简介:摘要 : 溶解氧含量的测量对水产养殖具有极其重要的意义,但目前中国市面上的溶解氧传感器存在价格昂贵、不能持续在线测量及更新部件维护困难等问题,难以在水产养殖物联网中大规模推广和发挥作用。本研究基于荧光淬灭原理,利用水中溶解氧浓度与荧光信号相位差的关系进行低成本、易维护溶解氧传感器的研发。首先利用自制备溶氧敏感膜,经激发光照射后产生红色荧光,该荧光寿命可由溶解氧浓度调节;然后利用光信号敏感器件设计光电转化电路实现光信号感知;再以 STM32F103微处理器作为主控芯片,编写下位机程序实现激发光脉冲产生,利用相敏检波原理以及快速傅里叶变换( FFT)计算激发光与参照光的相位差,进而转化为溶解氧浓度,实现溶解氧的测量。荧光探测部分与系统主控部分采用分离式设计思想,利用屏蔽排线直接插拔连接,便于传感器探测头的拆卸、更换、维护以及实现远距离在线测量。经测试,本溶解氧传感器的测量范围是 0~20 mg/L,响应延迟小于 2 s,溶氧敏感膜使用寿命约 1年,可以实时不间断地对溶解氧浓度进行测量。同时,本传感器具有测量方便、制作成本低、体积小等特点,为中国水产养殖低成本溶解氧传感器的研发与市场化奠定了良好的基础。
简介:摘要 : 随着无线终端数量的快速增长和多媒体图像等高带宽传输业务需求的增加,农业物联网相关领域可预见地会出现无线频谱资源紧缺问题。针对基于传统物联网的作物表型信息采集系统中存在由于节点密集部署导致数据传输过程容易出现频谱竞争、数据拥堵的现象以及固定电池的网络由于能耗不均衡引起监测周期缩减等诸多问题,本研究建立了一个认知无线传感器网络( CRSN)作物表型信息采集模型,并针对模型提出一种引入边缘计算机制的动态频谱和能耗均衡( DSEB)的事件驱动分簇路由算法。算法包括:( 1)动态频谱感知分簇,采用层次聚类算法结合频谱感知获取的可用信道、节点间的距离、剩余能量和邻居节点度为相似度对被监控区域内的节点进行聚类分簇并选取簇头,构建分簇拓扑的过程对各分簇大小的均衡性引入奖励和惩罚因子,提升网络各分簇平均频谱利用率;( 2)融入边缘计算的事件触发数据路由,根据构建的分簇拓扑结构,将待检测各区域变化异常表型信息触发事件以簇内汇聚和簇间中继交替迭代方式转发至汇聚节点,簇内汇聚包括直传和簇内中继,簇间中继包括主网关节点和次网关节点 -主网关节点两种情况;( 3)基于频谱变化和通信服务质量( QoS)的自适应重新分簇:基于主用户行为变化引起的可用信道改变,或分簇效果不佳对通信服务质量产生的干扰,触发 CRSN进行自适应重新分簇。此外,本研究还提出了一种新的能耗均衡策略去能量消耗中心化(假设 sink为中心),即在网关或簇头节点选取计算式中引入与节点到 sink的距离成正比的权重系数。算法仿真结果表明,与采用 K-medoid分簇和能量感知的事件驱动分簇 (ERP)路由方案相比,在 CRSN节点数为定值的前提下,基于 DSEB的分簇路由算法在网络生存期与能效等方面均具有一定的改进;在主用户节点数为定值时,所提算法比其它两种算法具有更高频谱利用率。
简介:<正>为加强农药管理,逐步削减高毒农药的使用,保护人民生命安全和健康,增强我国农产品的市场竞争力,经全国农药登记评审委员会审议,我部决定撤销甲胺磷等5种高毒农药混配制剂登记,撤销丁酰肼在花生上的登记,强化杀鼠剂管理。现将有关事项公告如下:一、撤销甲胺磷等5种高毒有机磷农药混配制剂登记。自2003年12月31日起,撤销所有含甲胺磷、对硫磷、甲基对硫磷、久效磷和磷胺5种高毒有机磷农药的混配制剂的登记(具体名单由农业部农药检定所公布)。自公告之日起,不再批准含以上5种高毒有机磷农药的混配制剂和临时登记有效期超过4年的单剂的续展登记。自2004年6月30日起,不得在市场上销售含以上5种高毒有机磷农药的混配制剂。二、撤销丁酰肼在花生上的登记。自公告之日起,撤销丁酰肼(比久)在花生上的登记,不得在花生上使用含丁酰肼(比久)的农药产品。相关农药生产企业在2003年6月1日前到农业部农药检定所换取农药临时登记证。三、自2003年6月1日起,停止批准杀鼠剂分装登记,已批准的杀鼠剂分装登记不再批准续展登记。
简介:[目的/意义]随着奶牛养殖业向规模化、精准化和信息化养殖迅速发展,对奶牛健康的监测和管理需求也日益增加.实时监测奶牛的反刍行为对于第一时间获取奶牛健康的相关信息以及预测奶牛疾病具有至关重要的意义.目前,针对奶牛反刍行为的监测已经提出了多种策略,包括基于视频监控、声音识别、传感器监测等方法,但是这些方法普遍存在实时性不足的问题.为了减轻数据传输的数量与云端计算量,实现对奶牛反刍行为的实时监测,基于边缘计算的思想提出了一种实时对奶牛反刍行为进行监测的方法.[方法]使用自主设计的边缘设备实时地采集并处理奶牛的六轴加速度信号,基于六轴数据提出了基于联邦式与拆分式边缘智能这两种不同的策略对奶牛反刍行为实时识别方法展开研究.在基于联邦式边缘智能的奶牛反刍行为实时识别方法研究中,通过协同注意力机制改进MobileNet v3网络提出了...
