水稻规模化生产虚拟社区系统研究

这是一篇关于水稻,规模化生产,虚拟社区,农业信息化的论文, 主要内容为随着互联网的快速发展,人们交流信息越来越便利,更多农业从业者通过互联网进行信息交流、知识共享,提高生产效率。互联网信息技术与农业产业的结合,推动了农业信息化进程。水稻规模化生产虚拟社区系统作为农业信息化的一种表现形式,为水稻从业者提供了信息交流平台。农户应用虚拟社区系统能够满足其在网络环境下获取信息的需求,弥补传统交流方式的不足,并通过与其他农户、水稻专家的交流和学习,提升自身的生产技术能力,促进水稻生产健康持续发展。本论文工作依托国家重点研发项目“粮食丰产增效科技创新”重点专项2017年度项目“长江中下游南部双季稻周年水肥高效协同与灾害绿色防控丰产节本增效关键技术研究与模式构建”(项目编号:2017YFD0301500)中子课题“水稻生产过程监测与智能服务平台建设”(编号:2017YFD0301506)水稻规模化生产远程信息服务的一部分。本论文通过对现有国内外虚拟社区情况的研究,提出了以农户为中心的构建原则,以开放获取、交流互动、协作学习和知识共享为目标,结合论坛、知识检索、在线交流为一体的构建方法来建立水稻规模化生产虚拟社区。主要的工作如下:(1)为了解决传统虚拟社区信任体系不全面,用户粘度低的问题,从技术信任、制度信任、人际信任三个方面分析,通过创建具有节点传递性的信任模型,结合相互评价、在线声誉评价以及合理的信任值算法,有效提升了用户对虚拟社区的信任度。(2)对知识、知识共享、知识共享过程进行了研究,分析了虚拟社区各成员通过彼此的交流与沟通,将对方的知识转移成自己的知识。并通过构建虚拟社区的知识库、知识导图,能使社区成员有效、快速地获取到知识。(3)通过对虚拟社区的功能分析,针对水稻规模化生产特点,采用微服务架构并集成了多种安全机制及缓存机制,设计并开发了一套的操作简洁、性能稳定的虚拟社区系统。

