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基于Android智能手机的农业物联网信息采集和发布系统的研究 被引量：16
1
作者 仇天月 陈旭 +3 位作者 马超 袁涛 李琳一 赵京音 《上海农业学报》 CSCD 北大核心 2014年第2期6-9,共4页
以上海市农业科学院庄行综合试验站为研究区域,基于Android智能移动终端,开发了农业物联网信息采集和发布系统,实现了无线传感器网络中气象及土壤数据的自动采集、管理和发布。介绍了该系统的总体框架设计、主要功能与操作流程,并围绕... 以上海市农业科学院庄行综合试验站为研究区域,基于Android智能移动终端,开发了农业物联网信息采集和发布系统,实现了无线传感器网络中气象及土壤数据的自动采集、管理和发布。介绍了该系统的总体框架设计、主要功能与操作流程,并围绕信息采集、数据共享服务两个方面详细阐述了系统实现的关键技术,为实现农业生产和科学研究中实时获取和发布环境监测数据提供新的技术途径。 展开更多
关键词 农业 物联网 无线传感器网络 ANDROID 移动终端
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基于无人机多光谱影像的蔬菜种植监测技术研究 被引量：4
2
作者 田明璐 班松涛 +3 位作者 袁涛 王彦宇 马超 李琳一 《上海农业学报》 2020年第5期115-121,共7页
利用无人机平台搭载多光谱成像仪获取研究区蔬菜地块的高分辨率多光谱遥感影像,对影像上各类蔬菜的光谱进行分析,发现在各个波段上,不同种类蔬菜之间光谱具有一定的差异。使用多种分类方法对影像上各类蔬菜进行分类,结果表明:基于像元... 利用无人机平台搭载多光谱成像仪获取研究区蔬菜地块的高分辨率多光谱遥感影像,对影像上各类蔬菜的光谱进行分析,发现在各个波段上,不同种类蔬菜之间光谱具有一定的差异。使用多种分类方法对影像上各类蔬菜进行分类,结果表明:基于像元的分类效果较差;面向对象分类法能够有效识别和区分不同种类的蔬菜,分类图中各类蔬菜的分布与实际情况一致,Kappa系数大于0.9,总精度达到90%以上,与基于目视解译的各类蔬菜种植面积结果相比较,误差在7.5%以内。综上,以无人机多光谱遥感影像为数据源,使用面向对象分类技术,可以实现对蔬菜种植信息的自动化监测。 展开更多
关键词 蔬菜 无人机 多光谱 面向对象分类
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基于低空无人机多光谱遥感的水稻倒伏监测研究 被引量：12
3
作者 田明璐 班松涛 +3 位作者 袁涛 籍延宝 马超 李琳一 《上海农业学报》 CSCD 2018年第6期88-93,共6页
为了获取水稻倒伏信息,使用小型低空无人机搭载多光谱成像仪,对发生倒伏灾害的水稻田块进行遥感监测。结果表明:在多光谱影像上,倒伏水稻与正常水稻的光谱反射率在各个波段上均有差异,其中以绿波段和红边波段差异最为显著。在光谱分析... 为了获取水稻倒伏信息,使用小型低空无人机搭载多光谱成像仪,对发生倒伏灾害的水稻田块进行遥感监测。结果表明:在多光谱影像上,倒伏水稻与正常水稻的光谱反射率在各个波段上均有差异,其中以绿波段和红边波段差异最为显著。在光谱分析的基础上,使用偏最小二乘判别分析法构建基于全波段光谱反射率的水稻正常/倒伏分类模型,取分类阈值k=0. 5,对多光谱影像上的正常水稻和倒伏水稻进行了有效区分,准确率分别达到98. 104%和99. 044%,精度能够满足水稻倒伏面积监测的需求。根据分类结果统计出研究区水稻倒伏面积为38 074. 4 m2,占总面积的73. 4%。研究结果表明,使用无人机多光谱遥感可以为水稻倒伏监测提供高效、精确的技术支持。 展开更多
关键词 无人机 多光谱遥感 水稻 倒伏 偏最小二乘判别分析
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高光谱影像的苹果花叶病叶片花青素定量反演 被引量：10
4
作者 田明璐 班松涛 +3 位作者 常庆瑞 张卓然 武旭梅 王琦 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2017年第10期3187-3192,共6页
