亚洲一区欧美在线,日韩欧美视频免费观看,色戒的三场床戏分别是在几段,欧美日韩国产在线人成

摘要:為解決農(nóng)機(jī)自動(dòng)導(dǎo)航系統(tǒng)在田間作業(yè)過(guò)程中因防風(fēng)樹(shù)林等對(duì)衛(wèi)星信號(hào)產(chǎn)生遮擋與干擾，導(dǎo)致其難以準(zhǔn)確獲取航向信息等問(wèn)題，采用慣性導(dǎo)航系統(tǒng)（INS）和全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)（GNSS）航向信息融合方法進(jìn)行了試驗(yàn)與研究，結(jié)合自適應(yīng)卡爾曼濾波算法構(gòu)建了綜合濾波模型，提出了一種以GNSS信號(hào)品質(zhì)與航向角變化幅度信息為指導(dǎo)的INS/GNSS航向信息融合策略，通過(guò)仿真試驗(yàn)以及實(shí)際應(yīng)用測(cè)試對(duì)航向信息融合效果進(jìn)行了驗(yàn)證。試驗(yàn)結(jié)果表明：以雙天線(xiàn)GNSS航向角測(cè)量值作為參考基準(zhǔn)，在直線(xiàn)行駛過(guò)程中，融合航向數(shù)據(jù)的平均絕對(duì)誤差為-0.02°，標(biāo)準(zhǔn)差為0.50°；在轉(zhuǎn)向行駛過(guò)程中，融合航向數(shù)據(jù)的平均絕對(duì)誤差為0.62°，標(biāo)準(zhǔn)差為2.42°；融合后的航向輸出結(jié)果明顯提升了單獨(dú)使用INS或GNSS時(shí)航向數(shù)據(jù)的精度，且在濾除GNSS航向角測(cè)量噪聲的同時(shí)提高了GNSS航向角解算值的更新速率。該航向角融合算法能夠增強(qiáng)農(nóng)業(yè)機(jī)械自動(dòng)導(dǎo)航系統(tǒng)航向角測(cè)定的準(zhǔn)確性，可為導(dǎo)航系統(tǒng)實(shí)際田間作業(yè)情況下的抗環(huán)境擾動(dòng)能力提供服務(wù)。

摘要:為了實(shí)現(xiàn)玉米中耕除草過(guò)程中的自動(dòng)導(dǎo)航作業(yè)，提高自動(dòng)除草的效率和準(zhǔn)確性，設(shè)計(jì)了一種玉米中耕除草復(fù)合導(dǎo)航系統(tǒng)。系統(tǒng)由基于GNSS的農(nóng)機(jī)自動(dòng)導(dǎo)航部分和基于機(jī)器視覺(jué)的農(nóng)具自動(dòng)導(dǎo)航部分組成，可通過(guò)GNSS位置信息進(jìn)行農(nóng)機(jī)自動(dòng)導(dǎo)航，同時(shí)根據(jù)攝像頭獲取的玉米作物行信息控制農(nóng)具鏟刀進(jìn)行行間除草。對(duì)農(nóng)機(jī)的轉(zhuǎn)向控制部分和前輪轉(zhuǎn)角檢測(cè)部分進(jìn)行了機(jī)械改裝，以PLC和步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動(dòng)器為基礎(chǔ)設(shè)計(jì)了農(nóng)機(jī)轉(zhuǎn)向控制電路和農(nóng)具液壓控制電路；以橫向偏差和橫向偏差變化率作為模糊控制的輸入變量設(shè)計(jì)了自適應(yīng)模糊控制方法；采用攝像頭獲取玉米作物行，通過(guò)掃描濾波方法進(jìn)行作物行檢測(cè)。農(nóng)機(jī)獨(dú)立導(dǎo)航除草試驗(yàn)和農(nóng)機(jī)具復(fù)合導(dǎo)航試驗(yàn)結(jié)果表明：在車(chē)速為0.6 m/s時(shí)，農(nóng)機(jī)自動(dòng)導(dǎo)航最大橫向偏差為10.04 cm，平均偏差為4.62 cm；農(nóng)機(jī)具復(fù)合導(dǎo)航時(shí)的最大偏差為6.35 cm，平均偏差為2.73 cm；農(nóng)機(jī)具復(fù)合導(dǎo)航系統(tǒng)能較好地滿(mǎn)足玉米中耕除草的要求。

摘要:針對(duì)約翰迪爾AutoTrac自動(dòng)導(dǎo)航系統(tǒng)不適用于普通車(chē)輛的問(wèn)題，提出一種基于XUV825i型全地形車(chē)的機(jī)械改裝方法，主要解決AutoTrac自動(dòng)導(dǎo)航系統(tǒng)中ATU（AutoTrac universal）方向盤(pán)無(wú)法在全地形車(chē)上安裝的問(wèn)題。該機(jī)械改裝方法為：在全地形車(chē)轉(zhuǎn)向軸與ATU方向盤(pán)之間加裝一個(gè)特制的萬(wàn)向節(jié)，利用萬(wàn)向節(jié)的特性避免兩者之間因同心度精度過(guò)低導(dǎo)致導(dǎo)航精度下降的問(wèn)題，使得全地形車(chē)在AutoTrac自動(dòng)導(dǎo)航系統(tǒng)的控制下能夠進(jìn)行自動(dòng)導(dǎo)航。XUV825i型全地形車(chē)結(jié)構(gòu)與普通車(chē)輛一致，所以該機(jī)械改裝方案也適用于一般車(chē)輛。最后基于改裝后的全地形車(chē)，進(jìn)行自定義路徑導(dǎo)航試驗(yàn)。試驗(yàn)過(guò)程中全地形車(chē)自動(dòng)導(dǎo)航的路徑軌跡與初始路徑基本重合，而且在路況良好以及系統(tǒng)經(jīng)過(guò)調(diào)試的情況下，其自動(dòng)導(dǎo)航橫向偏差平均值小于2 cm，說(shuō)明該機(jī)械改裝方法并未降低該套系統(tǒng)的導(dǎo)航精度，該機(jī)械改裝方法正確，安裝在全地形車(chē)上的AutoTrac自動(dòng)導(dǎo)航系統(tǒng)能夠正常工作。同時(shí)說(shuō)明該機(jī)械改裝方法適用于普通車(chē)輛，AutoTrac自動(dòng)導(dǎo)航系統(tǒng)能夠在普通車(chē)輛上正常使用。

摘要:農(nóng)機(jī)具導(dǎo)航可以提高作業(yè)的精度和適應(yīng)性。針對(duì)當(dāng)前導(dǎo)航終端多基于工控機(jī)開(kāi)發(fā)，成本相對(duì)較高，不利于在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中大規(guī)模推廣等問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種基于DSP和MCU的農(nóng)機(jī)具視覺(jué)導(dǎo)航終端，用于玉米中耕鋤草自動(dòng)導(dǎo)航作業(yè)。其中，DSP作為核心處理器，負(fù)責(zé)農(nóng)作物的圖像采集、作物行檢測(cè)和導(dǎo)航線(xiàn)提取；MCU負(fù)責(zé)作業(yè)流程的管理、GNSS位置信息的接收、存儲(chǔ)和轉(zhuǎn)發(fā)以及向執(zhí)行單元發(fā)送控制指令等。針對(duì)導(dǎo)航終端中所涉及的串口、網(wǎng)絡(luò)以及CAN總線(xiàn)之間的通信問(wèn)題，制定了相應(yīng)的協(xié)議規(guī)范；按照系統(tǒng)集成優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，構(gòu)建了農(nóng)機(jī)具視覺(jué)導(dǎo)航終端系統(tǒng)，保證了系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定性；對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理后，采用基于邊緣檢測(cè)和掃描濾波的導(dǎo)航線(xiàn)檢測(cè)算法提高了農(nóng)機(jī)具導(dǎo)航線(xiàn)檢測(cè)的精度和處理效率；針對(duì)農(nóng)田玉米中耕鋤草試驗(yàn)，設(shè)計(jì)了導(dǎo)航線(xiàn)算法適應(yīng)性試驗(yàn)、偏移量測(cè)試試驗(yàn)和系統(tǒng)對(duì)比試驗(yàn)。結(jié)果表明：系統(tǒng)能夠較好地適應(yīng)有雜草和株數(shù)稀疏等農(nóng)田環(huán)境下的測(cè)試工作；對(duì)偏移量檢測(cè)的平均誤差為1.29 cm，最大誤差為4.1 cm；對(duì)比PC端和ARM端的導(dǎo)航算法運(yùn)行速度，系統(tǒng)具有較好的實(shí)用性和經(jīng)濟(jì)可行性。