基于无人机图像和深度学习的稻穗检测方法研究

这是一篇关于水稻,YOLOV4,稻穗检测,无人机,U-Net模型的论文, 主要内容为水稻(Oryza Satiua L.)作为我国主要粮食作物之一,准确、快速识别水稻单位面积有效穗数是预测水稻产量的关键环节。计算机视觉技术和无人机技术的兴起为稻穗检测提供了有效的手段。针对于农业数据稀缺以及获取效率低,无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)拍照技术提高了稻穗图像采集效率,对于快速高质量采集农业数据集提供了解决手段。相较于其他目标检测模型,YOLOV4(You Only Look Once Version 4)目标检测模型在检测速度与精度上有明显优势,为农业领域广泛应用。大田复杂环境下杂交籼稻弯曲型稻穗存在重叠、遮挡,且无人机图像中稻穗分布密集,YOLOV4的应用仍存在一些问题。因此本研究首先采集不同品种株高、穗高数据建立决策树模型对不同株型(叶盖穗、穗盖叶、中间型)进行判别。采集4个生态点不同品种杂交籼稻无人机图像,改进YOLOV4模型建立通用弯曲稻穗检测模型,提高复杂场景下模型稻穗检测能力,为稻穗产量预测和单位面积稻穗计数提供参考依据。主要研究结果如下:(1)株型分类模型:基于成都市大邑县、崇州市、自贡市富顺县收集多个水稻品种的株高、穗高指标,基于株高、穗高、比例(株高/穗高)、差值(株高-穗高)4个指标建立决策树模型,通过分类决策树方法找到叶盖穗、穗盖叶以及中间型的分类阈值,利用水稻品种的株高、穗高指标预测其株型类型。针对上述4种指标建立的判断株型的模型,模型精度达到96%。(2)稻穗检测模型优化:首先,引入MobileNetV2替代DarkNet53作为YOLOV4的主干特征提取模块,基于无人机稻穗图像存在大量密集稻穗场景,在特征加强模块引入CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力机制,以提高特征提取时稻穗特征的权重。其次,利用Soft-NMS(Soft non-maximum suppression)代替NMS,解决稻穗重叠导致的模型计数精度降低问题。最后,利用Focal Loss代替原始YOLOV4中的二分类交叉熵损失(binary cross entropy,BCE)),减少重叠遮挡稻穗分类样本对模型精度影响。基于以上改进,建立了可应用于不同品种、不同生态点以及不同类型的通用稻穗检测计数模型。(3)模型检测效果:模型对于单幅608×608像素的稻穗图像检测率为44.46 FPS,该模型mAP、Recall和F1值分别达到90.32%、82.36%和0.89,相比较于原始YOLOV4算法,mAP、Recall、F1分别提升了6.2、16.24、0.12个百分点。单张稻穗图像检测速度提高了3 ms。改进模型在齐穗后7 d对于中间型、穗盖叶以及叶盖穗型稻穗计数的R2分别是0.84、0.89、0.92,三种类型稻穗计数结果RMSE分别为2.56、1.95、4.39,显著高于成熟期稻穗计数精度。对改进模型进行综合评估,该模型对三种类型稻穗的检测结果都较好。其中对于穗盖叶株型检测计数效果最优。采用旌优781不同施肥处理稻穗图像作为独立数据集验证改进模型精度。结果表明其中G-Black肥料处理下计数精度最差,精度为73.67%,普通肥料处理计数精度为91.52%,在6个不同肥料处理下模型平均计数精度为85.2%。表明建立同一时期不同类型水稻品种的稻穗识别通用模型是可行的。(4)模型应用最佳时期:为了验证模型在齐穗期后7 d检测效果最优,分别在齐穗期、齐穗后7 d、齐穗后14 d动态获取无人机图像,基于U-Net模型对不同小区的稻穗图像进行分割,根据分割结果判断最佳时期和不同时期分散型稻穗对模型检测结果的影响。结果表明,基于三个时期建立的混合数据集训练稻穗分割模型,模型的mIoU为71.54%。分割效果表明,齐穗期分散穗型和重叠粘连稻穗少于齐穗后14 d,但与齐穗后7 d相比,部分稻穗尺寸较小,综合而言,在齐穗后7 d建立稻穗检测模型是最合适的。

