摘要:目前，苹果最新的栽培模式是将果树整形为树枝水平生长的多层棚架结构，这种结构可以将机械收获控制在局部化的树枝水平，以实现鲜苹果的机械化采收。为此，提出一种实用的局部对靶振动收获方法，激振树枝并采用尽量接近方式收集果实。基于单自由度粘弹性阻尼系统，设计了树枝激振器，并设计了一套计算机测控系统，用于实时监控树枝的受迫振动频率。设计了与激振树枝方式相对应的水平型和倾斜型果实收集平台。最后，在美国华盛顿州普罗瑟附近的商业果园，以“墙形”结构的“爵士”苹果为例，开展了局部对靶振动收获试验，对比分析了4种收集方式（有无缓冲隔离带、水平或倾斜接收）对果实质量的影响。依据美国农业部鲜苹果质量等级标准，利用满足市场分级要求的果实所占的百分率对收获的果实质量进行评估。结果显示，满足市场分级要求的果实所占的百分率为89.5%~96.3%，且在这4种方式中并无显著差异。这表明，针对苹果最新的栽培模式，采用局部对靶振动收获方法是可行的。

摘要:为了获取植保无人机喷药后雾滴在果树叶片表面的沉积量，设计了面向植保无人机果树低空施药的果树叶片雾滴沉积量检测系统。该系统由LWS型叶面湿度传感器、数据传输模块、上位机检测软件组成。通过LWS型叶面湿度传感器的标定试验，建立了电导率为553μS/cm自来水、860μS/cm甲基硫菌灵溶液、1525μS/cm磷酸二氢钾叶面肥溶液的回归方程，通过分光光度计验证试验验证了方程的准确性。之后，建立基于ZigBee的传感器系统数据无线传输网络。同时，利用Qt编写了具有数据分析和显示功能的上位机程序，建立了完整的果树叶片雾滴沉积量检测系统。最后，利用WSZ-4X型植保无人机在樱桃果园中进行了检测系统与水敏纸的对比试验。对比结果显示，使用两种方法获得的雾滴沉积密度曲线的拟合度可达0.9266。对于单个测量点的雾滴沉积密度，其平均误差为22.8%。在果园中进行试验时，受风速和无人机气流等环境因素的影响，传感器和水敏纸的雾滴分布会出现一定的差异，忽略环境因素影响，可认为两种方法在樱桃果园中测量得到的雾滴沉积密度一致性较好，而使用果树叶片雾滴沉积量检测系统可以更加快速、方便、实时地采集农药雾滴在叶面上的沉积量。

摘要:3WZF-400A型果园风送喷雾机通过安装直线导流板引导了气流速度场，在一定程度上解决了传统轴流式风送喷雾机农药浪费以及防治效果差的问题，但仍无法使靶标区域的气流速度分布与作物冠层轮廓匹配。本文以计算流体力学为手段，对该型喷雾机进行了改进设计。通过设置不同数量和角度的短导流板进一步引导喷雾机气流场，并建立了对应的气流速度场分布模型。通过对比选取最佳的改进设计方案，并进行了试验验证与喷雾性能测试。研究结果表明，当短导流板数量为2，喷雾机导流板角度组合为45°、15°、-15°和5°,且风机风速为20m/s时，在靶标处的气流速度分布能够与作物冠形轮廓匹配，所建立的模型能够较准确地模拟喷雾机实际气流速度场的分布。在此基础上以雾滴覆盖率为指标评价了改进设计后的喷雾机喷雾性能，并与改进前的喷雾机喷雾性能作对比，结果表明雾滴能够在垂直平面内按照作物冠形合理分布。

摘要:针对矮化密植果园作业特点，设计了一种具有多角度变速摇摆喷头功能的电力驱动果园喷雾机。基于Box-Behnken原理设计四因素三水平的中心组合试验，并结合响应面分析法研究了喷雾流量、喷雾距离、喷雾机行走速度和喷头摆动速度对雾滴分布均匀性的影响；以雾滴分布变异系数为响应值创建二次多项式模型，并利用软件Design-Expert 8.0对模型进行分析和优化，得到喷雾参数的最佳组合。结果表明：各因素对喷雾分布变异系数的影响大小顺序依次是：喷头摆动速度、喷雾距离、喷雾流量、喷雾机行走速度；喷雾参数的最佳组合为：喷雾流量375.20mL/min、喷雾距离1.72m、喷雾机行走速度0.14m/s、喷头摇摆速度16.19（°）/s，此时雾滴分布变异系数为11.471%。

摘要:为实现农机自动导航控制，兼顾系统成本和作业效率，对农机自动导航控制决策方法进行了研究，并设计开发了一种导航软件系统。首先，系统根据获取的农田边界、农田形状及作业需求进行路径规划。其次，采用简化二轮车运动学模型，采用模糊控制进行导航决策控制，模糊控制器的输入参数为农机横向偏差和航向偏差，输出参数为前轮转角信息。最后，导航系统根据转角信息，由PLC控制器控制方向盘转动，从而实现导航控制。导航软件采用模块化设计思想，由串口数据通讯、数据分析与处理、数据与图形显示和数据存储4个模块构成，基于C++/MFC语言编写实现。系统还可在导航结束后，对导航偏差数据进行保存，便于试验后进行误差分析。试验结果表明：农机自动导航控制决策方法可以实现较好的控制精度，软件系统界面友好、通讯稳定、功能较为齐全，满足农机田间自动导航作业的需求。

摘要:作物产量的空间变异性反映了农田环境和管理等因素对产量的影响，获取准确的产量空间分布信息是实施资源按需最优化投入的前提。为了获取谷物产量空间信息，设计了基于移动终端的农田谷物产量空间分布信息实时监测平台，可实现对联合收获机实时位置、作业状况和产量数据的远程监测，进而对产量数据的空间分布状况进行分析。平台主要由数据接收及存储、数据传输、数据显示和数据分析4个模块构成。其中，数据接收及存储模块接收由收获机传来的位置、谷物流量、升运器转速、谷仓温湿度和割幅宽度等作业状况信息数据包，将数据解析并存入数据库。数据传输模块为移动终端提供Web service服务，提取数据库中相应数据供前端调用。数据显示模块在移动终端上实时显示联合收获机作业位置和作业状况等信息。数据分析模块通过调用ArcGIS Server GP服务，将谷物产量信息的空间分布进行插值分析，分析结果以产量空间分布图的形式显示。经过测试，该监测平台运行稳定，能够实时显示和分析农田谷物产量信息，为农田精细管理提供技术支持。

摘要:基于全球卫星导航系统（Global navigation satellite system, GNSS）农田平整作业中，GNSS定位数据不仅是地形测量和基准面设计的基础，而且在平地作业中实时影响农田平整的精度。针对当前GNSS定位数据误差分析较少，提出一种基于联合滤波算法的GNSS定位数据分析处理方法。分析平地作业过程中GNSS定位数据的误差源，结合多路径效应和随机噪声，提出因地形起伏引起的振动误差校正方法，利用卡尔曼、小波变换联合滤波算法，校正数据误差提高定位精度，农田定位对比试验分析表明，高程定位精度明显提高，平地工作中，GNSS定位实际高度波动范围缩小20%，能够更好的指导农田平整工作。

摘要:为实现多个农机在农田环境中自主导航协同作业，设计了基于TD-LTE的多机协同导航通信系统。该系统由导航定位传感器、无线通信模块、车载控制终端和远程通信软件组成，其中：传感器包含GNSS接收机、惯性测量单元（IMU）和角度传感器，用于获取每台农机的地理位置、自身姿态和车辆转向角信息。无线通信模块采用4G DTU作为系统通信设备，与车载终端串口相连，实现RS232串口转TD-LTE网络功能。4G DTU经配置软件配置好串口参数等信息后，连接目的服务器IP地址和端口号，将车载传感器采集的数据按设计好的通信协议经TD-LTE网络传输到远程服务器的通信软件中。车载控制终端采用工控机（IPC）,实现农机自动导航控制与人机交互。远程通信软件应用Socket网络编程开发了数据接收显示与数据发送的功能模块。系统对每台农机的状态信息实时上传的同时也可以接收远程服务器端对多台农机的协同控制命令，对于软件界面中显示的在线农机，可以根据优先级有选择的进行通信。以4台雷沃欧豹拖拉机为试验平台，每台农机状态信息的发送频率为5Hz，进行了系统稳定性试验测试，丢包率均为0.1%，且均无延迟，系统具有较高的可靠性与实时性。