摘要:針對(duì)地面三維激光掃描儀在室外環(huán)境下獲取果樹(shù)冠層三維點(diǎn)云信息的復(fù)雜性，以及三維點(diǎn)云的顏色和真實(shí)顏色存在較大色差問(wèn)題，提出了一種三維點(diǎn)云顏色矯正方法。通過(guò)計(jì)算Pearson系數(shù)和Spearman相關(guān)系數(shù)，確定掃描點(diǎn)的 R、G、B 分別與太陽(yáng)輻射值、TCCR24標(biāo)準(zhǔn)顏色測(cè)試板與地面夾角 θ 、TCCR24標(biāo)準(zhǔn)顏色測(cè)試板不同色塊顏色、掃描質(zhì)量、光線(xiàn)方向變量之間均存在相關(guān)關(guān)系。利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，在置信度為95%時(shí)，建立 R、G、B 分量的雙重篩選逐步回歸模型。利用建立的回歸模型，矯正三維點(diǎn)云顏色。采用該方法對(duì)室外果樹(shù)冠層三維點(diǎn)云進(jìn)行顏色矯正實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，利用建立的顏色矯正回歸模型，三維點(diǎn)云顏色 R、G、B 與真實(shí)顏色 R、G、B 的相關(guān)度由矯正前的低于0.69提高到0.90以上，顏色矯正后的標(biāo)準(zhǔn)差明顯由矯正前的高于50%降到低于13%。該方法可為地面三維掃描儀獲取較準(zhǔn)確的三維點(diǎn)云的彩色信息提供理論依據(jù)。

摘要:為實(shí)現(xiàn)對(duì)果園果實(shí)機(jī)器人采摘提供科學(xué)可靠的技術(shù)指導(dǎo)，提出了一種基于RGB-D相機(jī)的蘋(píng)果果樹(shù)三維重構(gòu)以及進(jìn)行果實(shí)立體識(shí)別與定位的方法。使用RGB-D相機(jī)快速獲取自然光照條件下果樹(shù)的彩色圖像和深度圖像，通過(guò)融合果樹(shù)圖像彩色信息和深度信息實(shí)現(xiàn)了果樹(shù)的三維重構(gòu)；對(duì)果樹(shù)的三維點(diǎn)云進(jìn)行 R-G 的色差閾值分割和濾波去噪處理，獲得果實(shí)區(qū)域的點(diǎn)云信息；基于隨機(jī)采樣一致性的點(diǎn)云分割方法對(duì)果實(shí)點(diǎn)云進(jìn)行三維球體形狀提取，得到每個(gè)果實(shí)質(zhì)心的三維空間位置信息和果實(shí)半徑。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的果樹(shù)三維重構(gòu)和果實(shí)立體識(shí)別與定位方法具有較強(qiáng)的實(shí)時(shí)性和魯棒性，在0.8~2.0 m測(cè)量范圍內(nèi)，順光和逆光環(huán)境中果實(shí)正確識(shí)別率分別達(dá)95.5%和88.5%；在果實(shí)拍攝面的點(diǎn)云區(qū)域被遮擋面積超過(guò)50%的情況下正確識(shí)別率達(dá)87.4%；果實(shí)平均深度定位偏差為8.1 mm；果實(shí)平均半徑偏差為4.5 mm。

摘要:修剪是果樹(shù)生產(chǎn)中重要的技術(shù)手段，要想研究更加合理的修剪技術(shù)體系，就必須保證能夠?qū)π藜舴磻?yīng)有準(zhǔn)確、直觀(guān)和及時(shí)的判斷，而仿真模擬技術(shù)提供了這種可能。以幼齡蘋(píng)果樹(shù)為研究對(duì)象，采用不同修剪處理對(duì)比的方法，在田間試驗(yàn)的基礎(chǔ)上，總結(jié)修剪反應(yīng)規(guī)律，構(gòu)建蘋(píng)果樹(shù)結(jié)構(gòu)和修剪模型。在此基礎(chǔ)上基于Qt框架和OpenGL圖形庫(kù)，開(kāi)發(fā)了單株蘋(píng)果樹(shù)修剪仿真軟件平臺(tái)。結(jié)合優(yōu)化算法，通過(guò)仿真平臺(tái)模擬了給定生產(chǎn)目標(biāo)的修剪方案優(yōu)化，優(yōu)化結(jié)果對(duì)虛擬學(xué)習(xí)和實(shí)際生產(chǎn)提供了可視化指導(dǎo)。

摘要:針對(duì)玉米品種制種過(guò)程中病害果穗的表型識(shí)別問(wèn)題，以玉米果穗整體為研究對(duì)象，基于二維快速成像技術(shù)實(shí)現(xiàn)了霉變、蟲(chóng)蛀和機(jī)械損傷3種異常果穗的快速分選。構(gòu)建了單目視覺(jué)便攜式圖像采集裝置，采集了任意擺放的粘連果穗目標(biāo)圖像，分別在RGB模型和HIS模型中提取了玉米果穗的6個(gè)顏色特征和5個(gè)紋理特征，并實(shí)現(xiàn)特征參數(shù)的歸一化。構(gòu)建了病害果穗分類(lèi)模型，并采用已知樣本特征向量對(duì)支持向量機(jī)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行訓(xùn)練和對(duì)比分析，最后采用支持向量機(jī)方法實(shí)現(xiàn)了3種異常果穗的快速分選。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法對(duì)霉變異常果穗篩分的正確率可達(dá)96.0%，蟲(chóng)蛀果穗篩分的正確率可達(dá)93.3%，機(jī)械損傷果穗篩分的正確率可達(dá)90.0%。

摘要:提出了一種基于骨架提取的改進(jìn)算法，可實(shí)現(xiàn)在大田環(huán)境下，使用PMD深度相機(jī)快速、無(wú)損測(cè)量玉米株型參數(shù)。首先利用深度圖像RGB偽彩色和深度距離信息，提取深度圖像的骨架，排除復(fù)雜背景干擾，得到單株玉米的二值骨架圖像；然后利用基于角點(diǎn)檢測(cè)的改進(jìn)歸類(lèi)算法提取骨架圖像特征點(diǎn)；最后建立骨架圖像中特征點(diǎn)與深度圖像的對(duì)應(yīng)關(guān)系，利用空間幾何數(shù)學(xué)方法，結(jié)合特征點(diǎn)計(jì)算出玉米的3種株型參數(shù)，即株高、莖粗、葉傾角。農(nóng)田實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析表明，所提方法的株高測(cè)量結(jié)果與人工測(cè)量結(jié)果的相關(guān)系數(shù) r 為0.986，最大相對(duì)誤差小于2 cm，農(nóng)田作物育種抗逆性分析還表明玉米株型參數(shù)與抗倒伏性具有顯著相關(guān)性。

摘要:針對(duì)當(dāng)前農(nóng)田土地平整作業(yè)過(guò)程中，常會(huì)出現(xiàn)鏟車(chē)過(guò)載或空載造成平地效率低下的問(wèn)題，提出一種基于空間聚類(lèi)的農(nóng)田土地平整區(qū)域規(guī)劃方法。首先，獲取農(nóng)田地勢(shì)高程數(shù)據(jù)，通過(guò)克立格插值法遍歷到空間各個(gè)位置；然后，通過(guò)改進(jìn)后的K-均值聚類(lèi)算法與密度聚類(lèi)算法，對(duì)農(nóng)田高程數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)域標(biāo)記，去除區(qū)域中的離散點(diǎn)和誤差點(diǎn)，初步完成區(qū)域劃分；再結(jié)合農(nóng)田平整時(shí)挖填土方量體積和農(nóng)田面積適中等原則，對(duì)區(qū)域大小及形狀進(jìn)行修整，完成農(nóng)田土地平整區(qū)域規(guī)劃。田間試驗(yàn)分析表明，采用所提出的區(qū)域規(guī)劃方法規(guī)劃后，農(nóng)田平整過(guò)程中鏟車(chē)過(guò)載和空載現(xiàn)象明顯減少，有效作業(yè)時(shí)間提高5%以上，工作效率提升顯著；平整后各劃分區(qū)域地勢(shì)平整情況得到明顯提高，平整度小于6 cm。

摘要:利用Matlab提供的數(shù)學(xué)函數(shù)ode45，對(duì)基于水田平地機(jī)調(diào)平系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)學(xué)模型的方程組，以正弦輸入電流為例，進(jìn)行數(shù)值解求解，得到平地機(jī)平地鏟傾角、角速度、扭簧扭轉(zhuǎn)角度等狀態(tài)變量與輸入電流的數(shù)值關(guān)系。該方法可以準(zhǔn)確地求解數(shù)值解，且能方便分析方程組中任意變量與已知變量的關(guān)系。該方法對(duì)于其他多輸入多輸出的農(nóng)機(jī)具機(jī)械液壓系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)學(xué)模型的數(shù)值解求解與特性分析具有借鑒意義。

摘要:基于4HBLZ-2型單壟小型自走式花生聯(lián)合收獲機(jī)，設(shè)計(jì)摘果輥、清選篩、夾持軸、夾持鏈以及各轉(zhuǎn)動(dòng)部件工況的在線(xiàn)檢測(cè)方法。利用LabView開(kāi)發(fā)了基于CAN1939總線(xiàn)通信網(wǎng)絡(luò)的花生收獲機(jī)械作業(yè)在線(xiàn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了整機(jī)控制狀態(tài)、收獲模式、發(fā)動(dòng)機(jī)參數(shù)、行走軌跡、核心工作部件工況等的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)；采用多傳感器信息融合算法，建立了作業(yè)狀態(tài)的自診斷與故障預(yù)警模型，能夠在撥果輥堵塞、跑糧及鏈條斷裂等異常作業(yè)工況下為駕駛員提供田間實(shí)時(shí)報(bào)警信息。試驗(yàn)表明，本系統(tǒng)達(dá)到了花生收獲機(jī)田間作業(yè)工況實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的功能和精度需求，且故障預(yù)警的自動(dòng)診斷時(shí)間低于2 min，故障檢測(cè)準(zhǔn)確率大于90%。