基于无人机图像和深度学习的稻穗检测方法研究

这是一篇关于水稻,YOLOV4,稻穗检测,无人机,U-Net模型的论文, 主要内容为水稻(Oryza Satiua L.)作为我国主要粮食作物之一,准确、快速识别水稻单位面积有效穗数是预测水稻产量的关键环节。计算机视觉技术和无人机技术的兴起为稻穗检测提供了有效的手段。针对于农业数据稀缺以及获取效率低,无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)拍照技术提高了稻穗图像采集效率,对于快速高质量采集农业数据集提供了解决手段。相较于其他目标检测模型,YOLOV4(You Only Look Once Version 4)目标检测模型在检测速度与精度上有明显优势,为农业领域广泛应用。大田复杂环境下杂交籼稻弯曲型稻穗存在重叠、遮挡,且无人机图像中稻穗分布密集,YOLOV4的应用仍存在一些问题。因此本研究首先采集不同品种株高、穗高数据建立决策树模型对不同株型(叶盖穗、穗盖叶、中间型)进行判别。采集4个生态点不同品种杂交籼稻无人机图像,改进YOLOV4模型建立通用弯曲稻穗检测模型,提高复杂场景下模型稻穗检测能力,为稻穗产量预测和单位面积稻穗计数提供参考依据。主要研究结果如下:(1)株型分类模型:基于成都市大邑县、崇州市、自贡市富顺县收集多个水稻品种的株高、穗高指标,基于株高、穗高、比例(株高/穗高)、差值(株高-穗高)4个指标建立决策树模型,通过分类决策树方法找到叶盖穗、穗盖叶以及中间型的分类阈值,利用水稻品种的株高、穗高指标预测其株型类型。针对上述4种指标建立的判断株型的模型,模型精度达到96%。(2)稻穗检测模型优化:首先,引入MobileNetV2替代DarkNet53作为YOLOV4的主干特征提取模块,基于无人机稻穗图像存在大量密集稻穗场景,在特征加强模块引入CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力机制,以提高特征提取时稻穗特征的权重。其次,利用Soft-NMS(Soft non-maximum suppression)代替NMS,解决稻穗重叠导致的模型计数精度降低问题。最后,利用Focal Loss代替原始YOLOV4中的二分类交叉熵损失(binary cross entropy,BCE)),减少重叠遮挡稻穗分类样本对模型精度影响。基于以上改进,建立了可应用于不同品种、不同生态点以及不同类型的通用稻穗检测计数模型。(3)模型检测效果:模型对于单幅608×608像素的稻穗图像检测率为44.46 FPS,该模型mAP、Recall和F1值分别达到90.32%、82.36%和0.89,相比较于原始YOLOV4算法,mAP、Recall、F1分别提升了6.2、16.24、0.12个百分点。单张稻穗图像检测速度提高了3 ms。改进模型在齐穗后7 d对于中间型、穗盖叶以及叶盖穗型稻穗计数的R2分别是0.84、0.89、0.92,三种类型稻穗计数结果RMSE分别为2.56、1.95、4.39,显著高于成熟期稻穗计数精度。对改进模型进行综合评估,该模型对三种类型稻穗的检测结果都较好。其中对于穗盖叶株型检测计数效果最优。采用旌优781不同施肥处理稻穗图像作为独立数据集验证改进模型精度。结果表明其中G-Black肥料处理下计数精度最差,精度为73.67%,普通肥料处理计数精度为91.52%,在6个不同肥料处理下模型平均计数精度为85.2%。表明建立同一时期不同类型水稻品种的稻穗识别通用模型是可行的。(4)模型应用最佳时期:为了验证模型在齐穗期后7 d检测效果最优,分别在齐穗期、齐穗后7 d、齐穗后14 d动态获取无人机图像,基于U-Net模型对不同小区的稻穗图像进行分割,根据分割结果判断最佳时期和不同时期分散型稻穗对模型检测结果的影响。结果表明,基于三个时期建立的混合数据集训练稻穗分割模型,模型的mIoU为71.54%。分割效果表明,齐穗期分散穗型和重叠粘连稻穗少于齐穗后14 d,但与齐穗后7 d相比,部分稻穗尺寸较小,综合而言,在齐穗后7 d建立稻穗检测模型是最合适的。

