【摘 要】
：
果园靶标冠层叶面积有效探测是施药量在线计算的基本依据.针对树形靶标稠密和稀疏2种冠层类型,搭建叶面积测量三维立体试验平台和激光雷达(Light detection and ranging,LiDAR)探测移动试验平台,构建不同厚度和稠密度树形靶标,采用偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PLSR)算法与BP(Back propagation)神经网络算法建立了冠层叶面积探测模型.试验结果表明:PLSR算法获得稠密厚冠层、稀疏厚冠层、稠密薄冠层和稀疏薄冠层叶面积
【机 构】
：
西北农林科技大学机械与电子工程学院,陕西杨凌712100;北京农业智能装备技术研究中心,北京100097;国家农业信息化工程技术研究中心,北京100097
论文部分内容阅读
果园靶标冠层叶面积有效探测是施药量在线计算的基本依据.针对树形靶标稠密和稀疏2种冠层类型,搭建叶面积测量三维立体试验平台和激光雷达(Light detection and ranging,LiDAR)探测移动试验平台,构建不同厚度和稠密度树形靶标,采用偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PLSR)算法与BP(Back propagation)神经网络算法建立了冠层叶面积探测模型.试验结果表明:PLSR算法获得稠密厚冠层、稀疏厚冠层、稠密薄冠层和稀疏薄冠层叶面积探测模型的决定系数(R2)分别为:0.9626、0.4130、0.8896、0.2699;BP神经网络算法获得模型的R2依次为:0.9727、0.5302、0.8993、0.4290.基于LiDAR的冠层叶面积探测模型对稠密冠层探测精度较高,R2不低于0.8896,对稀疏冠层探测精度较低,不高于0.5302,该探测方法可用于稠密冠层叶面积在线计算,指导果园精准变量喷药.
其他文献
基于叶面颜色特征建立番茄氮元素缺乏分级模型判别准确率可达0.8以上.夏季定植的番茄叶片表面会覆盖粘质腺毛,粘质腺毛利于番茄吸收水分和营养元素,相同营养液氮离子浓度下叶片黄化过程异于未覆盖粘质腺毛的叶片.故仅基于叶面颜色特征建立分级模型,其准确率降至0.65.覆盖粘质腺毛番茄其叶片周长和叶面积两个形状特征均小于未覆盖粘质腺毛的番茄叶片,本文将番茄叶片两个形状特征结合原有叶面颜色特征共同作为模型输入,建立新的番茄氮元素缺乏分级模型.搭建图像采集系统,该图像采集单元由树莓派和其相机模块构建,使用WiFi或4G网
以陕西省为研究区,应用地理探测器模型,揭示了不同气候区域土壤全氮(STN)空间变异与自然、人文环境的内在联系.结果 表明:陕西省STN表现出中等变异强度,平均含量为0.91 g/kg.STN含量总体呈现南高北低的特性,秦巴区STN平均含量最高,为1.40 g/kg;蒙中区最低,为0.37 g/kg.整体上,STN含量变异受自然因素影响程度高于人文因素.其中,土壤有机质含量的单因子影响力最大(q为0.63～0.86),其次为县级行政区划(q为0.13 ～0.67).其它因素中,陕西省市级行政区划、日照时长单
为促进近海养殖业信息化发展,更好地实现对近海养殖环境的监控,设计了基于浮标平台的环境监测系统.利用STM32I475微控制器定时采集光照、温度、pH值、溶解氧浓度等信息,通过物联网技术将数据传输至云监测平台,实现了多区域环境信息远程监测和多终端访问.提出了改进遗传算法BP神经网络的溶解氧浓度预测模型,实现对近海养殖环境的预测;根据所采集的数据,利用改进遗传算法对初始权重和阈值进行优化得到最优参数,在此基础上构建BP神经网络溶解氧浓度预测模型.通过试验验证了该系统海洋环境信息采集的准确性与可靠性,以及溶解氧
