摘要:为解决农机自动导航系统在田间作业过程中因防风树林等对卫星信号产生遮挡与干扰，导致其难以准确获取航向信息等问题，采用惯性导航系统（INS）和全球导航卫星系统（GNSS）航向信息融合方法进行了试验与研究，结合自适应卡尔曼滤波算法构建了综合滤波模型，提出了一种以GNSS信号品质与航向角变化幅度信息为指导的INS/GNSS航向信息融合策略，通过仿真试验以及实际应用测试对航向信息融合效果进行了验证。试验结果表明：以双天线GNSS航向角测量值作为参考基准，在直线行驶过程中，融合航向数据的平均绝对误差为-0.02°，标准差为0.50°；在转向行驶过程中，融合航向数据的平均绝对误差为0.62°，标准差为2.42°；融合后的航向输出结果明显提升了单独使用INS或GNSS时航向数据的精度，且在滤除GNSS航向角测量噪声的同时提高了GNSS航向角解算值的更新速率。该航向角融合算法能够增强农业机械自动导航系统航向角测定的准确性，可为导航系统实际田间作业情况下的抗环境扰动能力提供服务。

摘要:为了实现玉米中耕除草过程中的自动导航作业，提高自动除草的效率和准确性，设计了一种玉米中耕除草复合导航系统。系统由基于GNSS的农机自动导航部分和基于机器视觉的农具自动导航部分组成，可通过GNSS位置信息进行农机自动导航，同时根据摄像头获取的玉米作物行信息控制农具铲刀进行行间除草。对农机的转向控制部分和前轮转角检测部分进行了机械改装，以PLC和步进电机驱动器为基础设计了农机转向控制电路和农具液压控制电路；以横向偏差和横向偏差变化率作为模糊控制的输入变量设计了自适应模糊控制方法；采用摄像头获取玉米作物行，通过扫描滤波方法进行作物行检测。农机独立导航除草试验和农机具复合导航试验结果表明：在车速为0.6 m/s时，农机自动导航最大横向偏差为10.04 cm，平均偏差为4.62 cm；农机具复合导航时的最大偏差为6.35 cm，平均偏差为2.73 cm；农机具复合导航系统能较好地满足玉米中耕除草的要求。

摘要:针对约翰迪尔AutoTrac自动导航系统不适用于普通车辆的问题，提出一种基于XUV825i型全地形车的机械改装方法，主要解决AutoTrac自动导航系统中ATU（AutoTrac universal）方向盘无法在全地形车上安装的问题。该机械改装方法为：在全地形车转向轴与ATU方向盘之间加装一个特制的万向节，利用万向节的特性避免两者之间因同心度精度过低导致导航精度下降的问题，使得全地形车在AutoTrac自动导航系统的控制下能够进行自动导航。XUV825i型全地形车结构与普通车辆一致，所以该机械改装方案也适用于一般车辆。最后基于改装后的全地形车，进行自定义路径导航试验。试验过程中全地形车自动导航的路径轨迹与初始路径基本重合，而且在路况良好以及系统经过调试的情况下，其自动导航横向偏差平均值小于2 cm，说明该机械改装方法并未降低该套系统的导航精度，该机械改装方法正确，安装在全地形车上的AutoTrac自动导航系统能够正常工作。同时说明该机械改装方法适用于普通车辆，AutoTrac自动导航系统能够在普通车辆上正常使用。

摘要:农机具导航可以提高作业的精度和适应性。针对当前导航终端多基于工控机开发，成本相对较高，不利于在农业生产中大规模推广等问题，设计了一种基于DSP和MCU的农机具视觉导航终端，用于玉米中耕锄草自动导航作业。其中，DSP作为核心处理器，负责农作物的图像采集、作物行检测和导航线提取；MCU负责作业流程的管理、GNSS位置信息的接收、存储和转发以及向执行单元发送控制指令等。针对导航终端中所涉及的串口、网络以及CAN总线之间的通信问题，制定了相应的协议规范；按照系统集成优化设计方法，构建了农机具视觉导航终端系统，保证了系统运行稳定性；对图像进行预处理后，采用基于边缘检测和扫描滤波的导航线检测算法提高了农机具导航线检测的精度和处理效率；针对农田玉米中耕锄草试验，设计了导航线算法适应性试验、偏移量测试试验和系统对比试验。结果表明：系统能够较好地适应有杂草和株数稀疏等农田环境下的测试工作；对偏移量检测的平均误差为1.29 cm，最大误差为4.1 cm；对比PC端和ARM端的导航算法运行速度，系统具有较好的实用性和经济可行性。

摘要:针对地面三维激光扫描仪在室外环境下获取果树冠层三维点云信息的复杂性，以及三维点云的颜色和真实颜色存在较大色差问题，提出了一种三维点云颜色矫正方法。通过计算Pearson系数和Spearman相关系数，确定扫描点的 R、G、B 分别与太阳辐射值、TCCR24标准颜色测试板与地面夹角 θ 、TCCR24标准颜色测试板不同色块颜色、扫描质量、光线方向变量之间均存在相关关系。利用统计学方法，在置信度为95%时，建立 R、G、B 分量的双重筛选逐步回归模型。利用建立的回归模型，矫正三维点云颜色。采用该方法对室外果树冠层三维点云进行颜色矫正实验，结果表明，利用建立的颜色矫正回归模型，三维点云颜色 R、G、B 与真实颜色 R、G、B 的相关度由矫正前的低于0.69提高到0.90以上，颜色矫正后的标准差明显由矫正前的高于50%降到低于13%。该方法可为地面三维扫描仪获取较准确的三维点云的彩色信息提供理论依据。