硅素穗肥对盐碱地水稻耐盐能力调控效应及其机理

这是一篇关于水稻,盐胁迫,硅,穗肥,离子稳态的论文, 主要内容为水稻是第二大粮食作物,也是盐敏感作物,耕地盐碱化严重制约着水稻的生产。水稻生殖生长期对盐分十分敏感,够苗烤田使土壤盐分升高,进一步加剧了盐碱胁迫。硅有利于缓解植物盐胁迫,水稻是喜硅作物,对硅素吸收的主要时期是生殖生长期。本研究通过盆栽模拟试验,以常规籼稻品种黄华占和耐盐籼稻品种FL478为材料,在水稻穗分化前设置盐碱胁迫并施用硅肥,测定水稻形态、产量及生理指标,阐明硅素穗肥对水稻耐盐能力的调控效应及其机制,为盐碱地水稻生产提供一种可行方案和理论依据。主要研究结果如下:1.硅素穗肥促进了盐胁迫下水稻的生长发育盐胁迫显著抑制了水稻的生长发育,导致株高、叶面积和干物质积累量的显著下降,降低了水稻产量。硅素穗肥有利于缓解水稻孕穗期和抽穗期盐胁迫带来的不利影响。硅素穗肥提高了盐胁迫下水稻叶面积、株高及干物质积累量,缓解了盐胁迫造成的总颖花数和结实率的下降,提高了盐胁迫下水稻的产量。盐胁迫对耐盐品种FL478生长发育影响较小,硅素穗肥对FL478的作用效果小于黄华占。2.硅素穗肥有利于提高盐胁迫下水稻光合作用盐胁迫降低了叶片蒸腾速率、叶绿素含量,影响光合的正常进行,导致净光合速率的显著下降。硅素穗肥通过提高植株的蒸腾速率提高水分吸收,提高了高效光合叶片叶绿素及类胡萝卜素的含量,降低了盐胁迫对叶绿素荧光参数的影响,并缓解了叶片的离子毒害、渗透胁迫和氧化胁迫,进而保护了光合器官,有利于净光合速率的提高和光合产物的积累。盐胁迫下FL478维持较高的叶绿素含量,盐胁迫对其气体交换参数和荧光参数影响较小,有利于维持较高的净光合速率和光合产物积累。3.硅素穗肥有利于提高盐胁迫下水稻离子稳态盐胁迫增加了水稻植株Na+的积累,并减少植株对K、Ca、Mg等矿质元素的吸收,破坏了离子稳态,导致水稻植株营养失衡。硅素穗肥降低了水稻Na+的积累,提高了K等矿质元素的积累,主要通过提高各组织K+含量(特别是衰老组织),降低地上部Na+含量(特别是幼嫩组织,也就是将更多的Na+区域化于衰老部位),提高了水稻离子区域化能力和Na+、K+离子稳态,保护了水稻功能器官。通过增加根系对钙、镁、铁、锰、锌等多种矿质元素的积累来缓解盐胁迫造成的养分亏缺,有利于维持水稻正常的生理活动进行。耐盐水稻品种FL478具有更高的K+水平和更强的Na+区域化能力,硅素穗肥有利于提高盐胁迫下FL478对矿质元素的积累,但硅素穗肥对FL478作用效果小于黄华占。4.硅素穗肥缓解了盐胁迫下水稻渗透胁迫和氧化胁迫渗透胁迫和离子毒害进一步造成植株的氧化胁迫,不利于水稻叶片正常生理活动的进行。硅素穗肥对渗透胁迫的缓解作用主要是通过提高有机渗透调节物质可溶性总糖、可溶性总蛋白和无机离子的积累。对氧化胁迫的缓解作用主要是通过提高过氧化氢酶(CAT)、过氧化物酶(POD)活性和碳水化合物(淀粉、蔗糖、葡萄糖和果糖)的积累。硅素穗肥的使用提高叶片含水量,降低细胞渗漏指数和ROS产物的积累,保护水稻叶片,有利于光合作用的进行。综上所述,硅素穗肥通过缓解养分亏缺,提高钾含量,降低幼嫩组织钠含量,提高离子稳态,降低了盐胁迫对水稻生长发育的影响。通过缓解叶片的渗透胁迫和氧化胁迫保护光合器官,提高高效光合叶叶绿素含量,提高净光合速率和光合产物的积累,并降低颖花退化,进而提高水稻产量。本研究为盐碱地水稻生产提供一种可行方案和理论依据。

