东北粳稻叶绿素相对含量的无人机高清影像检测方法 被引量：12

1

作者 马明洋 许童羽 +3 位作者 周云成 于丰华 苗腾 马航 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第6期757-762,共6页

叶绿素相对含量(soil and plant analyzer development,SPAD)是评价水稻健康状况的重要农学参数,为了解决传统监测方法工作量大,效率低的问题,以东北粳稻为研究对象,采用不同施肥处理开展小区试验,利用无人机低空遥感技术分别获取水稻... 叶绿素相对含量(soil and plant analyzer development,SPAD)是评价水稻健康状况的重要农学参数,为了解决传统监测方法工作量大,效率低的问题,以东北粳稻为研究对象,采用不同施肥处理开展小区试验,利用无人机低空遥感技术分别获取水稻分蘖期、拔节孕穗期、抽穗灌浆期水稻冠层高清数码影像,同时利用叶绿素仪测量水稻冠层SPAD值,并对无人机高清数码影像反演SPAD的可行性及方法进行研究。结合k-means聚类和阈值分割的方法去除背景提取出水稻叶片的RGB值,构建出R、G、B及G/R、G/B、B/R、R-B、G-R、NRI、NGI、NBI共11种颜色参数,并分别用11种参数和水稻叶片SPAD做相关性分析,分析结果表明NRI、B/R、R-B 3种参数和SPAD值高度相关。分别采用一元线性回归分析法和BP神经网络法对3种参数和SPAD的关系进行建模并对建模精度进行分析。结果表明:无人机高清影像反演SPAD是可行的,其中一元线性回归分析中,NRI和SPAD的建模精度高于B/R和R-B,均方根误差(RMSE)为1.51;基于NRI、B/R和R-B的多特征输入的BP神经网络预测粳稻SPAD的RMSE为1.354,相比基于NRI的一元线性回归分析模型精度提升11%,BP模型能较好地对东北粳稻的SPAD进行反演,能为无人机低空遥感反演粳稻SPAD提供理论依据和实现方法。 展开更多

关键词 无人机 回归分析 神经网络 数码影像 东北粳稻 叶绿素相对含量

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基于GA-BP神经网络高光谱反演模型分析玉米叶片叶绿素含量 被引量：11

2

作者 陈春玲 金彦 +3 位作者 曹英丽 于丰华 冯帅 周长献 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期626-632,共7页

叶绿素是评价玉米健康状况的重要生理生化参数,而快速、准确检测玉米叶片叶绿素含量,是实现玉米长势及健康状况精准诊断的关键。为提高玉米叶片叶绿素含量的高光谱反演精度,以玉米试验小区为基础,测定了东北地区玉米不同生长期的叶片光... 叶绿素是评价玉米健康状况的重要生理生化参数,而快速、准确检测玉米叶片叶绿素含量,是实现玉米长势及健康状况精准诊断的关键。为提高玉米叶片叶绿素含量的高光谱反演精度,以玉米试验小区为基础,测定了东北地区玉米不同生长期的叶片光谱反射率及其对应的叶绿素含量。首先采用一阶微分方法提取光谱特征,构建9种高光谱特征参数(Db、Dy、Dr、λb、λy、λr、SDb、SDy和SDr),并分析一阶微分光谱、高光谱特征参数与叶绿素含量间的相关关系,优选出与叶绿素含量相关性较高的3种特征参数作为自变量,分别为535nm处的一阶微分值、蓝边内最大一阶微分值Db、蓝边面积SDb,叶绿素含量实测值作为因变量,随后采用遗传算法对BP神经网络进行优化,建立BP神经网络(BPNN)和遗传算法优化的BP神经网络(GA-BPNN)反演模型,并对模型进行验证;再结合主成分回归(PCR)和偏最小二乘回归(PLSR)模型进行比较。结果表明:叶绿素含量与一阶微分光谱在535nm处具有最大相关系数(R=-0.738),并且与特征参数Db、SDb呈显著相关,相关系数R分别为-0.732和-0.728;遗传算法可以有效地对BPNN初始权值随机化、易陷入局部极值等不足实现优化,并为其定位出理想的搜索空间;GA-BPNN模型的建模集与验证集R2分别为0.878和0.898,RMSE为0.731,与其他反演模型相比,GA-BPNN模型的稳定性和预测能力均表现最好,可为定量预测玉米叶片叶绿素含量提供一定的理论和技术依据。 展开更多

关键词 玉米 叶绿素含量 一阶微分光谱 高光谱特征参数 遗传算法 BP神经网络

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分布式光伏发电特性与气象影响因子诊断分析 被引量：24

3

作者 曹英丽 方诗琦 +3 位作者 王洋 于炳新 邹焕成 许童羽 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第3期363-370,共8页