摘要:針對(duì)谷物測(cè)產(chǎn)系統(tǒng)采樣頻率過(guò)高時(shí)數(shù)據(jù)冗余量大、軟硬件成本高，而采樣頻率過(guò)低時(shí)測(cè)產(chǎn)精度和穩(wěn)定性難以保證的問(wèn)題，分析了谷物的沖擊規(guī)律并根據(jù)采樣定理確定了谷物流量信號(hào)的最高采樣頻率為50 Hz。數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，對(duì)于高頻率采樣信號(hào)，提出了雙閾值濾波均值和算數(shù)均值2種方法，分析表明雙閾值濾波均值法的處理效果優(yōu)于后者。為考察采樣頻率對(duì)測(cè)產(chǎn)精度的影響，進(jìn)行了不同采樣頻率的測(cè)產(chǎn)試驗(yàn)并提出了頻率抽取法，嘗試了1、10、25、50 Hz 4種采樣頻率下的總產(chǎn)量建模，并對(duì)比了其預(yù)測(cè)效果，試驗(yàn)結(jié)果表明，在最高采樣頻率范圍內(nèi)，采樣頻率越高，測(cè)產(chǎn)的精度也越高；采用50 Hz采樣頻率時(shí)，平均誤差最低為3.04%；采用10 Hz以上采樣頻率時(shí)，可保證平均誤差不高于5%。因此，采用10 Hz以上的測(cè)產(chǎn)系統(tǒng)采樣頻率是必要的。

摘要:pH值是評(píng)價(jià)青貯飼料品質(zhì)的重要指標(biāo)之一。設(shè)計(jì)了青貯飼料pH值無(wú)線(xiàn)監(jiān)測(cè)裝置，實(shí)現(xiàn)了對(duì)青貯飼料在發(fā)酵過(guò)程中pH值變化的同步實(shí)時(shí)獲取。在對(duì)儀器進(jìn)行標(biāo)定試驗(yàn)后，選用玉米秸稈和青草飼料樣本對(duì)實(shí)際測(cè)量結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果表明：飼料pH值測(cè)量值與準(zhǔn)確值呈嚴(yán)格線(xiàn)性相關(guān)關(guān)系，玉米秸稈和青草飼料樣本， r 分別為0.997 3和0.995 7，pH值無(wú)線(xiàn)監(jiān)測(cè)裝置可準(zhǔn)確測(cè)量青貯飼料pH值。分別對(duì)玉米秸稈和青草飼料青貯發(fā)酵過(guò)程中pH值的變化過(guò)程進(jìn)行監(jiān)測(cè)，結(jié)果表明：對(duì)于玉米秸稈，其pH值初始值為5.4，從發(fā)酵的第0.5天到第2天pH值從5.4快速下降到4.0，之后pH值下降趨緩，最終穩(wěn)定于3.8左右；對(duì)于青草飼料樣本，其pH值初始值為5.9，從發(fā)酵的第 0.8天到第3天 pH值從6.0下降到5.2，發(fā)酵7 d后，pH值穩(wěn)定于5.1。

摘要:設(shè)計(jì)了一種N-辛基吡啶六氟硝磷酸鹽離子液體粘合納米四氧化三鐵修飾絲網(wǎng)印刷電極，結(jié)合方波陽(yáng)極溶出伏安法實(shí)現(xiàn)了重金屬鎘、鉛離子的同步檢測(cè)。并用循環(huán)伏安法、交流阻抗法、方波溶出伏安法進(jìn)一步研究修飾電極的電化學(xué)性能，表明采用離子液體/納米四氧化三鐵復(fù)合膜可有效提高絲網(wǎng)印刷電極的電子傳遞能力和有效面積，修飾電極對(duì)鎘離子和鉛離子顯示出了良好的檢測(cè)靈敏性。在最優(yōu)檢測(cè)條件下，修飾電極對(duì)鎘離子和鉛離子峰電流在濃度分別為0.2~35.0 μg/L和0.2～20.0 μg/L范圍內(nèi)呈現(xiàn)良好的線(xiàn)性關(guān)系，檢測(cè)下限分別為0.06、0.1 μg/L（ S/N =3）。將該電極用于檢測(cè)土壤和水樣本中的重金屬鎘和鉛，表現(xiàn)出較好的選擇性和檢測(cè)精度。

摘要:土壤電導(dǎo)率是衡量土壤傳導(dǎo)電流能力的一種固然屬性，除了能夠反映土壤質(zhì)地外，還能夠反映土壤的含水率、含鹽量、有機(jī)物含量等特性。利用土壤光譜數(shù)據(jù)可以分析出土壤含水率、養(yǎng)分等，且測(cè)量過(guò)程中無(wú)需采樣、攪動(dòng)土壤。通過(guò)土壤電導(dǎo)率數(shù)據(jù)和光譜數(shù)據(jù)的綜合、校正，能夠提高系統(tǒng)的精度?；谇度胧郊夹g(shù)開(kāi)發(fā)了土壤電導(dǎo)率和光譜反射率綜合檢測(cè)系統(tǒng)。土壤電導(dǎo)率測(cè)量系統(tǒng)采用基于改進(jìn)的電流-電壓四端法原理，使用深松犁的尖端作為電極傳感器，能夠在測(cè)量的同時(shí)完成松土的作用。光譜測(cè)量系統(tǒng)使用微型光譜傳感器采集光譜數(shù)據(jù)，并進(jìn)行實(shí)時(shí)處理。在采集土壤電導(dǎo)率、光譜數(shù)據(jù)的同時(shí)，系統(tǒng)同步采集GPS信息，并和土壤電導(dǎo)率、光譜數(shù)據(jù)一起保存，供進(jìn)一步繪制土壤特性分布圖使用。系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)綜合處理多種數(shù)據(jù)，并進(jìn)行顯示、保存等操作，具有良好的應(yīng)用 前景。

摘要:針對(duì)土壤懸液組分復(fù)雜以及單輸入變量時(shí)電極預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度有限的問(wèn)題，以提高離子選擇電極預(yù)測(cè)土壤硝態(tài)氮含量精準(zhǔn)度為目標(biāo)，建立基于多參數(shù)融合的支持向量機(jī)(SVM)土壤硝態(tài)氮預(yù)測(cè)模型。采用灰色關(guān)聯(lián)分析法對(duì)影響電極法測(cè)定土壤硝態(tài)氮的主要干擾因素進(jìn)行排序，建立以主干擾因素及硝酸根電極檢測(cè)電勢(shì)的多參數(shù)融合SVM預(yù)測(cè)模型，并與傳統(tǒng)Nernst模型和干擾因素全輸入下的SVM模型作對(duì)比驗(yàn)證算法可行性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，土壤電導(dǎo)率、溫度與Cl -電極檢測(cè)電勢(shì)為影響電極預(yù)測(cè)硝態(tài)氮精準(zhǔn)度的主要干擾因素；輸入?yún)?shù)為硝態(tài)氮電極檢測(cè)電勢(shì)、土壤電導(dǎo)率、溫度與Cl -電極檢測(cè)電勢(shì)時(shí)，SVM土壤硝態(tài)氮預(yù)測(cè)模型效果最優(yōu)，與光學(xué)法測(cè)定結(jié)果回歸方程的調(diào)整決定系數(shù)為0.98，平均絕對(duì)偏差為3.38 mg/L，均方根誤差為4.51 mg/L，基于多參數(shù)融合的SVM預(yù)測(cè)模型可顯著提高電極法硝態(tài)氮檢測(cè)精準(zhǔn)度。

摘要:改進(jìn)土壤樣品前處理工藝，探討利用微波爐、離心機(jī)、高速漩渦振蕩器替代干燥箱、搖床等傳統(tǒng)裝置的可行性。單因素試驗(yàn)篩選微波時(shí)間、振蕩時(shí)間、離心速率及離心時(shí)間的優(yōu)選調(diào)控水平，進(jìn)而設(shè)計(jì)正交試驗(yàn)進(jìn)行方差分析，確定土樣快速前處理優(yōu)選工藝參數(shù)。59個(gè)土樣檢測(cè)試驗(yàn)結(jié)果表明，在微波時(shí)間9 min、振蕩時(shí)間40 s、離心轉(zhuǎn)速1 000 r/min、離心時(shí)間60 s條件下，電極法與光學(xué)法檢測(cè)值之間不存在統(tǒng)計(jì)差異，平均相對(duì)誤差為7.48%，絕對(duì)誤差的絕對(duì)值范圍為0.14~22.92 mg/L，均方根誤差為7.91 mg/L，快速前處理工藝處理時(shí)間小于15 min，可滿(mǎn)足土壤硝態(tài)氮快速測(cè)量準(zhǔn)確性及時(shí)效性要求。