摘要:为实现对果园果实机器人采摘提供科学可靠的技术指导，提出了一种基于RGB-D相机的苹果果树三维重构以及进行果实立体识别与定位的方法。使用RGB-D相机快速获取自然光照条件下果树的彩色图像和深度图像，通过融合果树图像彩色信息和深度信息实现了果树的三维重构；对果树的三维点云进行 R-G 的色差阈值分割和滤波去噪处理，获得果实区域的点云信息；基于随机采样一致性的点云分割方法对果实点云进行三维球体形状提取，得到每个果实质心的三维空间位置信息和果实半径。实验结果表明，提出的果树三维重构和果实立体识别与定位方法具有较强的实时性和鲁棒性，在0.8~2.0 m测量范围内，顺光和逆光环境中果实正确识别率分别达95.5%和88.5%；在果实拍摄面的点云区域被遮挡面积超过50%的情况下正确识别率达87.4%；果实平均深度定位偏差为8.1 mm；果实平均半径偏差为4.5 mm。

摘要:修剪是果树生产中重要的技术手段，要想研究更加合理的修剪技术体系，就必须保证能够对修剪反应有准确、直观和及时的判断，而仿真模拟技术提供了这种可能。以幼龄苹果树为研究对象，采用不同修剪处理对比的方法，在田间试验的基础上，总结修剪反应规律，构建苹果树结构和修剪模型。在此基础上基于Qt框架和OpenGL图形库，开发了单株苹果树修剪仿真软件平台。结合优化算法，通过仿真平台模拟了给定生产目标的修剪方案优化，优化结果对虚拟学习和实际生产提供了可视化指导。

摘要:针对玉米品种制种过程中病害果穗的表型识别问题，以玉米果穗整体为研究对象，基于二维快速成像技术实现了霉变、虫蛀和机械损伤3种异常果穗的快速分选。构建了单目视觉便携式图像采集装置，采集了任意摆放的粘连果穗目标图像，分别在RGB模型和HIS模型中提取了玉米果穗的6个颜色特征和5个纹理特征，并实现特征参数的归一化。构建了病害果穗分类模型，并采用已知样本特征向量对支持向量机和BP神经网络方法进行训练和对比分析，最后采用支持向量机方法实现了3种异常果穗的快速分选。实验结果表明，该方法对霉变异常果穗筛分的正确率可达96.0%，虫蛀果穗筛分的正确率可达93.3%，机械损伤果穗筛分的正确率可达90.0%。

摘要:提出了一种基于骨架提取的改进算法，可实现在大田环境下，使用PMD深度相机快速、无损测量玉米株型参数。首先利用深度图像RGB伪彩色和深度距离信息，提取深度图像的骨架，排除复杂背景干扰，得到单株玉米的二值骨架图像；然后利用基于角点检测的改进归类算法提取骨架图像特征点；最后建立骨架图像中特征点与深度图像的对应关系，利用空间几何数学方法，结合特征点计算出玉米的3种株型参数，即株高、茎粗、叶倾角。农田实验对比分析表明，所提方法的株高测量结果与人工测量结果的相关系数 r 为0.986，最大相对误差小于2 cm，农田作物育种抗逆性分析还表明玉米株型参数与抗倒伏性具有显著相关性。

摘要:针对当前农田土地平整作业过程中，常会出现铲车过载或空载造成平地效率低下的问题，提出一种基于空间聚类的农田土地平整区域规划方法。首先，获取农田地势高程数据，通过克立格插值法遍历到空间各个位置；然后，通过改进后的K-均值聚类算法与密度聚类算法，对农田高程数据进行区域标记，去除区域中的离散点和误差点，初步完成区域划分；再结合农田平整时挖填土方量体积和农田面积适中等原则，对区域大小及形状进行修整，完成农田土地平整区域规划。田间试验分析表明，采用所提出的区域规划方法规划后，农田平整过程中铲车过载和空载现象明显减少，有效作业时间提高5%以上，工作效率提升显著；平整后各划分区域地势平整情况得到明显提高，平整度小于6 cm。

摘要:利用Matlab提供的数学函数ode45，对基于水田平地机调平系统运动学模型的方程组，以正弦输入电流为例，进行数值解求解，得到平地机平地铲倾角、角速度、扭簧扭转角度等状态变量与输入电流的数值关系。该方法可以准确地求解数值解，且能方便分析方程组中任意变量与已知变量的关系。该方法对于其他多输入多输出的农机具机械液压系统运动学模型的数值解求解与特性分析具有借鉴意义。

摘要:基于4HBLZ-2型单垄小型自走式花生联合收获机，设计摘果辊、清选筛、夹持轴、夹持链以及各转动部件工况的在线检测方法。利用LabView开发了基于CAN1939总线通信网络的花生收获机械作业在线监测系统，实现了整机控制状态、收获模式、发动机参数、行走轨迹、核心工作部件工况等的实时监测；采用多传感器信息融合算法，建立了作业状态的自诊断与故障预警模型，能够在拨果辊堵塞、跑粮及链条断裂等异常作业工况下为驾驶员提供田间实时报警信息。试验表明，本系统达到了花生收获机田间作业工况实时监测的功能和精度需求，且故障预警的自动诊断时间低于2 min，故障检测准确率大于90%。

摘要:针对谷物测产系统采样频率过高时数据冗余量大、软硬件成本高，而采样频率过低时测产精度和稳定性难以保证的问题，分析了谷物的冲击规律并根据采样定理确定了谷物流量信号的最高采样频率为50 Hz。数据预处理时，对于高频率采样信号，提出了双阈值滤波均值和算数均值2种方法，分析表明双阈值滤波均值法的处理效果优于后者。为考察采样频率对测产精度的影响，进行了不同采样频率的测产试验并提出了频率抽取法，尝试了1、10、25、50 Hz 4种采样频率下的总产量建模，并对比了其预测效果，试验结果表明，在最高采样频率范围内，采样频率越高，测产的精度也越高；采用50 Hz采样频率时，平均误差最低为3.04%；采用10 Hz以上采样频率时，可保证平均误差不高于5%。因此，采用10 Hz以上的测产系统采样频率是必要的。