方正县水稻产业发展对策研究

这是一篇关于水稻,生产,竞争力,方正县的论文, 主要内容为水稻作为我国居民的主要粮食之一,在满足消费者需求与保障粮食安全方面发挥着非常重要的作用。随着我国经济发展水平的提高,消费者对稻米产品提出更高的诉求,成为水稻产业发展的重要机遇。黑龙江省是我国水稻的重要产区,同时方正县是黑龙江省水稻的主产区之一,水稻产业发展基础好,拥有着生产水稻得天独厚的自然条件、社会化服务以及技术优势。方正县被称为“中国富硒大米之乡”,已建设省级富硒水稻高标准现代农业科技园区,其生产的稻米产品销往全国多地甚至海外一些国家。方正县水稻产业拥有得天独厚的自然和社会发展环境,产业发展态势良好,2019年方正大米品牌价值已实现114.18亿元,全县范围内种植富硒水稻60万亩,超过全县水稻种植面积的一半以上。本研究从生产现状、加工现状、销售现状、服务体系现状对方正县水稻产业展开全方位的详细介绍,通过研究发现方正县水稻产业存在稻米加工业遭遇困境、电商平台发展缓慢、科研能力欠缺、机械化水平较低及水稻种植人才缺乏等问题。本研究采用层次分析法与模糊综合评价展开方正县稻米产业竞争力评价,从生产要素、规模效率、需求要素及政府机制四个维度展开分析,最后发现方正县稻米产业竞争力总体得分为77.11分,处于良好态势,但是仍然与五常大米、庆安大米等存在一定的差距。为了解决方正县水稻产业发展存在的问题,进一步提升水稻产业竞争力水平,本研究从改良种植环节、提高稻米加工水平、整顿市场环境、加大稻米产业投入、依赖科技力量等角度提出水稻产业发展的对策与建议,达到提升水稻产业发展的目的。同时,作为对县级水稻产业发展的对策和建议,对其他地区水稻产业发展也具有重要的参考价值。

水稻场地育秧系统设计与研究

这是一篇关于水稻,育秧流水线,智能控制,育秧,播种的论文, 主要内容为水稻育秧是机械化移栽的关键环节,研制与机械化插秧相配套的育秧装备是实现水稻种植机械化的重要保障。本文总结了国内外相关装备的优缺点,结合水稻场地育秧的农艺要求,以育秧过程中作业工作效率低、流水线摆盘用工多、自动化程度低等问题为导向,通过理论计算、力学分析、台架试验和场地试验等方法,完成了场地育秧系统的设计与试验研究。主要研究内容如下:(1)为实现水稻场地育秧系统高效率作业,设计了由播种与铺/覆土组件、淋洒水装置、控制系统和行车等组成的水稻场地育秧系统,其中播种与铺/覆土组件包括铺底土装置、播种装置、覆表土装置和安装在各自正上方相对应的物料储料斗。基于水稻场地育秧的农艺要求,确定了播种装置的排种方式为为槽轮式、铺底土和覆表土装置的排土方式为皮带式;通过设计计算,确定了淋洒水装置的喷头布局和水泵的功率;为保证上述装置可在场地上平行移动,设计了可挂接上述装置、跨度幅宽为15 m的轨道式行车。(2)进行水稻场地育秧系统台架试验,获取了水稻场地育秧系统的最优工作参数组合。通过单因素试验,分别探究了机具前进速度和播种电机转速对播种均匀性和格粒数合格率的影响规律、机具前进速度和铺底土电机转速、覆表土电机转速对铺土均匀性的影响规律,研究得到:当机具前进速度0.4 m/s、播种电机转速55 r/min、铺底土电机转速122 r/min、覆底土电机转速50 r/min时,育秧作业效果最优。其播种均匀性为90.06%、格粒数合格率为90.00%、铺土厚度均匀性变异系数为2.40%,优于行业标准。(3)为实现水稻场地育秧系统自动化作业,设计了由电控装置、信号采集装置、执行模块等组成的控制系统,其中电控装置包括主控单元、驱动模块、人机交互模块。根据控制环境和流水线各装置的作业要求和时序完成了控制系统各模块的选型和相应的程序设计,并对控制系统进行了抗干扰设计。(4)为验证水稻场地育秧系统的实际工作效果,进行了场地试验。在长6000mm、宽1120 mm的育秧场地内随机选取长580 mm、宽220 mm的10块秧片,将系统的工作参数调整为台架试验所得最优作业效果下的参数组合,试验结果经测算后取平均值,可得播种均匀性91.52%、格粒数合格率92.40%、铺土厚度均匀性变异系数2.73%,场地育秧试验相对于台架试验结果试验偏差分别为1.46%、2.40%、0.33%,证明控制系统工作正常,各工作部件能够协同工作,各项指标符合相关标准和实际生产要求。