为实现大规模养殖场内奶牛目标的自动提取,将相关滤波算法融入目标提取基本框架,提出一种相关滤波融合边缘检测的奶牛目标提取(Correlation filtering-edge detection based target extraction,CFED)算法.首先利用颜色名(Color names,CN)、方向梯度直方图(Histogram of oriented gradient,HOG)设计的相关滤波器获取奶牛目标范围;再利用13个不同方向的边缘滤波模板卷积目标范围图像得到图像边缘,最后融合边缘信息和颜
为全面掌握长江三角洲地区典型县域耕地土壤重金属污染状况与生态风险特征,通过野外实地采样和室内土壤重金属含量化验分析,采用单因子污染指数法、内梅罗综合污染指数法和潜在生态风险指数法对宜兴市县域耕地土壤中As、Cd、Cu、Hg、Pb、Zn 6种重金属元素进行污染和生态风险评价.结果 表明,宜兴市耕地土壤重金属土壤污染总体较轻,耕地土壤重金属污染点位超标率为10.27％,Cd、Cu、As、Hg、Pb、Zn的超标率分别为10.11％、0.88％、0.44％、1.49％、0.10％、0.35％,从超标率来看Cd和H
针对点云数据去噪操作易损失点云细节信息问题,提出了动态半径滤波器,该方法可在保留场景细节信息的同时获得良好去噪效果.此外,提出基于深度卷积神经网络的种植模式判定器,该方法可实时识别当前种植模式,并读取相应的去噪参数.在苹果种植园、白杨树林和旱柳树林完成去噪试验,试验结果表明,本文方法能去除多尺度点云噪声,有效抑制稀疏离群点、目标周围的逸出值和密集噪声,单帧点云(6400点)去噪平均耗时为43.2 ms.经自适应半径滤波去噪后,密度聚类的平均精确率为94.3％,平均召回率为78.9％,与原始数据相比,分别提
针对田间自然背景下葡萄品种鉴别缺乏有效识别方法的问题,提出了一种基于融合注意力机制的残差网络ResNet50-SE,对自然背景下不同生长时期的葡萄品种进行分类鉴别,分析并验证了网络的识别效果.将SE注意力模块引入ResNet-50网络,并通过迁移学习实现基于不同时期下葡萄的嫩梢、幼叶及成熟叶片特征的识别;同时为了揭示注意力机制的作用机制,利用Grad-CAM可视化方法,对ResNet50-SE模型每一层所提取的不同生长阶段下的葡萄特征进行可视化解释;通过t-SNE算法对模型提取到的不同葡萄品种的多特征进行
薇甘菊攀援能力强,生长速度快,对生态环境和生物多样性造成了严重威胁.卫星遥感数据是薇甘菊识别和预测的主要数据源,但现有的数据存在分辨率低、过境时间长和云层遮挡等方面的局限性,对薇甘菊识别和预测的精度较低,为此,提出了一种结合机载激光数据(LiDAR)和航摄多光谱数据(DOM)的薇甘菊爆发区域自动识别及入侵概率预测方法.采用面向对象的多尺度分割方法对研究区内薇甘菊爆发点进行自动识别,并利用林场内冠层高度模型、植被覆盖度、坡度、坡向等数据,采用Logistic回归方法对薇甘菊入侵分布概率进行预测.结果 表明:
为了准确预测小麦产量,提出了一种基于特征金字塔网络改进的小麦穗部检测方法.针对检测结果中存在的误检或漏检等问题,本文首先在原始特征提取网络的编码和解码区域分别引入通道注意力机制和空间注意力机制,以增加对麦穗空间信息和语义信息的提取,有效提升网络对遮挡麦穗的检测性能;其次对原始区域建议网络的输入进行改进,设计了一种加权区域建议网络,在通道级别上将高层具有强语义信息的低分辨率特征图融合在一起,经过一系列的全连接层和激活函数生成对应维度的概率后,对底层高分辨率特征图进行加权以增强有用的信息通道,为难以检测的较小
末端开路同轴探头法测量土壤复介电值用于表征土壤含水率具有准确、快捷的优点.针对目前土壤介电同轴探头集总测量模型没有充分考虑探头的参数以及土壤体积对测量结果影响等问题,基于电磁场理论,对末端开路同轴探头建立了准静态数学模型,适用于土壤的复介电常数准确测量.通过全波软件仿真和模型计算结果对比,以无水乙醇介电实测值和理论值对比,验证模型的准确性.采用本文介电测量模型对不同含水率的黄绵土进行测量计算,复介电常数实部与实测土壤含水率二阶多项式拟合决定系数大于0.965,表明本文所提土壤介电测量方法适用于土壤复介电常