基于高光谱红边位置提取的水稻叶绿素反演研究

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。

洪湖莲藕产业无人机施肥技术现状及发展前景

传统藕田施肥一般由人工完成,需要消耗大量人力、物力和财力,藕田施肥困难与莲藕产业发展之间的矛盾愈发明显。本文对湖北省洪湖市大沙湖管理区、乌林镇、峰口镇、万全镇、汊河镇、黄家口镇等6个乡镇103户莲藕种植户施肥情况进行调研,分析了洪湖市莲藕无人机施肥现状和存在问题,并提出发展建议。

施肥无人机槽轮式排肥器槽轮结构参数优选

现有槽轮式排肥器存在低转速下脉动性较强和排量范围较小的问题,较难满足农用无人机低空高速施肥对大排量范围以及排量连续性和准确性的要求。针对以上问题,该研究设计了凹槽形状和凹槽列数不同的排肥槽轮,并利用EDEM仿真模拟和台架试验测试了各槽轮的排量范围以及排肥时的脉动性和准确性,优选出满足无人机施肥要求的排肥槽轮。仿真结果表明,转速为10~40 r/min时,凹槽的截面形状和列数对脉动性影响较大,且直槽槽轮的脉动性较为明显,外切4列和内切5列对脉动的幅度和时间间隔的影响最小。台架试验结果表明,转速为40~120 r/min时,各槽轮排放复合肥和尿素的排量均在17 kg/min以上,且均随转速的增大而增大,能够满足无人机施肥时对排量的需求。方差分析表明凹槽截面形状和凹槽列数的主效应和交互作用对排量的影响均显著(P<0.05),而且会受到转速的干扰。对于复合肥,外切6列、直槽6列和外切5列槽轮的变异系数波动最小,基本稳定在1%以内;内切4列、内切6列和外切4列槽轮的变异系数波动范围稍大,但均在3%以内。对于尿素,内切4列和直槽4列的变异系数波动较大,排量准确性较差,内切6列和直槽6列槽轮的变异系数波动较小,基本稳定在1%以内;直槽5列、内切5列、外切4列、外切5列和外切6列槽轮的变异系数波动范围基本在1%~2%。综合低转速下的排量脉动性和高转速下的排量准确性,为了确保不同转速下的排肥效果,施肥无人机排放复合肥时可选择外切4列槽轮,排放尿素时可选择外切4列或内切5列槽轮。该研究可为施肥无人机的排肥性能研究提供参考。

多功能种、肥播撒无人机设计与实现

本研究针对我国市场上普遍存在的离心圆盘式无人播种机的结构及作业参数进行优化改进,采用分布式离心圆盘,播幅可调,播量可控,保护种子不易破损,保证播撒精度,提高播撒效率。

棉花中后期飞机施用氨基酸复合微肥效果

棉花中后期结合飞机防治第 4代棉铃虫施用氨基酸复合微肥 ,使倒 1至倒 6台果枝增加果节量 ,减少脱落、增加成桃 ,增产效果显著。单株增桃 0 5 6 7个 ,增幅达 1 6 3%。

采用RNCA-PSO-ELM的水稻叶绿素光谱特征分析与反演

为探索有效的水稻叶绿素光谱特征选择方法与含量反演建模,解决东北粳稻叶绿素含量无人机遥感监测等问题,该研究利用沈阳农业大学卡力玛水稻实验站2018—2020年无人机(UnmannedAerialVehicle,UAV)水稻冠层高光谱数据及地面样本数据,设计了基于正则近邻成分分析的光谱特征选择方法,优化了其损失函数与正则化参数,获得水稻叶绿素不同含量的特征波段,并以此为输入,构建粒子群优化极限学习机叶绿素含量反演模型。结果表明:正则近邻成分分析算法具有较好的特征选择能力,其损失函数为均方误差损失函数、正则化参数值为0.306时,特征选择效果最佳,初选出权重非零的16个特征波段;进一步以叶绿素极限学习机反演精度为判据,优选出权重最高的6个特征波段:710、716、508、798、532和708 nm;应用粒子群优化算法优化了极限学习机模型的输入权值和阈值偏差,粒子群算法正交试验种群规模(POP)、惯性权重(IW)、学习因子(C1,C2)和速度位置相关系数(MC)的优选结果分别为50、1.5、1.3、3.5和0.6;基于正则近邻成分分析-粒子群优化极限学习机叶绿素含量反演结果的RMSE和R^(2)分别为9.549mg/L、0.891。研究结果可为基于无人机平台的高通量作物监测提供理论依据,并为筛选无人机高光谱波段实现作物长势参数快速估测提供参考。

智能根部施肥技术与无人机喷施叶面肥相结合的优势

介绍了智能根部施肥技术的原理、工作方式、优势和特点,包括针对性、智能化和节约资源等,以及无人机喷施叶面肥技术的应用。探讨了智能根部施肥与无人机喷施叶面肥相结合的新型林业技术的优势和应用前景。