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基于改进YOLO v7的番茄黄化曲叶病毒病分级检测方法
1
作者 杨玮 伏冬朔 +3 位作者 吴龙起 李民赞 张焕春 夏秀波 《农业机械学报》 北大核心 2025年第6期527-534,共8页
为解决自然环境下人肉眼鉴定发病番茄植株效率低、主观性强的问题,提出一种基于改进YOLO v7的番茄黄化曲叶病毒病分级检测模型,分别对轻度、中度、重度发病植株进行检测。模型在主干网络中引入了DCN模块,以加强对复杂病变区域的感知能力... 为解决自然环境下人肉眼鉴定发病番茄植株效率低、主观性强的问题,提出一种基于改进YOLO v7的番茄黄化曲叶病毒病分级检测模型,分别对轻度、中度、重度发病植株进行检测。模型在主干网络中引入了DCN模块,以加强对复杂病变区域的感知能力;同时,Pconv模块替换主干网络中部分普通卷积,以更高效地提取空间特征,降低冗余计算和内存访问;在检测头中引入SimSPPF模块,极大地减少浮点运算量,提高感受野,增强特征提取能力。经测试,改进YOLO v7模型对轻度发病、中度发病、重度发病番茄植株检测的平均精度分别为97.5%、92.1%和93.6%。改进模型平均精度均值为95.0%,较原模型提升0.8个百分点,参数量减少8.2×10~5,浮点运算量减少2.7×1010,模型内存占用量减少15.7 MB,在保证检测精度的同时减小模型体量。与Faster R-CNN、YOLOX、YOLO v5l、YOLO v8m模型相比,平均精度均值分别提高11.2、5.7、1.4、8.7个百分点。试验结果表明,该模型能够实现对番茄黄化曲叶病毒病的分级检测识别,为实现番茄种植智能化提供支持。 展开更多
关键词 深度学习 番茄黄化曲叶病毒病 目标检测 YOLO v7 病害检测
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基于微型光谱仪和Transformer模型的便携式土壤全氮含量检测仪研究 被引量：1
2
作者 剧伟良 杨玮 +2 位作者 宋亚美 刘楠 李民赞 《农业机械学报》 北大核心 2025年第6期268-276,共9页
便携式土壤全氮含量近红外光谱检测仪具有快速、非破坏性和高效性等优点,但已开发的仪器多采用滤光片式设计,光谱通道数量有限会导致部分关键信息丢失,且无法采用基于深度学习的预测模型。随着微型光谱仪的商业化,本文开发了基于连续光... 便携式土壤全氮含量近红外光谱检测仪具有快速、非破坏性和高效性等优点,但已开发的仪器多采用滤光片式设计,光谱通道数量有限会导致部分关键信息丢失,且无法采用基于深度学习的预测模型。随着微型光谱仪的商业化,本文开发了基于连续光谱的高精度土壤全氮含量检测仪。检测仪主要由NIR-R210型微型光谱仪、树莓派、触控屏、移动电源构成,利用微型光谱仪获取土壤光谱反射率,利用树莓派中嵌入的深度学习模型进行土壤全氮含量预测,然后在显示屏中输出预测结果。在中国农业大学上庄实验站采集了600份土壤样本,分别对偏最小二乘法、门控循环单元和Transformer 3种模型的预测性能进行了对比分析。结果表明,基于全光谱数据的Transformer深度学习模型表现最好,模型决定系数R^(2)为0.89,均方根误差(RMSE)为0.19 g/kg,预测偏差(RPD)为2.96。进一步对检测仪进行田间实时原位测试,田间环境下预测结果R^(2)可达0.83,精度较高,可为智慧农业中土壤养分实时检测与精准管理提供新的解决方案。 展开更多
关键词 土壤全氮 近红外 Transformer 深度学习 树莓派
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基于改进ResNet18的玉米种子细粒度图像分类方法 被引量：1
3
作者 李鸿强 张超 +2 位作者 张栋 张诗欣 李民赞 《农业工程学报》 北大核心 2025年第15期155-164,共10页
