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北大核心 CSTPCD CSCD CA EI CBST
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摘要:变量喷雾是精准施药的重要方式之一.近10年来,变量喷雾在技术发展和应用方面均取得了重要进展.本文从变量喷雾的探测技术、控制技术及系统集成三方面,对现有研究成果进行综合性评述.在作物形貌和密度的探测技术上,重点讨论了超声波用于作物形貌探测的方法,给出了误差分析,比较了超声波技术和激光技术用于作物形貌探测时的特点,强调了LIDAR用于树木结构和冠层探测的优势以及提取叶面积指数表征作物密度的优势.在作物病虫草害的探测方面,总结了自组织映射(SOM)、人工神经网络(ANN)、支持向量机(SVM)等信息解析技术用于探测作物病虫草害的特点,强调病虫草害的探测应结合农作物栽培和管理特点.在变量喷雾伺服系统方面,归纳了现有变量喷头及其控制技术,强调用控制技术提升低成本器件和装备的使用性能.最后,对变量喷雾系统集成进行了总结,指出了变量喷雾技术进一步发展的方向.
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北大核心 CSTPCD CSCD CA EI CBST
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摘要:应用近红外光谱技术对草莓品种快速鉴别进行了研究.通过比较7种预处理方法,确定SNV+ MAF +2D组合预处理方法最佳.采用相关系数阈值法提取了14个草莓品种信息相关的特征光谱.建立了基于548 ~562 nm范围内14个特征光谱的PLS-ANN、PLSR、PCR 3种校正模型.经预测集样品验证,主成分数为9时的PLS-ANN模型最优,其预测相关系数和预测均方根误差分别为0.967 7和0.461.结果表明,通过提取少量特征光谱建立PLS-ANN校正模型能实现草莓品种的快速鉴别.
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北大核心 CSTPCD CSCD CA EI CBST
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摘要:以生长期为10 d的杂草稻和水稻为研究对象,采集其高光谱图像信息,对其进行滤波预处理后,利用主成分分析方法优选出1448.89 nm和1469.89 nm波长下的特征图像.对每个特征图像,分别提取其形状特征、纹理特征和颜色特征,共18个特征变量.基于这些特征变量,利用神经网络方法建立杂草稻和水稻的判别模型,模型训练时杂草稻和水稻的回判率都为100%;预测时,杂草稻的回判率为92.86%,水稻的回判率为96.88%.研究表明,利用高光谱图像技术快速鉴别稻田苗期杂草稻是可行的.
摘要:施药技术涉及一种农药传递给其生物靶标的方法,精确施药技术以其应用过程的高效性得到广泛关注,本文通过对精确施药系统的探测技术、控制技术及喷雾机器的集成三个方面进行概括。文章在作物探测技术上,对超声波用于作物形貌的探测方法进行了误差分析,并推广到其余波谱及光学测量方法,特别强调了LIDAR用于树木结构特征的探测以及通过叶面积指数表征作物的密度。讨论了光谱技术用于作物病虫草害的探测方法,强调了自组织映射(SOM)、神经网络、主成分分析等分析技术。本文对喷雾精确调节技术进行了归类,强调了压力调流非线性控制技术和PWM流量控制技术,并在喷雾机上考虑了变量喷头及其控制技术。还针对喷雾机器的集成方面进行了总结。
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