摘要:pH值是评价青贮饲料品质的重要指标之一。设计了青贮饲料pH值无线监测装置，实现了对青贮饲料在发酵过程中pH值变化的同步实时获取。在对仪器进行标定试验后，选用玉米秸秆和青草饲料样本对实际测量结果进行验证，结果表明：饲料pH值测量值与准确值呈严格线性相关关系，玉米秸秆和青草饲料样本， r 分别为0.997 3和0.995 7，pH值无线监测装置可准确测量青贮饲料pH值。分别对玉米秸秆和青草饲料青贮发酵过程中pH值的变化过程进行监测，结果表明：对于玉米秸秆，其pH值初始值为5.4，从发酵的第0.5天到第2天pH值从5.4快速下降到4.0，之后pH值下降趋缓，最终稳定于3.8左右；对于青草饲料样本，其pH值初始值为5.9，从发酵的第 0.8天到第3天 pH值从6.0下降到5.2，发酵7 d后，pH值稳定于5.1。

摘要:设计了一种N-辛基吡啶六氟硝磷酸盐离子液体粘合纳米四氧化三铁修饰丝网印刷电极，结合方波阳极溶出伏安法实现了重金属镉、铅离子的同步检测。并用循环伏安法、交流阻抗法、方波溶出伏安法进一步研究修饰电极的电化学性能，表明采用离子液体/纳米四氧化三铁复合膜可有效提高丝网印刷电极的电子传递能力和有效面积，修饰电极对镉离子和铅离子显示出了良好的检测灵敏性。在最优检测条件下，修饰电极对镉离子和铅离子峰电流在浓度分别为0.2~35.0 μg/L和0.2～20.0 μg/L范围内呈现良好的线性关系，检测下限分别为0.06、0.1 μg/L（ S/N =3）。将该电极用于检测土壤和水样本中的重金属镉和铅，表现出较好的选择性和检测精度。

摘要:土壤电导率是衡量土壤传导电流能力的一种固然属性，除了能够反映土壤质地外，还能够反映土壤的含水率、含盐量、有机物含量等特性。利用土壤光谱数据可以分析出土壤含水率、养分等，且测量过程中无需采样、搅动土壤。通过土壤电导率数据和光谱数据的综合、校正，能够提高系统的精度。基于嵌入式技术开发了土壤电导率和光谱反射率综合检测系统。土壤电导率测量系统采用基于改进的电流-电压四端法原理，使用深松犁的尖端作为电极传感器，能够在测量的同时完成松土的作用。光谱测量系统使用微型光谱传感器采集光谱数据，并进行实时处理。在采集土壤电导率、光谱数据的同时，系统同步采集GPS信息，并和土壤电导率、光谱数据一起保存，供进一步绘制土壤特性分布图使用。系统能够实时综合处理多种数据，并进行显示、保存等操作，具有良好的应用 前景。

摘要:针对土壤悬液组分复杂以及单输入变量时电极预测精准度有限的问题，以提高离子选择电极预测土壤硝态氮含量精准度为目标，建立基于多参数融合的支持向量机(SVM)土壤硝态氮预测模型。采用灰色关联分析法对影响电极法测定土壤硝态氮的主要干扰因素进行排序，建立以主干扰因素及硝酸根电极检测电势的多参数融合SVM预测模型，并与传统Nernst模型和干扰因素全输入下的SVM模型作对比验证算法可行性。实验结果表明，土壤电导率、温度与Cl -电极检测电势为影响电极预测硝态氮精准度的主要干扰因素；输入参数为硝态氮电极检测电势、土壤电导率、温度与Cl -电极检测电势时，SVM土壤硝态氮预测模型效果最优，与光学法测定结果回归方程的调整决定系数为0.98，平均绝对偏差为3.38 mg/L，均方根误差为4.51 mg/L，基于多参数融合的SVM预测模型可显著提高电极法硝态氮检测精准度。

摘要:改进土壤样品前处理工艺，探讨利用微波炉、离心机、高速漩涡振荡器替代干燥箱、摇床等传统装置的可行性。单因素试验筛选微波时间、振荡时间、离心速率及离心时间的优选调控水平，进而设计正交试验进行方差分析，确定土样快速前处理优选工艺参数。59个土样检测试验结果表明，在微波时间9 min、振荡时间40 s、离心转速1 000 r/min、离心时间60 s条件下，电极法与光学法检测值之间不存在统计差异，平均相对误差为7.48%，绝对误差的绝对值范围为0.14~22.92 mg/L，均方根误差为7.91 mg/L，快速前处理工艺处理时间小于15 min，可满足土壤硝态氮快速测量准确性及时效性要求。

摘要:在对设施蔬菜生产中使用的水肥一体化设备进行智能灌溉控制设计中，监测混肥罐和回液桶中液位高低是非常必要的。现有液位检测普遍采用机械开关式液位浮子，工程实践中发现当进出水口与浮子过近，或者水纹波动显著时，浮子上下剧烈抖动会导致水泵随浮子的抖动而经常启停，对于启动电流较大的泵容易造成损伤。本文在软硬件设计中采用了计数器数字滤波电路以及单片机定时器中断，设计了一种替代简单液位浮子的实用智能液位开关。为了检验该设计的性能，在同等条件下，进行了不同液面、不同压力和水流量的对比试验。试验结果表明，计数脉冲发生电路中充电电阻和放电电阻为4.7 kΩ时，滤波后的输出信号比现场实际的数控信号时间迟延了2.11 s，经数字电路滤波后的输出信号已经完全消除了宽度小于2 s的所有干扰信号，并且具有很高的稳定性。迟延时间与计数电路、计数脉冲发生电路有关，通过电路设计调整滤波脉宽可使输出信号有效地滤除干扰成分。同时，利用该方法也可以根据不同工况，如不同功率的水泵设定不同参数滤除干扰信号，提高智能液位开关适用性。

