简介:摘要 : 水稻叶片叶绿素含量遥感诊断是实现水稻精准施肥的核心要素。本研究通过分析寒地水稻关键生育期叶片高光谱反射率信息,同时结合 PROSPECT模型叶绿素含量吸收系数,参考借鉴现有高光谱植被指数的构造方法和形式,利用相关性分析、连续投影法、遗传算法优化的粗糙集属性简约法进行高光谱特征选择,提出了仅含有 695、 507和 465nm 3个高光谱特征波段的红边优化指数( ORVI)。与 Index Data Base数据库中其他用于叶绿素含量反演植被指数,包括 ND528,587、 SR440,690、 CARI、 MCARI的反演结果进行了对比分析,结果表明: IDB数据库中的已有 4种植被指数叶绿素含量反演模型的决定系数 R2分别为 0.672、 0.630、 0.595和 0.574; ORVI植被所建立的叶绿素含量反演模型的决定系数 R2为 0.726,均方根误差 RMSE为 2.68,精度高于其他植被指数,说明了 ORVI在实际的应用中,能够作为快速反演水稻叶绿素含量的高光谱植被指数。本研究能够为寒地水稻叶绿素含量高光谱遥感诊断及管理决策提供一定的客观数据支撑和模型参考。
简介:摘要 : 受经济和气候驱动,长江经济带水田空间格局发生了显著变化,影响区域粮食安全与生态安全。本研究基于 1990-2015年土地利用遥感监测数据,利用 GIS的空间分析功能,探究长江经济带水田空间格局动态变化特征,采用当量因子法计算生态系统服务价值( ESV),分析了水田变化的综合影响。结果表明: 1) 1990-2015年长江经济带水田规模持续缩减,共减少了 17390km2,减幅呈增长态势具有显著地域差异,长江中上游与下游的水田减幅相差约为 9.56%。其中下游减幅较大,水田占区域比例随之降低,中上游恰好相反。 2)由于经济建设及水产养殖的发展,水田主要转化为建设用地和水系,水田主要由水系、旱地和湿地等转化而来。长江三角洲城市群、长江中游及成渝城市群的水田变化最为剧烈,建设用地侵占水田扩张的现象分布广泛,水田转为水系主要在两湖平原局部地区。 3)水田与其他生态系统的转化对 ESV是正影响,水田转为水系对此贡献最大,其转化规模决定了不同时期 ESV净增量的大小,水系转化为水田损失的价值最多,建设用地侵占水田次之。不同市域的水田变化情况不一致,因此 ESV增减情况具有明显差异。 4)生态系统服务中水文调节、水资源供给增强的同时,食物生产、气体调节受到严重损害,与水资源规模扩大和水田资源大量流失有直接关系。研究结果有助于揭示长江流域水田的时空变化过程及其对各项生态系统服务的影响,可为区域土地利用规划、农业政策与生态可持续发展提供理论支持。
简介:摘要 : 针对温室番茄智能化管理需要,研究茎秆、叶片和绿果等 3类相近色目标的多波段图像融合方法,以凸显目标与背景亮度差异,提高目标视觉识别效率。根据其各自在 300~1000 nm范围的反射光谱特征差异,建立了针对其光谱数据分类的 Lasso正则化逻辑回归模型。基于模型的稀疏解特征,确定具有较大权值系数的 450、 600和 900 nm等 3个波段作为最优成像波段,在此基础上构建了温室番茄植株多波段图像在线采集系统。结合最优成像波段下相近色目标图像特征分析,提出了基于 NSGA-II的多波段图像加权融合方法,以增强特定目标与近色背景物体的图像亮度差异。最后通过现场试验对多波段图像融合效果进行评估。结果表明,分别以茎秆、叶片和绿果器官作为识别目标,通过多波段图像融合处理后,目标与背景之间的图像灰度差异绝对差值相应达到单波段图像的 2.02、 8.63和 7.89倍,即被识别目标与其他近色背景的亮度差异显著增强,且背景物的亮度波动得到抑制。本研究结果可以为农业环境近色目标视觉识别相关研究提供参考。
简介:[目的/意义]冷链配送碳排放动态预测是企业碳排放精准评估及其绿色信用等级评定的重要依据.本研究面向车辆碳排放受路况信息、行驶特征、制冷参数等多因素影响,提出一种融合多源信息的冷藏车辆碳排放动态预测模型.[方法]基于道路车辆数量与像素面积占比表征路况信息,构建基于改进YOLOv8s的路况信息识别模型,并以路况信息、行驶特征(速度、加速度)、货物重量、制冷参数(温度、功率)等为输入,构建基于改进iTransformer的冷藏车辆碳排放动态预测模型.最后与其他模型展开对比分析,分别验证路况信息识别与车辆碳排放动态预测的精度.[结果]改进的YOLOv8s路况信息识别模型在精确率、召回率和平均识别精度上分别达到98.1%、95.5%和 98.4%,比YOLOv8s分别提高了 1.2%、3.7%和 0.2%,参数量和运算量分别减少了 12.5%和31.4%,检测速度提高了5.4%.改进的iTransformer...