摘要:为了实现对多机协同导航作业的实时远程监控，设计了基于Web-GIS的多机协同作业远程监控平台。该平台主要包括数据收发、数据存储、数据查询、数据显示和数据分析模块。其中，数据收发模块采用Socket技术实时接收多机位置和航姿等作业信息，并可以向车载终端发送远程控制命令。数据存储模块负责将接收到的作业信息存储到相应的SQL Server数据表中。数据查询模块用于多机作业历史信息的查询，并以表格的形式将查询结果呈现在网页中。数据显示模块结合Web-GIS技术，通过与百度地图服务器进行实时交互，实现多机作业轨迹的可视化显示。数据分析模块实时分析处理多机位置和航姿信息，对各农机进行决策分析和任务调度，从而实现多机协同作业。试验结果表明：平台具有良好的稳定性，能够实时显示多机作业轨迹和作业信息，并可以实现多机任务调度，从而满足多机协同作业需求。

摘要:开展了玉米播种单体试验台用仿形机构研究，设计了一种可适用于地形上下起伏和地形倾斜的农田地形模拟系统。系统由地形模拟机构、液压系统、电控系统等组成。重点对地形模拟机构进行数学建模，得出了被仿形地形倾斜角与液压缸伸缩的几何关系，并计算确定了地形模拟机构机械尺寸参数。对液压缸进行受力分析，在此基础上对仿形机构的液压系统参数进行了理论计算，确定了液压系统参数，集成电控系统形成了农田地形模拟系统。对农田模拟系统进行了地形模拟试验，在2.0m/s作业速度下高程模拟误差平均值为1.61mm，坡度模拟误差平均值为0.56°。试验结果表明，农田地形模拟系统对地形高程和坡度模拟的快速性和准确性能满足农田地形模拟的要求，为播种播深控制系统试验提供了试验平台。

摘要:为了进一步提高肥料利用率，解决黑龙江垦区垄作玉米施肥作业过程中由于颗粒肥密度不同而造成的肥料分层问题，基于沃尔2BJM施肥机，设计了一套适合垄作玉米四要素变量施肥的控制系统。系统集成了亚米级差分GNSS装置，采用电液比例控制技术分别控制4路排肥轴转速。系统根据用户设置的目标施肥量，实时计算液压马达的目标转速，并同步向肥料控制器发送转速指令。控制器通过光电编码器反馈的马达转速信号，调节比例阀开度，一次完成氮肥、磷肥、钾肥和微肥4种单质肥同步变量施用。田间试验结果表明，各路施肥管误差均小于3.00%，变异系数均小于0.05；与传统施肥机同期作业效果对比表明，玉米株高、叶干质量、地上生物量以及SPAD值与传统施肥区并无明显差异，但变量施肥减小了田块中玉米株高、叶干质量、地上生物量以及SPAD的空间差异性。尿素施用量由217kg/hm2减少到了150kg/hm2，减少了30.88%；二胺由232kg/hm2减少到了200kg/hm2，减少了13.79%；钾肥由原来的79kg/hm2增加到了108kg/hm2，增加了36.70%。肥料的投入成本减少了160元/hm2，变量施肥测产数据为12200kg/hm2，产量增加了217kg/hm2，较传统施肥区增产1.78%，收入增加508元/hm2。综合考虑系统误差、玉米生长指标和最终产量数据，基于处方图的垄作玉米四要素变量施肥机满足黑龙江垦区玉米施肥作业实际要求，有效解决了肥料分层问题，显著提高了肥料利用率。

摘要:发动机是收获机械的动力源，其安装位置精度将直接影响整机装配质量，进而关系机器的作业效率和可靠性。由于收获机械底盘机架结构复杂、表面粗糙度大，现有测量方法及设备难以满足大跨距孔组位置度误差测量需求，针对收获机械发动机安装孔位置度的自动化测量需求，提出了基于机器视觉的大跨距孔组位置度误差在线检测方法，通过建立孔组位置度误差模型，使用多部工业相机获取安装孔二维图像，通过相机在线标定、图像增强处理、特征提取、坐标变换等手段，实时测取并计算安装孔组之间的位置度误差。在此基础上，基于LabWindows/CVI平台，开发了自动检测软件，实现了发动机安装孔位置度的快速检测。以某型玉米收获机底盘机架发动机安装孔组为对象开展了试验研究，结果表明，利用该方法能够有效获取安装孔组的位置度关系，建立的孔组位置度误差模型能够进行误差分析与评定，在分辨率和测量精度上均优于传统测量方式，检测效率较高，能够满足生产线自动化检测需求。

摘要:无人机搭载激光雷达扫描仪以获取机载点云已成为农作物冠层结构信息提取的理想数据源，基于机载激光雷达点云提取树木、电力塔、电力线等飞行障碍物，为无人机安全飞行提供可靠数据。首先，使用TerraSolid软件对点云进行滤波，分离地面点，提取植被树木、电力塔、电力线等障碍物，根据地物分布进行点云分幅。利用PCL点云库中随机采样一致性及稳健的特征值法构建平面模型，实现分幅后的点云非地面点及飞行障碍物提取。最后，以人工滤波结果和分类结果为参考点云，分别建立基于TIN算法的滤波结果和PCL分割结果的精度验证混淆矩阵，从而对滤波及分割提取障碍物的结果进行精度评价。研究结果表明，TerraSolid软件处理分幅点云效率优于整幅点云数据，TerraSolid及PCL两者对于处理相同分幅点云结果较为相近，其中PCL操作快捷高效，可视性较差。在提取飞行障碍物的过程中，可结合二者优势。

摘要:果实识别是自动化采摘系统中的重要环节，能否快速、准确地识别出果实直接影响采摘机器人的实时性和可靠性。为了实现自然光照条件下绿色苹果的识别，本文采集了果实生长期苹果树图像，并利用随机森林算法实现了绿色苹果果实的分类和识别。针对果树背景颜色和纹理特征的复杂性，尤其是绿色果实和叶片在很多特征上的相似性，论文基于RGB颜色空间进行了Otsu阈值分割和滤波处理，去除枝干等背景，得到仅剩果实和叶片的图像。然后，分别提取叶片和苹果的灰度及纹理特征构成训练集合，建立了绿色苹果随机森林识别模型，并使用像素模板验证数据集，对模型进行预测试验，正确率为90%。最后，选择10幅自然光照条件下不同的果树图像作为检测对象，使用该模型进行果实识别并使用霍夫变换绘制果实轮廓，平均识别正确率为88%。结果表明，该方法具有较高的鲁棒性、稳定性、准确性，能够用于自然光照条件下绿色果实的快速识别。

摘要:作物叶绿素含量能够反映作物的生长情况，建立大田叶绿素空间分布模型能够直观地表现田间作物长势情况，为开发车载式作物长势空间分布分析系统提供技术支撑，进行了基于地统计学的冬小麦叶绿素含量空间分布成图方法及精度分析。首先，采集了67个样区中心点叶绿素含量和GPS信息，基于地统计学理论讨论了利用稀疏样本点数据建立高精度空间分布图的可行性。随机划分建模集和验证集，基于建模样本分别使用反距离插值法（IDW）和普通克里金插值法（OK）绘制了冬小麦叶绿素含量田间分布图，然后对验证集数据进行分析，比较了2种方法的检测精度，并讨论了实验过程中可能存在的误差源。2种插值方法拟合的预测数据与验证数据均存在正相关关系，基于IDW插值与验证数据相关系数为0.722，协方差为1.361；基于OK插值与验证集数据相关系数为0.517，协方差为0.798。结果表明，IDW插值分析方法更适用于采样点分布不均且距离较近的稀疏样本点空间分布成图。