摘要:为提高茶鲜叶分级效果，设计了一种参数可调的等直径滚筒式分级机。在计算确定滚筒主要结构参数的基础上，通过正交试验优化了滚筒倾角、进料率和滚筒转速等工作参数。用正交表L 25 (5 6 )安排试验，分析了茶鲜叶分级过程中的滚筒倾角、进料率、滚筒转速对茶鲜叶总体分级率的影响。结果表明，各因素对总体分级率影响的主次顺序为：滚筒倾角、进料率和滚筒转速。本试验条件下，综合考虑分级率和生产率，工作参数的最优组合为：滚筒倾角6°、进料率3.0 kg/min和滚筒转速16 r/min。

摘要:近红外光谱分析中，异常样本的存在严重影响定标模型的预测性能和适配性。基于 X / Y 联合的ODXY异常样本识别和剔除方法，提出并证明了一种专用于多组分分析的MODXY异常样本识别方法。实验采用80组玉米近红外光谱数据，利用不同异常样本识别方法剔除异常样本后建立玉米含水率、含油率、蛋白质含量和淀粉含量4种组分的偏最小二乘预测模型，采用预测均方差和决定系数作为评价指标比较所建模型的性能，检验MODXY方法在多组分分析中的异常样本识别能力。实验结果表明：在近红外多组分分析中，MODXY方法在大多数情况下具有更好的异常样本识别能力；MODXY方法和ODXY方法均有一定的适用范围，它们更适合于相应组分化学值的相对标准偏差较大的情况。

摘要:采用傅里叶变换近红外光谱仪，采集了4个不同品种的200份核桃仁样本的近红外漫反射光谱，建立了核桃仁品种分类模型。光谱范围为3 800~9 600 cm -1 ，预处理方法采用多元散射校正法和标准正态化方法；通过主成分分析法优选出5个主成分因子，光谱信息累计贡献率达到99.21%；采用随机抽取法建立建模集和验证集，以主成分因子为输入变量，建立了基于支持向量机分类模型，并采用网格搜索法对RBF核函数参数 λ和δ 进行寻优。分析结果表明，建立的核桃仁分类识别模型对4个核桃仁品种的总体正确识别率达到96%，为核桃仁品种的快速无损识别提供了一种可行的方法。

摘要:西瓜的内部品质与其振动特性紧密相关。激光多普勒测振（LDV）技术可以准确、非接触地测量农产品组织的真实振动，从而获取农产品的内部品质信息。基于激光多普勒测振系统开展了单因素试验，研究了加速度振幅、扫频速率、检测点位置3个因素对西瓜振动频谱响应特性的影响。然后，针对以上因素进行了3因素3水平的有交互作用的正交试验，共27个参数组合，每个组合重复3次。单因素试验结果表明，加速度振幅和扫频速率对西瓜振动频谱影响显著，但检测点位置影响不显著。有交互作用的正交试验结果表明，在各参数组合中加速度振幅 2.5 g 、 扫频速率1 000 Hz/min、阳面赤道检测点为较优的振动参数组合。本研究的结果为准确无损检测西瓜内部品质奠定了基础。

摘要:提出了一种机器视觉技术结合BP神经网络快速鉴别结球甘蓝叶球形状的方法。运用图像处理技术，提取结球甘蓝的高度、宽度、长轴、面积4个绝对形状参数，在此基础上定义了高宽比、圆形度、矩形度、椭形度、球顶形状指数等5个相对形状参数。分别以4个绝对参数、5个相对参数以及上述9个参数作为网络输入，建立BP神经网络叶球识别模型。测试结果表明，以绝对参数作为输入的BP神经网络正确识别率为62.5%，相对参数作为输入的BP神经网络以及相对参数和绝对参数9个参数作为输入的BP神经网络正确识别率均达100%，以相对参数作为网络输入的预测模型优于以绝对参数作为网络输入的预测模型，相对参数和相对参数结合绝对参数作为输入构建的BP神经网络识别模型均具有良好的分类和鉴别能力。

摘要:为实现海参捕捞和海参疾病诊断的自动化，应先解决真实养殖环境下海参的图像目标分割问题。为此提出一种融合显著图模型和GrabCut算法的水下海参图像分割方法。该方法改进了传统的GrabCut算法，通过对单尺度Retinex算法分析，对水下图像进行增强，结合基于区域对比度的显著性区域检测方法和直方图均衡的方法，得到海参区域图像的部分前景和可能的背景，并以此初始化GrabCut算法的掩膜，最后进行GrabCut算法迭代，得到图像目标分割结果。通过与Otsu法、分水岭法、传统GrabCut算法对比分析表明：所提方法能够准确分割出图像中海参目标，并能克服背景噪声，保留目标图像细节，算法正确分割率达到90.13%，满足海参图像目标分割的 需要。

摘要:在农田物联网中，控制命令往往由具有多维度信息的复杂事件触发，因此需要根据传感器所监测的大量单一事件检测复杂事件，即复杂事件处理。复杂事件模型描述了原子事件组合成复杂事件的组合模式，是复杂事件处理的基础。现有的复杂事件模型主要考虑原子事件的时间分布特性，而未考虑农田事件具有的空间分布特性。本文研究了面向农田物联网复杂事件处理的时空事件模型并定义了合适的事件模型描述语言，首先建立了描述复杂事件模式的时空事件模型，针对多个复杂事件间的关系，通过有向图建立了复杂事件层次模型；针对一个复杂事件内部关系，通过对农田物联网事件常见时序逻辑关系和空间拓扑关系的分析，定义了9类时间关系算符、8类空间关系算符用于判断子事件与复杂事件间的时空关系，并定义了5类时间耦合算符、7类空间耦合算符用于计算复杂事件的时空属性，为描述事件组合模式提供了基础；在此基础上，考虑可读性和易解析性，设计了基于XML的事件模型描述语言；基于案例，通过与其他常用的复杂事件模型相比较，说明了本文事件模型和描述语言更加适用于描述农田物联网复杂事件。