为了实现光伏电站并入电网后能够安全稳定运行以及农村电力系统发电计划的制定,光伏电站发电功率的准确预测是必不可少的。通过采集沈阳地区分布式光伏电站2014年10月至2016年9月发电功率与气象现场测试数据,利用Pearson相关性分析方法... 为了实现光伏电站并入电网后能够安全稳定运行以及农村电力系统发电计划的制定,光伏电站发电功率的准确预测是必不可少的。通过采集沈阳地区分布式光伏电站2014年10月至2016年9月发电功率与气象现场测试数据,利用Pearson相关性分析方法对光伏发电功率与同期气象影响因子进行了相关性分析:太阳辐射量、日照时数和日最高气温与光伏综合出力相关性最高,相关系数分别为0.902,0.782,0.364;在此基础上分析这3种气象因子在不同季节下与光伏发电功率的相关程度:夏季太阳辐射量和日照时数与发电功率相关程度最高,分别为0.972和0.641,秋季日最高气温与发电发电功率相关程度最高,相关性为0.382。在不同季节的基础上分析了不同天气类型下(晴、阴/多云、多云/晴、阴雨、多云、晴/霾和雪/多云)发电功率的扰动程度:不同季节、不同天气类型下日发电功率曲线均呈现正态分布,其中晴天发电功率扰动最小、阴雨天气发电功率扰动最大,晴天、多云、多云/晴、阴云、阴雨天的四季平均标准偏差分别为1.44,2.81,3.12,3.36,3.51,晴/霾和雪天的标准偏差均为1.91。将太阳辐射量、日照时数和日最高气温作为输入,建立不同季节不同天气类型发电功率多元线性回归模型,对2016年10月发电功率进行预测,试验结果表明:预测误差均小于20%,满足电网要求,发电功率的准确预测可以更好地实现农村电网的管理和调度。 展开更多

关键词 分布式光伏 发电功率 气象因子 功率预测

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基于神经网络算法的肉牛采食行为检测方法 被引量：17

4

作者 周雅婷 许童羽 +2 位作者 陈春玲 周云成 姜美羲 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第6期752-757,共6页

为解决肉牛采食行为识别问题,利用集陀螺加速度计和蓝牙模块为一体的传感器节点采集肉牛的行为姿态数据并通过蓝牙轮询组网模式将数据无线传输到PC上位机,进行实时显示,对采集的肉牛行为数据进行分析,进而识别肉牛采食行为。选用40头健... 为解决肉牛采食行为识别问题,利用集陀螺加速度计和蓝牙模块为一体的传感器节点采集肉牛的行为姿态数据并通过蓝牙轮询组网模式将数据无线传输到PC上位机,进行实时显示,对采集的肉牛行为数据进行分析,进而识别肉牛采食行为。选用40头健康处于育肥期的西门塔尔肉牛样本(体重约385kg,舍饲,每天饲喂2次,可自由饮水),分为2组,其中30头为试验组,用松紧带在肉牛颞窝部位佩戴传感器节点;另外10头为对照组,不佩戴传感器,用于比较肉牛是否因佩戴节点而有异常反应。同时在肉牛限位栏的前方安装监控摄像头,记录肉牛的行为信息,以作为后期数据处理依据。试验记录的原始数据包括X、Y、Z三个轴的加速度、角度以及角速度的九个变量值、数据采集的时间(s)以及节点内部温度。结果表明:肉牛采食行为检测系统能够快速采集和传输肉牛采食信息,系统工作稳定。传感器节点体积大小合适,对肉牛采食行为没有任何影响,肉牛基本没有应激反应。说明利用BP神经网络算法可以实现对肉牛采食行为的识别,能够分类出肉牛两种不同的行为状态。根据对采集数据的对比分析,提取出了肉牛在两种不同状态下的特征值,并选择了合适的特征值作为BP神经网络的输入。通过BP神经网络分类的肉牛的采食行为,其正确率为99.04%。 展开更多

关键词 采食行为 陀螺加速度计 蓝牙 传感器 BP神经网络

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基于光谱特征参数的粳稻冠层氮素含量反演方法 被引量：13

5

作者 陈春玲 周长献 +2 位作者 于丰华 许童羽 曹英丽 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期218-224,共7页

粳稻氮素含量的快速、无损、准确估算,可以及时掌握粳稻的生长状况,对指导粳稻田间管理具有重要意义。为提高粳稻冠层氮素含量的高光谱反演精度,利用沈阳农业大学路南试验基地2018年粳稻3个关键生育期无人机高光谱影像和同步测定的粳稻... 粳稻氮素含量的快速、无损、准确估算,可以及时掌握粳稻的生长状况,对指导粳稻田间管理具有重要意义。为提高粳稻冠层氮素含量的高光谱反演精度,利用沈阳农业大学路南试验基地2018年粳稻3个关键生育期无人机高光谱影像和同步测定的粳稻冠层氮素含量作为数据源,选用从粳稻冠层光谱中提取的高光谱位置变量、面积变量和植被指数变量3种类型20个光谱特征参数与氮素含量进行相关性分析,选出各个生育期内相关性较高的前3个光谱特征参数作为模型输入分别建立偏最小二乘回归(PLSR)、BP神经网络(BPNN)和思维进化算法优化BP神经网络(MEA-BPNN)3种粳稻冠层氮素含量反演模型并验证。结果表明:在粳稻分蘖期、拔节期、抽穗期,与粳稻氮素含量相关性最好的高光谱特征参数均为红边面积SDr,相关系数分别为0.771,0.664,0.775;MEA-BPNN反演模型与PLSR、BPNN相比,无论在模型精度还是预测能力都有明显提高,在各个生育期,MEA-BPNN模型的建模集和验证集决定系数R^2均达到0.700以上,RMSE均低于0.400以下,说明MEA-BPNN反演模型是筛选出的最佳粳稻冠层氮素含量反演模型。综上研究,该模型能够快速无损反演粳稻冠层氮素含量,可为后续施肥决策提供支持。 展开更多