摘要:在對(duì)設(shè)施蔬菜生產(chǎn)中使用的水肥一體化設(shè)備進(jìn)行智能灌溉控制設(shè)計(jì)中，監(jiān)測(cè)混肥罐和回液桶中液位高低是非常必要的?，F(xiàn)有液位檢測(cè)普遍采用機(jī)械開(kāi)關(guān)式液位浮子，工程實(shí)踐中發(fā)現(xiàn)當(dāng)進(jìn)出水口與浮子過(guò)近，或者水紋波動(dòng)顯著時(shí)，浮子上下劇烈抖動(dòng)會(huì)導(dǎo)致水泵隨浮子的抖動(dòng)而經(jīng)常啟停，對(duì)于啟動(dòng)電流較大的泵容易造成損傷。本文在軟硬件設(shè)計(jì)中采用了計(jì)數(shù)器數(shù)字濾波電路以及單片機(jī)定時(shí)器中斷，設(shè)計(jì)了一種替代簡(jiǎn)單液位浮子的實(shí)用智能液位開(kāi)關(guān)。為了檢驗(yàn)該設(shè)計(jì)的性能，在同等條件下，進(jìn)行了不同液面、不同壓力和水流量的對(duì)比試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明，計(jì)數(shù)脈沖發(fā)生電路中充電電阻和放電電阻為4.7 kΩ時(shí)，濾波后的輸出信號(hào)比現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際的數(shù)控信號(hào)時(shí)間遲延了2.11 s，經(jīng)數(shù)字電路濾波后的輸出信號(hào)已經(jīng)完全消除了寬度小于2 s的所有干擾信號(hào)，并且具有很高的穩(wěn)定性。遲延時(shí)間與計(jì)數(shù)電路、計(jì)數(shù)脈沖發(fā)生電路有關(guān)，通過(guò)電路設(shè)計(jì)調(diào)整濾波脈寬可使輸出信號(hào)有效地濾除干擾成分。同時(shí)，利用該方法也可以根據(jù)不同工況，如不同功率的水泵設(shè)定不同參數(shù)濾除干擾信號(hào)，提高智能液位開(kāi)關(guān)適用性。

摘要:為提高茶鮮葉分級(jí)效果，設(shè)計(jì)了一種參數(shù)可調(diào)的等直徑滾筒式分級(jí)機(jī)。在計(jì)算確定滾筒主要結(jié)構(gòu)參數(shù)的基礎(chǔ)上，通過(guò)正交試驗(yàn)優(yōu)化了滾筒傾角、進(jìn)料率和滾筒轉(zhuǎn)速等工作參數(shù)。用正交表L 25 (5 6 )安排試驗(yàn)，分析了茶鮮葉分級(jí)過(guò)程中的滾筒傾角、進(jìn)料率、滾筒轉(zhuǎn)速對(duì)茶鮮葉總體分級(jí)率的影響。結(jié)果表明，各因素對(duì)總體分級(jí)率影響的主次順序?yàn)椋簼L筒傾角、進(jìn)料率和滾筒轉(zhuǎn)速。本試驗(yàn)條件下，綜合考慮分級(jí)率和生產(chǎn)率，工作參數(shù)的最優(yōu)組合為：滾筒傾角6°、進(jìn)料率3.0 kg/min和滾筒轉(zhuǎn)速16 r/min。

摘要:近紅外光譜分析中，異常樣本的存在嚴(yán)重影響定標(biāo)模型的預(yù)測(cè)性能和適配性?；?X / Y 聯(lián)合的ODXY異常樣本識(shí)別和剔除方法，提出并證明了一種專(zhuān)用于多組分分析的MODXY異常樣本識(shí)別方法。實(shí)驗(yàn)采用80組玉米近紅外光譜數(shù)據(jù)，利用不同異常樣本識(shí)別方法剔除異常樣本后建立玉米含水率、含油率、蛋白質(zhì)含量和淀粉含量4種組分的偏最小二乘預(yù)測(cè)模型，采用預(yù)測(cè)均方差和決定系數(shù)作為評(píng)價(jià)指標(biāo)比較所建模型的性能，檢驗(yàn)MODXY方法在多組分分析中的異常樣本識(shí)別能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：在近紅外多組分分析中，MODXY方法在大多數(shù)情況下具有更好的異常樣本識(shí)別能力；MODXY方法和ODXY方法均有一定的適用范圍，它們更適合于相應(yīng)組分化學(xué)值的相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差較大的情況。

摘要:采用傅里葉變換近紅外光譜儀，采集了4個(gè)不同品種的200份核桃仁樣本的近紅外漫反射光譜，建立了核桃仁品種分類(lèi)模型。光譜范圍為3 800~9 600 cm -1 ，預(yù)處理方法采用多元散射校正法和標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)化方法；通過(guò)主成分分析法優(yōu)選出5個(gè)主成分因子，光譜信息累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到99.21%；采用隨機(jī)抽取法建立建模集和驗(yàn)證集，以主成分因子為輸入變量，建立了基于支持向量機(jī)分類(lèi)模型，并采用網(wǎng)格搜索法對(duì)RBF核函數(shù)參數(shù) λ和δ 進(jìn)行尋優(yōu)。分析結(jié)果表明，建立的核桃仁分類(lèi)識(shí)別模型對(duì)4個(gè)核桃仁品種的總體正確識(shí)別率達(dá)到96%，為核桃仁品種的快速無(wú)損識(shí)別提供了一種可行的方法。

摘要:西瓜的內(nèi)部品質(zhì)與其振動(dòng)特性緊密相關(guān)。激光多普勒測(cè)振（LDV）技術(shù)可以準(zhǔn)確、非接觸地測(cè)量農(nóng)產(chǎn)品組織的真實(shí)振動(dòng)，從而獲取農(nóng)產(chǎn)品的內(nèi)部品質(zhì)信息?；诩す舛嗥绽諟y(cè)振系統(tǒng)開(kāi)展了單因素試驗(yàn)，研究了加速度振幅、掃頻速率、檢測(cè)點(diǎn)位置3個(gè)因素對(duì)西瓜振動(dòng)頻譜響應(yīng)特性的影響。然后，針對(duì)以上因素進(jìn)行了3因素3水平的有交互作用的正交試驗(yàn)，共27個(gè)參數(shù)組合，每個(gè)組合重復(fù)3次。單因素試驗(yàn)結(jié)果表明，加速度振幅和掃頻速率對(duì)西瓜振動(dòng)頻譜影響顯著，但檢測(cè)點(diǎn)位置影響不顯著。有交互作用的正交試驗(yàn)結(jié)果表明，在各參數(shù)組合中加速度振幅 2.5 g 、 掃頻速率1 000 Hz/min、陽(yáng)面赤道檢測(cè)點(diǎn)為較優(yōu)的振動(dòng)參數(shù)組合。本研究的結(jié)果為準(zhǔn)確無(wú)損檢測(cè)西瓜內(nèi)部品質(zhì)奠定了基礎(chǔ)。

摘要:提出了一種機(jī)器視覺(jué)技術(shù)結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速鑒別結(jié)球甘藍(lán)葉球形狀的方法。運(yùn)用圖像處理技術(shù)，提取結(jié)球甘藍(lán)的高度、寬度、長(zhǎng)軸、面積4個(gè)絕對(duì)形狀參數(shù)，在此基礎(chǔ)上定義了高寬比、圓形度、矩形度、橢形度、球頂形狀指數(shù)等5個(gè)相對(duì)形狀參數(shù)。分別以4個(gè)絕對(duì)參數(shù)、5個(gè)相對(duì)參數(shù)以及上述9個(gè)參數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)輸入，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)葉球識(shí)別模型。測(cè)試結(jié)果表明，以絕對(duì)參數(shù)作為輸入的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正確識(shí)別率為62.5%，相對(duì)參數(shù)作為輸入的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及相對(duì)參數(shù)和絕對(duì)參數(shù)9個(gè)參數(shù)作為輸入的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正確識(shí)別率均達(dá)100%，以相對(duì)參數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)輸入的預(yù)測(cè)模型優(yōu)于以絕對(duì)參數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)輸入的預(yù)測(cè)模型，相對(duì)參數(shù)和相對(duì)參數(shù)結(jié)合絕對(duì)參數(shù)作為輸入構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別模型均具有良好的分類(lèi)和鑒別能力。

摘要:為實(shí)現(xiàn)海參捕撈和海參疾病診斷的自動(dòng)化，應(yīng)先解決真實(shí)養(yǎng)殖環(huán)境下海參的圖像目標(biāo)分割問(wèn)題。為此提出一種融合顯著圖模型和GrabCut算法的水下海參圖像分割方法。該方法改進(jìn)了傳統(tǒng)的GrabCut算法，通過(guò)對(duì)單尺度Retinex算法分析，對(duì)水下圖像進(jìn)行增強(qiáng)，結(jié)合基于區(qū)域?qū)Ρ榷鹊娘@著性區(qū)域檢測(cè)方法和直方圖均衡的方法，得到海參區(qū)域圖像的部分前景和可能的背景，并以此初始化GrabCut算法的掩膜，最后進(jìn)行GrabCut算法迭代，得到圖像目標(biāo)分割結(jié)果。通過(guò)與Otsu法、分水嶺法、傳統(tǒng)GrabCut算法對(duì)比分析表明：所提方法能夠準(zhǔn)確分割出圖像中海參目標(biāo)，并能克服背景噪聲，保留目標(biāo)圖像細(xì)節(jié)，算法正確分割率達(dá)到90.13%，滿(mǎn)足海參圖像目標(biāo)分割的 需要。