摘要:苹果树的剪枝对果树坐果和树形塑造起着重要的作用。本文选用五年生苹果树为研究对象，对其进行仿真研究。首先，采用三维激光扫描仪对冬季落叶后的果树进行扫描获取点云数据，经过去噪、重采样和软件处理获得苹果树的骨架节点。其次，再对苹果树进行4种不同类型的剪枝处理，经过一个生长期后，记录被修剪枝条的生长数据，进行定性和定量分析。分析结果表明，随着果树修剪的加重，潜伏芽率、短枝率会逐渐下降，中枝率变化不显著，但长枝率会逐渐增加。根据每种修剪类型后对应母枝的抽枝类型与母枝上的节位规律变化，生成了对应的多项式拟合函数，为虚拟苹果树修剪仿真提供数学规律。最后，建立了苹果树修剪仿真软件用于初果期苹果树剪枝仿真，修剪后仿真抽枝结果的变化规律与实际修剪产生的抽枝规律相符，可为初果期苹果树来年坐果或塑形提供修剪参考方案。

摘要:叶片是果树冠层的重要组成部分，对其进行三维重建研究不仅可以对叶片形态特征进行分析，还能为冠层光照分布计算以及果树整形修剪提供理论基础。三维激光扫描仪以非接触、高效、快速获取数据的优势被大量应用于三维空间信息采集工作中。本文提出一种基于三维点云的苹果树叶片结构形态三维重建方法。首先针对叶片的形态特点选择合适的三维激光扫描仪获取苹果叶片三维点云；基于包围盒法搜索K邻域，计算点云中点与其邻域点的平均距离，并设定距离阈值作为判定中心点是否为离散点的依据，进而确定离散点并去除；利用最小二乘原理实现点云局部曲面拟合以及法向量、曲率的计算，提取叶片边界点；对于非边界点部分，根据中心点法向量与其邻域法向量的关系，对点进行不同程度的精简；最后对处理后的叶片点云完成三维重建。结果表明，构建的叶片模型能够较好的保留叶片的三维形态特征，可以为果树冠层重建和光照分布计算提供基础。

摘要:叶温是反映冬小麦健康状况的关键指标，但获取麦田叶温动态变化过程及廓线分布存在着较大困难。本文以河南省商丘市为研究区，引入表达土壤-植被-大气能量传输的SHAW模型，对其进行本地化标定，在垂直方向上0~60cm高度以10cm为间隔进行分层，模拟冬小麦拔节期至抽穗期间的叶温时序曲线及廓线，并结合田间同期不同高度的叶温实测数据，对模拟结果进行分析。结果表明：SHAW模型可有效地用于麦田叶温时序曲线和廓线模拟，决定系数达0.8476，夜间模拟效果显著优于白天，决定系数分别为0.8622和0.7602。对叶温日平均值、最低值和最高值的分析表明，均方根误差范围为1.36~4.09℃，且最低温模拟效果最好，平均值次之，最高温误差最大。叶温廓线模拟分析表明，各高度决定系数均达到0.82以上，且随高度的增加而增大，均方根误差范围为2.41~3.35℃，平均误差均小于0℃；叶温总体上呈现出夜间随高度增加而降低的趋势，而白天随高度增加而升高的趋势。

摘要:针对小麦植株含水率快速检测需求，提出了一种基于近红外的小麦植株含水率检测方法。利用不同波长近红外感光元件组成的探测器研发了小麦植株含水率无损快速检测装置，利用该检测装置对采集的多组样品进行了测量，通过均值滤波与参考实时校正方法得到了小麦植株的近红外反射强度。基于测量数据，分别采用多元线性回归、多元逐步回归、偏最小二乘以及最小二乘支持向量机建立了含水率检测模型。结果表明，基于最小二乘支持向量机建立的模型效果最优，校正集决定系数R2达到0.9742。利用建立的检测模型对另一批样品进行含水率检测试验，结果表明：小麦植株含水率真实值与预测值的决定系数R2为0.9337，预测集均方根误差均小于等于3.00%。研究结果为小麦植株含水率无损快速检测提供了一种有效的方法与装置，能够满足联合收获机在作业现场对小麦植株含水率快速调整作业参数的需求。

摘要:叶面积指数（Leaf area index，LAI）是衡量作物生长状况的重要参数，也是科学确定无人机喷药量的主要指标。为了建立一套作物叶面积指数实时测量方法，基于Android手机平台开发了一种冬小麦叶面积指数快速测量系统。在大田条件下选取长势均匀的10个试验区域，在不同生长期采用Android手机平台和ADC多光谱相机分别获取小麦冠层图像，同时手工测量小麦实际叶面积，根据不同测量结果计算3种叶面积指数： 将Android手机图像由RGB空间转换到HSV空间，在H-V双通道组合图像上进行图像分割后计算绿色叶片的面积IArea；由ADC多光谱相机自带软件获取的归一化植被指数（NDVI）和调节土壤植被指数（SAVI）数据反演的叶面积指数ALAI；实际手工测量的叶面积指数LAI。对以上3种叶面积指数的相关分析和建模分析结果表明，随着小麦不同生长期的变化，Android手机平台获取IArea与实际测量叶面积指数LAI的R2大于0.84(P小于0.01)，ADC获取的叶面积指数ALAI与实际测量叶面积指数LAI的R2大于0.83。

摘要:为了实现从图像中快速、准确地识别双翅目果实蝇害虫，本文提出一种基于神经网络学习模型的识别算法。该算法首先采用Hough变换对实蝇样本图像的双翅边缘进行直线检测，使图像中实蝇旋转为躯体朝上形态，同时限定条纹所在的有效区域。结合HSV色彩空间锁定胸背板上的条纹区，对该区域进一步处理，根据中心条纹形状特征的描述方法，提取出形状特征参数，定义4种实蝇形态特征向量。采集90幅实蝇图像中各目标的4种特征因子，建立BP神经网络对数据集进行训练，从而得到用于实蝇分类的神经网络模型参数。试验结果表明，该方法对双翅目实蝇成虫的识别效果具有较好的准确性和实时性，对橘小实蝇、南瓜实蝇和瓜实蝇的识别准确率分别为95.45%、93.33%和97.83%，总体准确率为95.56%，单次识别平均耗时500ms。

摘要:单株玉米的株心识别是完成按株作业的关键，可用于对单株玉米进行变量施肥，提高施肥利用率。本文首先采用超绿因子增强苗期玉米植株，使玉米植株与土壤、阴影分离，将增强后的图像用Ostu法自动确定图像的最佳阈值，以便于在分割苗期玉米图像时不受阴影的影响，并能分割出苗期玉米植株。然后把分割的苗期玉米植株图像的亮度看作是一维坐标，绘制玉米植株的高程图，玉米植株的中心区域在高程图呈现为集水盆形状。采用水平集确定玉米植株的中心区域并对玉米植株中心进行定位，并结合分治法搜索玉米植株的极小值区域，降低了数据结构的规模。数据验证结果表明，算法识别率可达96%，保证了算法的实时性与可行性。另外，采用分治法与水平集法相结合确定玉米植株的中心区域，使该算法不受天气因素的影响，提高了该算法在田间作业时的鲁棒性。算法时间复杂度计算结果为O(lgn)，能够满足田间作业的实时性。

摘要:农田遥感图像一般都是大图像，对这种大图像进行后续的分析，分块处理是较常见的方法，而在进行分块处理的时候易产生边界效应。消除边界效应最常用的方法是进行图像延拓，常见的延拓方法有对称延拓、零延拓和周期延拓，但在边界处会引入大量高频信息。农田遥感图像中的纹理承载了重要的信息，因此，结合农田遥感图像纹理呈现出的直线特性，本文提出了一种基于纹理方向的图像延拓法。利用多尺度插值小波解偏微分方程的方法根据图像的灰度变化自适应选取配置点，即在图像平坦区域稀疏取点，在纹理细节处密集取点。然后根据配点利用包围盒识别农田遥感图像的纹理方向，进一步沿纹理方向进行延拓。试验结果表明，本文提出的图像延拓方法有效地克服了常规延拓方法的缺点，提高了计算效率，消除了边界效应。