简介:摘要 : 叶片湿润时间( LWD)是植物病害模型的重要输入变量之一,它与许多叶部病原菌的侵染有关,影响病原侵染和发育速率。为了准确地预测日光温室黄瓜病害的发生时间和方位,本研究于 2019年 3月和 9月在北京两个不同类型日光温室内按照棋盘格法设置了 9个采样点部署温湿光传感器和目测叶片湿润时间,每隔 1 h采集一次温度、湿度、辐射和叶片湿润数据进行定量估算分析。分析结果表明: BP神经网络模型在两个温室的试验条件下获得了相似的准确度( ACC为 0.90和 0.92),比相对湿度经验模型估算叶片湿润时间的准确度( ACC为 0.82和 0.84)更高,平均绝对误差 MAE分别为 1.81和 1.61 h,均方根误差 RSME分别为 2.10和 1.87,决定系数 R2分别为 0.87和 0.85;在晴天和多云天气条件下,叶片湿润时间的空间分布总体规律是南部>中部>北部,南面是叶片湿润平均时间( 12.17 h/d)最长的区域;由东向西方向上,叶片湿润时间的空间分布总体规律是东部>西部>中部,中部是叶片湿润平均时间( 4.83 h/d)最短的区域;雨天的叶片湿润平均时间比晴天和多云长,春季和秋季分别为 17.15和 17.41 h/d。这些变化和差异对温室黄瓜种群水平方向的叶片湿润时间分布具有重要影响,与大多数高湿性黄瓜病害的发生规律密切相关。本研究为预测温室黄瓜病害分布提供了有价值的参考,对控制病害流行和减少农药使用具有重要意义,提出的区域化分析温室内叶片湿润时间的方法,可以为模拟日光温室叶片湿润时间的空间分布提供参考。
简介:摘要 : 光是植物进行光合作用的主要能量来源,光照好坏直接影响作物的产量和品质。本研究针对现有植物补光系统多以功能叶光合能力为基准进行冠层补光,导致冠层新生叶光抑制、株间功能叶位补光不足以及补光位置不能适应作物生长进行动态调整的问题,以黄瓜为研究对象,设计了一种基于植株需光差异特性的设施黄瓜立体光环境智能调控系统。该系统由智能控制子系统、冠层 -株间 LED补光子系统、冠层 -株间环境监测子系统和补光灯升降子系统组成,通过 ZigBee技术实现各子系统间无线通信。其中冠层 -株间环境监测子系统分别获取冠层和株间环境信息并发送至智能控制子系统,智能控制子系统根据环境实时信息调用冠层调控模型和株间适宜叶位调控模型获得相应调控目标值,并将其下发至冠层 -株间补光灯,实现冠层与株间补光灯的动态实时调控。在陕西省泾阳县蔬菜产业综合服务区蔬菜基地分别部署立体补光设备和传统冠层补光设备,并进行系统调控效果验证试验。结果表明,立体补光区黄瓜植株的株高和茎粗显著增长,其中相比传统冠层补光区平均株高、茎粗分别增长了 8.03%和 7.24%,相比自然处理区平均株高、茎粗分别增长了 26.51%和 36.03%;在一个月的采摘期内,立体补光区相比传统冠层补光区和自然处理区产量分别提升了 0.28和 1.39 kg/m2,经济效益分别增加了 2.82和 4.88 CNY/m2,说明立体光环境调控系统能够提高经济效益,具有应用推广价值。
简介:摘要 : 水肥一体化自动装备的使用能够有效提高水肥资源利用率,但需要在作业前获知作物的营养状况及水肥需求量,而通过人工手持测量仪器来获取这些信息,存在着时效性差和劳动强度大等缺点。针对以上问题,本研究以常见的作物玉米为研究对象,使用大疆精灵Ⅲ无人机携带 RedEdge-M多光谱相机在田间上空采集玉米多光谱图像,同时使用 YLS-D系列植株营养测定仪测量玉米植株的氮素和水分含量等营养信息,根据这些信息将采集的图像分为 3个等级(每个等级共包含 530幅五通道图像,其中 480幅作为训练集, 50幅作为验证集),提出了一种基于卷积神经网络的玉米作物营养状况识别方法。并基于 TensorFlow深度学习框架搭建了 ResNet18卷积神经网络模型,通过向模型输入彩色图像数据和五通道多光谱图像数据,分别训练出适合于彩色图像和多光谱图像的玉米植株营养状况等级识别模型。试验结果表明:训练后的模型能够识别玉米作物的彩色图像和多光谱图像,能够输出玉米的营养状况等级和 GPS 信息,识别彩色图像模型在验证集的正确率为 84.7%,识别多光谱图像模型在验证集的正确率为 90.5%,模型训练平均时间为 4.5h,五通道图像识别平均用时为 3.56s。该识别方法可快速无损地获取玉米作物的营养状况,为有效提高水肥资源利用率提供了方法和依据。