摘要:在農(nóng)田物聯(lián)網(wǎng)中，控制命令往往由具有多維度信息的復(fù)雜事件觸發(fā)，因此需要根據(jù)傳感器所監(jiān)測(cè)的大量單一事件檢測(cè)復(fù)雜事件，即復(fù)雜事件處理。復(fù)雜事件模型描述了原子事件組合成復(fù)雜事件的組合模式，是復(fù)雜事件處理的基礎(chǔ)?，F(xiàn)有的復(fù)雜事件模型主要考慮原子事件的時(shí)間分布特性，而未考慮農(nóng)田事件具有的空間分布特性。本文研究了面向農(nóng)田物聯(lián)網(wǎng)復(fù)雜事件處理的時(shí)空事件模型并定義了合適的事件模型描述語(yǔ)言，首先建立了描述復(fù)雜事件模式的時(shí)空事件模型，針對(duì)多個(gè)復(fù)雜事件間的關(guān)系，通過(guò)有向圖建立了復(fù)雜事件層次模型；針對(duì)一個(gè)復(fù)雜事件內(nèi)部關(guān)系，通過(guò)對(duì)農(nóng)田物聯(lián)網(wǎng)事件常見(jiàn)時(shí)序邏輯關(guān)系和空間拓?fù)潢P(guān)系的分析，定義了9類(lèi)時(shí)間關(guān)系算符、8類(lèi)空間關(guān)系算符用于判斷子事件與復(fù)雜事件間的時(shí)空關(guān)系，并定義了5類(lèi)時(shí)間耦合算符、7類(lèi)空間耦合算符用于計(jì)算復(fù)雜事件的時(shí)空屬性，為描述事件組合模式提供了基礎(chǔ)；在此基礎(chǔ)上，考慮可讀性和易解析性，設(shè)計(jì)了基于XML的事件模型描述語(yǔ)言；基于案例，通過(guò)與其他常用的復(fù)雜事件模型相比較，說(shuō)明了本文事件模型和描述語(yǔ)言更加適用于描述農(nóng)田物聯(lián)網(wǎng)復(fù)雜事件。

摘要:無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合能夠減少節(jié)點(diǎn)能耗、延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生命周期，近年來(lái)受到了廣泛關(guān)注。已有的應(yīng)用于農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)的空間數(shù)據(jù)融合算法多采用取平均值等方法將一定區(qū)域內(nèi)監(jiān)測(cè)到的數(shù)據(jù)融合成一個(gè)值。而農(nóng)田環(huán)境監(jiān)測(cè)具有監(jiān)測(cè)范圍廣、監(jiān)測(cè)點(diǎn)多、監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)量大的特點(diǎn)，監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)間除了冗余性還具有差異性，因此數(shù)據(jù)融合應(yīng)該在消除冗余的同時(shí)保留數(shù)據(jù)的差異。針對(duì)農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè)的這一特點(diǎn)，提出在簇頭節(jié)點(diǎn)應(yīng)用聚類(lèi)算法進(jìn)行空間數(shù)據(jù)融合，通過(guò)聚類(lèi)減少數(shù)據(jù)發(fā)送量，降低能耗；同時(shí)將差異較大的參量聚類(lèi)到不同類(lèi)別中以保留數(shù)據(jù)間的差異。此外，還提出了一種應(yīng)用于WSN簇頭節(jié)點(diǎn)的自適應(yīng)改進(jìn)K-means聚類(lèi)算法，仿真結(jié)果表明，所提算法融合后的數(shù)據(jù)上傳量比沒(méi)有融合減少41.19%，消除了數(shù)據(jù)冗余；算法融合前后最大誤差低于取平均值法誤差的36%，保留了數(shù)據(jù)差異性。在沒(méi)有明確誤差要求時(shí), 該算法能夠在盡量減少數(shù)據(jù)上傳量的同時(shí)保持相對(duì)誤差低于10%，避免了因聚類(lèi)個(gè)數(shù)不當(dāng)引起的巨大誤差。而在有具體誤差要求時(shí)，該算法融合前后的絕對(duì)誤差嚴(yán)格低于要求誤差。

摘要:溶解氧、pH值、電導(dǎo)率、溫度等是水質(zhì)分析的關(guān)鍵因子，對(duì)各關(guān)鍵因子的實(shí)時(shí)測(cè)量尤為重要，但傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)檢測(cè)法和化學(xué)檢測(cè)法已經(jīng)不能滿(mǎn)足要求。隨著傳感器智能化、網(wǎng)絡(luò)化的發(fā)展，無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在滿(mǎn)足水質(zhì)監(jiān)測(cè)實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性要求方面顯示出優(yōu)勢(shì)。ZigBee技術(shù)不僅具有距離近、復(fù)雜度低、組網(wǎng)能力強(qiáng)、成本低及可靠性高的特點(diǎn)，并且自有無(wú)線(xiàn)通信標(biāo)準(zhǔn)，可以接力的方式在多個(gè)測(cè)量節(jié)點(diǎn)間相互協(xié)調(diào)實(shí)現(xiàn)通信，充分滿(mǎn)足了無(wú)線(xiàn)水質(zhì)監(jiān)測(cè)的需要。本文提出一種基于JN5139的ZigBee無(wú)線(xiàn)模塊的無(wú)線(xiàn)水質(zhì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)集感知模塊、微控制模塊和無(wú)線(xiàn)傳輸模塊于一體，通過(guò)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)定時(shí)收集現(xiàn)場(chǎng)測(cè)得的多路水質(zhì)參數(shù)，并利用上位機(jī)存儲(chǔ)和顯示數(shù)據(jù)。用戶(hù)可以通過(guò)計(jì)算機(jī)連接系統(tǒng)JN5139-Z01-M02/4無(wú)線(xiàn)模塊收集現(xiàn)場(chǎng)測(cè)得的多種水質(zhì)參數(shù)。在建筑物、樹(shù)木等障礙物遮擋的情況下，可以達(dá)到至少100 m的傳輸距離。試驗(yàn)結(jié)果表明該系統(tǒng)具有可擴(kuò)展性強(qiáng)、功耗低、穩(wěn)定性高等特點(diǎn)，能夠滿(mǎn)足水質(zhì)監(jiān)測(cè)實(shí)時(shí)性和數(shù)據(jù)精度的要求。

摘要:高效地組織、分類(lèi)信息，是提供個(gè)性化農(nóng)業(yè)信息推薦服務(wù)的基礎(chǔ)。根據(jù)農(nóng)業(yè)文本信息特點(diǎn)，提出了一種基于線(xiàn)性支持向量機(jī)(Support vector machine，SVM)的中文農(nóng)業(yè)文本分類(lèi)模型，首先構(gòu)建農(nóng)業(yè)行業(yè)分類(lèi)關(guān)鍵詞庫(kù)，通過(guò)特征詞選擇和權(quán)重計(jì)算，構(gòu)建分類(lèi)器模型，實(shí)現(xiàn)信息的自動(dòng)分類(lèi)。實(shí)驗(yàn)選取了1 071個(gè)測(cè)試文檔，并按照種植業(yè)、林業(yè)、畜牧業(yè)、漁業(yè)進(jìn)行分類(lèi)。結(jié)果表明，分類(lèi)準(zhǔn)確率為96.5%，召回率為96.4%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果高于貝葉斯、決策樹(shù)、KNN、SMO等分類(lèi)算法，將該模型應(yīng)用于農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)信息綜合服務(wù)平臺(tái)，運(yùn)行結(jié)果表明，該方法能夠?qū)崿F(xiàn)中文農(nóng)業(yè)文本信息的自動(dòng)分類(lèi)，響應(yīng)時(shí)間滿(mǎn)足系統(tǒng)要求。

摘要:基于母豬熱紅外視頻在線(xiàn)檢測(cè)的實(shí)時(shí)性和穩(wěn)健性，提出了一種快速高效的母豬熱紅外圖像輪廓分割方法。采用點(diǎn)運(yùn)算進(jìn)行對(duì)比度增強(qiáng)，去除大部分背景像素，減少圖像數(shù)據(jù)處理量，減弱熱紅外圖像中復(fù)雜背景的干擾；提出了能夠隨著圖像整體對(duì)比度和局部對(duì)比度變化的權(quán)值函數(shù)，從而動(dòng)態(tài)地均衡圖像全局能量和局部能量的權(quán)重；結(jié)合LGIF模型，建立了一個(gè)改進(jìn)權(quán)值的LGIF活動(dòng)輪廓模型。應(yīng)用不同分割方法對(duì)在不同姿態(tài)、不同光照、不同品種情況下拍攝的300幅母豬熱紅外圖像進(jìn)行試驗(yàn)，結(jié)果分析表明，所提方法能更高效地將母豬輪廓從養(yǎng)殖場(chǎng)豬圈環(huán)境中提取出來(lái)，單幅圖像平均分割時(shí)間為49.67 s，正確分割率達(dá)到98%以上，研究結(jié)果可為后續(xù)基于在線(xiàn)紅外視頻監(jiān)測(cè)研究提供技術(shù)支撐。

摘要:針對(duì)豬舍內(nèi)光照情況復(fù)雜、目標(biāo)與背景顏色較為接近、相機(jī)視角與參數(shù)不佳等環(huán)境與硬件條件的不足，導(dǎo)致生豬跟蹤過(guò)程中精度低、穩(wěn)定性差的問(wèn)題，充分結(jié)合實(shí)際場(chǎng)景，提出了一種優(yōu)化特征提取的壓縮感知跟蹤算法。優(yōu)化跟蹤窗口為橢圓形，以接近生豬體態(tài)；并結(jié)合灰度和紋理特征，優(yōu)化傳統(tǒng)壓縮感知算法特征提取過(guò)程；劃分豬舍區(qū)域，依據(jù)生豬所處位置來(lái)判斷其當(dāng)前行為。隨機(jī)選取豬舍內(nèi)不同場(chǎng)景、不同光照強(qiáng)度、不同生豬品種的多段視頻進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：中心點(diǎn)均方根誤差均值為25.44，分別是傳統(tǒng)壓縮感知算法、模板更新跟蹤算法和Camshift跟蹤算法的60.32%、33.33%、32.57%；中心點(diǎn)均方根誤差方差為70.26，分別是傳統(tǒng)壓縮感知算法、模板更新跟蹤算法和Camshift跟蹤算法的7.13%、47.62%、17.16%；跟蹤速度達(dá)到19.3幀/s。

