坏血酸的最低检测浓度为0.01%(100 mg·kg-1),混合样品中抗坏血酸浓度同图像中识别到的抗坏血酸像素点在0.01%～0.20%范围内具有良好的线性关系,决定系数为0.996 0。研究结果可为面粉中抗坏血酸添加剂的定量检测提供方法支持,为大规模快速筛查提供了技术参考。
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基于改进分离阈值特征优选的秋季作物遥感分类
《农业机械学报 》 2021 EI 北大核心 CSCD
摘要：为了提高秋季作物分类精度,以多时相的Sentinel-2为数据源,以生育进程相近的秋季作物为分类对象,提出一种基于Relief F算法和信息熵改进分离阈值算法（Modified ISEa TH-based entropy,EMISE）的多评价准则融合特征优选算法——改进分离阈值组合式特征优选算法（Modified EMISE-based Relief F,Re EMISE）,并分析了不同特征对秋季作物分类的重要性。首先,利用Relief F算法对特征进行初选,结合EMISE算法对2种评价准则进行融合,再优化初选特征集,进而利用随机森林（Random forest,RF）方法提取农作物种植面积,并与单评价准则的Relief F算法和EMISE算法的随机森林分类精度进行比较。同时,利用多时相光谱特征、传统指数特征、红边指数特征、纹理特征、不同时相波段差值特征、不同时相波段比值特征及优选特征,通过7组不同的特征组合提取秋季作物种植面积,分析不同特征组合对秋季作物分类精度的影响。结果表明:Re EMISE特征优选的随机森林法在特征变量为9个时精度最高,总体精度和Kappa系数分别为95.391 8%和0.939 7;综合多特征是提高农作物分类精度的关键,在多时相光谱特征基础上分别加入传统指数特征和红边特征,总体精度分别提高1.502 1、1.571 5个百分点,Kappa系数分别提高0.019 8、0.020 7。因此综合多特征的Re EMISE特征优选的随机森林法可以有效提高秋作物分类精度和效率。
关键词： 秋季作物 遥感分类 特征优选 改进分离阈值组合式特征优选算法 随机森林
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基于无人机高光谱特征参数和株高估算马铃薯地上生物量
《光谱学与光谱分析 》 2021 EI 北大核心 CSCD
摘要：地上生物量(above-ground biomass,AGB)是评价作物长势及其产量估测的重要指标,对指导农业管理具有重要的作用.因此,快速准确地获取生物量信息,对于监测马铃薯生长状况,提高产量具有重要的意义.于马铃薯现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期、成熟期获取成像高光谱影像、实测株高(heigh,H)、地上生物量和地面控制点(ground control point,GCP)的三维空间坐标.首先基于无人机高光谱灰度影像结合GCP生成试验田的DSM(digital surface model,DSM),利用DSM提取马铃薯的株高(Hdsm);然后利用无人机高光谱影像计算一阶微分光谱、植被指数和绿边参数,进而分析高光谱特征参数(hyperspectral characteristic parameters,HCPs)和绿边参数(green edge parameters,GEPs)与马铃薯AGB的相关性,每个生育期筛选出相关性较高的前7个高光谱特征参数和最优绿边参数(optimal green edge param-eters,OGEPs);最后基于HCPs,HCPs加入OGEPs,HCPs加入OGEPs和Hdsm的组合利用偏最小二乘回归(partial least square regression,PLSR)和随机森林(random forest,RF)估算不同生育期的AGB.结果表明:(1)提取的Hdsm与实测株高H高度拟合(R2=0.84,RMSE=6.85 cm,NRMSE=15.67%);(2)每个生育期得到的最优绿边参数不完全相同,现蕾期、块茎增长期和淀粉积累期OGEPs为Rsum,块茎形成期和成熟期OGEPs分别为Drmin和SDr;(3)与仅使用HCPs估算AGB相比,使用HCPs加入OGEPs,HCPs加入OGEPs和Hdsm在马铃薯不同生育期可以提高AGB估算精度,且以后者为自变量提高精度的幅度更大;(4)每个生育期利用PLSR和RF估算AGB的建模和验证R2从现蕾期到块茎增长期呈上升趋势,随后开始降低,整体上R2呈先上升后下降的趋势,通过PLSR方法构建的估算AGB模型效果优于RF方法,其中块茎增长期表现效果最好.因此,高光谱特征参数中结合最优绿边参数和株高,并使用PLSR方法可以改善马铃薯AGB的估算效果.
关键词： 马铃薯 地上生物量 高光谱特征参数 绿边参数 株高
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辽河流域土壤中微(中)塑料的丰度、特征及潜在来源
《环境科学 》 2021 北大核心 CSCD
摘要：以辽河流域为研究对象,基于密度浮选原理,结合体视显微镜及显微红外光谱（μ-FTIR）,对辽河流域土壤中微（中）塑料的形貌、丰度及分布特征进行了系统地研究,并合理推测了影响微（中）塑料分布的主要因素及潜在来源.结果表明,土壤微（中）塑料平均丰度为（145.83±211.46） n·kg-1.微（中）塑料以碎片（46.00%）、<1 000μm （39.57%）、聚丙烯（PP）（41.71%）和白色（46.86%）为主.其中,聚乙烯（PE）主要形状是薄膜和碎片（96.91%）,PP主要形状是碎片（85.62%）,聚苯乙烯（PS）主要形状是泡沫,人造丝（Rayon）、聚酯纤维（PES）和聚对苯二甲酸乙二醇酯（PET）微（中）塑料以纤维状为主（> 85%）.工业活动（快递公司、塑料厂、服装厂）、农业活动（地膜覆盖、污水灌溉、污泥堆肥）、人口密度和污水处理厂等都可能会导致土壤中微（中）塑料丰度的较高水平.污水排放及其灌溉、塑料制品（农药瓶、化肥包装袋、塑料农膜、编织袋等）和用于装饰、包装、运输的泡沫材料等是辽河流域土壤中微（中）塑料的潜在来源.