针对玉米种子细粒率图像分类准确度低的问题,该研究对ResNet18模型进行改进优化,以提高玉米种子细粒度图像分类精度。首先,引入路径增强网络(path aggregation network,PANet),以提高模型对玉米细粒度图像特征融合能力;其次,构建强化-... 针对玉米种子细粒率图像分类准确度低的问题,该研究对ResNet18模型进行改进优化,以提高玉米种子细粒度图像分类精度。首先,引入路径增强网络(path aggregation network,PANet),以提高模型对玉米细粒度图像特征融合能力;其次,构建强化-互补学习网络(reinforcement&complementary network,RCNet),提升局部和边缘特征的提取能力;最后,引入协同注意力特征融合结构(collaborative attention feature fusion,CAFF),将RCNet提取的特征进行自适应加权融合,提升模型对整体特征的关注度。试验结果表明:改进后的ResNet18模型的准确率、召回率、精确率、加权分数(F1-score)分别为98.78%、96.62%、99.17%、97.88%,分别比原始模型高出4.28、4.11、4.29和4.20个百分点,推理速度为104帧/s,模型大小为105.2 MB。并将模型部署到移动端,改进的ResNet18模型基于移动端能够适应复杂背景下的玉米种子识别,识别准确率均超过95%,平均推理速度最低为257 ms,满足实时预测要求,在准确率和模型稳定性上表现优异。研究成果可为种子细粒度图像分类问题提供技术参考。 展开更多
关键词 深度学习 加强学习 互补学习 ResNet18 玉米种子
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模型-交叉验证耦合的无人机多光谱草原地上生物量估算
4
作者 王天一 路梦源 +5 位作者 曾也鲁 尤泳 刘刚 黄健熙 李民赞 王德成 《农业工程学报》 北大核心 2025年第16期182-190,共9页
针对温带草原退化导致的草地资源监测需求,该研究提出基于无人机多光谱遥感与机器学习的地上生物量(above ground biomass,AGB)估算方法。以内蒙古锡林浩特典型草原为试验区,通过无人机获取红、绿、近红外等多光谱影像,结合110组有效地... 针对温带草原退化导致的草地资源监测需求,该研究提出基于无人机多光谱遥感与机器学习的地上生物量(above ground biomass,AGB)估算方法。以内蒙古锡林浩特典型草原为试验区,通过无人机获取红、绿、近红外等多光谱影像,结合110组有效地面实测数据,提取归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、优化土壤调节植被指数(optimized soil-adjusted vegetation index,OSAVI)、Red单波段反射值及色彩空间特征参量(green pixel identification,GPI)作为特征参数。对比分析多元线性回归(multiple linear regression,MLR)、偏最小二乘法回归(partial least squares regression,PLSR)、反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)、极端梯度提升树(extreme gradient boosting,XGBoost)和随机森林(random forest,RF)5种机器学习模型在3种交叉验证方法(K折交叉验证法、蒙特卡洛交叉验证法和留一法)下的精度、泛化能力和计算效率。结果表明,RF模型结合蒙特卡洛交叉验证表现最优,验证集决定系数达0.76,均方根误差为18.61 g/m^(2),平均绝对误差为18.37 g/m^(2),较最优线性模型(MLR-Monte Carlo CV)的均方根误差降低7.6%,训练时间仅为0.63 s。且该组合通过高频随机抽样能有效抑制模型偏差,使RF在全量程(0~300 g/m^(2))的AGB估算中保持稳定性,拟合散点更贴近1:1线。研究表明,该研究基于无人机多光谱遥感数据构建的RF-Monte Carlo CV模型组合能有效估算温带典型草原AGB,可为生态脆弱区草地资源的动态监测、精准管理及退化评估提供技术支撑。 展开更多
关键词 温带草原 生物量 无人机 定量遥感 机器学习 交叉验证
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基于注意力机制的BiGRU土壤光谱全氮预测模型研究
5
作者 剧伟良 杨玮 +3 位作者 宋亚美 刘楠 李浩 李民赞 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第7期2017-2025,共9页
