基于高光谱技术的农作物常见病害监测研究

农作物病害是制约产量的重要因素之一,目前农作物病害的早期监测主要依靠植保人员田间取样判断危害等级的传统方式,存在主观性强、效率低、滞后性等弊端,也有些病害采用提前施药来进行预防,但此方法有农药过量的风险,从而影响到水稻生长的生态环境。近年来随着信息技术的快速发展,高光谱技术以数据量丰富、灵敏、可靠的特点迅速应用于农业生产中,成为主要检测农作物病害的有效技术手段之一。文章阐述了植物在病害胁迫下光谱响应机制,从粮食作物、经济作物、蔬菜作物、果类和其他农作物五个方面梳理和总结了近七年国内外高光谱技术在农作物病害的研究进展,在此基础上提出目前该技术在农作物监测应用领域的不足以及对未来的展望。为农作物的病害监测提供参考。

基于自适应双阈值的彩色线阵CCD小麦黑胚分割

在粮食质量等级评定中,黑胚粒存在的多少影响小麦的整体等级划分。该文以产自新疆和河南不同品种的710粒有黑胚的小麦、627粒破损小麦和1167粒正常小麦为研究对象,采用彩色线阵CCD动态获取小麦图像,对原始图像进行多余背景去除、色偏校正、亮度变换以及形态学处理后,再对小麦图像单通道图像进行自适应双阈值分割,能有效的实现对小麦黑胚特征的分割。试验选择三种小麦进行特征提取以及模式识别,得到最佳分辨率分别为95.1%,96.0%和98.3%。结果表明该方法对小麦黑胚的识别具有良好的效果。

一种基于形态学的木材导管图像分割方法

木材识别对木材科学和产业具有重要的意义,微观识别方法准确性高但过程繁琐,只有木材专家才能掌握。基于图像的智能木材识别方法是通过自动提取木材的识别特征来识别木材。该文提出了一种基于显微结构图像的木材导管自动提取方法,运用数学形态学的腐蚀、膨胀及开、闭运算进行去噪处理和边缘增强,将导管形态从阔叶材横切面显微图像中成功地提取出来。该方法为定量分析和提取阔叶材管孔式特征奠定了基础,是对基于图像的智能木材识别技术的有益探索。大量的试验表明,该方法是有效的。

基于超临界乙醇的竹子与聚乙烯共液化研究

结合生物质的可再生特性和塑料的可作为供氢体系的优点,将超临界流体(SCF)技术用于生物质热解,以得到环境友好型的生物燃油。实验研究了竹子和聚乙烯在超临界乙醇中进行共热解的工艺参数和技术条件。并应用气质联用仪(GC-MS)对生物油产物进行分析。结果表明,竹子和塑料在恰当的工艺条件下,可以获得良好的液化效果,共液化率高于竹子的单独液化率。反应温度在250～290℃间,在不加入催化剂的条件下,竹子与聚乙烯的共液化率为40.6%;在加入碳酸钾催化剂下,共液化率达62.6%。通过GC-MS分析,热解产物中主要含C_(12)以下的醇类、酯类、酮类和醚类,适合作为点燃式内燃机的燃料。

一种无大小约束的汉字书写结构评测方法

在线汉字书写实时评测可分为笔画规范性评测、笔顺规范性评测和结构规范性评测三个阶段.前两个阶段用来确定汉字书写的可识别性,而结构规范性评测可以看成是书法评测,即书写的质量评测.提出一种无大小约束的汉字书写结构规范性评测方法.实验表明,该方法能准确地反映书写规范化程度.