油稻兼用型成条飞播装置设计与试验

这是一篇关于无人机,成条播种,外槽轮排种器,流场分析,水稻,油菜的论文, 主要内容为无人机作业效率高、地形适应性强,为更好地发挥其对作物种植过程无人化水平的提升作用,本文基于一种常规六旋翼无人机平台,探索设计了一种可搭载于常规植保无人机平台,可实现种子播撒落地成条的油稻兼用型成条飞播装置,为油菜与水稻的高效精量机械化直播提供了一种新的实现途径,以作为稻油轮作区现有地面播种机械的一种有益补充。以兼用化、轻量化、电驱化和模块化为设计目标,围绕外槽轮排种及导种管投种的方案设计、结构设计、试验试制和参数优化,按照“研究现状及农艺调研—目标拟定—方案确定—样机试制—试验检验—效果评估—方案优化”的基本技术路线,本文设计、试制、检验了一种适用于水稻及油菜飞播的外槽轮精量排种系统,具体涉及一种“外槽轮定量排种+机械式/转速播量调节”的兼用型排种器、一种可折叠导种投种装置以及与之配套的基于飞控的控制系统。主要内容如下:(1)设计并验证了一种“外槽轮定量排种+机械式/转速播量调节”的油稻兼用型排种器。为实现轻量化、高适应性、高可靠性和高速排种的排种器设计目标,确定了以外槽轮排种+毛刷清种的排种器设计方案。选用两种常见的水稻种子江稻501、黄华占和一种常见的油菜种子华油杂62为排种轮设计计算依据,为确保在使用小扭矩驱动电机时的排种可靠性,经计算提出在排种初始位置设计28°的减阻斜面,充种腔上方设计挡种板的减阻方案,额定扭矩0.45 N·m的JGB37-520型直流减速电机可满足驱动需求;依照选用的参考种子参数对外槽轮进行设计计算,最终确定外槽轮排种轮型槽截面为直角梯形,梯形槽开口宽度为11 mm、下底宽度为5 mm、深度为6 mm,此时型槽面积为48 mm2,排种轮直径为67 mm,型槽分布角20°,数量18个;为确保种子顺利进入排种器,进种口处设计进种斜面为30°,进种口开口高度20 mm。(2)在仿真分析六旋翼无人机平台下方混合气流场的基础上,设计了一种自动折叠的导种管折叠装置。通过ANSYS Fluent仿真分析模块对六旋翼平台下方混合气流场进行分析得知,当无人机飞行时,混合气流场有沿运动方向机身后方偏移的趋势,并在飞行速度3 m/s时,前方旋翼气流产生的涡流破裂,混合气流场整体向机身后方偏移,且迁移程度随飞行速度增大而增大;在无人机机体下方-1 m处,混合气流场偏离机身中轴线处,速度越快,偏离程度越高。据此确定使用导种投种管将投种位置伸出混合气流场区的投种方案,导种投种管规格为外径20 mm、内径18 mm、长度50 cm。为保证正常起降,使用舵机驱动连杆带动导种投种管折叠,驱动舵机使用额定扭矩2.5 N·m的SPT5425LV大扭矩舵机。还进一步基于ANSYS Work Bench瞬态分析模块对导种管折叠装置各部件在工作过程中的应力应变状态进行了动态仿真分析。(3)基于飞控预留外设端口,设计了成条飞播排种系统的控制系统。根据成条飞播作业特点进行控制系统需求分析,确定成条飞播装置6行排种系统2种类型12个驱动电机的转速及角度位置控制要求。通过分析无人机飞控预留外设端口资源和遥控器接收机通道数量,提出基于极翼K++V2飞控和云卓T12遥控器及接收机的控制方案,设计配套的接线连接电路。测试表明,该控制系统能够满足多电机同步控制需求,工作稳定可靠,排种电机转速调节功能可满足2种作物的常见播量要求。(4)从参数优化和方案验证的角度出发,开展了系列成条飞播试验及数据分析。通过台架试验、场地泥盒试验和田间试验3种方式,逐步确定成条飞播装置结构参数和工作参数并验证作业效果。试验表明,排种系统在排种电机额定转速及扭矩范围内,排种系统能够满足5 m/s以内飞行速度下,油菜400～500 g、杂交稻1～3 kg及常规稻4～7 kg亩播量的农艺要求,且各行一致性变异系数、总排量一致性变异系数等性能参数优于行业标准要求,在作业高度1 m、作业速度4 m/s时,泥盒中种子条带宽度油菜平均为6.7 cm、水稻平均为3.8 cm,使用场地试验最佳作业参数进行田间试验,播后30天田间幼苗成条效果明显。