土壤全氮含量是评估土壤肥力的关键指标,其精确测定对于提升农作物产量和品质具有重要意义。运用近红外光谱分析技术预测土壤全氮含量已被证明是一种有效的解决方案。由于土壤光谱数据具有高维性和复杂的时间序列性,传统模型往往难以捕... 土壤全氮含量是评估土壤肥力的关键指标,其精确测定对于提升农作物产量和品质具有重要意义。运用近红外光谱分析技术预测土壤全氮含量已被证明是一种有效的解决方案。由于土壤光谱数据具有高维性和复杂的时间序列性,传统模型往往难以捕捉其中的关键信息,从而影响预测结果的准确性。为此基于600份土壤样本的近红外光谱(900~1700 nm),开展了土壤全氮(STN)含量光谱预测方法研究,提出了一种基于注意力机制的双向门控循环单元模型(BiGRU-Attention)。首先通过SG滤波和SNV预处理方法优化了光谱数据,随后通过CARS特征筛选算法将光谱的波长数由198精简为30个关键特征波长,剔除冗余信息,降低了建模的复杂度。BiGRU-Attention模型利用更新门和重置门有效控制信息流动,使得模型忽略不重要的光谱数据,并保留影响预测精度的关键信息。通过结合双向GRU的双时序处理优势,模型能够同时处理光谱序列的正向与反向输入,从而增强模型对边缘数据的关注能力,更全面地捕捉土壤光谱数据中的前后依赖关系。此外,模型通过注意力层的QKV矩阵计算每个部分的重要性,并根据序列中的前后关联信息动态决定关注哪些特征,通过计算注意力权重矩阵,为每个输入数据分配权重,生成更相关的上下文矩阵,进而增强模型的预测精度。实验结果表明,与其他模型相比,BiGRU-Attention模型能更好地理解波段之间的相互关联,在预测结果上表现更佳,光谱数据在经过特征筛选后,模型在测试数据集上的决定系数R^(2)达到了0.87,均方根误差RMSE为0.20 g·kg^(-1),表现出良好的预测性能。该研究为土壤养分快速检测提供了技术支持,为建立高精度的土壤全氮含量预测模型提供了方法与参考。 展开更多
关键词 近红外光谱 双向门控循环单元 注意力机制 土壤全氮
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土壤成分与特性参数光谱快速检测方法及传感技术 被引量：46
6
作者 李民赞 郑立华 +1 位作者 安晓飞 孙红 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第3期73-87,共15页
近红外光谱技术在分析土壤成分含量以及理化特性参数方面获得了良好的预测精度。人工神经网络、遗传算法、小波变换和支持向量机等现代数据处理算法的应用,最大限度消除了光谱外界干扰、提取了光谱有效信息,使得土壤特性参数预测分析模... 近红外光谱技术在分析土壤成分含量以及理化特性参数方面获得了良好的预测精度。人工神经网络、遗传算法、小波变换和支持向量机等现代数据处理算法的应用,最大限度消除了光谱外界干扰、提取了光谱有效信息,使得土壤特性参数预测分析模型更准确、稳定。在进行土壤参数原位实时光谱检测时,如何消除土壤含水率、土壤粒度等的影响,还需要技术突破。开发便携式或车载式农田土壤光谱实时分析仪,是促进精细农业实践的重要措施,已开发的车载式土壤在线光谱仪可以实现多个土壤参数的分析,并达到了相当高的精度。进一步开发多功能土壤在线检测系统,利用土壤介电特性或机械特性与光谱特性测量结果相互补偿与校正以消除误差并提高测量精度,是未来的发展方向之一。光声光谱、激光诱导击穿光谱和太赫兹光谱技术等现代光谱分析方法在土壤成分与特性参数分析方面表现出很强的能力,开展基础研究,揭示这些光谱技术在不同土壤类型、不同土壤成分条件下的吸收特征参数,是未来的研究方向。 展开更多
关键词 土壤 近红外光谱 土壤传感器 精细农业
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一种土壤电导率实时分析仪的试验研究 被引量：38
7
作者 李民赞 王琦 汪懋华 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第1期51-55,共5页
开发了一种适合我国较小地块应用的便携式土壤电导率实时分析仪,室内性能试验表明,探针在Wenner组态和Schlumberger组态条件下,仪器输出电压与土壤电导率具有一致的变化趋势,特别是在Schlumberger组态某结构下,传感器获得了最高的测量... 开发了一种适合我国较小地块应用的便携式土壤电导率实时分析仪,室内性能试验表明,探针在Wenner组态和Schlumberger组态条件下,仪器输出电压与土壤电导率具有一致的变化趋势,特别是在Schlumberger组态某结构下,传感器获得了最高的测量精度。对实验结果进行了非线性回归建模,采用的3个模型分别是幂函数模型、多项式模型和指数模型,模型分析结果显示,幂函数模型具有最优的预测结果,模型测定系数达到0.994。幂函数模型的常数项与传感器结构有关,乘幂项则不随传感器结构参数变化,而受土壤质地、土壤密度等因素的影响。模型还需要通过田间试验进一步验证。 展开更多