摘要:植物叶片图像的采集过程中，由于自然环境或成像条件的影响，特别是夜间，采集到的图像大多带有椒盐噪声，造成图像质量下降。很多植物叶片含有丰富的叶脉，被噪声污染不利于后续的表型分析、图像分割等。椒盐噪声密度较小时，中值滤波降噪效果较好，但在噪声污染严重时滤波方法也无法有效去噪。针对这一问题，提出了基于概率PCA的图像修复模型。一幅光滑的不含噪图像通常可认为服从高斯分布，概率PCA能有效地提取描述这幅图像中的主要信息，通过估计模型参数重构因噪声引起的数据缺失，从而达到图像修复的目的。但是当噪声的缺失像素点聚集在叶脉上时，直接用概率PCA修复会出现明显的边界效应，因此本文先基于树的叶脉进行追踪，再对叶脉进行概率PCA修复，然后再基于整幅图像利用概率PCA模型修复，迭代次数根据修复后图像的PSNR值自适应地选择。为了验证所提出的模型的修复性能，进行了与常用滤波方法的对比试验。试验结果表明：去噪后的图像PSNR值比使用均值滤波高出6dB左右，比使用维纳滤波高出9dB左右，比使用高斯滤波高出7dB左右，比使用中值滤波高出1dB左右，并且在结构相似性上采用本文算法去噪后的图像与原始图像的相似度最高。因此，将概率PCA模型应用于植物叶片彩色图像修复是可行的、有效的，为其后续的图像处理提供了技术支持。

摘要:针对马铃薯作物叶片进行了叶绿素含量无损检测技术及分布图绘制方法研究，用以指示作物长势并指导精细化管理。首先利用高光谱成像技术采集了65个马铃薯叶片的400个样本点高光谱图像和相应的SPAD值，提取并计算叶绿素测量区域的叶片平均光谱后，分别采用蒙特卡罗无信息变量消除算法（MC-UVE）和自适应重加权算法（CARS）筛选出了12个和23个叶绿素含量敏感波长，建立了马铃薯叶片叶绿素含量偏最小二乘（PLS）回归模型。建模结果如下：基于MC-UVE算法筛选的12个敏感波长的PLSR诊断模型，建模精度R2C为0.79，验证精度R2V为0.73；基于CARS算法筛选的23个敏感波长建立的PLSR诊断模型，建模精度R2C为0.82，验证精度R2V为0.80。择优选取CARS-PLSR模型计算马铃薯叶片每个像素点的叶绿素含量，从而利用伪彩色绘图绘制了马铃薯叶片叶绿素含量可视化分布图，最终实现马铃薯叶片含量无损检测以及叶绿素分布可视化表达，以期为后续马铃薯作物大田冠层叶绿素分布诊断提供支持。

摘要:冬小麦叶绿素含量的准确预测，可为冬小麦田间精细化管理提供依据。采集冬小麦冠层400~900nm范围反射光谱，经一阶微分预处理后，为了抑制由于连续波长自变量多重共线性对叶绿素含量诊断模型的干扰，利用Gram-Schmidt正交变换算法初步提取叶绿素敏感波长特征参数为848、620、677nm。在定量模型的建立过程中，对比了传统随机样本集划分与以空间中样本间距离远近为指导的SPXY样本集划分方法，并讨论了大田冠层反射光谱对叶绿素浓度诊断的最优精度，研究结果表明，以620nm和677nm两个敏感波长结合SPXY样本划分方法建立的多元线性回归模型预测精度较高，且叶绿素质量浓度为0.3mg/L分辨间隔时，建模决定系数和验证决定系数分别达0.730和0.739，可为无损检测冬小麦拔节期叶绿素含量提供技术支持。

摘要:现有植物病害图像检测方法存在检测病害单一的问题，因此，本文针对叶片的链格孢病、炭疽病、细菌性枯萎病、尾孢菌叶斑病4种病害和健康叶片，提出了基于核函数支持向量机的多分类检测方法。根据植物叶部病害图像具有多变的特点，首先通过受病叶片图像预处理增强病害部分与健康部分的对比度，使病害部分更加明显。然后在Lab彩色空间模型下的a、b分量上进行叶片分割并提取特征，采用K均值聚类方法，增强分割聚类效果。最后采用基于核函数的支持向量机多分类方法对4种病害进行检测识别并分类。为提高检测准确度，用500次迭代评估出最大精度，考虑交叉验证系数的影响，将样本的40%作为验证数据，60%作为训练数据，采用径向基核函数对其进行训练。该方法将传统的2种叶片病害识别扩大至4种，实验结果证实对4种病害的识别率最高达到89.5%，最低也达到了70%，证明了该方法的有效性。

摘要:农业图像采集过程中，环境因素常会带来噪声干扰，图像噪声又会对最终信息的分析结果带来影响，因此降噪对提高农业图像处理质量具有重要意义。基于块排序的非局部均值算法是一种有效的图像降噪方法，但是存在处理时间长,对大图像的处理内存要求高等问题。提出了分块优化方法，首先对大图像进行了适应于图像纹理丰富度的图像分块研究，然后分别对每个图像块进行处理。针对处理后的图像块再组合引起的边界效应，采用图像延拓的方法，有效地消除了边界影响，提高了图像降噪效果。实验结果表明，对于一般的硬件设备，改进的块排序非局部均值降噪算法能够快速处理农业中常用的图像。对于尺寸大小为512像素×512像素图像,当噪声标准偏差为50,分块数为16时，改进后的块排序降噪方法能够有效处理噪声图像。分块数为64时的处理速度是分块数为16时的1.89倍。

摘要:互联网农技问答平台现仅依靠人工提供答题服务，响应速度慢，回答质量难以保证。实现智能农技问题解答，构建农技知识库，需要从现有问答数据提取“农作物-病虫害-农药”命名实体三元组。现有对农业中文命名实体识别的研究较少，且准确率较低。根据农作物、病虫害及农药命名实体的特点，针对农技问答数据，提出基于条件随机场的农作物、病虫害及农药命名实体的识别方法。对数据集进行格式整理及自动分词，并对分词后的语料，针对是否包含特定界定词、是否含特定偏旁部首、是否是数量词、是否是特定左右指界词及词性等特征进行自动标注。利用标注后的数据训练CRF模型，可以对语料进行分类，包括判断语料是否属于农作物、病虫害、农药3类命名实体并识别该语料在复合命名实体中的位置，从而实现了对3类命名实体的识别，由此可自动构建关联三元组。通过试验选择特征组合和调整上下文窗口大小，提高了本方法的识别准确度，降低了模型训练时间，对农作物、病虫害、农药命名实体识别的准确度分别达97.72%、87.63%、98.05%，比现有方法有显著提高。

摘要:针对太湖流域化肥用量和粮食产量数据，利用BP神经网络算法，建立了粮食产量与化肥用量之间的关系模型，以指导化肥减施增效。共收集了1980—2014年共35a太湖流域16个县市每个县市的单位面积化肥用量和单位面积粮食产量数据。通过自回归滑动平均模型（ARMA），对两类数据进行时间序列分析，对数据中存在的缺项进行了填补。实验表明，对于单位面积粮食产量数据，用ARMA(2,6)模型能够达到较佳的填补效果，均方误差小于0.2，R2＞0.85。对于单位面积化肥用量数据，用ARMA(3,7)模型较优，均方误差小于0.02，R2>0.80。说明ARMA模型数据填补效果较好。将填补后的不同县的数据通过BP神经网络建立模型，描述了各县市单位面积化肥用量和粮食产量的关联关系。实验表明，该方法拟合的均方误差小于0.12，R2＞0.80，说明BP神经网络是一种准确度较高的拟合方法。通过分析各县拟合结果，表明化肥用量有阈值，化肥用量低于该阈值，粮食产量将会较快速增长，高于该阈值，粮食产量将不再增长，过多的施用化肥并不能取得高产。