摘要:光照是影響作物生長(zhǎng)與蒸騰的重要因素之一，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)并根據(jù)光照強(qiáng)度來(lái)指導(dǎo)灌溉不僅能促進(jìn)作物生長(zhǎng)還能起到節(jié)水節(jié)能的作用。設(shè)計(jì)了一種低成本、簡(jiǎn)單、實(shí)用的光照監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，使用硅光電池作為光敏測(cè)量元件， PIC16F876A單片機(jī)作為中央處理器，采用最小二乘法建立硅光電池輸出電壓和光照強(qiáng)度之間的模型，并通過(guò)試驗(yàn)進(jìn)行系統(tǒng)性能驗(yàn)證。試驗(yàn)結(jié)果表明，系統(tǒng)在晴天、雨天、陰天和天氣變化時(shí)的相對(duì)誤差分別為：1.19%、7.19%、1.57%和6.15%，平均相對(duì)誤差均低于10%。系統(tǒng)準(zhǔn)確度隨光照強(qiáng)度的增大而增大，在光照強(qiáng)度高于15 000 lx時(shí)系統(tǒng)測(cè)量值更準(zhǔn)確，平均相對(duì)誤差僅為1.41%，測(cè)量分辨率為0.1 lx。系統(tǒng)重復(fù)性誤差小于0.63%，具有較好穩(wěn) 定性。

摘要:CO 2是植物進(jìn)行光合作用的重要原料，合理增施可提高作物的光合速率。為實(shí)現(xiàn)溫室CO 2氣肥的精細(xì)管理，設(shè)計(jì)了基于無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)的溫室CO 2氣肥調(diào)控系統(tǒng)。該系統(tǒng)由監(jiān)控節(jié)點(diǎn)、智能網(wǎng)關(guān)和遠(yuǎn)程管理軟件組成，其中監(jiān)控節(jié)點(diǎn)能夠自動(dòng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)溫室環(huán)境信息(CO 2濃度、光照強(qiáng)度、空氣溫濕度和土壤溫濕度)，并控制CO 2增施氣閥的開(kāi)關(guān)；智能網(wǎng)關(guān)不僅能實(shí)現(xiàn)監(jiān)控節(jié)點(diǎn)與遠(yuǎn)程管理軟件之間的通信，還可在本地實(shí)現(xiàn)對(duì)溫室環(huán)境信息的顯示與存儲(chǔ)，以及CO 2增施調(diào)控等操作；遠(yuǎn)程管理軟件除了具備基本的數(shù)據(jù)接收、存儲(chǔ)和查詢(xún)功能外，還可通過(guò)建立的光合速率預(yù)測(cè)模型對(duì)CO 2氣肥實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程自動(dòng)調(diào)控。本文以番茄為研究對(duì)象，采用開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)實(shí)時(shí)獲取環(huán)境信息，使用LI-6400XT光合速率儀獲取單葉凈光合速率，建立了基于支持向量機(jī)(SVM)的番茄光合速率預(yù)測(cè)模型。為了提高預(yù)測(cè)模型的通用性，實(shí)驗(yàn)將苗后期番茄在4個(gè)CO 2濃度梯度進(jìn)行培育，其中C1、C2、C3分別進(jìn)行700、 1 000 、1 300 μmol/mol濃度的CO 2增施，CK為對(duì)照組(CO 2濃度約為450 μmol/mol)。數(shù)據(jù)分析采用SVM算法，以多種環(huán)境信息作為輸入變量，以單葉凈光合速率作為輸出變量，得到光合速率預(yù)測(cè)模型。經(jīng)過(guò)測(cè)試與驗(yàn)證，CO 2濃度調(diào)控系統(tǒng)能夠穩(wěn)定可靠地采集溫室環(huán)境信息，適合應(yīng)用在溫室環(huán)境中；光合速率模型預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值相關(guān)系數(shù)為0.981 5，均方根誤差為1.092 5 μmol/(m 2 ·s)，具有較好的預(yù)測(cè)效果，為溫室番茄CO 2定量增施調(diào)控提供了依據(jù)。

摘要:為了實(shí)現(xiàn)不同土壤水分管理下的CO 2氣肥精細(xì)控制，建立了番茄作物不同生長(zhǎng)階段的光合速率預(yù)測(cè)模型。實(shí)驗(yàn)設(shè)置了4個(gè)CO 2濃度與3個(gè)土壤水分條件的交互處理，利用無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)長(zhǎng)期實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)溫室內(nèi)環(huán)境信息，采用LI-6400XT型光合速率儀定時(shí)采集作物凈光合速率信息；并用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別建立了番茄苗期、花期和果期的光合速率預(yù)測(cè)模型。預(yù)測(cè)模型的驗(yàn)證結(jié)果表明，對(duì)于苗期預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值之間的決定系數(shù) R 2為0.925；花期預(yù)測(cè)模型的決定系數(shù) R 2為0.920，果期預(yù)測(cè)模型的決定系數(shù) R 2為0.958；番茄各生長(zhǎng)期的光合速率預(yù)測(cè)模型均具有較高的預(yù)測(cè)精度。在不同土壤水分條件下改變CO 2濃度，得到的CO 2濃度與光合速率預(yù)測(cè)曲線(xiàn)與實(shí)測(cè)值相近，可反映實(shí)際土壤水分管理下的CO 2濃度最優(yōu)值，對(duì)指導(dǎo)不同土壤水分條件下CO 2氣肥的精細(xì)調(diào)控具有重要意義。

摘要:為了探索大田冬小麥冠層葉片葉綠素指標(biāo)的快速檢測(cè)方法，基于車(chē)載式多光譜成像系統(tǒng)進(jìn)行了大田冬小麥葉綠素含量指標(biāo)的快速無(wú)損診斷研究，并分析了不同車(chē)速條件下車(chē)載式多光譜成像系統(tǒng)的工作性能。系統(tǒng)以福田歐豹4040型拖拉機(jī)為車(chē)載平臺(tái)，搭載了2-CCD多光譜圖像智能感知系統(tǒng)。田間試驗(yàn)分別設(shè)置了4種行進(jìn)速度（分別為S1（0.54 m/s）、S2（0.83 m/s）、S3（1.04 m/s）、S4（1.72 m/s）），采集了冬小麥冠層可見(jiàn)-近紅外圖像，同步獲得了車(chē)載GPS軌跡坐標(biāo)信息，并測(cè)量了樣本葉綠素含量指標(biāo)SPAD值。圖像經(jīng)濾波和冠層分割預(yù)處理后，提取了 R、G、B 、NIR 4個(gè)波段平均灰度，并計(jì)算了RVI、NDVI等4種常見(jiàn)植被指數(shù)、 H 分量的灰度平均值和覆蓋度 C ，共10個(gè)圖像檢測(cè)參數(shù)。分析了各圖像檢測(cè)參數(shù)與葉綠素含量指標(biāo)SPAD值之間的相關(guān)關(guān)系，結(jié)果表明，S1、S2和S3速度下，各圖像檢測(cè)參數(shù)與SPAD值相關(guān)性高于S4速度。同時(shí)，S1、S2、S3速度下，NDVI、NDGI、RVI與SPAD值的相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值均達(dá)到0.50以上。分別建立了S1~S3不同車(chē)速下葉綠素含量指標(biāo)診斷MLR模型，模型精度滿(mǎn)足作物生長(zhǎng)空間分布圖制圖的要求。為了進(jìn)一步提高車(chē)載式大田作物生長(zhǎng)參數(shù)移動(dòng)診斷效率，將不同車(chē)速下的數(shù)據(jù)合并，選取NDVI、NDGI、RVI參數(shù)建立葉綠素指標(biāo)MLR模型，結(jié)果表明模型具有通用性。該研究可為車(chē)載式大田作物生長(zhǎng)快速診斷提供支持。

摘要:為了快速準(zhǔn)確獲取田間作物生長(zhǎng)營(yíng)養(yǎng)水平信息，設(shè)計(jì)了作物冠層營(yíng)養(yǎng)診斷光譜檢測(cè)儀，并進(jìn)行了小麥大田測(cè)試。系統(tǒng)由光學(xué)傳感器，信號(hào)采集驅(qū)動(dòng)模塊和控制器組成。光學(xué)傳感器可測(cè)量300~1 100 nm范圍內(nèi)連續(xù)光譜，信號(hào)采集驅(qū)動(dòng)模塊用于提供穩(wěn)定電壓以及數(shù)據(jù)的A/D轉(zhuǎn)換。開(kāi)發(fā)了光譜采集控制軟件安裝于控制器，主要功能包括接收、處理、顯示和存儲(chǔ)采集到的數(shù)據(jù)。應(yīng)用該儀器進(jìn)行了標(biāo)定試驗(yàn)，并針對(duì)大田冬小麥開(kāi)展了大田試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果表明該儀器所測(cè)反射率與美國(guó)ASD FieldSpec HandHeld 2光譜輻射儀所測(cè)的反射率之間具有較高的相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)最低為0.991 8。分析了冬小麥葉綠素含量指標(biāo)SPAD值與儀器所測(cè)反射率之間的相關(guān)性。選出相關(guān)性較高的550~900 nm波段進(jìn)行主成分分析建立葉綠素預(yù)測(cè)模型，建模 R 2 C 為0.575，模型檢驗(yàn) R 2 V 為0.595。結(jié)果表明利用研發(fā)的便攜式光譜檢測(cè)儀能有效評(píng)估小麥營(yíng)養(yǎng)葉綠素含量，為小麥的精細(xì)栽培提供理論與技術(shù)支持。