关键词 粳稻 氮素含量 无人机遥感 光谱特征参数 思维进化算法优化BP神经网络

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基于高光谱和BP神经网络的双子叶植物叶片叶绿素遥感估算 被引量：3

6

作者 许童羽 袁炜楠 +2 位作者 周云成 于丰华 杜文 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第6期749-755,共7页

针对传统叶绿素分析方法具有破坏性且耗费人力、时间长、成本高的弊端,依据LOPEX’93数据集中双子叶植物的高光谱数据和叶绿素值,构建了双子叶植物基于高光谱的叶绿素含量最佳估算模型,利用Pearson相关性分析一阶微分光谱、高光谱特征... 针对传统叶绿素分析方法具有破坏性且耗费人力、时间长、成本高的弊端,依据LOPEX’93数据集中双子叶植物的高光谱数据和叶绿素值,构建了双子叶植物基于高光谱的叶绿素含量最佳估算模型,利用Pearson相关性分析一阶微分光谱、高光谱特征参数与叶绿素的相关关系,发现724nm波段处一阶导数与双子叶植物叶绿素值的相关性最大,其相关性为0.509;高光谱特征参数RVI、NDVI、TCAR与叶绿素的相关性达到0.7以上,构建基于一阶微分光谱、高光谱特征参数和BP神经网络的叶绿素估算模型,并对模型进行验证;再结合一元线性模型、指数模型、对数模型和幂函数模型与BP神经网络模型进行比较。结果表明:叶绿素值与一阶微分光谱在724nm处的光谱数据作为自变量建立的传统回归模型可用于双子叶植物叶绿素的估算,最优建模样本R^2和最优验证样本R_V^2分别为0.541和0.745,RMSE为6.16;基于高光谱特征参数RVI、NDVI、TCAR建立的叶绿素估算回归模型,最优建模样本R^2和最优验证样本R_V^2分别为0.618,0.708;0.632,0.866;0.594,0.654,RMSE分别为6.65,5.61,7.07,将基于高光谱特征参数变量构建传统回归模型时筛选到的光谱参数作为输入,实测叶绿素值作为输出,构建BP神经网络模型,其最优建模R2与最优验模R_V^2分别为0.692和0.874,最优验证样本RMSE为5.23,与其他回归模型相比,BP神经网络模型预测精度最高。研究表明基于高光谱数据的模型具有较好的预测能力,是估算双子叶植物叶绿素值的一种高效的方法。 展开更多

关键词 BP神经网络 一阶微分光谱 高光谱特征参数 叶绿素 双子叶植物

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高光谱数据降维与水稻氮素含量解析方法 被引量：6

7

作者 曹英丽 肖文 +3 位作者 刘亚帝 江凯伦 郭宝赢 于丰华 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期109-115,共7页

水稻营养监测、病虫害诊断中高光谱技术提供了有效、便捷的技术手段,高光谱数据的降维和特征提取至关重要。为了探索有效的高光谱降维方法,利用2019年沈阳市沈北试验基地水稻分蘖期、拔节期和抽穗期的叶片光谱数据及实测的氮素含量数据... 水稻营养监测、病虫害诊断中高光谱技术提供了有效、便捷的技术手段,高光谱数据的降维和特征提取至关重要。为了探索有效的高光谱降维方法,利用2019年沈阳市沈北试验基地水稻分蘖期、拔节期和抽穗期的叶片光谱数据及实测的氮素含量数据,首先分窗口对原始高光谱进行Gram-Schmidt变换找到投影空间并映射出主基底,保留具有显著性概率的主基底,其极大极小值为特征波段,实现高光谱数据降维与特征波段提取;其次利用降维后构建特征建立水稻叶片氮素含量估测模型;最后对比分析本研究方法与主成分分析、植被指数及特征参数等降维方法。结果表明:基于分窗Gram-Schmidt变换可有效实现高光谱数据的降维,高光谱降到4维,水稻叶片氮素含量估测模型5折交叉验证决定系数CV_R2为0.787,均方误差CV_MSE为0.051;基于主成分分析法降维,高光谱降到5维,CV_R2为0.743,CV_MSE为0.056;单个植被指数,效果最好的是GNDI(911,487),CV_R2为0.667,CV_MSE为0.076;多个特征光谱指数最优化选择7个特征,分别为SI(487),RI(601,487),DI(911,487),DDI(990,685,487),NDI(990,685),NDI(990,601)和GNDI(911,487),CV_R2为0.731,CV_MSE为0.072。说明采用全波段降维的方法优于植被指数及特征降维,并且本研究提出的分窗Gram-Schmidt变换在降维的同时也能获取包含主要信息的波段,优于主成分分析法。综上所述,基于分窗Gram-Schmidt变换的高光谱可为高光谱降维与水稻叶片氮素含量估测提供一定的理论基础和技术支撑。 展开更多