摘要:无线传感器网络数据融合能够减少节点能耗、延长网络生命周期，近年来受到了广泛关注。已有的应用于农业监测的空间数据融合算法多采用取平均值等方法将一定区域内监测到的数据融合成一个值。而农田环境监测具有监测范围广、监测点多、监测数据量大的特点，监测数据间除了冗余性还具有差异性，因此数据融合应该在消除冗余的同时保留数据的差异。针对农业监测的这一特点，提出在簇头节点应用聚类算法进行空间数据融合，通过聚类减少数据发送量，降低能耗；同时将差异较大的参量聚类到不同类别中以保留数据间的差异。此外，还提出了一种应用于WSN簇头节点的自适应改进K-means聚类算法，仿真结果表明，所提算法融合后的数据上传量比没有融合减少41.19%，消除了数据冗余；算法融合前后最大误差低于取平均值法误差的36%，保留了数据差异性。在没有明确误差要求时, 该算法能够在尽量减少数据上传量的同时保持相对误差低于10%，避免了因聚类个数不当引起的巨大误差。而在有具体误差要求时，该算法融合前后的绝对误差严格低于要求误差。

摘要:溶解氧、pH值、电导率、温度等是水质分析的关键因子，对各关键因子的实时测量尤为重要，但传统的经验检测法和化学检测法已经不能满足要求。随着传感器智能化、网络化的发展，无线网络技术在满足水质监测实时性、准确性要求方面显示出优势。ZigBee技术不仅具有距离近、复杂度低、组网能力强、成本低及可靠性高的特点，并且自有无线通信标准，可以接力的方式在多个测量节点间相互协调实现通信，充分满足了无线水质监测的需要。本文提出一种基于JN5139的ZigBee无线模块的无线水质监测系统。该系统集感知模块、微控制模块和无线传输模块于一体，通过无线网络定时收集现场测得的多路水质参数，并利用上位机存储和显示数据。用户可以通过计算机连接系统JN5139-Z01-M02/4无线模块收集现场测得的多种水质参数。在建筑物、树木等障碍物遮挡的情况下，可以达到至少100 m的传输距离。试验结果表明该系统具有可扩展性强、功耗低、稳定性高等特点，能够满足水质监测实时性和数据精度的要求。

摘要:高效地组织、分类信息，是提供个性化农业信息推荐服务的基础。根据农业文本信息特点，提出了一种基于线性支持向量机(Support vector machine，SVM)的中文农业文本分类模型，首先构建农业行业分类关键词库，通过特征词选择和权重计算，构建分类器模型，实现信息的自动分类。实验选取了1 071个测试文档，并按照种植业、林业、畜牧业、渔业进行分类。结果表明，分类准确率为96.5%，召回率为96.4%。实验结果高于贝叶斯、决策树、KNN、SMO等分类算法，将该模型应用于农业物联网行业信息综合服务平台，运行结果表明，该方法能够实现中文农业文本信息的自动分类，响应时间满足系统要求。

摘要:基于母猪热红外视频在线检测的实时性和稳健性，提出了一种快速高效的母猪热红外图像轮廓分割方法。采用点运算进行对比度增强，去除大部分背景像素，减少图像数据处理量，减弱热红外图像中复杂背景的干扰；提出了能够随着图像整体对比度和局部对比度变化的权值函数，从而动态地均衡图像全局能量和局部能量的权重；结合LGIF模型，建立了一个改进权值的LGIF活动轮廓模型。应用不同分割方法对在不同姿态、不同光照、不同品种情况下拍摄的300幅母猪热红外图像进行试验，结果分析表明，所提方法能更高效地将母猪轮廓从养殖场猪圈环境中提取出来，单幅图像平均分割时间为49.67 s，正确分割率达到98%以上，研究结果可为后续基于在线红外视频监测研究提供技术支撑。

摘要:针对猪舍内光照情况复杂、目标与背景颜色较为接近、相机视角与参数不佳等环境与硬件条件的不足，导致生猪跟踪过程中精度低、稳定性差的问题，充分结合实际场景，提出了一种优化特征提取的压缩感知跟踪算法。优化跟踪窗口为椭圆形，以接近生猪体态；并结合灰度和纹理特征，优化传统压缩感知算法特征提取过程；划分猪舍区域，依据生猪所处位置来判断其当前行为。随机选取猪舍内不同场景、不同光照强度、不同生猪品种的多段视频进行实验，实验结果表明：中心点均方根误差均值为25.44，分别是传统压缩感知算法、模板更新跟踪算法和Camshift跟踪算法的60.32%、33.33%、32.57%；中心点均方根误差方差为70.26，分别是传统压缩感知算法、模板更新跟踪算法和Camshift跟踪算法的7.13%、47.62%、17.16%；跟踪速度达到19.3帧/s。

摘要:光照是影响作物生长与蒸腾的重要因素之一，实时监测并根据光照强度来指导灌溉不仅能促进作物生长还能起到节水节能的作用。设计了一种低成本、简单、实用的光照监测系统，使用硅光电池作为光敏测量元件， PIC16F876A单片机作为中央处理器，采用最小二乘法建立硅光电池输出电压和光照强度之间的模型，并通过试验进行系统性能验证。试验结果表明，系统在晴天、雨天、阴天和天气变化时的相对误差分别为：1.19%、7.19%、1.57%和6.15%，平均相对误差均低于10%。系统准确度随光照强度的增大而增大，在光照强度高于15 000 lx时系统测量值更准确，平均相对误差仅为1.41%，测量分辨率为0.1 lx。系统重复性误差小于0.63%，具有较好稳 定性。