摘要:通过分析花生叶片糖氮比与冠层高光谱参数的定量关系，确立花生叶片糖氮比的定量监测模型。选用丰花1号花生品种作为研究对象，在不同施氮水平下进行了田间试验，于花生不同生育时期采集田间冠层高光谱数据并测定叶片糖氮比，进而分析建立冠层高光谱参数与叶片糖氮比的回归模型。结果表明，花生叶片糖氮比随生育进程呈“高-低-高-低”的动态变化模式；从出苗到结荚之前，均是施氮处理低于对照，在花生收获期，施氮处理高于对照。利用高光谱参数对叶片糖氮比进行监测的适宜时期是出苗期到饱果成熟期，开花下针期冠层植被指数与糖氮比相关性均达显著水平，且利用DVI建立的回归方程更为可靠，R2为0.866~0.993，SE为0.026~0.083。花生结荚期以后，利用EVI建立的回归方程更可靠，R2为0.893~0.927，SE为0.054~0.082。通过模拟值与实测值的拟合，发现DVI和EVI两个特征光谱参数表现良好，可分别对生长前期和后期的花生叶片糖氮比进行可靠监测。

摘要:浊度是指水体中悬浮颗粒的含量，在水产养殖中，悬浮颗粒由大量的细菌、病原体组成，颗粒物浓度过大，易危害水生动物的生存。传统的浊度检测技术易受环境光、色度、温度等因素的影响，稳定性差、精度低。为此设计了基于IEEE1451.2的智能光纤浊度传感器，该传感器由光学检测模块、信号变送模块、智能处理模块组成。光学检测模块采用880nm红外发光二极管作为光源，采用90°散射光检测法，有效降低了色度对浊度检测的影响。信号变送模块采用正向比例积分电路、I/V转换、滤波、检波电路对采集到的散射光电流信号进行处理，得到一个线性关系良好的直流浊度电压信号。为了提高传感器的精确度，设计了基于IEEE1451.2的智能处理模块，构建了温度补偿算法，采用校正TEDS参数完成对浊度的温度补偿，提高了浊度测量的准确度。对传感器性能进行测试试验，结果表明传感器准确度误差在±1.5%以内，稳定性误差在±1.0%以内，满足水产养殖对光纤浊度传感器的需求，具有较高的可靠性。

摘要:针对河流污染治理、水源管理，提出了融合差分自回归滑动平均ARIMA模型和遗传算法优化的小波神经网络相结合的河流水质预测方法。将采集的河流水质参数时间序列数据，分解为线性和非线性序列，线性数据使用ARIMA模型预测，使用最小二乘法完成了ARIMA模型参数估计。对于经过ARIMA模型处理的非线性残差数据、预测值与原始溶解氧序列之间的线性和非线性关系，采用小波神经网络（WNN）获得预测值，并采用遗传算法的选择、交叉、变异等操作优化网络参数，比传统WNN模型预测精度显著提高。ARIMA模型、小波神经网络、遗传算法优化小波神经网络（GAWNN）和未经遗传算法优化的组合模型预测平均绝对误差分别为0.29%、0.39%、0.26%、0.24%，提出的组合模型预测结果平均绝对误差约0.19%且为最小。结果表明，该组合模型优于单个模型和传统组合模型的预测结果。

摘要:玉米株高是反映作物长势的重要指标。为了实现田间单株玉米株高的快速测量，提出了一种基于RGB-Depth（RGB-D）相机的玉米株高测量方法。以拔节期玉米为观测对象，首先利用RGB-D相机获取田间玉米的彩色图像和深度图像。对玉米彩色图像进行灰度化、二值化和去噪处理，提取出包含待测玉米的二值图像。利用改进的分水岭分割算法对玉米的灰度图像进行分割，对分割结果进行圆形拟合操作，定位玉米的中心区域。对玉米的二值图像进行骨架化处理，检测骨架的交叉点和末端点，确定玉米骨架的中心点，并检索其到末端点的最短路径。对各条路径的点云数据进行求差与比较，确定玉米的最高点，并对最高点附近的点云数据进行直方图统计，获得地面点。最后，通过计算玉米最高点和地面点的差值，实现单株玉米株高参数的测量。对玉米样本进行测试试验的结果表明：单株玉米株高的平均测量误差为1.62cm，均方根误差（RMSE）为1.86cm，测量精度满足实用要求。

摘要:雾滴在靶标上常出现粘连的情况，为准确测量雾滴尺寸、掌握雾滴分布规律，需要判断雾滴是否粘连，并用图像处理技术将粘连雾滴分开。首先提出判断雾滴是否粘连的改进方法，该方法结合雾滴的形状因子和面积阈值对粘连雾滴进行判断和特征提取，并用极限腐蚀法和迭代开运算法对粘连雾滴进行计数处理，其次调用迭代开运算标记的分水岭算法分割，最后对分割后雾滴的连通域进行标记及形状圆整。试验结果表明：该方法可实现粘连雾滴的自动判断和特征提取，弱粘连准确率100%，强粘连可达97.2%以上。该算法获得的雾滴粒径参数与激光粒度仪试验测量结果接近，其尺寸测量准确度较Deposit Scan软件计算平均提高了7.67%。基于相同的样本，与人工计数标定结果对比表明，该方法获得的雾滴个数快速且精准度达97.06%以上。

摘要:土地生态安全是资源环境生态系统健康的基础。鉴于土地生态系统安全各项评价指标的不相容性，借助经典 EES-PSR模型在土地生态安全评价指标体系方面的优势，采用物元模型分析方法，构建了土地生态安全评价物元模型。以黑龙江省哈尔滨市的土地生态安全评价为例，利用物元评价模型，在GIS技术支持下，实现了研究区土地生态安全评价与评价结果的可视化表达与分析。研究结果表明：2011—2015年哈尔滨市土地生态安全水平从“不安全”向“安全”水平不断转化，2013年后变化最为突出。造林面积、第一产业占GDP比例、万元GDP能耗标准煤、工业废水处理率、人均占有公共绿地面积连续多年处于“不安全”水平，是哈尔滨市土地生态安全水平的制约因素。2015年哈尔滨市中部、西南部地区土地生态安全水平较差，北部、东南部地区水平较高。研究表明物元模型分析对于地区土地生态安全评价工作具有一定的理论价值。

摘要:现有土地生态安全评估涉及大量的行政区社会经济数据，评价方法常常忽略单个指标对综合值的影响程度，本文构建了基于地质-水文-生物（GHB）的生态安全评价体系，提出基于物元分析的区域土地生态安全评价方法，以大安市为例进行土地生态安全水平定量评价。评价得出大安市87.45%的土地生态安全水平处在安全级，但整体生态安全水平仍有较大提升空间；单个指标分析表明，大安市土地生态建设重在推进重要水源管理、提高植被覆盖度、减少矿产开采量和减少地下水开采量等工作。研究结果表明，物元分析能够揭示单个评价指标的分异信息，对大安市生态安全的改善有一定指导意义。

摘要:选取太湖流域为研究区，利用单因子污染指数法和内梅罗综合污染指数法对其土壤重金属污染情况进行了评价，并采用描述性统计分析、Pearson相关分析和因子分析方法对其土壤重金属的来源进行了分析。研究表明，太湖流域土壤重金属综合污染等级均处于安全至中度污染之间，Hg、Cu和Zn对其土壤环境质量造成的危害较大，其中Hg的影响最为深刻，起到决定作用，Cr是唯一未对其土壤环境质量造成危害的元素；由重金属元素来源分析结果发现，太湖流域土壤中的Hg、Cu和Zn主要源自于工业源，As、Pb和Cd主要源于农业上施用的化肥农药，其中Pb和Cd也同时受到自然因素的影响，Cr的来源相对天然，未受到明显的人为因素的影响。

摘要:土地利用格局的形成过程比其最终形成的结果更为重要。本文以哈尔滨市双城区为例，利用不同时期的土地利用数据，在土地利用变化关键驱动因素分析的基础上，选取了对土地利用变化影响较大的距离变量、邻近土地利用类型数量、单元自然属性、社会经济因素等4方面14个驱动力因子，建立了基于元胞自动机(CA)与人工神经网络(ANN)相结合的土地利用空间格局模拟模型。在此基础上，对研究区自然禀赋、社会经济快速发展、基本农田保护及土地利用规划等不同情景驱动机制下的土地利用空间格局进行了时空模拟，以此解析土地利用变化过程与驱动力因素的响应关系。模拟结果显示：自然禀赋情景下，各地类变化趋势与现在保持一致；在社会经济快速发展情景下，建设用地面积增加明显，主要由旱地和其他用地转入；在基本农田保护情景下，耕地面积比较稳定，各地类变化趋势较为缓和；在土地利用规划情景下，各地类变化较为合理，兼顾耕地保护和经济发展。研究结果显示，该方法对哈尔滨市双城区土地利用格局变化的驱动机制具有较好的解释作用。

