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SWR土壤湿度传感器温漂特性与补偿研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对基于驻波率(SWR)原理的土壤湿度传感器在长期工作中受温度影响的问题,提出基于二元回归分析法的温度补偿模型,利用最小二乘原理确定补偿模型的待定参数,对传感器进行温度补偿。从硬件电路和测量原理对SWR土壤湿度传感器的温漂特性进行研究。使用高低温交变湿热实验箱,在设定温度5~45℃范围内进行实验,测试结果表明,在温度补偿前该传感器测量土壤体积含水率的最大绝对误差范围为-2. 65%~2. 22%,其最大相对误差为29. 76%,最大均方误差为2. 211 9%。将SWR土壤湿度传感器输出值与PT100型温度传感器输出值进行数据融合,基于最小二乘优化计算的二元回归分析法得到温度补偿模型,其拟合的决定系数为0. 998。取不同温度下的实验数据进行补偿模型的验证,结果表明,SWR土壤湿度传感器进行温度补偿后,其测量结果的最大绝对误差范围为-0. 26%~0. 69%,最大相对误差不超过5. 23%,均方误差较补偿之前减小一个数量级,且最大均方误差为0. 157%。表明采用该温度补偿模型可以有效减小温度对SWR土壤湿度传感器的影响,提高其测量结果的精度和可靠性。 相似文献
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基于2DFT的植物叶片萎蔫程度与微环境因素相关性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在基于激光斜射测距原理的3D扫描装置实时获取的植株3D图像中,提取二维傅里叶(2DFT)谱中直流分量作为萎蔫指数来定量研究植物的萎蔫程度,采用西葫芦、葫芦、南瓜及秋葵4种植物的嫩叶期体态变化检验了二维傅里叶萎蔫指数与萎蔫程度的相关性,结果表明:二维傅里叶谱的直流分量(萎蔫指数)与萎蔫程度具有较好的相关性,R2达到0.82以上。在此基础上,运用SPSS软件建立了二维傅里叶谱叶片萎蔫指数与环境饱和水气压差及光合有效辐射系数的多元线性回归统计模型,可作为亏水胁迫程度的定量化指标。 相似文献
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为解决目前苗木计数由人工完成而导致的成本高,效率低,计数精度不能得到保障的问题,该研究以自然环境下的云杉为研究对象,以无人机航拍云杉图像和拼接后完整地块云杉图像为数据源,根据云杉尺寸差异大和训练样本小的特点提出一种基于改进YOLOv3(You Only Look Once v3,YOLOv3)模型的云杉计数模型。该模型将密集连接模块和过渡模块引入特征提取过程,形成Darknet-61-Dense特征提取网络。通过694幅无人机航拍云杉图像测试表明,密集连接模块和过渡模块可解决YOLOv3模型小样本训练过拟合问题和云杉特征丢失问题,改进YOLOv3模型可以快速准确实现云杉计数,在精确率P、召回率R、平均精度AP、平均计数准确率MCA和平均检测时间ADT这5个评价指标上达到96.81%、93.53%、94.26%、98.49%和0.351 s;对比原有YOLOv3模型、SSD模型和Faster R-CNN模型,精确率P分别高2.44%、4.13%和0.84%。对于拼接后完整地块云杉图像,改进YOLOv3模型的5个评价指标的结果分别为91.48%、89.46%、89.27%、93.38%和1.847 s;对比原有YOLOv3模型、SSD模型和Faster R-CNN模型,精确率P分别高2.54%、9.33%和0.74%。该研究为利用无人机快速准确统计苗木数量的关键步骤做出有益的探索。 相似文献
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基于茎干水分包络分析的活立木冻融检测方法 总被引:2,自引:0,他引:2