关键词 土壤电导率 四端法 模型分析 精细农业
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基于蓝牙与PDA的便携式土壤电导率测试仪开发 被引量：8
8
作者 李民赞 孔德秀 +2 位作者 张俊宁 隋伟 邹奇章 《江苏大学学报（自然科学版）》 EI CAS 北大核心 2008年第2期93-96,共4页
开发了一种具有无线通讯功能的便携式土壤电导率测试仪.测试仪采用"电流-电压四端法"设计方案,包括传感器电极、控制电路和基于蓝牙与PDA的无线通讯系统3部分.传感器电极由4个不锈钢探针组成,外侧电极用于向土壤中输入交流恒... 开发了一种具有无线通讯功能的便携式土壤电导率测试仪.测试仪采用"电流-电压四端法"设计方案,包括传感器电极、控制电路和基于蓝牙与PDA的无线通讯系统3部分.传感器电极由4个不锈钢探针组成,外侧电极用于向土壤中输入交流恒流激励信号,内侧电极用于检测与土壤电导率密切相关的电压降.控制电路采用AT89S52单片机作为主控芯片,包括作为输入激励的交流恒流源电路和信号采集与处理电路,交流恒流源电路可以输出10μA^1 mA电流,电流变化幅度小于1.5%;信号采集与处理电路具有将检测到的信号整流放大后进行A/D转换、计算、显示的功能,以及接收GPS数据和U盘存储等功能.无线通讯系统将数据通过蓝牙传给PDA,在PDA上可实现数据的接收与显示、文本文件存储和测量结果的实时图形化显示等.室内及室外试验结果表明,在保持土壤质量含水量在15%左右条件下仪器输出可以有效地反映土壤电导率水平. 展开更多
关键词 土壤电导率 四端法 蓝牙 PDA 无线通讯
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基于近红外漫反射测量的便携式土壤有机质测定仪的开发 被引量：10
9
作者 李民赞 潘娈 +1 位作者 郑立华 安晓飞 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期1146-1150,共5页
开发了一款基于近红外漫反射测量的便携式土壤有机质测定仪。测定仪主要由光学单元和电路单元组成。光学单元包括光源、入射和反射光信号传导光纤、光电转换器件等。电路单元包括光源驱动电路,放大电路、A/D转换电路、液晶显示和U盘存... 开发了一款基于近红外漫反射测量的便携式土壤有机质测定仪。测定仪主要由光学单元和电路单元组成。光学单元包括光源、入射和反射光信号传导光纤、光电转换器件等。电路单元包括光源驱动电路,放大电路、A/D转换电路、液晶显示和U盘存储电路等。工作时探头部分插入土壤形成密闭空间,光源发出的光通过入射光纤传送到探头的顶端,并照射顶端周围的土壤;来自土壤的漫反射光沿反射光纤被传送到光电转换器件,产生的电流再被送至电路单元进行放大、滤波、A/D转换、显示和存储。分别针对自然土样和烘干土样的性能试验结果表明,反射率和SOM含量之间具有很高的相关性,在土壤有机质实际含量大于2%时,平均相对误差率低于5%。开发的仪器能够满足农业生产需要。 展开更多
关键词 近红外光谱学 漫反射 土壤有机质 测定仪
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基于Soft Voting改进的STAA集成深度学习种子模式识别模型
10
作者 李鸿强 张栋 +2 位作者 张超 张诗欣 李民赞 《农业工程学报》 北大核心 2025年第11期165-172,共8页