花叶病是苹果叶片常见的病毒性病害,患病叶片的花青素含量出现异常。以叶片花青素含量作为病害严重程度的定量化指标,使用高光谱成像技术获取感染花叶病的苹果叶片的高光谱图像,分析叶片的光谱特征,通过任意两个波段的反射率的不同数学... 花叶病是苹果叶片常见的病毒性病害,患病叶片的花青素含量出现异常。以叶片花青素含量作为病害严重程度的定量化指标,使用高光谱成像技术获取感染花叶病的苹果叶片的高光谱图像,分析叶片的光谱特征,通过任意两个波段的反射率的不同数学组合,构建并筛选对染病叶片花青素含量高度敏感的最优光谱指数,进而建立苹果叶片花青素含量的高光谱估算模型,最终实现苹果叶片花青素含量分布状况的可视化表达。结果表明,随着病害严重程度的增大,苹果叶片的花青素含量升高;叶片染病区域的光谱反射率在整个可见光区域明显增加,而且出现了红边蓝移现象。通过两两波段组合构建的三种光谱指数(NDSI(770,722),RSI(717,770),DSI(581,520))与苹果叶片花青素含量的相关系数绝对值均达到0.8以上。在构建的四种苹果叶片花青素含量估算模型中,选用三个光谱指数为参数、并使用偏最小二乘回归方法建立的AnthPLSR模型精度最高(R2=0.823,RMSE=0.056)。采用Anth-PLSR模型对患病叶片的高光谱图像进行逐像元解算,得到苹果花青素含量分布图。进一步通过叶片花青素含量分布图计算苹果叶片整叶的花青素含量平均值,作为苹果叶片健康程度的定量化指标。此外,通过提取整叶光谱均值、使用同样模型可简洁有效地估算苹果整叶花青素含量平均值。为苹果叶片花叶病病害监测提供了一种直观、快速的技术手段。 展开更多
关键词 高光谱成像 花叶病 苹果叶片 花青素 波段选择 色素光谱指数
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基于无人机高光谱影像的水稻叶片磷素含量估算 被引量：13
5
作者 班松涛 田明璐 +2 位作者 常庆瑞 王琦 李粉玲 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第8期163-171,共9页
为快速获取水稻叶片磷素含量信息,采用无人机搭载高光谱成像仪获取水稻冠层高光谱影像,并采样检测叶片磷素含量(质量分数)(Leaf phosphorus content,LPC)。分析了水稻LPC在无人机高光谱影像上的光谱特征,使用连续投影算法提取对磷素敏... 为快速获取水稻叶片磷素含量信息,采用无人机搭载高光谱成像仪获取水稻冠层高光谱影像,并采样检测叶片磷素含量(质量分数)(Leaf phosphorus content,LPC)。分析了水稻LPC在无人机高光谱影像上的光谱特征,使用连续投影算法提取对磷素敏感的特征波长,通过任意波段组合构建并筛选与磷素高度相关的光谱指数,基于特征波长反射率和光谱指数建立水稻LPC的估算模型,利用最佳模型对高光谱影像进行反演填图,得到LPC空间分布信息。结果表明:全生育期内LPC与462~718 nm范围内光谱反射率显著负相关,负相关最大处相关系数达到-0.902;LPC的特征波长为670、706、722、846 nm,基于特征波长、使用偏最小二乘回归建立的LPC估算模型精度最高,验证R^(2)达到0.925,RMSE为0.027%;在任意波段组合构建的3种类型的光谱指数中,NDSI(R498,R606)、RSI(R498,R606)和DSI(R498,R586)与LPC的相关性最高,相关系数分别为0.913、0.915和0.938;基于3个光谱指数、使用神经网络构建的LPC估算模型精度较高,验证R^(2)为0.885,RMSE为0.029%;对各生育期水稻LPC空间分布的反演结果与实测数据相一致,说明利用无人机高光谱遥感可以实现田间水稻LPC的快速无损监测。 展开更多
关键词 无人机 高光谱影像 水稻 叶片磷素含量
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基于OLSR的无线传感网在智能温室大棚中的应用 被引量：2
6
作者 徐琳君 程彬彬 +1 位作者 逯连静 杨娟 《江苏农业科学》 北大核心 2017年第12期160-162,共3页
为了推广智能农业的发展,针对目前的温室大棚检测、管理难的问题,设计了一种基于无线传感网络的智能温室大棚管理系统。首次引入了OLSR路由协议,使系统中的感应节点、实施节点、控制节点共同处于一个网络层,无需网关便可实现节点与节点... 为了推广智能农业的发展,针对目前的温室大棚检测、管理难的问题,设计了一种基于无线传感网络的智能温室大棚管理系统。首次引入了OLSR路由协议,使系统中的感应节点、实施节点、控制节点共同处于一个网络层,无需网关便可实现节点与节点、节点与控制中心的实时通信。感应节点收集物理环境数据通过中间节点传送给控制节点,控制节点查询专家数据库后决定解决方案,交由实施节点实施。与传统温室大棚检测系统相比,该系统具有布置简单、智能调控等特点。 展开更多