摘要:基于多智能体模型研究了土地利用变化的模拟问题。以银川平原为例，以2002年和2014年的遥感影像为基础数据源，在对2002—2014年土地利用变化特征及其驱动因素分析的基础上，选取了政府、农户、城镇居民3种智能体，结合经分析选取的自然因素、社会因素和经济因素3方面5个主要驱动力因素对3种智能体的决策行为进行逐个分析，构建多智能体的行为规则，建立了基于多智能体模型的土地利用空间格局模拟模型。在此基础上，对研究区自然禀赋情景、社会经济发展情景、基本农田保护情景下的土地利用空间格局进行了模拟。结果表明，基于多智能体的土地利用模型能够较好地模拟复杂土地利用变化；在影响土地利用变化的各因素中，政策性因素对区域土地利用变化影响较为明显。

摘要:为了克服近红外光谱的多重共线性、吸光度非线性等特点给土壤全氮含量预测带来的影响，引入灰度关联-极限学习机方法选择出具有较好预测能力的波长组合，以建立高精度土壤全氮含量预测模型。首先利用一阶微分光谱得到反映土壤全氮含量的敏感谱区，再利用灰度关联法得到土壤全氮含量的敏感波长，分别为1007、1128、1360、1596、1696、1836、2149、2262nm。最后采用极限学习机，将上述敏感波长作为输入，建立了土壤全氮预测模型。作为对照，同时采用传统相关分析方法选择了敏感波长并建立了回归模型。2种建模结果表明，灰度关联-极限学习机建立的土壤全氮预测模型，其建模决定系数R2c为0.9134，预测决定系数R2v为0.8787，建模精度和预测精度都比传统建模方法高。特别在预测低氮含量土壤时，灰度关联-极限学习机方法优势更明显。

摘要:电极法检测土壤硝态氮时，共存氯离子是影响检测精度的重要因素。针对当前检测仪为单一离子离线检测的问题，设计了基于嵌入式开发的ISE土壤硝态氮多参数检测仪。仪器嵌入BP神经网络模型，实现土壤硝态氮的在线实时检测。针对BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小值的缺点，采用5种方法进行改进；采用两个校正方法校准检测仪检测结果；采用稳定判断程序提高电势采集的稳定性。开展标准溶液检测试验，验证检测仪检测精度；开展土壤硝态氮检测试验，并将检测结果与传统的一元线性模型结果和光学法检测结果进行对比，验证检测仪排除氯离子干扰的效果及检测土壤硝态氮的准确性。结果表明，检测仪对离子的检测结果与离子计检测结果误差不超过1.0mV，满足精度要求；检测仪对土壤硝态氮含量的检测结果与光学法检测结果的平均相对误差为8.83%，低于一元线性模型与光学法检测结果的平均相对误差12.17%，拟合系数R2均大于0.97。基于ISE的土壤硝态氮多参数检测仪可有效减小氯离子干扰，准确性高，可用于土壤硝态氮的在线检测。

摘要:以吉林省四平市为研究区，利用Sentinel-1A上搭载的全天时、全天候、高分辨的双极化合成孔径雷达（Synthetic aperture radar， SAR）对玉米留茬区进行监测。对比分析了玉米作物留茬区和非留茬区C波段微波信号的后向散射特性，并探讨了不同极化组合下的差异,确定留茬区可分离性相对较高的模式。运用支持向量机(Support vector machine，SVM)方法对研究区主要地物进行识别，获取留茬区的地理分布及其覆盖面积和比例。实验结果表明不同极化组合均能得到比较理想的结果，证明了实验方案的有效性。特别是对于VH和VV双极化组合模式下，总识别精度为86.15%，留茬区识别精度达90.26%。

摘要:掌握土壤水分入渗规律对于合理制定灌溉方案、设置灌溉参数和改进灌溉技术有重要意义。为探究微润灌溉条件下土壤水分入渗规律，利用HYDRUS-3D有限元模型对微润灌溉下土壤水分入渗进行了数值模拟，讨论了初始压力水头和土壤质地对土壤水分入渗的影响。数值模拟结果显示：在土壤水分入渗的垂直剖面上湿润体以微润管为中心呈同心圆状向外扩散，扩散速率与初始压力水头呈正相关。模拟试验周期为36h，分3个时间段进行土壤水分扩散速率的计算，0~5h内土壤水分平均入渗速率为1.85cm/h，6~15h内的平均入渗速率为0.79cm/h，16~36h内的平均水分入渗速率为0.59cm/h。土壤含水率最大值出现在微润管周围，向外围呈减小趋势。相同时间内土壤湿润峰运移距离随初始压力水头的增大而增大，微润灌溉下水分入渗速率在3种质地的土壤（砂壤土、壤土、粘壤土）中依次增大，并测得在压力水头为-180cm时整个模拟周期中3种质地土壤的平均水分扩散速率分别为：0.69、0.53、0.46cm/h。研究表明，土壤含水率和水分扩散速率随压力水头的增大而增大，随土壤黏粒含量的增大而减小。

摘要:针对温室环境远程调控过程中自动控制参数无法修改或缺少远程手动控制模式的问题，设计了温室环境远程测控系统。系统可分为温室现场测控层、服务器层和用户应用层。现场测控层基于无线传感器网络获取温室内外环境信息，并配备了网络摄像头实时监测；服务器层以ARM为硬件平台，采用Linux C语言完成无线通信模块软件设计和服务器的设计；用户应用层基于Web和Andorid技术，构建提供温室内外即时环境信息查询和自动控制方法选择、控制目标调整、在线视频查看温室内部情况等功能远程终端。试验结果表明，本系统自动测控周期最短为5s，数据传输误码率和丢包率较低，能够满足实时、可靠监测的需求，视频图像流畅清晰，操作简单，界面友好，提高了温室环境测控系统的适用性。

摘要:温室数据采集系统多采用数据采集端通过上位机管理数据或上传至数据服务器的方式进行温室环境监测和管理，该方式网络结构相对复杂，功耗较大。为解决上述问题，本文采用物联网、云服务、微信平台结合的方式，设计开发了基于微信平台的温室环境监测与温度预测系统。系统采用数据采集端直接通过WiFi/GPRS联接互联网访问云服务器的方式进行数据交互，手机移动端通过微信公众号访问云服务器获取数据服务。温度预测模型采用差分时间序列模型，解决温度预测过程中季节周期性的影响。通过对系统数据分析证明：系统有效实现了数据采集端的轻量化与可移动性，不仅能够对数据进行有效管理，且温度监测相对误差低于4.96%，温度预测相对误差低于3%，预测结果具有较高的精度，能够满足日常生产的需要。

摘要:针对严寒天气影响温室内作物生长的问题，提出了一种主动式温室地暖系统，并基于热平衡理论，首先对地暖系统的热量传递过程进行了研究，分别建立了温控系统径向、轴向传热数学分析模型；再利用有限元分析软件进行了二维稳态温度分布状态的数值模拟，研究结果表明，若将距地面20cm处土地温度大于15℃作为地暖系统的有效作业范围（简称Qf），地暖系统的开启温度应不低于28℃，且系统入风口温度每增加2℃，其轴向有效作业辐射范围可扩大2.4～2.8m；通过与昌平区马池口温室大棚实地试验的数据对比，地暖系统换热过程对浅层与深层土壤温度扰动规律与理论分析结果一致，进一步验证了仿真分析的有效性。