为了解决谷子种子因表型细微差异导致的识别精度低问题,该研究以VGG16_bn、Resnet50、MobileNet_V2与GoogleNet模型为基础,构建SoftVoting集成学习模型,该模型针对8个谷子品种的平均准确率为95.52%,较最优子模型Resnet50的识别准确率提... 为了解决谷子种子因表型细微差异导致的识别精度低问题,该研究以VGG16_bn、Resnet50、MobileNet_V2与GoogleNet模型为基础,构建SoftVoting集成学习模型,该模型针对8个谷子品种的平均准确率为95.52%,较最优子模型Resnet50的识别准确率提升了12.76个百分点。为进一步提升集成模型能力,对投票机制进行优化,提出了STAA增强框架:首先,采用TS2-stack动态权重分配算法,基于子模型准确率的非线性映射强化高性能模型贡献,较于初始tan(πx_(i)^(2)/2)深度学习集成模型识别准确率提升了2.00个百分点,然后,引入自适应惩罚机制,动态抑制对特定品种低效子模型的权重影响,联合TS2-stack使准确率较于只引入TS2-stack动态权重分配算法,又提升了0.50个百分点,最后,设计顺序软增强选择模块与自适应参数更新模块,通过多模型预测协同优化(70%/30%迭代权重)提升决策平滑性,较于引入自适应惩罚机制和TS2-stack动态权重分配算法,又提升了0.47个百分点。最终,模型识别准确率达98.49%。试验表明,STAA框架通过动态权重分配、噪声抑制与协同优化,明显提升复杂表型种子的鉴别能力。该试验为种子图像识别提供了参考。 展开更多
关键词 谷子 深度学习 集成学习 模式识别
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基于卤钨灯光源和多路光纤的土壤全氮含量检测仪研究 被引量：6
11
作者 李民赞 姚向前 +3 位作者 杨玮 周鹏 郝子源 郑立华 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期169-174,共6页
为了克服LED作为主动光源的土壤全氮含量检测仪波段单一、光强信号较弱、仪器信噪比难以提高的不足,基于卤钨灯光源和特制多路光纤设计了一款便携式土壤全氮含量检测仪。检测仪选用1108、1248、1336、1450、1537、1696 nm作为土壤全氮... 为了克服LED作为主动光源的土壤全氮含量检测仪波段单一、光强信号较弱、仪器信噪比难以提高的不足,基于卤钨灯光源和特制多路光纤设计了一款便携式土壤全氮含量检测仪。检测仪选用1108、1248、1336、1450、1537、1696 nm作为土壤全氮敏感波长,选用高功率卤钨灯作为光源以提高信号强度,采用“一分六”特制光纤实现1路入射光通道和6路反射光通道。性能试验表明,调理电路和卤钨灯光源工作稳定,并且卤钨灯作为主动光源测量精度更高,“一分六”石英光纤测量精度高于其他类型光纤。根据检测仪吸光度和土壤全氮含量标准值建立了不同预测模型,结果表明,采用PLS建模精度最高,建模RC^2为0.8613,验证RV^2为0.8042,可以用于检测仪模型嵌入。田间试验结果表明,检测仪测量值和标准值的相关系数达到0.8280。设计的检测仪测量精度较高,可以满足田间快速准确检测的目的。 展开更多
关键词 土壤全氮 近红外光谱 卤钨灯光源 检测仪 一分六光纤
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基于树莓派的农田表土层土壤容重检测系统研究 被引量：8
12
作者 李民赞 任新建 +2 位作者 杨玮 孟超 王炜超 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第S01期329-335,376,共8页
设计了一种基于树莓派的表层土壤容重检测系统,利用易于获取的土壤表面图像特征对表层土壤容重进行预测。提取图像的Tamura纹理特征以及图像的分形维数特征。经过验证,Tamura纹理特征中的粗糙度、对比度、方向度以及图像分形维数特征与... 设计了一种基于树莓派的表层土壤容重检测系统,利用易于获取的土壤表面图像特征对表层土壤容重进行预测。提取图像的Tamura纹理特征以及图像的分形维数特征。经过验证,Tamura纹理特征中的粗糙度、对比度、方向度以及图像分形维数特征与土壤容重的相关性较高,相关系数分别为-0.754、-0.799、-0.806、-0.849,因而选用这4个参数作为预测模型输入。分别采用SVM回归模型和GRNN回归模型以及基于SVM、GRNN的Bagging集成模型对土壤容重进行预测。基于SVM、GRNN的Bagging集成模型预测结果同环刀法得到的结果进行相关性分析,决定系数R^(2)达到0.8641,预测结果的平均绝对误差(MAE)达到了0.0316 g/cm^(3),相对单一SVM回归模型和单一GRNN回归模型具有更好的预测结果。基于树莓派的农田表土层土壤容重检测系统的田间实时测量结果显示测量的平均绝对误差(MAE)为0.0412 g/cm^(3),满足了田间精准、快速检测的要求。 展开更多
关键词 土壤容重 树莓派 Bagging模型 数字图像 Tamura纹理特征