关键词 无线传感网 OLSR路由协议 温室大棚 智能管理
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基于SOA构建水稻病虫害综合防治信息服务平台 被引量：1
7
作者 陈旭 王笑 +1 位作者 袁涛 李琳一 《上海农业学报》 CSCD 北大核心 2012年第4期127-131,共5页
采用SOA架构构建水稻病虫害综合防治信息服务平台,通过WebService技术将病虫害采集信息与防治模型发布为Web服务,形成一个开放的、易于其他信息系统集成的服务平台,从而克服了信息系统彼此封闭的障碍,实现了信息资源的整合与共享。
关键词 服务平台 信息共享 水稻 病虫害防治 面向服务架构 WEBSERVICE
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基于无人机平台的稻纵卷叶螟为害程度遥感监测 被引量：6
8
作者 田明璐 班松涛 +3 位作者 袁涛 王彦宇 马超 李琳一 《上海农业学报》 2020年第6期132-137,共6页
虫害是造成粮食减产的重要原因之一,传统人工巡查法调查虫害的方法效率较低,难以实现大范围农田虫害监测,因此,快速、客观的虫害监测手段是规模化种植农业的必要需求。以稻纵卷叶螟虫害为研究对象,使用基于无人机平台的遥感技术获取不... 虫害是造成粮食减产的重要原因之一,传统人工巡查法调查虫害的方法效率较低,难以实现大范围农田虫害监测,因此,快速、客观的虫害监测手段是规模化种植农业的必要需求。以稻纵卷叶螟虫害为研究对象,使用基于无人机平台的遥感技术获取不同虫害程度水稻的多光谱影像,结合地面卷叶率调查,分析不同虫害程度水稻的冠层光谱特征,建立稻纵卷叶螟危害下水稻卷叶率的遥感估算模型,用于虫害严重程度的快速诊断。结果表明:遭受稻纵卷叶螟为害的水稻卷叶率与冠层在绿(560 nm)、红边(717 nm)和近红外(840 nm)波段的光谱反射率显著负相关,与红(668 nm)波段光谱反射率显著正相关,与归一化植被指数(NDVI)和差值植被指数(DVI)显著负相关。以光谱反射率和植被指数为自变量、使用偏最小二乘回归(PLSR)算法建立的卷叶率估算模型精度最高,验证R2为0.675,RMSE为0.753。通过使用PLSR模型得到的卷叶率分布图与实际调查结果基本一致。研究结果可以为稻纵卷叶螟虫害快速调查提供理论依据和技术支持,也可以为虫害精准防控提供决策依据。 展开更多
关键词 无人机 多光谱 稻纵卷叶螟 卷叶率
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基于高光谱影像的虫害水稻叶片花青素含量估算 被引量：2
9
作者 田明璐 班松涛 +3 位作者 袁涛 王彦宇 马超 李琳一 《上海农业学报》 2022年第5期113-118,共6页
稻纵卷叶螟是水稻常见虫害,遭受虫害为害的叶片部位花青素含量会发生明显变化。试验使用成像光谱仪获取遭受稻纵卷叶螟为害的水稻叶片高光谱图像,同时测量叶片上健康区域和虫害区域的花青素值,建立花青素高光谱反演模型,为虫害严重程度... 稻纵卷叶螟是水稻常见虫害,遭受虫害为害的叶片部位花青素含量会发生明显变化。试验使用成像光谱仪获取遭受稻纵卷叶螟为害的水稻叶片高光谱图像,同时测量叶片上健康区域和虫害区域的花青素值,建立花青素高光谱反演模型,为虫害严重程度定量化评估提供依据。分析结果表明:水稻叶片花青素值随着虫害程度的加剧而升高;花青素值与光谱反射率在波长为400—710 nm的可见光-红边波段范围内上显著正相关,相关系数最高为0.878(667 nm处);与一阶导数光谱在可见光-近红外多个波段范围表现出极显著相关性,相关系数最高为0.883(464 nm处);与归一化植被指数(NDVI)等多个植被指数极显著相关,相关系数最高为-0.887(NDVI)。以植被指数为自变量、使用偏最小二乘回归算法的花青素值估算模型精度最高[建模R2为0.801,均方根误差(RMSE)为0.032]。使用模型对虫害叶片高光谱图像进行逐像元解算,得到的花青素值分布图能够定量化、可视化地反映虫害严重程度。该研究为水稻叶片花青素值测量和虫害监测提供了一种直观、快速的技术手段。 展开更多
关键词 水稻 稻纵卷叶螟 高光谱影像 花青素
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