摘要:為了快速無(wú)損地檢測(cè)大田作物冠層葉綠素含量，使用便攜式多波段光譜探測(cè)儀針對(duì)農(nóng)大8號(hào)（G1）、鄭單（G2）、先玉（G3）和京農(nóng)科（G4）4種玉米作物品種，在拔節(jié)期采集550、650、766、850 nm波長(zhǎng)處太陽(yáng)光信號(hào)和作物冠層反射光信號(hào)，用于建立玉米冠層葉綠素含量診斷模型。首先，利用作物冠層650 nm和550 nm波長(zhǎng)反射率之間的差值 T D 剔除了土壤背景數(shù)據(jù)點(diǎn)（ T D >0）。然后，組合計(jì)算了NDVI、RVI和DVI共12個(gè)植被指數(shù)，分析各植被指數(shù)與葉綠素含量之間的相關(guān)關(guān)系，結(jié)果顯示與G1~G4品種葉綠素含量相關(guān)性最優(yōu)的參數(shù)分別為RVI(766,550)、 DVI(850,650)、 NDVI(850,550)和RVI(766,550)，相關(guān)系數(shù)均達(dá)0.6以上。數(shù)據(jù)按一定間隔聚類(lèi)后，相關(guān)性分析結(jié)果表明多波段光譜探測(cè)儀對(duì)玉米葉綠素含量檢測(cè)最優(yōu)分辨率為0.5 mg/L，且NDVI(850,550)、NDVI(766,550)和RVI(850,550)與葉綠素含量的相關(guān)系數(shù)分別為0.837 0、0.773 7和0.767 7，達(dá)到了強(qiáng)相關(guān)水平。最后，建立了多品種通用型玉米拔節(jié)期葉綠素含量診斷模型，可為大田玉米拔節(jié)期葉綠素含量診斷提供技術(shù)支持。

摘要:基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)研究了一種低成本、針對(duì)局部小范圍的小麥麥穗計(jì)數(shù)方法。通過(guò)部署的田間攝像頭采集大田環(huán)境下小麥麥穗低分辨率群體圖像，實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜大田環(huán)境下小麥麥穗圖像的降噪增強(qiáng)處理；提取麥穗的顏色、紋理特征，采用SVM學(xué)習(xí)的方法，精確提取小麥麥穗輪廓，同時(shí)構(gòu)建麥穗特征數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)麥穗的二值圖像細(xì)化得到麥穗骨架；最后通過(guò)計(jì)算麥穗骨架的數(shù)量以及麥穗骨架有效交點(diǎn)的數(shù)量，即可得到圖像中麥穗的數(shù)量。經(jīng)過(guò)2014年5月和2015年5月在方城縣趙河鎮(zhèn)示范區(qū)的試驗(yàn)測(cè)試，以小麥麥穗圖像640像素×480像素（約250穗）為例，小麥麥穗計(jì)數(shù)平均耗時(shí)1.7 s，準(zhǔn)確率達(dá)到93.1%，滿(mǎn)足大田環(huán)境下小麥麥穗計(jì)數(shù)要求，可以為小麥估產(chǎn)提供可靠的參考數(shù)據(jù)。

摘要:為了快速獲取大田冬小麥作物生長(zhǎng)信息，對(duì)田間植被覆蓋度(VCI)進(jìn)行檢測(cè)。采用開(kāi)發(fā)的多光譜圖像采集系統(tǒng)，在拔節(jié)期-揚(yáng)花期獲取冬小麥冠層可見(jiàn)光( B、G、R ，400～700 nm)和近紅外(NIR，760～1 000 nm)圖像。圖像經(jīng)自適應(yīng)平滑濾波處理后，針對(duì)RGB圖像，采用HSI色彩空間模型，設(shè)定 H 分量閾值［π/4,6π/5］進(jìn)行分割，對(duì)NIR圖像采用自動(dòng)閾值分割法分割，進(jìn)而提出了基于“ H +NIR”組合的冬小麥冠層多光譜圖像分割方法，并計(jì)算VCI值。對(duì)未經(jīng)分割的原始圖像提取了9個(gè)圖像檢測(cè)參數(shù)，包括各通道圖像灰度均值( A R、 A G、 A B、 A NIR )、歸一化植被指數(shù)(NDVI)、歸一化差異綠度指數(shù)(NDGI)、比值植被指數(shù)(RVI)、差值植被指數(shù)(DVI)和冠層 H 分量均值 A H。圖像檢測(cè)參數(shù)與VCI相關(guān)性分析結(jié)果表明，各植被指數(shù)與VCI的相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值均大于0.90。應(yīng)用NDVI、NDGI、RVI和DVI建立了多元線(xiàn)性回歸模型，其 R 2 c =0.948, R 2 v =0.884，可以用于快速反演VCI，為田間作物生長(zhǎng)評(píng)價(jià)和管理提供支持。

摘要:準(zhǔn)確地獲取農(nóng)作物種植面積信息是農(nóng)業(yè)管理部門(mén)及時(shí)掌握農(nóng)作物生產(chǎn)信息的基礎(chǔ)?；跁r(shí)序植被指數(shù)的作物遙感分類(lèi)方法，可以充分發(fā)揮遙感技術(shù)周期短、速度快和宏觀(guān)性強(qiáng)的特點(diǎn)，克服單時(shí)相遙感數(shù)據(jù)的“同物異譜”和“異物同譜”導(dǎo)致的混分問(wèn)題。以河北省曲周縣作物遙感分類(lèi)為例，在研究待分類(lèi)作物的最佳NDVI閾值區(qū)間的基礎(chǔ)上，探討了基于時(shí)序植被指數(shù)的農(nóng)作物分類(lèi)知識(shí)規(guī)則建立方法。分類(lèi)結(jié)果顯示研究區(qū)2014年各類(lèi)作物的種植面積分別為：冬小麥27 776.61 hm 2、夏玉米27 776.61 hm 2、春玉米2 582.73 hm 2、棉花6 485.94 hm 2、谷子 277.65 hm 2。 用總體分類(lèi)精度、Kappa系數(shù)和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對(duì)分類(lèi)精度進(jìn)行了驗(yàn)證，總體分類(lèi)精度為89.166 7%，Kappa系數(shù)為0.857 4，與統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的相對(duì)誤差分別為冬小麥-0.80%、夏玉米-0.32%、春玉米-3.15%、棉花-2.71%、谷子4.12%。研究結(jié)果表明該方法可為縣域農(nóng)作物種植面積遙感調(diào)查提供技術(shù)依據(jù)。

摘要:黑龍江省是我國(guó)糧食生產(chǎn)大省，及時(shí)有效地獲取黑龍江省的農(nóng)作物種植面積對(duì)后續(xù)研究的開(kāi)展具有重要意義。以黑龍江省五九七農(nóng)場(chǎng)為例，利用2014年8月30日GF-1衛(wèi)星16 m空間分辨率影像，通過(guò)計(jì)算不同特征波段，構(gòu)建了多特征水稻、玉米種植區(qū)識(shí)別方法。首先計(jì)算影像歸一化差分植被指數(shù)（NDVI），并將原影像進(jìn)行主成分變換，以此為基礎(chǔ)建立包含多特征的數(shù)據(jù)集。然后利用不同地物類(lèi)型之間在各特征波段的差異，基于CART算法構(gòu)建決策樹(shù)，分別提取研究區(qū)內(nèi)的水稻和玉米。精度評(píng)價(jià)結(jié)果表明，分類(lèi)的總體精度達(dá)到96.15%，Kappa系數(shù)為0.94。水稻的制圖精度為98.41%，用戶(hù)精度為97.64%；玉米的制圖精度為95.38%，用戶(hù)精度為97.89%。其中總體精度和Kappa系數(shù)較最大似然法分類(lèi)結(jié)果分別提高了5.28%和0.08。所提研究方法可為其他地區(qū)農(nóng)作物高分?jǐn)?shù)據(jù)作物類(lèi)型制圖提供借鑒。

摘要:遙感影像的幾何配準(zhǔn)是影像后續(xù)處理的重要前提和遙感農(nóng)情監(jiān)測(cè)等應(yīng)用的重要保障。不同的自動(dòng)幾何配準(zhǔn)算法在配準(zhǔn)效果上存在差異，單一配準(zhǔn)算法難以滿(mǎn)足所有類(lèi)型數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)要求。根據(jù)不同地形特征和不同時(shí)相特征，選擇了平原和山地、夏季和冬季4個(gè)實(shí)驗(yàn)區(qū)，以現(xiàn)有的基于區(qū)域的互相關(guān)法、互信息法和基于特征的SIFT算法為基礎(chǔ)，分別對(duì)上述4個(gè)實(shí)驗(yàn)區(qū)的高分一號(hào)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)配準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)，對(duì)比3種算法的配準(zhǔn)精度、配準(zhǔn)效率和穩(wěn)定性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：應(yīng)用SIFT算法進(jìn)行配準(zhǔn)，4組實(shí)驗(yàn)結(jié)果均目視接邊效果良好且均方根誤差達(dá)到10 -5 數(shù)量級(jí)，滿(mǎn)足精度要求。該方法簡(jiǎn)單、高效，可以應(yīng)用于農(nóng)情遙感監(jiān)測(cè)等日常業(yè)務(wù)。