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无人机喷雾质量检测系统设计与试验 被引量：5
13
作者 李民赞 李欣泽 +1 位作者 杨玮 郝子源 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第S01期36-42,共7页
为了检测与无人机喷雾质量相关的雾滴参数,并将其应用于各种复杂环境,设计了一种基于水性丙烯酸树脂和数字图像处理技术的无人机喷雾质量检测系统。该系统由雾滴采样模块、图像采集模块、图像处理模块、无线通信模块、图像和数据存储模... 为了检测与无人机喷雾质量相关的雾滴参数,并将其应用于各种复杂环境,设计了一种基于水性丙烯酸树脂和数字图像处理技术的无人机喷雾质量检测系统。该系统由雾滴采样模块、图像采集模块、图像处理模块、无线通信模块、图像和数据存储模块、数据显示模块组成。利用水性丙烯酸树脂在遇到水时会发生变色反应这一特性,将其制成雾滴采样模块,并对雾滴采集装置上的雾滴图像进行获取,随后利用数字图像处理技术对雾滴图像进行处理,计算得出雾滴参数。在农田环境下,通过无人机喷雾试验对系统的性能进行了评价。该系统可实时检测雾滴粒径、雾滴沉积密度、雾滴覆盖率等4种雾滴参数,从而实现对无人机喷雾质量的检测。初步试验结果表明,系统运行稳定,系统检测结果分布曲线与水敏纸法检测结果分布曲线基本一致,能够及时、准确地检测无人机喷雾质量。 展开更多
关键词 无人机 喷雾质量 水性丙烯酸树脂 数字图像处理 水敏纸
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基于可见光光谱分析的土壤参数分析(英文) 被引量：21
14
作者 李民赞 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第5期36-41,共6页
利用光谱分析技术 ,进行了农田原始状态土壤样品的可见光光谱与土壤参数之间的相关、回归分析。土壤样品采集于一块水分较低的玉米地和一块水分较高的牧草地 ,所分析的土壤参数有土壤水分、土壤有机质含量、土壤硝态氮含量、土壤电导率... 利用光谱分析技术 ,进行了农田原始状态土壤样品的可见光光谱与土壤参数之间的相关、回归分析。土壤样品采集于一块水分较低的玉米地和一块水分较高的牧草地 ,所分析的土壤参数有土壤水分、土壤有机质含量、土壤硝态氮含量、土壤电导率以及土壤 p H值 ,土样的可见光光谱由精密分光光度计测量。分析结果显示 ,有效的光谱特性值为反射光谱的一次微分 ,所有 5个土壤参数都可以利用土样的可见光光谱特性进行分析和检测。对于土壤水分、土壤有机质含量、土壤电导率以及土壤 p H值 ,线性模型是有效的 ;而对于土壤硝态氮含量 ,则需要利用多元指数模型进行分析或检测。 展开更多
关键词 精细农业 土壤参数检测 可见光反射率 光谱学
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土壤硝态氮含量检测和分布图生成中的最优样本量(英文) 被引量：10
15
作者 李民赞 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第5期109-113,共5页
土壤参数的时空变异是实施精细农业时要考虑的重要因素 ,在土壤检测的栅格采样中有必要确定最优样本量。本研究的试验田是一块生长中的玉米地块 ,试验区的面积为 4.2 m× 4.2 m ,该试验区被假定为土壤采样中的一个栅格 ,该栅格又被... 土壤参数的时空变异是实施精细农业时要考虑的重要因素 ,在土壤检测的栅格采样中有必要确定最优样本量。本研究的试验田是一块生长中的玉米地块 ,试验区的面积为 4.2 m× 4.2 m ,该试验区被假定为土壤采样中的一个栅格 ,该栅格又被细分为 49个 0 .6 m× 0 .6 m的子栅格。采样时 ,所分析的土壤参数为土壤硝态氮含量 ,从播种到收获共进行了 7次采样。通过对土壤样本土壤硝态氮时空变异的分析 ,揭示了样本量和土壤硝态氮含量预测误差之间的相关关系。土壤硝态氮含量呈非正态分布 ,通过对玉米各个生长期获得的数据分析表明 :含量水平的预测误差随深度的增加而增大 ;当从一个栅格只采集 1个土壤样本时 (样本量为 1) ,预测误差基本在 5 0 %左右 (显著水平 :α≈ 0 .10 ) ,而当从一个栅格采集 5个土壤样本时 (样本量为 5 ) ,预测误差将降至 2 5 %左右。另一方面 ,当要求预测误差低于 30 %时 ,对于普通生长条件下的土壤需要从 1个栅格至少采集 3个样本 ,而对于追肥后的土壤则至少需采集 15个样本。 展开更多