“遥感技术与应用”研究生课程案例教学模式研究

"遥感技术与应用"研究生课程的教学效果关乎我国遥感类专业人才的培养质量和遥感事业的发展。本文从遥感技术与应用课程的特点和案例教学法的优势出发,分析了在该课程中采用案例教学进行授课的可行性。案例选择和课程组织是案例教学实施的两个关键问题。在案例选择方面,提出了加强与课程知识的关联度及典型性,尽量使用体现技术发展趋势和前沿案例,以及增强案例与学科及科研之间的联系等标准。在课程组织方面,提出了讲授、讨论和实验相结合,以及采用对分课堂和隔堂讨论教学方式。通过上述方法研究以期为遥感类研究生教学和人才培养提供方法借鉴。

杭州校园中不同植被对PM_(2.5)的吸附能力

为合理安排绿地配置,极大发挥植物改善生态环境的功能,为城市系统绿化的功能化规范化经济化提供更加合理的理论支持,通过获取杭州电子科技大学校园内现有的4种植被的不同时间段和不同离地高度的ρ(PM_(2.5)),用统计学的t检验方法研究了ρ(PM_(2.5))的变化规律.以一天当中不同时间空地的ρ(PM_(2.5))作为参照,分别对相同时间、不同植被区域、不同高度和不同时间、相同植被区域、相同高度的ρ(PM_(2.5))作对比.结果表明:(1)早晨水杉林、松树林、混合林的PM_(2.5)吸附能力相似,与空地的平均差值分别为14.36、12.00和12.79μg/m3;草地的PM_(2.5)吸附能力较差,与空地的平均差值仅为4.75μg/m3.中午时,水杉林的PM_(2.5)吸附能力最强,与空地ρ(PM_(2.5))平均差值为10.87μg/m3,其次为混合林(8.18μg/m3),草地ρ(PM_(2.5))反而比空地高14.90μg/m3.下午水杉林与混合林的PM_(2.5)吸附能力与中午相比略微减弱.晚上,除混合林外,其他3种绿地均与空地无显著差异.(2)对比距地面0.1与1.5 m高的空气中ρ(PM_(2.5))的差异发现,一般情况下树林中0.1 m处ρ(PM_(2.5))大于1.5 m处,空地0.1 m处ρ(PM_(2.5))小于1.5 m处.研究显示,大部分植被在早晨吸附能力最强、晚上最弱,不同植被对于PM_(2.5)的吸附能力也有所不同.由此,在所统计的植被中,水杉林对空气中PM_(2.5)的吸附能力最强,在以后的绿地规划中,可考虑多增加水杉林的种植面积;但在增加城市林地面积减少空气中PM_(2.5)的同时,还应考虑到植物自身生理能否带来一些城市负面影响,从面得出最优种植方案.

目标导向教学法在遥感技术类通识课程中的尝试

为了提高遥感技术类通识课程的教学效果,结合目标导向教学方法,以创新人才培养为指导,在教学过程中采用启发式的教学环节设计,综合多种教学技术手段,引入问题情境融入的课程讨论并采用多元化的课程考察方式,突破了传统的教学模式,提高了学生的学习积极性和主动性,能够锻炼学生的思考学习能力、创新能力等综合素养。

组织工程软骨培养的细胞自动机算法模型与优化

建立一个基于细胞自动机算法的软骨细胞和干细胞体外动态培养数学模型,并进行模拟计算与优化,为组织工程软骨的体外培养控制软件的编写提供理论依据。建立细胞自动机算法模型,采用软骨细胞和软骨干细胞作为研究对象进行Matlab仿真实验。实验分为3组,每组各自设置空白对照组、快速扩增组、力学刺激组、扩增与力学刺激复合培养组。空白对照组的结果显示,软骨细胞和干细胞诱导软骨细胞的细胞占空间区域分别为51%和45%;综合考虑细胞生长情况,软骨细胞培养最佳压强施加大小为100 k Pa;干细胞诱导培养最佳压强施加大小为15 k Pa。运用细胞自动机算法建立的数学模型来动态培养软骨细胞,可以为体外生物反应器控制软件的编写提供理论依据,对于组织工程培养软骨组织及其他器官培养是一种有效的可供参考的方法。