基于无人机遥感和深度学习的水稻倒伏提取方法研究

这是一篇关于水稻,倒伏提取,遥感影像,UNet模型,注意力机制的论文, 主要内容为水稻作为中国乃至全世界重要的粮食生产作物之一,水稻的高产稳产对于粮食生产安全来说非常重要。而水稻倒伏则是影响水稻高产稳产的重要因素之一。水稻倒伏不仅会造成水稻产量与质量的下降,同时也不利于收割机等机械作业,增加农户收割难度,直接造成农户经济损失。因此,水稻倒伏发生后,快速准确的获取水稻倒伏信息一方面有助于农业生产管理部门和农业保险公司确定受灾面积、及时采取各项灾后救助措施,另一方面还可以降低农户的损失。因此,本文主要提出一种提取水稻倒伏的方法。本文基于无人机遥感影像,利用影像的光谱特征进行逐像元提取水稻倒伏制作标签建立数据集,提出一种水稻倒伏提取模型。本研究设置了两组实验,第一组为主干特征网络对比实验,另一组为注意力机制对比实验。首先将Dense Net、Mobile Net、Res Net50、Inception V3和Xception五种特征提取主干网络搭建UNet模型后,选取精度最高的进行训练验证,完成UNet模型中编码部分的优化。其次为了进一步提高模型精度以及泛化能力,将目前应用较为广泛的CBAMNet、ECANet、SENet三种注意力机制分别嵌入精度最高的主干特征提取网络中进行多次训练以及验证,得到结果如下:(1)原始UNet模型均交并比miou为73.03%,五种特征提取主干网络中Dense Net主干网络表现最佳,miou达到了77.94%,高于原始UNet模型4.91%。由此确定了最优主干特征提取网络为Dense Net,建立Dense Net-UNet模型,完成模型的初步改进。(2)在Dense Net-UNet模型分别嵌入三种注意力机制,其中CBAMNet的综合精度最高,miou达到了80.68%,高于原始UNet模型7.65%,且精度也高于初步改进后的模型Dense Net-UNet,因此建立水稻倒伏Dense Net-UNet-CBAMNet提取模型,完成对UNet模型的改进。(3)为了提高模型的泛化能力,调整模型训练参数优化模型,通过对比分析不同batch size对模型精度的影响,最终选取batch size等于16完成模型优化,优化后miou可以达到80.79%,该模型可以提供一种无损的水稻倒伏提取方法,避免传统人工测量法对作物造成的二次伤害,且高精度的水稻倒伏提取结果用于农业保险灾害识别和理赔的基础数据,可以很好的解决传统农业保险的工作难度大、验标繁琐、数据获取不及时等问题。