关键词 样本量 土壤检测 土壤硝态氮 精细农业
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基于计算机视觉技术的温室黄瓜叶片营养信息检测 被引量：68
16
作者 张彦娥 李民赞 +2 位作者 张喜杰 张建平 徐增辉 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第8期102-105,共4页
应用计算机视觉技术研究了诊断温室作物营养状态的方法。在日光条件下采集了温室黄瓜叶片图像,然后分别提取了红绿蓝(RGB)三色分量和它们的相对系数rgb,以及色度、饱和度和亮度指标(HSI)。在RGB和HSI颜色模型下分析了各分量与叶片含氮... 应用计算机视觉技术研究了诊断温室作物营养状态的方法。在日光条件下采集了温室黄瓜叶片图像,然后分别提取了红绿蓝(RGB)三色分量和它们的相对系数rgb,以及色度、饱和度和亮度指标(HSI)。在RGB和HSI颜色模型下分析了各分量与叶片含氮率、含磷率和含水率之间的相关特性。分析结果表明叶片绿色分量G和色度H分量与氮含量线性相关,可用作利用机器视觉快速诊断作物长势的指标,而其它分量与氮含量没有明显的相关性;颜色各分量与磷含量和水分含量均没有表现出明显相关关系;在对单次数据进行分析和比较时发现在同一光照条件下,绿色分量G和色度H与氮含量之间存在较好的线性相关特性,而当光照条件不同时,对两变量之间的线性关系存在一些影响,需要在进一步的试验研究中通过使用人工光源和系统标定的方法改进,以提高线性回归的精度。 展开更多
关键词 计算机视觉 黄瓜 叶片 图像处理 氮素 温室作物
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基于近红外光谱的北方潮土土壤参数实时分析 被引量：73
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作者 孙建英 李民赞 +2 位作者 郑立华 胡永光 张喜杰 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2006年第3期426-429,共4页
选取中国北方潮土作为研究对象,探索利用近红外光谱分析技术分析土壤参数的可行性和可能性。从一块试验麦田共采集了150个土样,土样在采集回试验室后,在保持其原始状态的条件下利用傅里叶变换近红外光谱仪迅速测定了其近红外光谱。近红... 选取中国北方潮土作为研究对象,探索利用近红外光谱分析技术分析土壤参数的可行性和可能性。从一块试验麦田共采集了150个土样,土样在采集回试验室后,在保持其原始状态的条件下利用傅里叶变换近红外光谱仪迅速测定了其近红外光谱。近红外光谱变量为原始吸收光谱和一阶微分光谱,分析的土壤参数有土壤水分、有机质和全氮的含量。对于土壤水分,在相关分析的基础上建立了一元线性模型,所采用的波长为1920nm,模型的相关系数达到0.937,模型可以直接用于土壤水分的实时预测。对于有机质和全氮含量建立了多元回归模型,有机质预测模型所采用的波长是1870和1378nm,全氮预测模型所采用的波长则是2262和1888nm。分析结果表明土壤有机质和全氮含量可以利用田间土样的近红外光谱特性进行分析和检测,建立的线性模型是有效的。 展开更多
关键词 近红外光谱 化学计量学 土壤水分值 土壤有机质含量 土壤全氮含量
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集成GPRS、GPS、ZigBee的土壤水分移动监测系统 被引量：45
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作者 邓小蕾 李民赞 +2 位作者 武佳 车艳双 郑立华 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第9期130-135,共6页