关键词 高光谱降维 Gram-Schmidt变换 主成分分析 植被指数 水稻氮素含量

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基于高光谱红边位置提取的水稻叶绿素反演研究 被引量：6

8

作者 曹英丽 江凯伦 +3 位作者 刘亚帝 于正鑫 肖文 于丰华 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期718-728,共11页

针对东北粳稻叶绿素含量无人机高光谱反演中红边位置特征不明确的问题,基于2019~2020年沈阳农业大学水稻试验基地采集的高光谱数据和地面水稻样本叶绿素数据,开展水稻叶绿素含量红边光谱响应特性分析及反演建模研究。首先,利用线性外推(... 针对东北粳稻叶绿素含量无人机高光谱反演中红边位置特征不明确的问题,基于2019~2020年沈阳农业大学水稻试验基地采集的高光谱数据和地面水稻样本叶绿素数据,开展水稻叶绿素含量红边光谱响应特性分析及反演建模研究。首先,利用线性外推(LE)、线性四点插值(LI)、最大一阶导数(MFD)、多项式拟合(PF)、拉格朗日插值(LAG)和倒高斯拟合(IG)6种方法确定水稻冠层高光谱红边位置,对比不同方法提取结果的分布规律,分析叶绿素含量的红边位置响应特性。然后,基于不同红边位置提取结果,利用极限学习机(ELM)、反向传播神经网络(BPNN)两种机器学习算法以及5种统计回归算法构建水稻叶绿素含量反演模型。结果表明:LE方法适合东北粳稻冠层光谱的红边位置的计算,提取的红边位置变幅大,对叶绿素含量变化较为敏感;以LE提取的红边位置为输入特征,构建的线性外推-极限学习机(LE-ELM)和线性外推-对数曲线(LE-LNX)模型,叶绿素含量反演精度较高,两个模型决定系数、均方根误差、平均绝对误差分别为0.781,8.375,9.828和0.763,9.249,11.253,研究结果可为水稻冠层叶绿素含量高效监测提供理论支撑。 展开更多

关键词 无人机遥感 高光谱 红边位置 水稻叶绿素 叶绿素反演

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基于深度卷积神经网络的水稻纹枯病检测识别 被引量：7

9

作者 曹英丽 江凯伦 +2 位作者 于正鑫 肖文 刘亚帝 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第5期568-575,共8页

纹枯病是水稻的三大病害之一,尤其在中国北方稻区,纹枯病发生逐渐加重、严重威胁到中国的粮食安全,而纹枯病的有效检测是水稻病害预防与控制的首要任务。在实际生产中,农民和从事相关的研究人员通过人工目测来识别水稻纹枯病,但由于光... 纹枯病是水稻的三大病害之一,尤其在中国北方稻区,纹枯病发生逐渐加重、严重威胁到中国的粮食安全,而纹枯病的有效检测是水稻病害预防与控制的首要任务。在实际生产中,农民和从事相关的研究人员通过人工目测来识别水稻纹枯病,但由于光线、杂草、枯叶等外在自然因素和人眼视觉误差等人为因素,导致对水稻的病害等级误判,从而影响对水稻纹枯病的防治,造成环境污染和经济损失,而计算机视觉技术给水稻纹枯病的自动识别检测带来了可能。基于2019年沈阳农业大学北方粳型超级稻成果转化基地的水稻纹枯病图像数据,综合借鉴YOLOv1、YOLOv2和Faster R-CNN算法,设计了一种基于深度卷积神经网络的水稻纹枯病识别模型:YRSNET。该模型具有回归思想的特点,将图像划分为相同大小互不重合的网格,然后通过特征图来预测每个网格区域上的边界框和含有纹枯病病斑的置信度,最终通过非极大值抑制法获得含有纹枯病病斑的最佳边界框位置。试验结果表明:YRSNET对纹枯病病斑识别的平均精度mAP为84.97%、查准率达到为90.21%,对大小为450×800pixel的图像识别所需时间为32.26ms(31帧·s^-1),可满足复杂背景下的水稻植株图像纹枯病的检测,对智能农业水稻纹枯病有效防治具有重要意义。 展开更多

关键词 图像识别 水稻纹枯病 深度学习 深度卷积神经网络 特征提取

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基于无人机高清数码影像的水稻产量估算 被引量：14

10

作者 李昂 王洋 +3 位作者 曹英丽 于丰华 许童羽 肖文 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第5期629-635,共7页