为解决活立本在越冬期易遭受低温所引发的冻融灾害问题,针对现有评估检测方法存在的检测手段复杂、对活立本破坏性大、设备昂贵和难以实时检测的现状,通过分析活立本在越冬期的茎干水分和环境温度的变化规律,提出一种基于活立木茎干水分序列包络分析的冻融状况检测方法。在采用具有自主知识产权的活立木冻融检测传感器实时获取活立木茎干水分和环境温度的基础上,通过对照试验选取1320 min作为包络分析的信号采样间隔获取数据的极值信息,以便对活立木的冻融状况进行定量表示。进一步利用活立木茎干水分包络上下线的平均值,并结合环境温度的包络下线值建立归一化的冻融状况评价指标的计算模型,为植物冻融状况的实时检测与评估提供一种新思路、新手段。选用3种不同地区的阔叶树种(紫薇、海棠和香杨树)进行试验验证,整个越冬期紫薇树的冻融状况轻微,对应的冻融指标最高为0.004,远小于1.0;海棠树的冻融状况变化较大,对应的冻融指标在0.1~0.7之间波动变化;香杨树的冻融状况相对严重,对应的冻融指标最高时可达0.9。试验表明本文方法及自主研发的冻融检测传感器准确可靠,可以作为活立木冻融状况检测的有效手段,为植物冻灾预警提供理论及数据支撑。 相似文献
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采用染色示踪技术的土壤优先流自动分割与量化系统 总被引:4,自引:3,他引:1
针对土壤染色图像色度不一致、染色/非染色区域对比度低的特点,以及现有土壤染色图像分割方法自动化程度弱的问题,该研究提出一种土壤优先流自动分割与量化系统。该系统采用基于H分量改进的模糊C均值方法(Fuzzy C-Means Based on H Component and Morphology,HM-FCM)实现染色区域的自动分割,运用数学统计法提取总染色面积比、基质流深度、优先流比等特征参数,实现对土壤染色区域的量化分析,以揭示优先流的发育程度。并基于2种林地染色图像验证了系统性能。试验结果表明:1)HM-FCM法对于天然次生林和榛子林图像均具有最佳分割效果,其分割准确率为87.9%和83.3%,调和平均值为90.5%和80.3%;2)2种林地土壤染色区域总体集中于0~50 cm土层,优先流具有不同发育程度(P0.05)。该系统可为优先流路径的空间演变提供技术支持和理论依据。 相似文献
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基于全卷积网络的土壤断层扫描图像中孔隙分割 总被引:5,自引:5,他引:0
针对土壤断层扫描图像中存在部分容积效应及因孔隙成分复杂、结构不规则等引起的分割精度低的问题,该文提出一种全卷积网络(fully convolutional network,FCN)土壤孔隙分割方法,为土壤科学研究提供技术支持。该文以黑土土壤断层扫描图像为研究对象,通过卷积和池化运算输出不同尺度的孔隙特征图;将孔隙的深层特征和浅层特征相融合,采用上采样算子对融合特征进行插值操作,从而输出孔隙的二值图。与大津法、分水岭法、区域生长法和模糊C均值聚类法(Fuzzy C-means,FCM)4种常用孔隙分割方法的对比结果表明,FCN法在低,中,高3种孔隙密度的土壤图像中优于其他4种方法。FCN法的平均分割正确率为98.1%,比4种常用方法分别高25.6%,48.3%,55.7%和9.5%;FCN法的平均过分割率和欠分割率分别为2.2%和1.3%,仅为次优方法(FCM法)的33.8%和23.6%。通过融合土壤孔隙结构的多重特征,FCN法能够实现土壤孔隙整体和局部信息的精准判断,为土壤学的研究提供了一种更加智能化的技术手段。 相似文献
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为了更好地研究土壤含水率的变化情况,设计制作了一套由ATmega128单片机、μC/OS--Ⅱ操作系统、BD--Ⅰ型土壤水分传感器、RS--485以及RS--232总线式数据传输等组成的土壤水分监测系统,实现了土壤含水率的实时监测。相对于传统单片机监测系统,本系统由于软件上加入了μC/OS--Ⅱ操作系统,实现了多任务并行处理功能,使系统在稳定性、快速性等方面有了明显改善。 相似文献