为了实现土壤水分数据的实时采集、处理、可视化与上传,开发了移动式土壤水分监测系统。系统由集成ZigBee协调器、GPS模块、GPRS模块的PDA和基于ZigBee的土壤水分传感器移动节点组成。ZigBee模块主要用于PDA和移动传感器节点间的无线通... 为了实现土壤水分数据的实时采集、处理、可视化与上传,开发了移动式土壤水分监测系统。系统由集成ZigBee协调器、GPS模块、GPRS模块的PDA和基于ZigBee的土壤水分传感器移动节点组成。ZigBee模块主要用于PDA和移动传感器节点间的无线通信,使PDA能无线获取土壤水分传感器信息,并能控制传感器供电电源的通断。GPS模块用来实时获取传感器的位置信息,为绘制土壤水分时间和空间分布图以及为精细灌溉决策系统提供支持。GPRS模块用来将绑定的节点号、经纬度信息、土壤水分信息通过TCP/IP协议上传至互联网远程上位机,以实现土壤水分时空变异的远程监测。系统既能在PDA内存储信息又能上传互联网,具有良好的便携性和可视性。性能试验结果表明,系统可实时准确远程传输测量数据,内嵌软件根据测量结果绘制的土壤水分空间变异分布图可有效指导精细灌溉。 展开更多
关键词 监测系统 土壤水分 GPS ZIGBEE GPRS 精细灌溉
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基于反射光谱预处理的苹果叶片叶绿素含量预测 被引量：33
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作者 邓小蕾 李民赞 +2 位作者 郑立华 张瑶 孙红 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第14期140-147,共8页
以苹果叶片叶绿素含量为研究对象,定量研究了光谱数据预处理方法对光谱特征提取及叶绿素含量预测模型的影响。首先,比较了苹果叶片原始反射率光谱、小波包去噪反射率光谱、反射率一阶差分光谱、先小波包去噪后一阶差分光谱、先一阶差分... 以苹果叶片叶绿素含量为研究对象,定量研究了光谱数据预处理方法对光谱特征提取及叶绿素含量预测模型的影响。首先,比较了苹果叶片原始反射率光谱、小波包去噪反射率光谱、反射率一阶差分光谱、先小波包去噪后一阶差分光谱、先一阶差分后小波包去噪光谱这5种光谱的波段间相关系数以及光谱与叶绿素含量间的相关系数,建立了叶绿素含量预测逐步回归模型并对建模结果进行了比较分析。结果表明单纯3层sym8小波包去噪可使光谱曲线平滑,但不会明显提高模型精度;一阶差分虽然放大了局部噪声,但是消除了基线漂移影响,可提高模型精度;先差分后小波包去噪比先小波包去噪后差分具有更高的峰值信号噪声比,更低的均方误差与最大误差,建模结果也显示出同样的结果。因此,先差分后小波包去噪算法可认为是一种有效的苹果叶片叶绿素含量预测光谱预处理方法。利用这一方法建立了苹果叶片叶绿素含量预测模型,获得了较高的预测精度。该研究可用于对苹果树营养状态的评价并指导按需施肥。 展开更多
关键词 叶绿素 特征提取 小波分析 小波包去噪 差分 光谱特征 苹果叶片
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基于近红外光谱技术的土壤参数BP神经网络预测 被引量：63
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作者 郑立华 李民赞 +2 位作者 潘娈 孙建英 唐宁 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期1160-1164,共5页
利用BP神经网络预测方法,建立了基于近红外光谱技术的土壤有机质含量和土壤全氮含量的分析模型。试验共测量了150个田间土壤样本的近红外光谱,首先采用局部加权散点图平滑滤波法对光谱曲线进行了平滑处理,然后根据对目标参数进行的聚类... 利用BP神经网络预测方法,建立了基于近红外光谱技术的土壤有机质含量和土壤全氮含量的分析模型。试验共测量了150个田间土壤样本的近红外光谱,首先采用局部加权散点图平滑滤波法对光谱曲线进行了平滑处理,然后根据对目标参数进行的聚类分析结果进一步平均了输入光谱,最后将反射光谱数据进行对数转换后与目标数据一起进行了归一化处理。对预处理后的光谱数据首先进行主成分分析,然后提取贡献率超过99.98%的主成分建立BP神经网络模型。对土壤有机质含量的分析结果:模型拟合精度为0.999,预测精度达到0.854。对于土壤全氮含量的分析结果:模型的拟合精度近似为1,预测精度达到了0.808。研究表明,基于近红外光谱技术的土壤参数BP神经网络预测模型具有较高的鲁棒性和较强的容错能力。 展开更多
关键词 光谱分析 土壤有机质 土壤全氮 BP神经网络
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