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基于灰度关联-极限学习机的土壤全氮预测 总被引：3，自引：0，他引：3
为了克服近红外光谱的多重共线性、吸光度非线性等特点给土壤全氮含量预测带来的影响，引入灰度关联-极限学习机方法选择出具有较好预测能力的波长组合，以建立高精度土壤全氮含量预测模型。首先利用一阶微分光谱得到反映土壤全氮含量的敏感谱区，再利用灰度关联法得到土壤全氮含量的敏感波长，分别为1007、1128、1360、1596、1696、1836、2149、2262nm。最后采用极限学习机，将上述敏感波长作为输入，建立了土壤全氮预测模型。作为对照，同时采用传统相关分析方法选择了敏感波长并建立了回归模型。2种建模结果表明，灰度关联-极限学习机建立的土壤全氮预测模型，其建模决定系数R2c为0.9134，预测决定系数R2v为0.8787，建模精度和预测精度都比传统建模方法高。特别在预测低氮含量土壤时，灰度关联-极限学习机方法优势更明显。 相似文献
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为合理增施CO2气肥以提高日光温室作物产量和品质,基于无线传感器网络设计开发了日光温室CO2浓度监控系统。该系统由监控节点、网关节点和远程管理软件组成。监控节点用于测量作物冠层和根部处的CO2浓度,并可控制CO2气肥增施装置的开关;网关节点用于实现远程管理软件与监控节点之间的通讯;远程管理软件具有友好的人机交互界面,能实现温室内CO2数据的实时显示、存储、分析和CO2气肥调控,还可对无线传感器网络进行参数配置。以开发的系统为基础,对日光温室番茄作物冠层和根部CO2浓度进行监测和调控试验。试验结果表明:设计开发的节点数据传输稳定,平均丢包率为0.13%,CO2控制平均超调量为64μmol/mol。系统工作稳定可靠,满足温室番茄作物CO2浓度监测与调控的技术要求。 相似文献
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谷物联合收割机远程测产系统开发及降噪试验 总被引：7，自引：7，他引：0
为降低田间振动干扰对谷物产量检测精度的影响,同时增加测产系统的实用性,设计了一种基于CAN总线技术、无线通信技术以及计算机网络技术的新型谷物智能测产系统。系统包括车载子系统和远程监测子系统2个部分,实现了谷物产量的现场监测、产量图绘制、远程监控与收获作业管理等功能。车载部分设计了弧形冲量传感器,提出了机械减振和双板差分方法来降低收割机振动对谷物流量测量的影响,采用数字阈值滤波的方法来提高谷物产量的测量精度,并建立了总产量和单位面积产量的数学模型。田间动态试验结果表明双板回归差分方式滤除干扰的效果优于直接差分,其最大测产误差为8.03%,测产平均误差为3.27%,最大测产误差比直接差分方式降低了7.12个百分点,最后绘制了试验地块的产量分布图。另外,系统的远程监控部分开发了界面友好的收获作业管理系统,实现了谷物产量的远程监测与管理。系统总体运行性能良好,满足了测产需要。 相似文献
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基于车载近地遥感系统的冬小麦生育早期产量估测方法 总被引：1，自引：1，他引：0
冬小麦生育早期的产量估测对于制定冬小麦整个生长期的精准管理策略具有重要的参考意义。该文利用车载近地遥感估产系统对冬小麦生育早期冠层叶片光谱信息进行动态获取,提出了一种基于冠层光谱信息的动态光化学植被指数MPRI(mobile photochemical reflectance index),构建了基于MPRI的冬小麦产量车载近地遥感估产模型,分析了估测效果,结合GIS手段对估产数据进行了空间分析。研究结果表明:冬小麦生育早期冠层指数MPRI对冬小麦的产量单点估测具有一定的效果,决定系数R2约为0.78。车载近地遥感估产系统动态测量时,MPRI表现出良好的数据识别能力。通过设置阈值能够剔除动态测量中的土壤背景干扰信息,说明MPRI对于冬小麦生育早期产量具有较好的估测效果。对动态估产结果进行空间分析,能够掌握小区域内小麦生育早期产量的空间分布情况,为冬小麦生育早期产量估测提供了新的思路和方法。 相似文献