目前常用的水稻产量估算方法以卫星遥感估产为主,卫星遥感估产的分辨率较低、缺乏机理性、误差较大。为了能够快速灵活地获取水稻冠层信息、提高分辨率、准确地估测水稻产量,利用无人机平台搭载高清数码相机,拍摄从抽穗期到成熟期的水... 目前常用的水稻产量估算方法以卫星遥感估产为主,卫星遥感估产的分辨率较低、缺乏机理性、误差较大。为了能够快速灵活地获取水稻冠层信息、提高分辨率、准确地估测水稻产量,利用无人机平台搭载高清数码相机,拍摄从抽穗期到成熟期的水稻冠层影像,首先应用中值滤波算法对RGB颜色空间下水稻冠层图像进行去噪,然后针对彩色水稻图像的颜色特征,将图像由RGB颜色空间转换到L*a*b*颜色空间,运用K均值聚类算法对水稻冠层图像进行聚类分析、图像分割,提取出水稻穗、获得水稻穗数量、代入水稻产量估算公式进行估产。试验区域共有18块水稻小区(长8m,宽5m),在水稻抽穗期到成熟期之间拍摄4次。试验记录的数据包括拍摄的时间、高度以及分辨率,同时还要在田间实测水稻穗的数量和水稻的产量,为后期评价和判断K均值聚类算法提取水稻穗的精度以及水稻产量估测的精度提供依据。对水稻产量的实测值与估测值、田间实测的水稻穗数量与图像中提取水稻穗数量进行对比分析。结果表明:对8月18日无人机拍摄的水稻冠层影像进行图像分割,提取出水稻穗的效果较好,估产的精度较高,产量估计均方根误差和平均绝对百分误差分别为9.08和22.8%,水稻穗数估计均方根误差和平均绝对百分误差分别为19.86和5.8%。说明利用无人机搭载数码相机能够快速、无损地获取水稻冠层信息,运用K均值聚类算法能够较为准确地将水稻穗从水稻冠层图像中分割出来,利用数字图像对水稻产量进行估算是可行的。 展开更多

关键词 无人机 颜色空间 K均值聚类 图像分割 水稻穗

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日光温室自主寻迹喷药车设计方法研究 被引量：3

11

作者 许童羽 冯帅 +2 位作者 陈春玲 须晖 金彦 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期440-446,共7页

为了解决日光温室内人工喷药对人体的危害以及耗费人力这一问题,设计出一款基于模糊PID控制的多功能电磁寻迹日光温室喷药车。在硬件方面,以STM32F103C8T6单片机为核心控制单元,利用电磁传感器和模糊PID控制算法实现路径信息的识别,并... 为了解决日光温室内人工喷药对人体的危害以及耗费人力这一问题,设计出一款基于模糊PID控制的多功能电磁寻迹日光温室喷药车。在硬件方面,以STM32F103C8T6单片机为核心控制单元,利用电磁传感器和模糊PID控制算法实现路径信息的识别,并制定模糊控制规则对日光温室喷药车进行精准控制,实现了日光温室喷药车在金属轨道上平稳行驶,同时单片机控制水泵实现喷药功能以及利用液位传感器实时获取剩余药量信息。在软件方面,完成了上位机Android移动设备程序、下位机控制程序的编写。实现了移动终端程序能够对温室喷药车进行数据监测、行驶、喷药等控制。在日光温室中反复测试寻迹功能、移动客户端远程控制以及喷药和数据显示等功能,测试结果表明,所开发的日光温室喷药车在小于45°和90°的导线上左右转成功率略低,只有90%~92%;在直线和45°~90°的导线上左右转成功率较高,高达100%。喷药车寻迹成功率较高,在日光温室内能够行驶稳定,精准寻迹,基本完成了喷药车寻迹功能。同时,在远程控制模式下能对日光温室喷药车进行前进、后退、左转、右转、加速等八个指令的控制,实现了无线远程遥控功能,并能够在移动客户端对药箱内的药量进行实时监测,满足日光温室作业需求,减少人体危害和体力劳动,达到预期目。 展开更多

关键词 ANDROID 模糊PID控制 温室喷药车 日光温室 喷药

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基于CART决策树和BP神经网络的landsat 8影像粳稻提取方法 被引量：8

12

作者 许童羽 胡开越 +2 位作者 周云成 于丰华 冯帅 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期169-176,共8页

及时、准确地掌握水稻空间分布和种植面积信息对预测水稻产量、指导农业生产等农业活动起着重要作用。遥感技术因其快速、综合等优势,而被广泛应用于农作物识别领域。以沈阳市为研究区域,选取沈阳农业大学道南、辽中和沈北新区作为粳稻... 及时、准确地掌握水稻空间分布和种植面积信息对预测水稻产量、指导农业生产等农业活动起着重要作用。遥感技术因其快速、综合等优势,而被广泛应用于农作物识别领域。以沈阳市为研究区域,选取沈阳农业大学道南、辽中和沈北新区作为粳稻种植代表区域获取CART算法的训练样本,并结合粳稻移栽期的NDVI、EVI、LSWI数据,训练作物分割阈值,构建决策树初步提取出研究区粳稻空间分布信息。为进一步去除上述提取区域的其他地物信息,构建粳稻抽穗期和成熟期的植被指数、纹理、ISODATA非监督分类数据及其原始波谱特征的多特征数据集,利用BP神经网络对多组不同特征综合数据集进行粳稻分类提取,得到对分类精度贡献较大的特征和最佳分类数据集,并分别利用最大似然和BP神经网络分类法,结合决策树分类结果和实地样本数据,对最佳分类数据集进行分类结果对比和精度验证。结果表明:采用CART决策树和BP神经网络相结合的方法可以获得较高的分类精度,总体精度为89.1%,Kappa系数达到0.881。利用作物关键物候期中等分辨率影像,结合多时相波谱特征和植被指数,采用CART决策树和BP神经网络相结合的分类法能有效提高粳稻的分类精度,为基于传统机器学习模型的关键物候期遥感数据作物分类研究提供一条新思路。 展开更多