摘要:目前土壤采样信息大多依赖于实验人员手动纸质记录。为了更好地记录和处理土壤信息，提出了一种适用于现代化农业的土壤采样信息记录方法，利用Android系统结合服务器和数据库架构实现基于Android的土壤采样信息自动记录系统。整个系统设计包括系统架构设计和软件功能设计。在服务器上使用JSP和MySQL数据库管理系统（Database management system，DBMS）作服务器端，搭建云服务器及农田信息管理数据库。服务器端设计包括在WEB工程中引入JDBC驱动，使服务器直接连接数据库，实现WEB服务器与MySQL数据库的交互。Android客户端设计包括在Material Design设计规范下完成土壤自动采样记录系统Android客户端界面，以及利用JSON数据解析实现对云服务器下MySQL数据库信息的访问和操作。最后对系统软件进行有效性和健壮性测试。试验表明，该系统能有效地显示采样土壤位置的空气温度、湿度、经纬度以及土壤氮素含量等土壤采样信息，并能进行正确的地图位置显示，证明了Android系统在土壤采样记录方面的有效性以及构建系统的可行性。

摘要:为了研究不同水肥策略对温室番茄长势的影响，试验选择常见的适合温室种植的小番茄（彩玉）为研究对象，以不同配比的水溶性肥，设置了4种施水肥水平。试验过程中，分别采集4种水肥条件下的番茄株高、株径、茎节数、花序数和果实参数等表型数据。采用ANOVA单因素分析方法，对试验数据进行对比分析。不同配比水肥对番茄长势存在显著差异。其中，高施肥水平（Ⅳ）能够得到最佳产量。而中等水肥（Ⅲ）长势最佳，具有最大单果质量，且与不施肥和较少量施肥相比，其长势和果实产量优势明显，经济效益显著。对果实数、株高、茎节数、花序数和产量进行多因素回归分析，决定系数R2为0.965，其差异显著性顺序依次为果实数、株高、茎节数和花序数。试验结果表明，中等水肥配比下，表型数据的自动采集和分析能够对温室番茄水肥一体化设备灌溉策略的制定提供参考。

摘要:基于无线传感器网络，建立了春秋茬温室番茄光合速率预测模型。在2014年秋季与2015年春季，采用无线传感器网络自动获取温室环境因子信息，包括空气温湿度、土壤温湿度、光强与CO2浓度。同时采用LI-6400XT型光合仪测定植物的单叶净光合速率，利用叶室小环境来扩展数据范围。将采集到的温室环境信息作为输入参数，单叶净光合速率作为输出参数，利用神经网络建立番茄光合速率预测模型。为了提高模型的预测精度，首先使用Z分数对输入参数进行标准化，然后对标准化后的数据进行主成分分析；其次，根据各主成分的累积贡献率选取主成分，然后经过K折交叉检验后建立神经网络预测模型。结果表明，采用2014年秋季数据建立的预测模型，相关系数为0.99；2015年春季为0.95；用两季数据联合建立的通用模型，相关系数为0.85。利用春秋茬联合数据建立的温室番茄光合速率预测模型通用性较好，可以为日光温室CO2气肥精细调控提供理论支持。

摘要:为了实现CO2气肥和营养液氮肥含量的准确调控，建立了作物整个生长周期的光合速率预测模型。以番茄为实验对象，设置了3个CO2浓度和3个营养液含氮量的交互处理实验，使用LI-6400型便携式光合速率仪采集叶室内的环境信息和单叶净光合速率。利用多元线性回归方法建立了番茄整个生长周期的光合速率预测模型，模型的相关系数为0.885，调整后的决定系数为0.782。实验结果表明，该模型具有较高预测精度，可为温室CO2气肥浓度和营养液氮肥含量的调控提供理论依据。

摘要:本文对基于频域法FDS-100型土壤含水率传感器在基质含水率中的检测性能进行了研究。首先，对不同配比的基质，使用FDS-100型传感器测量并将测量结果与干燥法得到的标准含水率进行对比，将FDS-100型传感器与ECH2O-5TE型基质含水率传感器在混合基质中的测量性能进行对比，并研究了压实程度、电导率和温度对传感器性能的影响。试验结果表明：FDS-100型传感器在不同配比基质中得到的测量值并不遵循同一曲线；测量值随压实程度增大而增大，测量误差在-1%~10%之间；电导率对测量值有一定影响，测量误差在±5%之间；温度对FDS-100型传感器测量值影响极小，测量误差在2%以下；FDS-100型传感器与ECH2O-5TE型传感器之间的相对误差为4.32%。FDS-100型传感器可用于基质含水率检测，但在实际使用时需要针对不同基质与不同压实程度进行标定。

摘要:pH值的控制是水肥一体化营养液循环控制系统的重要环节，水肥控制过程中pH值在最优控制范围内有利于根系的发育以及多数矿物质的吸收。营养液调控过程中，由于循环管路以及酸液的缓慢扩散，使得pH值调节过程存在很大的时滞，传统PID难以取得良好效果。本研究根据被控对象特点，建立了描述该过程的数学模型，设计开发了一套具有二次混肥特性的以MSP430单片机为主控的营养液pH值控制系统。由于参数自整定模糊PID不需要精确数学模型以及Smith预估可对纯滞后进行补偿的特点，开发的系统将参数自整定模糊PID控制引入Smith预估当中，既缓解了滞后时间对控制系统的影响，又对模型的不精确性进行了补偿。为了验证该算法以及系统的有效性和优越性，分别对PID、Fuzzy-Smith控制算法进行仿真测试，同时在不同灌溉量下进行性能试验。试验结果表明，在不同灌溉量下Fuzzy-Smith控制算法pH值的平均最大超调量为0.83%，营养液pH值从8.0调节为6.0的平均时间为157s，优于常规PID控制的2.55%和189s。

摘要:精确预测日光温室温度是实现对温室精准调控的前提。由于温室是复杂非线性系统，受室内外众多环境因素影响，且部分因素难以准确测量和建模，因此，难以通过机理分析建立室外因素精确影响室内温度的物理模型。而现有时间序列分析、人工神经网络等仅基于数据的方法预测准确度也较低。本文提出连续时间段聚类与BP神经网络相结合的二步日光温室温度预测方法。首先，进行二次聚类，对室外温度情况相似的日进行聚类，并将全年划分为若干个类似时间段，根据连续时间段内相似日的数量进行聚类，将全年内的连续时间段归入若干类别。其次，对不同类别的时间段，分别采用BP神经网络建立室外温度、相对湿度、太阳辐射、风速和温室室内温度间的关联模型，通过数据训练，能够较为准确的根据室外环境数据预测室内温度。通过涿州实验农场2年数据试验验证，通过二次聚类，全年连续时间段可划分为3类，通过分别建立BP神经网络并分别训练，结果表明本方法预测误差仅为6.23%，与现有未分类的BP神经网络预测算法对比，本文方法有效地提高了准确度，平均误差降低5.4个百分点。

摘要:生猪日常活动量可作为生猪健康状况分析和遗传性能评估的重要数据基础。针对大圈养殖环境下利用人工观察的传统方法监测生猪群体活动量精度不高、主观性较强等问题，设计了一种基于LabVIEW的生猪群体活动量监测系统。利用被动式红外探测器采集生猪群体活动量信息，以24位ADS1256芯片为A/D转换和信号输入通道选择，设计了活动量数据采集系统电路，基于LabVIEW软件平台进行程序设计，实现了生猪群体活动量数据的实时采集、保存和图形化显示，提出了利用优化的双正弦模型描述生猪群体日活动量，完成了生猪群体活动量监测系统的设计。选取大圈养殖环境下刚进栏的小猪进行实验验证，实验结果表明：生猪群体日活动量模型与实测值平均相关系数为0.83，构建的模型能够较好地反映生猪群体日活动量，监测系统能够实现快速、准确地监测生猪群体活动量。

摘要:基于分布式流式计算框架，提出了节点资源调度器算法，构建了可插拔的分布式流式实时计算模型，研究开发了生猪养殖视频监测分析系统。系统实现了规模化生猪养殖视频流数据采集、任务调度、实时计算、可插拔式扩展和结果展示的功能。在由1个主节点和3个从节点构成的集群下，采用改进混合高斯模型的背景更新方式，实现集群下多摄像头多目标的实时检测。平均处理速度比传统混合高斯模型提高了29.00%，平均检测率为79.00%，平均误检率比传统混合高斯模型降低了70.96%。测试结果表明，可插拔分布式流式实时计算模型具有较好的可扩展性，视频流处理算法速度和实时性得到了提升，具有较高的检测率和较低的误检率。