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饲粮钙和有效磷水平对0~6周龄北京油鸡新配套系生长性能和血清生化指标的影响
《动物营养学报 》 2021 北大核心 CSCD
摘要：本试验旨在研究饲粮不同钙和有效磷水平对0～6周龄北京油鸡（简称油鸡）新配套系雏鸡生长性能和血清生化指标的影响。试验采用3×3因子设计,饲粮钙水平分别为0.85%、0.90%、0.95%,有效磷水平分别为0.35%、0.40%、0.45%。选择油鸡新配套系1日龄公母混合雏鸡1 296只,随机分为9组,每组9个重复,每重复（笼）16只（公母各占1/2）。各组随机饲喂所配制的9种试验饲粮。测定0～3周龄、4～6周龄、0～6周龄雏鸡生长性能,测定6周龄血清生化指标。结果表明:1)饲粮钙和有效磷水平对0～3周龄、4～6周龄、0～6周龄雏鸡的生长性能没有显著的单独以及互作影响（P>0.05）。0～3周龄饲粮钙水平为0.85%组周平均体增重最高（144.88 g）,料重比最低（1.78）。4～6周龄饲粮钙水平为0.95%、有效磷水平为0.35%组的周平均体增重最高（226.95 g）;2)饲粮钙和有效磷水平显著影响0～6周龄雏鸡血清白蛋白含量和碱性磷酸酶活性（P<0.05）,钙水平为0.95%组的血清碱性磷酸酶活性最高,有效磷水平为0.35%组的血清白蛋白含量最高,不同钙磷水平对其他血清生化指标影响不显著（P>0.05）。综合考虑生长性能和血清生化指标,建议油鸡新配套系0～3周龄适宜钙水平为0.85%、有效磷水平为0.35%;4～6周龄适宜钙水平为0.95%、有效磷水平为0.35%。若考虑0～6周龄全期,则建议采用钙水平为0.95%、有效磷水平为0.35%较为合适。
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改进Mask R-CNN的温室环境下不同成熟度番茄果实分割方法
《农业工程学报 》 2021 EI 北大核心 CSCD
摘要：基于深度神经网络的果实识别和分割是采摘机器人作业成功的关键步骤,但由于网络参数多、计算量大,导致训练时间长,当模型部署到采摘机器人上则存在运行速度慢,识别精度低等问题。针对这些问题,该研究提出了一种改进Mask R-CNN的温室环境下不同成熟度番茄果实分割方法,采用跨阶段局部网络（Cross Stage Partial Network,CSPNet）与Mask R-CNN网络中的残差网络（Residual Network,ResNet）进行融合,通过跨阶段拆分与级联策略,减少反向传播过程中重复的特征信息,降低网络计算量的同时提高准确率。在番茄果实测试集上进行试验,结果表明以层数为50的跨阶段局部残差网络（Cross Stage Partial ResNet50,CSP-ResNet50）为主干的改进Mask R-CNN模型对绿熟期、半熟期、成熟期番茄果实分割的平均精度均值为95.45%,F1分数为91.2%,单张图像分割时间为0.658 s。该方法相比金字塔场景解析网络（Pyramid Scene Parsing Network,PSPNet）、DeepLab v3+模型和以ResNet50为主干的Mask R-CNN模型平均精度均值分别提高了16.44、14.95和2.29个百分点,相比以ResNet50为主干的Mask R-CNN模型分割时间减少了1.98%。最后将以CSP-ResNet50为主干的改进Mask R-CNN模型部署到采摘机器人上,在大型玻璃温室中开展不同成熟度番茄果实识别试验,该模型识别正确率达到90%。该研究在温室环境下对不同成熟度番茄果实具有较好的识别性能,可为番茄采摘机器人精准作业提供依据。
关键词： 图像处理 机器视觉 模型 番茄 成熟度分割 Mask R-CNN 残差网络 跨阶段局部网络
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丁香油-壳聚糖复合膜涂膜处理对鲜切甜瓜品质的影响
《食品工业科技 》 2021 北大核心 CSCD
摘要：目的:研究丁香油-壳聚糖复合膜涂膜处理对鲜切甜瓜菌落总数和品质的影响。方法:以未涂膜处理作为对照组,具有广谱抑菌作用的ε-聚赖氨酸涂膜处理作为阳性对照组,评价丁香油-壳聚糖复合膜涂膜处理在4℃贮藏5 d对鲜切甜瓜菌落总数、失重率、硬度、电导率、色度、pH、可溶性固形物含量和VC含量的影响。结果:ε-聚赖氨酸和丁香油-壳聚糖复合膜涂膜处理均能延缓鲜切甜瓜品质劣变。与阳性对照组相比,丁香油-壳聚糖复合膜涂膜处理组的菌落总数降低了一个数量级,以5.0 lg （CFU/g）为货架期菌落总数的阈值,复合膜组的货架期比对照组和阳性对照组分别延长了2.1和1.5 d;并且复合膜涂膜处理降低果肉细胞损伤程度,降低产品失重率18.18%,维持鲜切甜瓜原有的橘红色,提高鲜切甜瓜的硬度19.65%,提高鲜切甜瓜可溶性固形物含量8.18%。结论:丁香油-壳聚糖复合膜涂膜处理降低鲜切甜瓜表面菌落总数,并延缓其品质劣变。
关键词： 鲜切甜瓜 壳聚糖 丁香油 ε-聚赖氨酸 复合膜涂膜保鲜
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