摘要:CO 2是植物进行光合作用的重要原料，合理增施可提高作物的光合速率。为实现温室CO 2气肥的精细管理，设计了基于无线传感器网络(WSN)的温室CO 2气肥调控系统。该系统由监控节点、智能网关和远程管理软件组成，其中监控节点能够自动实时监测温室环境信息(CO 2浓度、光照强度、空气温湿度和土壤温湿度)，并控制CO 2增施气阀的开关；智能网关不仅能实现监控节点与远程管理软件之间的通信，还可在本地实现对温室环境信息的显示与存储，以及CO 2增施调控等操作；远程管理软件除了具备基本的数据接收、存储和查询功能外，还可通过建立的光合速率预测模型对CO 2气肥实现远程自动调控。本文以番茄为研究对象，采用开发的系统实时获取环境信息，使用LI-6400XT光合速率仪获取单叶净光合速率，建立了基于支持向量机(SVM)的番茄光合速率预测模型。为了提高预测模型的通用性，实验将苗后期番茄在4个CO 2浓度梯度进行培育，其中C1、C2、C3分别进行700、 1 000 、1 300 μmol/mol浓度的CO 2增施，CK为对照组(CO 2浓度约为450 μmol/mol)。数据分析采用SVM算法，以多种环境信息作为输入变量，以单叶净光合速率作为输出变量，得到光合速率预测模型。经过测试与验证，CO 2浓度调控系统能够稳定可靠地采集温室环境信息，适合应用在温室环境中；光合速率模型预测值和实测值相关系数为0.981 5，均方根误差为1.092 5 μmol/(m 2 ·s)，具有较好的预测效果，为温室番茄CO 2定量增施调控提供了依据。

摘要:为了实现不同土壤水分管理下的CO 2气肥精细控制，建立了番茄作物不同生长阶段的光合速率预测模型。实验设置了4个CO 2浓度与3个土壤水分条件的交互处理，利用无线传感器网络长期实时监测温室内环境信息，采用LI-6400XT型光合速率仪定时采集作物净光合速率信息；并用BP神经网络分别建立了番茄苗期、花期和果期的光合速率预测模型。预测模型的验证结果表明，对于苗期预测模型，预测值与实测值之间的决定系数 R 2为0.925；花期预测模型的决定系数 R 2为0.920，果期预测模型的决定系数 R 2为0.958；番茄各生长期的光合速率预测模型均具有较高的预测精度。在不同土壤水分条件下改变CO 2浓度，得到的CO 2浓度与光合速率预测曲线与实测值相近，可反映实际土壤水分管理下的CO 2浓度最优值，对指导不同土壤水分条件下CO 2气肥的精细调控具有重要意义。

摘要:为了探索大田冬小麦冠层叶片叶绿素指标的快速检测方法，基于车载式多光谱成像系统进行了大田冬小麦叶绿素含量指标的快速无损诊断研究，并分析了不同车速条件下车载式多光谱成像系统的工作性能。系统以福田欧豹4040型拖拉机为车载平台，搭载了2-CCD多光谱图像智能感知系统。田间试验分别设置了4种行进速度（分别为S1（0.54 m/s）、S2（0.83 m/s）、S3（1.04 m/s）、S4（1.72 m/s）），采集了冬小麦冠层可见-近红外图像，同步获得了车载GPS轨迹坐标信息，并测量了样本叶绿素含量指标SPAD值。图像经滤波和冠层分割预处理后，提取了 R、G、B 、NIR 4个波段平均灰度，并计算了RVI、NDVI等4种常见植被指数、 H 分量的灰度平均值和覆盖度 C ，共10个图像检测参数。分析了各图像检测参数与叶绿素含量指标SPAD值之间的相关关系，结果表明，S1、S2和S3速度下，各图像检测参数与SPAD值相关性高于S4速度。同时，S1、S2、S3速度下，NDVI、NDGI、RVI与SPAD值的相关系数绝对值均达到0.50以上。分别建立了S1~S3不同车速下叶绿素含量指标诊断MLR模型，模型精度满足作物生长空间分布图制图的要求。为了进一步提高车载式大田作物生长参数移动诊断效率，将不同车速下的数据合并，选取NDVI、NDGI、RVI参数建立叶绿素指标MLR模型，结果表明模型具有通用性。该研究可为车载式大田作物生长快速诊断提供支持。

摘要:为了快速准确获取田间作物生长营养水平信息，设计了作物冠层营养诊断光谱检测仪，并进行了小麦大田测试。系统由光学传感器，信号采集驱动模块和控制器组成。光学传感器可测量300~1 100 nm范围内连续光谱，信号采集驱动模块用于提供稳定电压以及数据的A/D转换。开发了光谱采集控制软件安装于控制器，主要功能包括接收、处理、显示和存储采集到的数据。应用该仪器进行了标定试验，并针对大田冬小麦开展了大田试验，试验结果表明该仪器所测反射率与美国ASD FieldSpec HandHeld 2光谱辐射仪所测的反射率之间具有较高的相关性，相关系数最低为0.991 8。分析了冬小麦叶绿素含量指标SPAD值与仪器所测反射率之间的相关性。选出相关性较高的550~900 nm波段进行主成分分析建立叶绿素预测模型，建模 R 2 C 为0.575，模型检验 R 2 V 为0.595。结果表明利用研发的便携式光谱检测仪能有效评估小麦营养叶绿素含量，为小麦的精细栽培提供理论与技术支持。