摘要:为明确鱼菜共生系统中水体溶解氧分布特征，采用室内搭建的鱼菜共生系统，利用多点采样装置以及物联网传感系统对系统中水质参数、气象数据和生物量信息进行提取，通过相关性分析对该鱼菜共生系统中溶解氧时空变化规律以及光照强度与喂食量对其时空变化的影响进行了研究。结果表明，溶解氧在鱼池中随垂直深度增加而减小，相关系数范围为-0.9～-0.7时，鱼池溶解氧空间变化量与喂食量呈显著线性关系，相关系数为0.9294，方差分析中F值为126.94。溶解氧在水培槽中随水平距离增加而减小，相关性范围为-0.9～-0.8时，水培槽溶解氧空间变化量与光照强度呈显著线性关系，相关系数为0.8158，方差分析中F值为39.7954。溶解氧日变化受到各环节空间变化影响，白天波动下降，夜间平缓上升。研究结果为鱼菜共生系统溶解氧研究提供了一定理论依据。

摘要:一年两熟设施葡萄栽培系统的能耗研究具有很强的典型性和现实意义，但传统的能耗分析具有人工计算繁琐、易出错、工作效率低等缺陷。为了解决以上问题，本研究通过分析一年两熟设施葡萄的生产流程和系统特点，建立了其能源投入产出指标，构建了DEA-BCC模型和Malmquist指数法相结合的能源效率评估模型。模型首先基于投入主导型的DEA-BCC模型测算出一年两熟设施葡萄园的技术效率、纯技术效率和规模效率这3个关键能源效率参数；然后，通过引入Malmquist函数，将生产效率变动分解为技术效率变动指数、技术进步指数和规模效率变动指数，探索能源效率增长的动力，以此对设施葡萄能源效率进行全面评估。最后基于JavaEE平台下的MVC模式的B/S结构,结合Matlab Builder JA功能开发了面向一年两熟设施葡萄的能源消耗评估系统。应用测试表明，系统各功能正常运行，显著提高了能耗研究的计算效率和准确性，为一年两熟栽培模式能耗问题研究提供了可靠的数据处理支撑。

摘要:区块链技术具有去中心化、分布式存储、开放透明、共识机制、安全性、信息加密、匿名性等特点，为实现现代农产品供应链价值增值提供了重要途径。通过解析农产品、物流、农产品物流、供应链、农产品供应链的概念和内涵，进一步明确了农产品供应链及其业务逻辑，指出了目前农产品流通中存在的问题，并通过分析区块链技术的概念、技术特点和架构，面向农产品供应链需求，提出了基于区块链的农产品供应链逻辑架构，讨论了架构中的信息流和资金流，为基于区块链的农产品供应链相关研究提供有益的启发与借鉴。

摘要:为了保证北美冬青鲜切枝冷链物流过程中的品质，提高冷链物流过程的可追溯性和透明度，以433MHz为发射频率，温湿度和气体环境为关键参数，设计了面向北美冬青鲜切枝冷链物流的无线实时监测系统。系统包括从传感器节点、主传感器节点和远程监测系统。从传感器节点集成了温湿度传感器、CO2传感器和乙烯传感器，主传感器节点用于建立和维护无线传感网络和汇集数据，远程监测系统用于远程实时监控。同时，对传感器节点的标定、准确性和功耗进行测试，并且将该系统应用于北美冬青冷链实地监测。结果表明，监测系统能够很好地应用于北美冬青存储和运输全过程，且能够稳定、准确地监测冷链环境温度、相对湿度、CO2和乙烯体积分数等关键参数的变化过程，有效反映了北美冬青鲜切枝的品质变化。

摘要:为提高苦瓜片干制品品质，应用真空冷冻干燥技术对新鲜苦瓜片进行干燥，以得到最佳工艺参数。采用响应面分析法设计四因素三水平试验，对苦瓜片试验指标（含水率和复水比）和干燥工艺参数（切片厚度、温度、绝对压强和干燥时间）建立二次多项式回归模型，并对模型的有效性及因素间的交互作用进行分析，利用Matlab中的遗传算法对结果进行综合优化。结果表明：建立的回归方程拟合度较好，模型显著，所得工艺参数合理可用。苦瓜片真空冷冻干燥的最佳工艺参数为：切片厚度为4mm，隔板温度为46℃，绝对压强为73Pa，干燥时间为8.7h。该条件下含水率为6.23%，复水比为11.75。

摘要:为了实现核桃仁蛋白质的快速无损检测，采用近红外光谱技术，建立了核桃仁蛋白质含量预测模型，并对近红外光谱波段筛选方法进行了研究。首先针对3种不同粒度核桃仁样本，采集了1040~2560nm范围全波段信息，采用多元散射校正法和标准正态化方法对原始光谱进行了预处理。然后，采用间隔偏最小二乘算法筛选了光谱特征波段，并建立了全波段和特征波段下核桃仁蛋白质含量偏最小二乘算法预测模型。通过对不同粒度核桃仁样本近红外光谱分析表明，核桃仁粒度大小对核桃仁蛋白质含量预测效果并无显著影响。采用间隔偏最小二乘算法的波段筛选，核桃整仁样本验证集的均方根误差和相关系数分别为0.021和0.913, 表明该方法能够优化模型质量并降低模型复杂度。

摘要:验证了种间的相对距离这一评价指标优化玉米近红外光谱定性分析性能的有效性。首先，对A、B两组实验数据使用相关性、欧氏距离和熵3种常用方法计算原始光谱、预处理后的光谱和特征提取后的光谱数据的种间相对距离，并与每一步得到的正确识别率进行对照分析，得到欧氏距离是一种有效的计算方法。最后，对实验数据C采用欧氏距离方法计算数据处理每一过程的种间相对距离，经过对预处理算法的调整，种间相对距离由0.6582增大到了1.2972，正确识别率由40.86%提高到了70.08%；通过对特征提取算法的优化，种间相对距离由1.3102增大到了2.4910，正确识别率由68.32%提高到了93.27%。通过该评价指标对数据分析过程的评价结果可以看出，正确识别率显著提高，使模型得到了优化。

摘要:应用激光拉曼光谱技术结合偏最小二乘法实现了食用调和油中5种原料油（花生油、芝麻油、菜籽油、大豆油和玉米油）的定量检测。首先选取食用油脂肪酸信息丰富的169.58～1813.61cm-1谱区，再通过一阶导数+Norris 3点预处理对该谱区进行滤波去噪，净化拉曼光谱信息，采用偏最小二乘法建立食用调和油中各原料组分的拉曼定量检测模型，其中花生油、芝麻油、菜籽油、大豆油和玉米油的检测模型的校正集相关系数分别为0.9998、0.9418、0.9988、0.9998、0.9961，验证集相关系数分别为0.9435、0.8593、0.9542、0.9676、0.9429，均方根误差分别为0.117、0.218、0.128、0.125、0.179。研究结果表明，激光拉曼光谱法结合化学计量学方法快速、准确地测定食用调和油中各原料组分的含量具有可行性，且预测能力良好。

摘要:常规近红外定性识别研究中，玉米籽粒为表皮裸露状态，未经种衣剂覆盖处理，但是在实际农业生产中，为抵御病虫害侵袭，提高玉米种子发芽率，达到保产增产的功效，玉米种子常需经种衣剂包裹处理。玉米种衣剂的类型多样，对近红外光谱具有一定的吸收，因此种衣剂对近红外定性识别具有干扰作用。本文针对种衣剂对玉米品种识别准确性影响的问题，提出了一种基于栈式自编码神经网络（SAE）的近红外光谱定性建模方法。首先采用无种衣剂玉米籽粒光谱作为训练集，通过栈式自编码无监督学习算法与softmax分类器构建栈式自编码网络定性分析模型，再利用所建模型对有种衣剂玉米籽粒进行品种识别。实验结果表明，基于SAE的建模方法能够将种衣剂对玉米籽粒识别率的影响降低至3%以内。