一种简易心肌细胞搏动压检测单元设计

提出并设计开发一套心肌细胞搏动压检测单元。基于压电薄膜传感器,设计心肌细胞搏动信号前端采集单元,并加入合理的数字滤波算法对采集到的信号进行滤波。经过CAN总线传输,将处理后的数据送到后端触摸屏显示;后端控制单元接受触摸屏输入信号,通过CAN总线将控制信号送到前端,从而实现培养液供给的智能控制。完成系统整体方案设计,前后端单元的硬件电路设计以及相应控制算法的软件开发,经初步试验,实现心肌细胞搏动参数实时检测和显示。该设计为心肌细胞搏动参数实时观察以及无菌、无污染的智能化小规模培养提供一种有效途径。

基于高光谱成像技术的药用胶囊铬含量快速检测方法研究

研究了基于高光谱成像技术快速检测药用胶囊铬含量的方法。首先应用传统的原子吸收分光法对药用明胶空心硬胶囊分析结果作为对照组,再对1048个胶囊(含正常和含有重金属铬)样本的高光谱数据进行降维和定性分析,最后选择偏最小二乘判别分析方法对光谱数据进行处理。当用4个偏最小二乘算子(LV)作为偏最小二乘法模型中的输入特征,分类准确率可达100%,2种样本的交叉验证和样本预测相关系数分别为0.923和0.972;敏感度与特异度均为100%。

促进大学生实践创新能力培养的遥感导论课教学模式探索

大学生实践创新能力的培养是国家遥感青年人才队伍建设的重要要求。本研究在对传统遥感课程的教学模式进行分析基础上,通过在大学低年级开设遥感导论课进行教学创新实践。着重论述了问题导向的教学设计,基础知识与应用案例结合的教学方法,课堂讨论、报告、实验相结合的课程组织,以及课内学习与课外实践联系的能力培养等问题,并讨论了课程实施过程在授课方式、讨论题目设计以及成绩评估等教学组织形式,为开设遥感导论课进行大学生实践创新能力培养提供经验和参考。

铁皮石斛品质影响因素快速无损检测及光谱特性分析

随着人民生活水平的提高,中草药的保健功能越来越得到大家的重视,铁皮石斛是我国名贵中药材,素有“救命仙草”之称。尝试用叶绿素、糖度和pH值作为铁皮石斛的品质指标,选择安徽霍山、浙江雁荡山和云南3个不同产地的铁皮石斛作为研究对象,提取不同铁皮石斛的光谱数据和理化参数,然后进行各品质指标的反演,最终建立品质指标与光谱之间的相关模型,并对模型的有效性进行分析。实验中的研究对象是铁皮石斛的茎,用ASD光谱仪得到三种铁皮石斛茎的光谱数据,再把同一批样本研磨碎,放入离心管中加入甲醇溶液密封,并用锡箔纸包装处理制成相应的溶液,采用分光光度计、糖度计和pH计测量叶绿素含量、糖度和pH值,每个样本分别选取离心试管中的上层,中层,下层溶液检测糖度,测量3次并取平均值,以此结果作为对照组。原始光谱数据通过小波变换去除噪声和降维,将得到的能量系数(包括波段与尺度),与铁皮石斛对照组的理化参数进行相关性分析,选取决定系数中较高的能量系数作为小波特征,用最小化二乘法对小波特征拟合。用全部实验样本作为测试集,随机选取70%作为验证集,对于浙江雁荡山、安徽霍山和云南三种不同品种铁皮石斛:叶绿素含量反演模型的决定系数(R^(2))分别为0.819,0.820和0.865,均方根误差(RMSE)分别为为0.035,0.013和0.017;糖度反演模型的决定系数(R^(2))分别为0.756,0.764和0.823,均方根误差(RMSE)分别为0.025,0.030和0.0368;pH值的反演模型决定系数(R^(2))分别为0.819,0.820和0.865,均方根误差(RMSE)分别为0.0345,0.013和0.017。从中可以发现,三种不同铁皮石斛的品质反演模型和决定系数(R^(2))均大于0.80,均方根误差(RMSE)小于0.10。实验证明了铁皮石斛中叶绿素、糖度和pH值的光谱特性对其进行品质评估的可行性。