关键词 粳稻 CART算法 决策树 植被指数 BP神经网络

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基于高光谱成像的蓝莓内部品质检测特征波长选择方法研究 被引量：6

13

作者 古文君 田有文 +4 位作者 张芳 赖兴涛 何宽 姚萍 刘博林 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第5期584-590,共7页

为了实现蓝莓内部品质快速、准确检测,采用高光谱成像技术对蓝莓的糖度和硬度多指标同时进行检测研究。提出多阶段特征波长选择方法,即采用连续投影法(SPA)和逐步多元线性回归(SMLR)等特征波长选择方法同时将糖度和硬度的特征波长选择... 为了实现蓝莓内部品质快速、准确检测,采用高光谱成像技术对蓝莓的糖度和硬度多指标同时进行检测研究。提出多阶段特征波长选择方法,即采用连续投影法(SPA)和逐步多元线性回归(SMLR)等特征波长选择方法同时将糖度和硬度的特征波长选择出来。通过高光谱成像系统(400~1000nm)采集了200幅蓝莓图像,首先对高光谱图像进行多元散射校正、标准正态变量变换和Savitzky-Golay平滑等光谱预处理,选取最优的预处理方法。然后利用SPA或者SMLR选择出糖度的几个特征波长,在此基础上再利用SPA或者SMLR选择出硬度的几个特征波长,从而形成四个特征波长选择方法 (SPA-SPA、SMLR-SMLR、SPA-SMLR和SMLR-SPA),采用4种多阶段特征波长选择方法提取同时反映蓝莓糖度和硬度的特征波长的组合。最后以全波长光谱信息(FS)和4种多阶段特征波长选择方法得出的光谱信息作为BP神经网络模型的输入矢量,建立了蓝莓糖度和硬度的预测模型。结果表明:Savitzky-Golay平滑为最优的预处理方法 ,结合BP神经网络,采用SPA-SPA多阶段特征波长选择方法所得的预测性能最优,糖度校正集的相关系数(Rc)和校正均方根误差(RMSEC)分别达到0.959和0.318°Brix,硬度校正集的相关系数(Rc)和校正均方根误差(RMSEC)分别达到0.956和0.153°Brix。糖度预测集的相关系数(Rp)和预测均方根误差(RMSEP)分别达到0.952和0.391°Brix,硬度预测集的相关系数(Rp)和预测均方根误差(RMSEP)分别达到0.953和0.234°Brix。该研究表明,应用高光谱成像技术可以对蓝莓糖度和硬度多指标同时进行检测研究,所获得的特征波长可为开发多光谱成像的蓝莓品质检测和分级系统提供参考。 展开更多

关键词 多阶段特征波长选择方法 高光谱成像技术 蓝莓 糖度 硬度

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孔口尺寸和喷雾压力对典型扇形航空喷头雾化特性的影响研究 被引量：3

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作者 姚伟祥 郑登月 +3 位作者 潘瑞龙 刘益含 曹英丽 许童羽 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期562-573,共12页

为探究植保无人机所配套使用的多种典型扇形航空喷头的雾化特性,采用DP-02激光粒度仪分别对延长范围型喷头CFA11001、CFA110015、CFA11002、CFA11003和CFA11004,以及标准扇形喷头SF11002和TeeJet11002进行雾滴粒径测试及相关喷雾数据统... 为探究植保无人机所配套使用的多种典型扇形航空喷头的雾化特性,采用DP-02激光粒度仪分别对延长范围型喷头CFA11001、CFA110015、CFA11002、CFA11003和CFA11004,以及标准扇形喷头SF11002和TeeJet11002进行雾滴粒径测试及相关喷雾数据统计分析,并且就孔口尺寸和喷雾压力对各型号扇形航空喷头雾化特性的影响进行研究。试验结果表明,在固定喷雾压力(0.6MPa)条件下,CFA型喷头随着孔口尺寸的不断增大,雾滴粒径尺寸和粒径分布范围持续增大,其中,D_(V0.1)的极差最小,D_(V0.9)的极差最大。同时,对于具有相同孔口尺寸的3种不同类型喷头,TeeJet11002和SF11002型标准扇形喷头的喷雾性能表现较为稳定,二者的雾滴粒径尺寸和粒径分布范围均较小;CFA11002延长范围型喷头雾滴粒径尺寸则较大,雾滴粒径分级为粗(C),高达259.3μm,雾滴粒径分布也更广,主要集中于110~600μm。在0.2~0.8MPa,TeeJet11002、SF11002和CFA11002的喷头雾滴粒径呈现出随压力增大而变小的趋势。其中,TeeJet11002喷头在整体测试压力范围内表现较为稳定,SF11002喷头次之,而CFA11002喷头由于喷头结构设计的差异,在该压力范围内雾化性能表现出了一定的波动性,D_(V0.1)、D_(V0.5)和D_(V0.9)的极差分别达到4.8,24.8,84.4μm。研究还发现,孔口尺寸和喷雾压力均是影响扇形航空喷头雾滴粒径尺寸和雾滴粒径分布的重要因素,其中相较于标准扇形喷头,喷雾压力对CFA延长范围型喷头影响较大,该类型喷头喷施雾滴粒径尺寸也相对较大,粒径分布范围更广;标准扇形喷头雾滴粒径尺寸则较小,粒径分布更加均匀且稳定。研究结果可为航空喷头的设计与选择提供参考,对优化航空喷洒方案也有一定指导意义。 展开更多