摘要:为了快速无损地检测大田作物冠层叶绿素含量，使用便携式多波段光谱探测仪针对农大8号（G1）、郑单（G2）、先玉（G3）和京农科（G4）4种玉米作物品种，在拔节期采集550、650、766、850 nm波长处太阳光信号和作物冠层反射光信号，用于建立玉米冠层叶绿素含量诊断模型。首先，利用作物冠层650 nm和550 nm波长反射率之间的差值 T D 剔除了土壤背景数据点（ T D >0）。然后，组合计算了NDVI、RVI和DVI共12个植被指数，分析各植被指数与叶绿素含量之间的相关关系，结果显示与G1~G4品种叶绿素含量相关性最优的参数分别为RVI(766,550)、 DVI(850,650)、 NDVI(850,550)和RVI(766,550)，相关系数均达0.6以上。数据按一定间隔聚类后，相关性分析结果表明多波段光谱探测仪对玉米叶绿素含量检测最优分辨率为0.5 mg/L，且NDVI(850,550)、NDVI(766,550)和RVI(850,550)与叶绿素含量的相关系数分别为0.837 0、0.773 7和0.767 7，达到了强相关水平。最后，建立了多品种通用型玉米拔节期叶绿素含量诊断模型，可为大田玉米拔节期叶绿素含量诊断提供技术支持。

摘要:基于机器视觉技术研究了一种低成本、针对局部小范围的小麦麦穗计数方法。通过部署的田间摄像头采集大田环境下小麦麦穗低分辨率群体图像，实现了复杂大田环境下小麦麦穗图像的降噪增强处理；提取麦穗的颜色、纹理特征，采用SVM学习的方法，精确提取小麦麦穗轮廓，同时构建麦穗特征数据库，对麦穗的二值图像细化得到麦穗骨架；最后通过计算麦穗骨架的数量以及麦穗骨架有效交点的数量，即可得到图像中麦穗的数量。经过2014年5月和2015年5月在方城县赵河镇示范区的试验测试，以小麦麦穗图像640像素×480像素（约250穗）为例，小麦麦穗计数平均耗时1.7 s，准确率达到93.1%，满足大田环境下小麦麦穗计数要求，可以为小麦估产提供可靠的参考数据。

摘要:为了快速获取大田冬小麦作物生长信息，对田间植被覆盖度(VCI)进行检测。采用开发的多光谱图像采集系统，在拔节期-扬花期获取冬小麦冠层可见光( B、G、R ，400～700 nm)和近红外(NIR，760～1 000 nm)图像。图像经自适应平滑滤波处理后，针对RGB图像，采用HSI色彩空间模型，设定 H 分量阈值［π/4,6π/5］进行分割，对NIR图像采用自动阈值分割法分割，进而提出了基于“ H +NIR”组合的冬小麦冠层多光谱图像分割方法，并计算VCI值。对未经分割的原始图像提取了9个图像检测参数，包括各通道图像灰度均值( A R、 A G、 A B、 A NIR )、归一化植被指数(NDVI)、归一化差异绿度指数(NDGI)、比值植被指数(RVI)、差值植被指数(DVI)和冠层 H 分量均值 A H。图像检测参数与VCI相关性分析结果表明，各植被指数与VCI的相关系数绝对值均大于0.90。应用NDVI、NDGI、RVI和DVI建立了多元线性回归模型，其 R 2 c =0.948, R 2 v =0.884，可以用于快速反演VCI，为田间作物生长评价和管理提供支持。

摘要:准确地获取农作物种植面积信息是农业管理部门及时掌握农作物生产信息的基础。基于时序植被指数的作物遥感分类方法，可以充分发挥遥感技术周期短、速度快和宏观性强的特点，克服单时相遥感数据的“同物异谱”和“异物同谱”导致的混分问题。以河北省曲周县作物遥感分类为例，在研究待分类作物的最佳NDVI阈值区间的基础上，探讨了基于时序植被指数的农作物分类知识规则建立方法。分类结果显示研究区2014年各类作物的种植面积分别为：冬小麦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。 用总体分类精度、Kappa系数和统计数据对分类精度进行了验证，总体分类精度为89.166 7%，Kappa系数为0.857 4，与统计数据的相对误差分别为冬小麦-0.80%、夏玉米-0.32%、春玉米-3.15%、棉花-2.71%、谷子4.12%。研究结果表明该方法可为县域农作物种植面积遥感调查提供技术依据。

摘要:黑龙江省是我国粮食生产大省，及时有效地获取黑龙江省的农作物种植面积对后续研究的开展具有重要意义。以黑龙江省五九七农场为例，利用2014年8月30日GF-1卫星16 m空间分辨率影像，通过计算不同特征波段，构建了多特征水稻、玉米种植区识别方法。首先计算影像归一化差分植被指数（NDVI），并将原影像进行主成分变换，以此为基础建立包含多特征的数据集。然后利用不同地物类型之间在各特征波段的差异，基于CART算法构建决策树，分别提取研究区内的水稻和玉米。精度评价结果表明，分类的总体精度达到96.15%，Kappa系数为0.94。水稻的制图精度为98.41%，用户精度为97.64%；玉米的制图精度为95.38%，用户精度为97.89%。其中总体精度和Kappa系数较最大似然法分类结果分别提高了5.28%和0.08。所提研究方法可为其他地区农作物高分数据作物类型制图提供借鉴。

摘要:遥感影像的几何配准是影像后续处理的重要前提和遥感农情监测等应用的重要保障。不同的自动几何配准算法在配准效果上存在差异，单一配准算法难以满足所有类型数据的配准要求。根据不同地形特征和不同时相特征，选择了平原和山地、夏季和冬季4个实验区，以现有的基于区域的互相关法、互信息法和基于特征的SIFT算法为基础，分别对上述4个实验区的高分一号影像数据进行自动配准实验，对比3种算法的配准精度、配准效率和稳定性。实验结果表明：应用SIFT算法进行配准，4组实验结果均目视接边效果良好且均方根误差达到10 -5 数量级，满足精度要求。该方法简单、高效，可以应用于农情遥感监测等日常业务。