基于高度融合的植保无人机仿地飞行方法研究

多旋翼植保无人机在坡地作业过程中一般作业于作物上方1.5~3 m的近地空中,需要保持稳定的仿地飞行才能保障无人机的安全飞行和喷洒均匀性。提出了一种仿地飞行方法,通过前置毫米波雷达进行坡度判断,在坡度起伏较小时,将差分GPS高度与对地毫米波雷达高度进行卡尔曼滤波融合以提高精度,在坡度变化超出阈值时,将前置毫米波雷达与对地毫米波雷达的高度进行多雷达高度信息融合以提高响应速度,最后采用模糊PID控制算法控制无人机高度。通过仿真和实地飞行测试,实现了植保无人机坡地仿地飞行高度误差小于40 cm的目的,保证了无人机的环境适应能力和喷洒均匀性,为植保无人机在不同地形下的全自动作业奠定了基础。

基于光谱特征点秩和检验的稻曲病发病程度检测

利用无人机航拍获得稻田高光谱图像并计算特征点的归一化植被指数(NDVI),通过NDVI值秩和检验的方法对稻曲病发病程度进行检测。在中国水稻研究基地选取28块面积相同的相邻水稻试验区,采用4种不同农田管理方式,分别为自然生长和喷洒3种不同农药,每种管理方式有7个不同播种日期,相邻地块前后播种日期相差1周,依次递减,每个区域种植水稻500株左右。在稻曲病发病盛期,先实地调查水稻的发病状况,根据单位面积内稻穗的发病数目得到发病指数。然后用无人机载高光谱相机拍摄试验田得到所有试验区的高光谱图。对各个高光谱图像进行高质量拼接,得到完整的覆盖整个试验区域的高光谱图像。对光谱数据预处理后从中提取最能反映稻曲病发病程度的归一化植被指数,用箱型图清洗数据以去除异常值,对不同水稻试验区的NDVI值进行秩和检验,第一步对总样本进行秩和检验,验证各组样本中是否有显著差异,确定差异性来源于何组样本;第二步对4组样本排列组合共得到11组不同组合方式的待检验样本,对这11组样本数据分别进行秩和检验。每组得到的显著性水平均远<0.01,说明不同组间的样本数据存在极显著差异,反映出此方法用于稻曲病发病程度检测的合理性。为了显示不同发病区域,用不同的颜色对不同的稻曲病发病程度的种植区域进行标注。最后以大田水稻发病指数作为对照组,与秩和检测的结果进行比对,结果表明秩和检验对稻曲病的发病程度检测有可行性。

结合科研的“模式识别”研究生教学改革探索与实践

"模式识别"作为理工科院校研究生阶段一门重要的专业课,与科研过程联系紧密,其教学效果对研究生科研质量有较大影响。本研究首先介绍了"模式识别"课程的教学现状。在此基础上,对研究生"模式识别"课程与科研结合点进行剖析,分别从(1)数据分布、统计特征、概率密度特征,(2)各类分类器的原理及适用条件,以及(3)特征选择和提取方法三个方面进行介绍,并介绍了笔者所在的教研室对研究生"模式识别"课程进行的改革和探索。最后指出课程未来建设发展的问题和挑战,希望给广大同行提供参考。

基于视觉词袋模型的稻曲病发病程度感知

为了快速、精准地感知水稻稻曲病发病程度,以实现高度自动化的稻曲病大面积监测,结合高光谱成像和视觉词袋模型(BoVW)自动感知稻曲病发病程度。首先利用UHD185画幅式高光谱仪获取发病水稻光谱成像数据,利用主成分分析(PCA)筛选特征波段,再用正方格划分区域并获取区域特征,然后利用K-means算法聚类生成视觉词典,聚类中心作为视觉单词,最后利用矢量化和直方图统计得到视觉词袋模型表达。将198幅水稻高光谱图像的“视觉词袋模型表达-发病等级标签”作为数据集,随机选择3/5作为训练集,剩下的为测试集,采用支持向量机(SVM)建立稻曲病发病程度感知模型,感知精度为84.81%。结果表明,结合高光谱成像技术和视觉词袋模型可以有效感知稻曲病发病程度,为稻曲病大面积自动化监测提供参考。