简介:摘要 : 含水量是表征水稻生理和健康状况的关键参数,精确预测水稻含水量对于水稻育种和大田精准管理具有重要意义。目前,利用无人机搭载光谱图像传感器监测作物生长的研究主要集中在利用植被指数评估作物在单一或者几个生育期的生长参数,针对作物含水量监测的研究非常有限。本研究主要利用多旋翼无人机低空遥感平台获取不同生育期水稻冠层的 RGB图像和多光谱图像,通过提取植被指数和纹理特征,分析水稻的动态生长变化,并构建了基于随机森林回归方法的含水量预测模型。试验结果表明:( 1)从无人机图像提取的植被指数、纹理特征以及地面测量的含水量都能用于监测水稻生长,并且这些参数随水稻生长呈现出了相似的动态变化趋势;( 2)与 RGB图像相比,多光谱图像评估水稻含水量具有更高的潜力,其中归一化光谱指数 NDSI771,611实现了更好的预测精度( R2=0.68, RMSEP=0.039, rRMSE =5.24%);( 3)融合植被指数和纹理特征能够进一步改善含水量的预测结果( R2=0.86, RMSEP=0.026, rRMSE=3.51%),预测误差 RMSEP分别减小了 16.13%和 18.75%。上述结果表明,基于无人机遥感技术监测水稻含水量是可行的,可为农田精准灌溉和田间管理决策提供新思路。
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:[目的/意义]天然牧场下放牧牲畜数量的准确检测是规模化养殖场改造升级的关键.为满足规模化养殖场对大批羊群实现精准实时的检测需求,提出一种高精度、易部署的小目标检测模型CSD-YOLOv8s(CBAM SP-PFCSPC DSConv-YOLOv8s),实现无人机高空视角下小目标羊只个体的实时检测.[方法]首先,使用无人机获取天然草原牧场中包含不同背景及光照条件下的羊群视频数据并与下载的部分公开数据集共同构成原始图像数据.通过数据清洗和标注整理生成羊群检测数据集.其次,为解决羊群密集和相互遮挡造成的羊只检测困难问题,基于YOLO(You Only Look Once)v8模型构建具有跨阶段局部连接的SPPFCSPC(Spatial Pyramid Pooling Fast-CSPC)模块,提升网络特征提取和特征融合能力,增强模型对小目标羊只的检测性能.在模型的Neck部分引入了卷积注意力模块(Convolutional Blo...
简介:摘要 : 目前,针对蜂群发生崩溃式消失的现象还缺乏有效的观测和分析手段。本研究在分析蜂群行为与检测特征的基础上,设计了一种基于物联网技术的蜂群多特征长期监测系统。该系统采用太阳能供电,融合了多种传感器,能够检测蜂群的多个特征(蜂箱内部的温度、湿度、蜂群重量、声音和蜜蜂的进出量),并利用无线数据同步传输技术将这些数据上传到远程云服务器中。基于该系统,本研究还进行了针对意大利蜜蜂从 2018年秋季到 2020年春季为期 235天的长期连续监测试验,记录了蜂群在秋衰期、越冬期和春繁期蜂箱内部温度、湿度、蜂群重量、声音和进出量的逐小时的细致变化。试验结果表明,在此期间,蜂箱内的平均温度呈现从 25℃下降到 -5℃再回升至 15℃的抛物线变化,相应的进出巢次数也由大约 8万次 /天减少至 0次 /天再增加至 5万次 /天。在越冬期中,蜂群的重量呈现出大约 25 g/天的线性下降趋势,同时蜂箱内也更为安静,声音的频率集中于 0~64 Hz。由此表明,在不干扰蜂群的情况下,该监测系统获得的特征数据能够有效地揭示蜂群的日常活动和趋势变化,可用来研究蜂群的行为生物学、探索崩溃式的蜂群消失成因以及发展精确化蜜蜂养殖业。
简介:[目的/意义]大规模肉羊畜舍人工消毒存在费时费力、覆盖不全和消毒不彻底的问题,为保持畜舍卫生和肉羊健康,本研究提出一种羊场自动导航喷药机器人.[方法]从硬件、语义分割模型和控制算法3个方面设计了自动导航喷药机器人.硬件部分包括履带底盘、摄像头和折叠式喷药装置.语义分割模型部分通过引入压缩通道网络注意力(Squeeze-and-Excitation Network,SENet)和基于场景改进的十字交叉注意力(Criss-Cross Attention,CCA)模块,提出一种双注意力ENet语义分割模型(Double Attention ENet,DAENet).在控制算法方面,针对机器人在面对岔路时无法控制行进方向的问题,利用模拟真实道路的方法,在羊舍外的道路上绘出车道线,提出了道路中心点识别和车道线中心点识别两种算法来计算机器人行进过程中的导航点.为了实现上述两种算法,使用了两台摄像头并设计了摄像头切换算.