关键词 扇形喷头 孔口尺寸 喷雾压力 雾滴粒径 植保无人机 航空喷施

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基于分窗Gram-Schmidt高光谱降维的水稻纹枯病检测 被引量：2

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作者 曹英丽 肖文 +3 位作者 江凯伦 郭宝赢 刘亚帝 王洋 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期713-721,共9页

纹枯病是水稻生产中三大病害之一,其早期检测对病害的及时防控、保证粮食安全具有重要意义。高光谱技术为水稻病虫害高通量、实时监测提供了有效的技术手段。基于高光谱病害检测中高光谱的降维,或检测特征的提取至关重要,利用2017和201... 纹枯病是水稻生产中三大病害之一,其早期检测对病害的及时防控、保证粮食安全具有重要意义。高光谱技术为水稻病虫害高通量、实时监测提供了有效的技术手段。基于高光谱病害检测中高光谱的降维,或检测特征的提取至关重要,利用2017和2018两年水稻盆栽纹枯病接种试验与大田纹枯病调查试验样本高光谱数据,探讨了分窗Gram-Schmidt变换的高光谱数据降维与特征波段提取,构建纹枯病检测模型,对比分析了本研究方法与主成分分析、连续投影法高光谱降维效果与病害检测精度。结果表明:基于分窗GramSchmidt变换可有效实现高光谱数据的降维,盆栽样本高光谱降到4维,纹枯病检测模型决定系数R2为0.8373,均方误差MSE为0.0406;大田样本高光谱降到4维,纹枯病检测模型决定系数R2为0.9701,均方误差MSE为0.0065。主成分分析法降维,盆栽样本高光谱降到6维,纹枯病检测模型决定系数R2为0.7931,均方误差MSE为0.049,大田样本高光谱降到6维,纹枯病检测模型决定系数R2为0.9658,均方误差MSE为0.0078;连续投影法降维,盆栽样本高光谱降到8维,纹枯病检测模型决定系数R2为0.8132,均方误差MSE为0.0466,大田样本高光谱降到4维,纹枯病检测模型决定系数R2为0.9685,均方误差MSE为0.0072。对比主成分分析法和连续投影法,基于分窗Gram-Schmidt变换的高光谱降维效果与纹枯病检测精度均效果较好,可为高光谱降维与水稻纹枯病防治提供一定的理论基础和技术支撑。 展开更多

关键词 水稻纹枯病 高光谱降维 主成分分析 连续投影法 Gram-Schmidt变换

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基于激光测量的典型扇形航空喷头喷雾羽流雾滴粒径空间分布研究 被引量：2

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作者 姚伟祥 王明亮 +5 位作者 刘益含 王震 于子棋 李宏伟 李锟 许童羽 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期305-317,共13页

近年来,植保无人机在现代农业中展现出了明显的优势,但植保无人机所适配的典型扇形喷头的雾化性能尚待进一步研究,尤其是喷雾羽流的雾滴粒径空间分布特性亟待明确。使用DP-02激光粒度仪分别对CFA11001、CFA11002、CFA110015、SF11002、S... 近年来,植保无人机在现代农业中展现出了明显的优势,但植保无人机所适配的典型扇形喷头的雾化性能尚待进一步研究,尤其是喷雾羽流的雾滴粒径空间分布特性亟待明确。使用DP-02激光粒度仪分别对CFA11001、CFA11002、CFA110015、SF11002、SF110015、TeeJet11002、TeeJet110015共7种典型扇形航空喷头进行了喷雾羽流雾滴粒径空间分布特性测定。试验分为横向和纵向轴线两种测定形式,其中研究横向轴线雾滴粒径的分布时,固定喷施压力0.8 MPa,等间距选取了7个连续的横向测量点,喷头选择CFA11002、SF11002和TeeJet11002型;研究纵向轴线雾滴粒径的分布时,固定喷施压力0.5 MPa,等间距选取了5个连续的纵向测量点,喷头选择CFA11001、CFA11002、CFA110015、SF110015和TeeJet110015型。结果表明:横向轴线的分布特点:在固定喷施压力0.8 MPa的条件下,3种型号喷头的D_(V0.1)、D_(V0.5)在各横向测量点位的数值变化不大,并且两侧关于中心点呈较好的对称分布,而D_(V0.9)除了TeeJet11002型喷头呈现对称分布,CFA11002型和SF11002型喷头并没有表现出对称分布的特性,这可能与喷头的材质有关。同时,通过试验分析发现喷头喷施的雾滴粒径越小,喷雾越均匀,左右两侧的雾滴粒径大小与喷头处的相差越小,即该喷头的雾化效果也就越好。纵向轴线的分布特点:在固定喷施压力0.5 MPa的条件下,5种型号喷头的D_(V0.1)在各纵向高度测量点位的数值相差不大,但CFA11001、CFA11002、CFA110015这3种延长范围型喷头的D_(V0.5)、D_(V0.9)随着测试高度的增加呈现下降趋势;而对于标准扇形喷头,TeeJet11002型喷头的D_(V0.5)随着测试高度增加而增大,其D_(V0.9)则是随着测试高度增加有一个先减小后变大的趋势,而SF110015型喷头的D_(V0.5)、D_(V0.9)随着测试高度的增加均呈现增大的趋势,且D_(V0.9)的这种变化趋势要比D_(V0.5)更加明显。这一结果表明喷头类型对喷雾羽流雾滴粒径纵向分布具有较大的影响。研究结果可为扇形航空喷头的设计与选择提供参考,对优化植保无人机喷施作业方案也有一定指导意义。 展开更多