摘要:在生态环境遥感评价系统构建过程中，以业务为核心的开发模式导致了多种业务模型与系统耦合度高、模型复用困难的问题。API库本身的开发平台限制导致了系统多平台调用能力欠缺。同时，在遥感大数据量计算的背景下，系统更是难以应对多用户的并发请求，广区域覆盖度计算造成了长延时和系统资源高占用的问题。针对以上模型复用、多平台调用、模型并发处理和大数据量计算4个问题，提出了基于SOA和OpenStack的生态环境遥感评价模型库，在模型复用和多平台调用问题方面，采用Web服务对生态环境遥感评价常用的20种专题算法模型进行统一封装、部署和并发调优；在模型并发处理和大数据量计算方面，采用OpenStack对多个服务进行动态负载均衡和任务分配。此外，还分析了模型库构建过程中核心的模型元数据接口设计和模型封装的实际问题，并提出了设计思路。最后，以三江源地区为例进行评价生产，证明了系统的可行性。

摘要:利用一维多层水热耦合SHAW（The simultaneous heat and water）模型，在田间实验的基础上，模拟河南省商丘地区2015年冬小麦拔节后近地面层0~40 cm垂直方向上的每小时气温变化特征。结果表明，冬小麦近地面层气温模拟整体效果较好，其中48%模拟的绝对误差低于1℃，75%模拟的绝对误差低于2℃,不同高度上模型效率ME均大于0.94；夜晚气温的模拟效果优于白天的模拟效果，白天11:00—14:00气温被过低估计，并随着近地面层高度的增加，模拟值误差越大；近地面层内3种气温特征值模拟效果的优劣依次为：日平均气温、日最低气温、日最高气温，其中，日平均气温模拟值与实测值基本吻合，日最低气温被略微高估，日最高气温被过低估计。此外，SHAW模型在冬小麦拔节后6个生育期的模拟效果均存在差异，拔节期、灌浆期和乳熟期模拟效果较好，孕穗期和开花期次之，抽穗期模拟效果相对较差。

摘要:将育种家对作物性状表现的综合评价融入作物育种评价中，提出了一种基于序相关的作物育种评价性状特征选择方法。首先，从育种数据中筛选训练样本集及候选性状特征集合，计算候选性状特征集合中各性状与育种材料评价结果的相关性和作物在性状特征间表现的相似性，然后，利用计算的相关系数同时综合考虑性状表现的相似性系数，以期望选择的性状特征的相关性最大、相似性最小为目标，建立基于序相关的作物育种评价性状特征选择模型。该模型可为不同育种目标提供重点关注的性状特征集合，为数据化育种提供支持及依据。利用该方法对2013年大豆品系鉴定试验中早熟、中熟、毛豆3类育种材料进行了性状特征选择试验，结果验证了方法的有效性。该方法可以作为育种评价方法的前置步骤，与现有的综合评价、模糊综合评价等方法结合作为性状特征权重的确定手段，提高权重确定的科学性。

摘要:针对任意查询区域年度现状地类面积统计困难、长时序变更流量分析计算耗时等问题，提出基于时空变化图模型的统计优化方法。运用图的连通性原理，对查询统计区域内和边界处的要素实体进行分类，实现了时序快照统计优化算法，解决了任意查询区域时点现状统计困难的问题，提高了时序快照统计的效率。运用多商品流原理进行时空网络图约化性判定，实现了变更流量统计优化算法，减少了要素空间叠置分析次数，解决了长时序土地利用变化变更流量统计耗时问题，提高了统计的效率。最后，以2009—2012年琼海市土地利用数据为例，进一步验证优化算法的有效性和可行性。

摘要:以2013年与2014年2期高分一号卫星影像为数据源进行浙江省海盐县沿海地带土地利用类型变化检测。面向对象的变化检测方法包括单一波段差值比值法、多层次多波段差值比值法、变化矢量分析法，为对比检测效果还进行了基于像元的多波段差值法与比值法对多光谱影像与融合影像的检测。结果表明，面向对象的变化检测总体精度为86.29%，Kappa系数为0.72，优于基于像元的变化检测方法。在面向对象的变化检测中，运用融合影像进行分层次多波段差值比值法得到的检测效果最好，优于变化矢量分析法。而基于像元的变化检测中，运用融合影像进行多波段差值法得到的检测效果较好。

摘要:于2015年4月在黑龙江农垦赵光农场，使用20套无线传感器网络节点部署在赵光农场一面积为33.4 hm 2 的玉米地块，并通过2个手持式移动节点进行加密测量。根据这一方案，获得了从4月5—29日在240 m×240 m、120 m×120 m、60 m×60 m和30 m×30 m网格下的土壤温度和土壤湿度数据。在此基础上，基于统计半方差函数理论和GIS空间Kriging插值方法分别分析了土壤温度和土壤湿度各向同性、各向异性变化特征及分布模式。结合土壤温度和土壤湿度在不同尺度下的Kriging插值结果，确定了两者最佳采样间距。试验结果表明，土壤温度和土壤湿度的半方差函数分别适用于球形模型和指数模型，两者均有很强的空间自相关。其中，土壤温度自相关距离为51.56 m，土壤湿度的自相关距离为154.16 m。土壤温度在45°、90°方向变化明显大于0°、135°方向；土壤湿度拟合决定系数( R 2 )为0.77，在0°、135°方向上变化较大，土壤温度和土壤湿度最佳采样间距分别为60 m和100 m。