摘要:在生態(tài)環(huán)境遙感評(píng)價(jià)系統(tǒng)構(gòu)建過(guò)程中，以業(yè)務(wù)為核心的開(kāi)發(fā)模式導(dǎo)致了多種業(yè)務(wù)模型與系統(tǒng)耦合度高、模型復(fù)用困難的問(wèn)題。API庫(kù)本身的開(kāi)發(fā)平臺(tái)限制導(dǎo)致了系統(tǒng)多平臺(tái)調(diào)用能力欠缺。同時(shí)，在遙感大數(shù)據(jù)量計(jì)算的背景下，系統(tǒng)更是難以應(yīng)對(duì)多用戶(hù)的并發(fā)請(qǐng)求，廣區(qū)域覆蓋度計(jì)算造成了長(zhǎng)延時(shí)和系統(tǒng)資源高占用的問(wèn)題。針對(duì)以上模型復(fù)用、多平臺(tái)調(diào)用、模型并發(fā)處理和大數(shù)據(jù)量計(jì)算4個(gè)問(wèn)題，提出了基于SOA和OpenStack的生態(tài)環(huán)境遙感評(píng)價(jià)模型庫(kù)，在模型復(fù)用和多平臺(tái)調(diào)用問(wèn)題方面，采用Web服務(wù)對(duì)生態(tài)環(huán)境遙感評(píng)價(jià)常用的20種專(zhuān)題算法模型進(jìn)行統(tǒng)一封裝、部署和并發(fā)調(diào)優(yōu)；在模型并發(fā)處理和大數(shù)據(jù)量計(jì)算方面，采用OpenStack對(duì)多個(gè)服務(wù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡和任務(wù)分配。此外，還分析了模型庫(kù)構(gòu)建過(guò)程中核心的模型元數(shù)據(jù)接口設(shè)計(jì)和模型封裝的實(shí)際問(wèn)題，并提出了設(shè)計(jì)思路。最后，以三江源地區(qū)為例進(jìn)行評(píng)價(jià)生產(chǎn)，證明了系統(tǒng)的可行性。

摘要:利用一維多層水熱耦合SHAW（The simultaneous heat and water）模型，在田間實(shí)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，模擬河南省商丘地區(qū)2015年冬小麥拔節(jié)后近地面層0~40 cm垂直方向上的每小時(shí)氣溫變化特征。結(jié)果表明，冬小麥近地面層氣溫模擬整體效果較好，其中48%模擬的絕對(duì)誤差低于1℃，75%模擬的絕對(duì)誤差低于2℃,不同高度上模型效率ME均大于0.94；夜晚氣溫的模擬效果優(yōu)于白天的模擬效果，白天11:00—14:00氣溫被過(guò)低估計(jì)，并隨著近地面層高度的增加，模擬值誤差越大；近地面層內(nèi)3種氣溫特征值模擬效果的優(yōu)劣依次為：日平均氣溫、日最低氣溫、日最高氣溫，其中，日平均氣溫模擬值與實(shí)測(cè)值基本吻合，日最低氣溫被略微高估，日最高氣溫被過(guò)低估計(jì)。此外，SHAW模型在冬小麥拔節(jié)后6個(gè)生育期的模擬效果均存在差異，拔節(jié)期、灌漿期和乳熟期模擬效果較好，孕穗期和開(kāi)花期次之，抽穗期模擬效果相對(duì)較差。

摘要:將育種家對(duì)作物性狀表現(xiàn)的綜合評(píng)價(jià)融入作物育種評(píng)價(jià)中，提出了一種基于序相關(guān)的作物育種評(píng)價(jià)性狀特征選擇方法。首先，從育種數(shù)據(jù)中篩選訓(xùn)練樣本集及候選性狀特征集合，計(jì)算候選性狀特征集合中各性狀與育種材料評(píng)價(jià)結(jié)果的相關(guān)性和作物在性狀特征間表現(xiàn)的相似性，然后，利用計(jì)算的相關(guān)系數(shù)同時(shí)綜合考慮性狀表現(xiàn)的相似性系數(shù)，以期望選擇的性狀特征的相關(guān)性最大、相似性最小為目標(biāo)，建立基于序相關(guān)的作物育種評(píng)價(jià)性狀特征選擇模型。該模型可為不同育種目標(biāo)提供重點(diǎn)關(guān)注的性狀特征集合，為數(shù)據(jù)化育種提供支持及依據(jù)。利用該方法對(duì)2013年大豆品系鑒定試驗(yàn)中早熟、中熟、毛豆3類(lèi)育種材料進(jìn)行了性狀特征選擇試驗(yàn)，結(jié)果驗(yàn)證了方法的有效性。該方法可以作為育種評(píng)價(jià)方法的前置步驟，與現(xiàn)有的綜合評(píng)價(jià)、模糊綜合評(píng)價(jià)等方法結(jié)合作為性狀特征權(quán)重的確定手段，提高權(quán)重確定的科學(xué)性。

摘要:針對(duì)任意查詢(xún)區(qū)域年度現(xiàn)狀地類(lèi)面積統(tǒng)計(jì)困難、長(zhǎng)時(shí)序變更流量分析計(jì)算耗時(shí)等問(wèn)題，提出基于時(shí)空變化圖模型的統(tǒng)計(jì)優(yōu)化方法。運(yùn)用圖的連通性原理，對(duì)查詢(xún)統(tǒng)計(jì)區(qū)域內(nèi)和邊界處的要素實(shí)體進(jìn)行分類(lèi)，實(shí)現(xiàn)了時(shí)序快照統(tǒng)計(jì)優(yōu)化算法，解決了任意查詢(xún)區(qū)域時(shí)點(diǎn)現(xiàn)狀統(tǒng)計(jì)困難的問(wèn)題，提高了時(shí)序快照統(tǒng)計(jì)的效率。運(yùn)用多商品流原理進(jìn)行時(shí)空網(wǎng)絡(luò)圖約化性判定，實(shí)現(xiàn)了變更流量統(tǒng)計(jì)優(yōu)化算法，減少了要素空間疊置分析次數(shù)，解決了長(zhǎng)時(shí)序土地利用變化變更流量統(tǒng)計(jì)耗時(shí)問(wèn)題，提高了統(tǒng)計(jì)的效率。最后，以2009—2012年瓊海市土地利用數(shù)據(jù)為例，進(jìn)一步驗(yàn)證優(yōu)化算法的有效性和可行性。

摘要:以2013年與2014年2期高分一號(hào)衛(wèi)星影像為數(shù)據(jù)源進(jìn)行浙江省海鹽縣沿海地帶土地利用類(lèi)型變化檢測(cè)。面向?qū)ο蟮淖兓瘷z測(cè)方法包括單一波段差值比值法、多層次多波段差值比值法、變化矢量分析法，為對(duì)比檢測(cè)效果還進(jìn)行了基于像元的多波段差值法與比值法對(duì)多光譜影像與融合影像的檢測(cè)。結(jié)果表明，面向?qū)ο蟮淖兓瘷z測(cè)總體精度為86.29%，Kappa系數(shù)為0.72，優(yōu)于基于像元的變化檢測(cè)方法。在面向?qū)ο蟮淖兓瘷z測(cè)中，運(yùn)用融合影像進(jìn)行分層次多波段差值比值法得到的檢測(cè)效果最好，優(yōu)于變化矢量分析法。而基于像元的變化檢測(cè)中，運(yùn)用融合影像進(jìn)行多波段差值法得到的檢測(cè)效果較好。

摘要:于2015年4月在黑龍江農(nóng)墾趙光農(nóng)場(chǎng)，使用20套無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)部署在趙光農(nóng)場(chǎng)一面積為33.4 hm 2 的玉米地塊，并通過(guò)2個(gè)手持式移動(dòng)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行加密測(cè)量。根據(jù)這一方案，獲得了從4月5—29日在240 m×240 m、120 m×120 m、60 m×60 m和30 m×30 m網(wǎng)格下的土壤溫度和土壤濕度數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上，基于統(tǒng)計(jì)半方差函數(shù)理論和GIS空間Kriging插值方法分別分析了土壤溫度和土壤濕度各向同性、各向異性變化特征及分布模式。結(jié)合土壤溫度和土壤濕度在不同尺度下的Kriging插值結(jié)果，確定了兩者最佳采樣間距。試驗(yàn)結(jié)果表明，土壤溫度和土壤濕度的半方差函數(shù)分別適用于球形模型和指數(shù)模型，兩者均有很強(qiáng)的空間自相關(guān)。其中，土壤溫度自相關(guān)距離為51.56 m，土壤濕度的自相關(guān)距離為154.16 m。土壤溫度在45°、90°方向變化明顯大于0°、135°方向；土壤濕度擬合決定系數(shù)( R 2 )為0.77，在0°、135°方向上變化較大，土壤溫度和土壤濕度最佳采樣間距分別為60 m和100 m。