关键词 雾滴粒径 喷雾羽流 轴向分布 喷头 植保无人机 激光测量

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基于DIQA的腐烂蓝莓高光谱特征波长图像选取方法 被引量：1

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作者 田有文 林磊 +3 位作者 宋士媛 郝涛 闫玉博 邓寒冰 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期187-195,共9页

目前高光谱成像技术已成为蓝莓品质自动检测的重要手段,其中提取特征波长是一个重要步骤。为获得最佳的腐烂蓝莓高光谱特征波长图像,提出一种基于深度学习的高光谱图像特征波长图像选取方法。首先提取腐烂蓝莓高光谱各波长图像的高频分... 目前高光谱成像技术已成为蓝莓品质自动检测的重要手段,其中提取特征波长是一个重要步骤。为获得最佳的腐烂蓝莓高光谱特征波长图像,提出一种基于深度学习的高光谱图像特征波长图像选取方法。首先提取腐烂蓝莓高光谱各波长图像的高频分量图像,然后提出利用深度学习图像质量评价网络(DIQA)选取腐烂蓝莓高光谱图像中的最佳图像。在DIQA第一阶段对腐烂蓝莓高光谱图像的高频图学习误差图。在DIQA第二阶段将第一阶段能够预测误差图的网络作为对腐烂蓝莓高光谱图像质量评价的骨干网络,并对网络做全局平均池化,最后引入两个特征以弥补信息量损失,通过评分评价图像质量。结果表明:通过对400~1000nm的472个波长下蓝莓高光谱图像进行质量评价,得到最佳图像质量的5个波长(664,721,836,854,884nm)。与PCA提取的特征波长(454,607,699,913,967nm)图像相比较得知,所提取的腐烂蓝莓特征波长图像具有较多优势。另外采用卷积神经网络ResNet50对DIQA与PCA构建的蓝莓特征波长图像数据集进行学习,得出DIQA选取的腐烂蓝莓特征波长图像构建的数据集,损失能较快的收敛,并且在验证集中能保持稳定的准确率,识别效果最好,最终识别率为99.4%。说明基于DIQA的腐烂蓝莓高光谱特征波长图像选取方法是可行的,可为高光谱图像选取特征波长图像提供一种新的参考方法。 展开更多

关键词 高光谱图像 腐烂蓝莓 深度学习图像质量评价(DIQA) 特征波长图像

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基于TRIZ的蓝莓病害检测方法

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作者 田有文 何宽 +2 位作者 姜凤利 乔世成 宋士媛 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第5期619-625,共7页

为克服蓝莓采后人工分拣的弊端,提升蓝莓自动分拣的水平,提出利用TRIZ理论中发明原理,构建物质—场模型,结合高光谱成像技术应用物理效应和现象研究一种蓝莓病害的无损检测方法。首先应用TRIZ理论中机械系统替代原理利用高光谱成像系统... 为克服蓝莓采后人工分拣的弊端,提升蓝莓自动分拣的水平,提出利用TRIZ理论中发明原理,构建物质—场模型,结合高光谱成像技术应用物理效应和现象研究一种蓝莓病害的无损检测方法。首先应用TRIZ理论中机械系统替代原理利用高光谱成像系统获取蓝莓高光谱图像、物理参数改变原理提出了基于光谱数据分割蓝莓图像的光谱信息分割法SIS。通过与传统的阈值分割方法对比分析可知,SIS分割法更能准确分割出蓝莓及其病害区域。通过分析蓝莓病害区域与正常区域的光谱曲线的差异,将全波段光谱分成可见光第一区域波段(500~760nm)和近红外第二区域波段(760~1000nm),应用TRIZ理论中组合原理将特征波段提取IRIV法与CARS法结合为CARS-IRIV法提取出第一区域与第二区域组合的7个特征波长(500,522,701,828,857,893,969nm)。最后将不同区域的特征波长对应的光谱反射率以及两个区域特征波长结合对应的光谱反射率作为径向基神经网络RBF模型的输入矢量建立蓝莓病害检测模型。试验结果表明第一区域与第二区域组合提取的特征波长对应的光谱反射率作为RBF模型的输入矢量检测蓝莓病害结果最好,正确检测率达到87%以上。试验结果说明基于TRIZ理论提出的SIS-CARS-IRIV-RBF模型能够更有效地检测蓝莓腐烂病害,可为蓝莓在线实时分拣、提高蓝莓行业自动化水平和生产效益提供一定的理论基础和技术支撑。 展开更多

关键词 TRIZ理论 蓝莓病害 高光谱成像 SIS分割 CARS-IRIV

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