简介:摘要 : 植被分类是高光谱影像分类中的特定应用问题,光谱特征和空间特征是植被分类中常用的两类特征,比较这两类特征的性能,对实际植被分类应用中选择合适的特征类型或两者的有效结合具有指导意义。用主成分分析( PCA)提取光谱特征时,常选择前几个主成分( PCs)作为光谱特征,虽然它们包含较大的信息量但并不能保证较高的类别可分性和分类正确率,针对这一问题本研究提出了一种混合特征提取方法,对高光谱影像在 PCA的基础上用改进的基于分散矩阵的特征选择方法选出具有较高类别可分性的 PCs用于后续分类。利用一景 AVIRIS高光谱植被影像,从分类精度的角度,首先比较了所提出的混合特征提取方法和原始 PCA、独立主成分分析( ICA)及线性判别分析( LDA) 3种常用子空间特征提取方法在高光谱影像植被分类中的性能。试验结果表明所提出的混合特征提取方法在研究中数据集 1和 2上均获得了最高的总体分类正确率,分别为 82.7%和 86.5%。与原始 PCA相比,本研究提出的混合特征提取方法的总体分类正确率,在数据集 1和 2上分别提高了 1.5%和 2.5%。由此阐明了所提出的混合特征提取方法在高光谱植被分类中的有效性。对光谱特征和空间特征在高光谱影像植被分类性能的比较中,总体上空间特征获得的分类正确率比光谱特征高,特别是 Gabor特征,在两个数据集上均获得了最高的总体分类正确率分别为 95.5%和 96.7%。由此表明空间特征较光谱特征在高光谱影像植被分类中更具优势。本研究结果为后续改进空 -谱特征方法及其两者有效结合,进一步提高植被分类正确率提供了参考。
简介:[目的/意义]准确高效地获取马匹体尺信息是马产业现代化进程中的关键环节.传统的人工测量方法耗时长、工作量大,且会对马匹造成一定应激反应.因此,实现准确且高效的体尺参数自动测量对于制定蒙古马早期育种计划至关重要.[方法]选择Azure Kinect深度相机获取蒙古马双侧RGB-D数据,以YOLOv8n-pose为基础,通过在C2f模块中引入可变形卷积(Deformable Convolution v2,DCNv2),同时添加洗牌注意力机制(Shuffle Atten-tion,SA)模块和优化损失函数(SCYLLA-IoU Loss,SIoU)的方法,利用余弦退火法动态调整学习率,提出一种名为DSS-YOLO(DCNv2-SA-SIoU-YOLO)的模型用于蒙古马体尺关键点的检测.其次,将RGB图中的二维关键点坐标与深度图中对应深度值相结合,得到关键点三维坐标,并实现蒙古马点云信息的转换.利用直通滤波、随机抽样一致性(Random Sample Consensu...
简介:摘要 : 数十年来,遥感技术一直被用作精准农业的重要数据采集工具。根据距离地面的高度,遥感平台主要包括卫星、有人驾驶飞机、无人驾驶飞机系统和地面车辆。这些遥感平台上搭载的绝大多数传感器是成像传感器,也可以安装激光雷达等其他传感器。近年来,卫星成像传感器的发展极大地缩小了基于飞机的成像传感器在空间、光谱和时间分辨率方面的差距。最近几年,作为低成本遥感平台的无人机系统的出现极大地填补了有人驾驶飞机与地面平台之间的间距。有人飞机具有飞行高度灵活、飞行速度快、载荷量大、飞行时间长、飞行限制少以及耐候性强等优势,因此在未来仍将是主要的精准农业遥感平台。本文的第 1部分概述了遥感传感器的类型和三个主要的遥感平台(即卫星、有人驾驶飞机和无人驾驶飞机系统)。接下来的两个部分重点介绍用于精准农业的有人机载成像系统,包括由安装在农用飞机上的消费级相机组成的系统,并详细描述了部分定制和商用机载成像系统,包括多光谱相机、高光谱相机和热成像相机。第 4部分提供了五个应用实例,说明如何将不同类型的遥感图像用于精准农业应用中的作物生长评估和作物病虫害管理。最后简要讨论了将不同遥感平台和成像系统用于精准农业上的一些挑战和未来的努力方向。