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为了使用车载平台对玉米叶绿素含量进行快速预测,优化车载系统测量结果,提出了一种适用于玉米
苗期车载动态预测冠层叶片叶绿素含量的光谱指数MPRI,构建了相应的叶绿素含量预测模型,结合空间插值对其
空间分析能力进行了分析和评估。结果表明院基于车载动态获取的冠层光谱指数MPRI,对于单点位置的冠层叶绿素
预测效果较好,模型决定系数R2约为0.81;对于动态测量,车载动态获取信息中的玉米冠层MPRI 值能够通过定值
阈值较为准确地被识别,利用其构建的玉米冠层叶片叶绿素含量预测模型具有较好的单点预测效果。结合反距离加
权插值法进行空间分析,能够得到较佳的空间预测效果,空间分布预测偏差小于7%的数据占总数据量的85%。基于
光谱指数MPRI 构建的车载动态预测冠层叶绿素预测模型具有较好的单点预测效果,结合GPS 位置信息进行空间
分析能够得到较佳的空间预测效果,为车载系统动态测量提供了新的思路。 相似文献
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针对一种四通道矩形排列的多光谱相机,开发了一种平行多目成像匹配模型。利用相机拍摄了田间玉米冠层图像,相机的4个通道分别为R（红）、G（绿）、B（蓝）和NIR（近红外）,拍摄距离为0.5 m左右。分析了玉米冠层图像的特点,提出了一种图像匹配方法。该方法首先选择某一通道图像作为源图像,其他通道图像作为目标图像,源图像中叶片边缘作为源特征点,由该点18个方向的导数作分量构成特征向量。其次在目标图像中搜索相应的目标特征点,若在其中某一区域内的点与源特征点所在边缘方向夹角小于某阈值,将特征向量与源特征向量的距离为最 相似文献
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基于GPS和PDA的移动智能农田信息采集系统开发 总被引：4，自引：4，他引：0
根据精细农业发展的需要,开发了移动智能农田信息采集系统。系统以掌上电脑(PDA)为平台,集成了ZigBee协调器模块、GPS OEM模块和GPRS模块。ZigBee协调器模块用于管理农田无线传感器网络,通过农田无线传感器网络采集农田信息,应用无线节点进行数据的采集;GPS模块用于采集并管理各采样点的位置信息,并通过虚拟差分站VRS接收GPS位置的差分信息以提高定位精度;GPRS模块用于在申请差分信息和与上位机通讯时建立远程无限网络连接。使用VC语言开发了嵌入式应用模块,实现了无线传感器的农田信息、GPS的 相似文献
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为解决传统水稻质量分级依靠人工分拣,工作量大、错误率高、分级标准不严格等问题,本文提出一种基于ECA改进的双流卷积神经网络模型对水稻单粒质量分级进行研究。首先,获取每组水稻单籽粒(本文以7颗水稻单籽粒为1组)正视和俯视图像,对于5种简单的监督模型(朴素贝叶斯、决策树、随机森林、最邻近结点算法、支持向量机)、基于遗传算法和投票机制优化的模型(GA-SVM)、集成模型(RF+GA-SVM),通过图像预处理轮廓检测分离出单籽粒图像,利用颜色矩、LBP(Local binary pattern)和Canny算子提取籽粒颜色、纹理和边缘特征,并采用PCA(Principal component analysis)降维后进行训练;而对于单流卷积神经网络模型、双流卷积神经网络模型(FV-CNN)以及本文提出并构建的基于ECA改进的双流卷积神经网络模型(EA-FV-CNN),则使用预处理后的图像进行训练。将上述多种模型进行对比分析,发现基于ECA改进的双流卷积神经网络模型性能最好,其在单粒质量三分级、四分级和五分级准确率分别达94.0%、92.3%和71.0%。实验结果表明,使用基于ECA改进的双流卷... 相似文献