简介:浅沟侵蚀是土壤水蚀的一种重要形态。卷尺法是测量浅沟体积的重要方法。在使用卷尺法测量垄作耕地中的浅沟时会遇到一个难题,即:浅沟深度的测量位置只能选在垄台或垄沟,但无论选在哪里,所测得的浅沟深度都不能直接用来计算浅沟体积,而是需要先将其换算成无垄状态下的浅沟深度;而如何进行这种换算,尚缺乏相关报道。本研究旨在:建立1个可以将在垄台处测得的浅沟深度(测量深度)换算为无垄状态下的浅沟深度(换算深度)的换算公式,以辅助今后的浅沟测量工作;并结合该换算公式和东北黑土区的实测浅沟数据,计算不换算(直接使用测量深度计算浅沟体积)情况下的误差,以探讨换算的必要性。为此,本研究利用平面几何知识建立换算公式,并在黑龙江省鹤山农场鹤北2号小流域加以应用。结果表明:1)换算深度是1个以测量深度和垄台形态(高度、上宽、下宽)为自变量的函数。2)如果不换算(直接使用测量深度计算浅沟体积),会造成高估。垄作影响到浅沟深度的测量,但只要知道垄台形态,就可以将测量深度换算为换算深度。研究结果可以辅助今后的浅沟测量工作,具有一定实用价值。
简介:《国务院关于加快推进农业机械化和农机装备产业转型升级的指导意见》指出,“当前农业机械化和农机装备产业发展不平衡不充分的问题比较突出,特别是农机科技创新能力不强、部分农机装备有效供给不足、农机农艺结合不够紧密、农机作业基础设施建设滞后等问题亟待解决”,要求“以农机农艺融合、机械化信息化融合、农机服务模式与农业适度规模经营相适应、机械化生产与农田建设相适应为路径,以科技创新、机制创新、政策创新为动力,补短板、强弱项、促协调,推动农机装备产业向高质量发展转型,推动农业机械化向全程全面高质高效升级,走出一条中国特色农业机械化发展道路,为实现农业农村现代化提供有力支撑”。
简介:摘要 : 准确获取西兰花花球面积和新鲜度是确定其长势的关键步骤,本研究通过对深度残差网络 ResNet进行改进得到一种新型的西兰花花球分割模型,并通过花球部位黄绿颜色占比判断其新鲜度,实现低成本高效准确地西兰花表型信息提取。主要技术流程包括:( 1)基于地面自动影像获取平台拍摄西兰花花球正射影像并建立原始数据集;( 2)对训练图像进行预处理并输入模型进行分割;( 3)基于颜色信息用粒子群结构 PSO和大津法 Otsu对分割结果进一步进行阈值分割,获取其新鲜度指标。试验结果表明:本研究建立的分割模型精度优于传统深度学习模型和基于颜色空间变换和阈值分割模型, 4个评价指标结构相似性指数 (SSIM)、平均精度 (Precision)、平均召回率 (Recall)、 F-度量 (F-measure)结果分别为 0.911、 0.897、 0.908和 0.907,相比于传统方法提升了 10%-15%,且对土壤反射率波动、冠层阴影、辐射强度变化等干扰具有一定的鲁棒性。同时,在分割结果的基础上采用 PSO-Otsu法可以实现花球新鲜度快速分析,其精度超过了 0.8。本研究结果实现了西兰花田间多表型参数的高通量获取,可以为作物田间长势监测研究提供重要参考。