基于无人机高光谱影像的水稻分蘖数监测方法研究

这是一篇关于无人机遥感,水稻,分蘖数,冠层高光谱,监测模型的论文, 主要内容为分蘖数是评估水稻分蘖期生长状况和产量潜力的重要指标之一。实时监测以及评估水稻分蘖数对于田间变量水肥管理、水稻长势监测以及产量估测等具有重要意义。在水稻分蘖期内,过度依赖经验的均一施肥方法往往会导致分蘖肥过量使用和农学效率低下等问题,采用基于水稻实际分蘖数的变量控水施肥管理可提升水稻群体有效分蘖,从而提高产量。变量控水施肥管理的实施关键在于水稻群体分蘖数的快速、准确监测。传统的水稻分蘖数的监测主要依靠人工田间实测,这种方法存在费时费力、周期长、过度依赖经验判断,无法满足大规模、快速、高效的监测需求。随着无人机遥感技术在精准农业中的广泛应用,为水稻分蘖数快速、准确、高效、监测提供了技术支撑。本研究以东北地区水稻分蘖期分蘖数监测为研究对象,设计不同插秧丛距、不同施肥密度处理下的农学正交试验。利用无人机遥感技术采集试验田空间数据,同时结合田间实测数据构建水稻分蘖数监测数据集;采用三种不同的分类算法从高光谱数据中提取纯净水稻光谱数据,并对比分析提取结果;采用四种预处理方法对纯净水稻光谱数据进行去噪,并对比分析去噪结果;利用两种降维方法对水稻光谱数据进行特征波段提取以及构建光谱指数;利用多特征波段组合以及多光谱指数组合,构建三种水稻分蘖数监测模型,实现大田水稻分蘖数精准预测。主要研究成果如下:(1)时空水稻分蘖数监测数据集构建。本研究采用无人机搭载高光谱传感器在水稻分蘖期采集冠层高光谱,同时采用无人机搭载数码相机获取水稻冠层正射数码影像,将两个数据进行空间配准;同时地面实测样本区水稻分蘖数以及利用手持RTK记录样本区地理位置信息,利用上述采集数据构建具有时序和空间的水稻分蘖数监测数据集共360组,其中分蘖初期80组、分蘖盛期80组、有效分蘖临界期200组。(2)基于决策树算法的纯净水稻光谱提取与分析。本研究基于无人机遥感平台获取水稻分蘖期三个不同阶段的光谱影像数据。采用无监督高斯混合模型、支持向量机、决策树三种方法对影像进行分类处理,提取出纯净的水稻光谱信息。通过构建混淆矩阵对分类方法进行对比分析得出,采用决策树分类方法对水稻光谱数据分类结果最佳,其分类精度为91.1357%,Kappa系数为0.8172。(3)基于奇异值分解算法的光谱数据预处理。本研究基于提取后的纯净水稻光谱数据,分别采用S-G平滑、Loess平滑、小波平滑后一阶导数处理以及奇异值分解平滑方法进行去噪预处理,并通过构建梯度提升回归模型进行对比分析。结果表明,奇异值分解平滑方法对噪声处理效果较好,训练集与测试集的R2和RMSE分别为:0.72970、0.8190和1.0670、0.8630,相较于其他预处理方法,明显表现出更好的效果,可以有效地消除或减少光照等外部环境因素的干扰,增加构建模型的效率和准确性。(4)基于RNCA和UVE-CARS算法的分蘖数监测光谱响应特性分析与特征提取。本研究基于经过去噪预处理后的光谱数据,采用正则近邻成分分析(RNCA)和UVE-CARS方法筛选水稻分蘖期三个不同阶段的水稻光谱数据的特征波段。将两种方法筛选出的特征波段分别与分蘖数进行相关性分析,其中筛选出分蘖初期、分蘖盛期以及有效分蘖临界期各自的特征波段,分别为10个、14个、15个,两种方法结合能够明显减少数据维度,消除冗余信息。此外,通过绘制决定系数R2的等势图,筛选出分蘖期不同阶段下最优的NDSI、DSI以及RSI光谱指数,其中分蘖初期最佳组合NDSI为((542))和((777))、DSI为((632))和((844))、RSI为((542))和((844)),分蘖盛期最佳组合NDSI为((725))和((812))、DSI为((725))和((826))、RSI为((721))和((802)),有效分蘖临界期最佳组合NDSI为((582))和((626))、DSI为((798))和((830))、RSI为((596))和((707))。(5)基于LSTM水稻分蘖数监测模型构建。本研究采用随机森林(RF)、粒子群-极限学习机(PSO-ELM)以及长短期记忆神经网络(LSTM)三种方法各自对的水稻分蘖数构建监测模型并分析。模型预测结果表明,LSTM监测模型在采用多特征波段组合或多植被指数组合作为输入时,均表现出最佳的预测效果。