目錄

設(shè)施智慧農(nóng)場(chǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)開(kāi)發(fā)與應(yīng)用

摘 要： 針對(duì)設(shè)施農(nóng)場(chǎng)存在勞動(dòng)強(qiáng)度大、數(shù)字化與標(biāo)準(zhǔn)化程度不足以及智能化水平低等問(wèn)題，研究旨在通過(guò)規(guī)范生產(chǎn)管理流程和提高溫室自動(dòng)化水平，降低勞動(dòng)強(qiáng)度并提升農(nóng)場(chǎng)精準(zhǔn)化管理能力?；赟park 框架，研發(fā)設(shè)施智慧農(nóng)場(chǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)。利用實(shí)驗(yàn)室研發(fā)的“...

基于多時(shí)相遙感影像的農(nóng)安縣土壤有機(jī)質(zhì)含量估算

摘 要： 精準(zhǔn)獲取農(nóng)田土壤碳儲(chǔ)量對(duì)確保國(guó)家糧食安全及應(yīng)對(duì)氣候變化具有重要意義。土壤有機(jī)質(zhì)（Soil OrganicMatter，SOM）作為土壤碳庫(kù)的重要組成部分，采用遙感影像估算SOM的精度受單時(shí)相、多時(shí)相影像的影響程度，及究竟選取多少景...

基于隨機(jī)森林—貝葉斯優(yōu)化的設(shè)施黃瓜生長(zhǎng)模型研究

摘 要： 為解決當(dāng)前設(shè)施黃瓜生產(chǎn)水平不高，設(shè)施環(huán)境難以精準(zhǔn)調(diào)控、智能化應(yīng)用不足等問(wèn)題，本研究基于山東農(nóng)業(yè)大學(xué)科技創(chuàng)新園園藝實(shí)驗(yàn)站日光溫室內(nèi)的環(huán)境數(shù)據(jù)和黃瓜生長(zhǎng)數(shù)據(jù)，采用隨機(jī)森林-貝葉斯優(yōu)化算法（RF-BO）構(gòu)建設(shè)施黃瓜定植期、伸蔓期、初花期...

基于EBP-YOLOv8 的葡萄葉病害檢測(cè)與識(shí)別方法研究

摘 要： 為提高實(shí)際環(huán)境中葡萄葉病害檢測(cè)的準(zhǔn)確率，適合視頻實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、無(wú)人機(jī)等嵌入式AI應(yīng)用場(chǎng)景，對(duì)YOLOv8 目標(biāo)檢測(cè)模型從模型結(jié)構(gòu)、輕量化等方面進(jìn)行改進(jìn)，構(gòu)建了EBP-YOLOv8。首先在頸部網(wǎng)絡(luò)中引入BiFPN 結(jié)構(gòu)，加強(qiáng)模型特征層之...

“胡煥庸線”兩側(cè)植被覆蓋度地域分異的時(shí)空特征分析

摘 要： 探究“胡煥庸線”兩側(cè)植被覆蓋度的地域分異對(duì)于生態(tài)環(huán)境保護(hù)與自然資源的可持續(xù)管理具有重要意義。本研究根據(jù)MODIS-NDVI 遙感數(shù)據(jù)及相關(guān)研究資料，運(yùn)用像元二分法量化了2000 至2020 年間植被覆蓋的變化情況，并結(jié)合斜率分析、...

基于YOLOv5 目標(biāo)檢測(cè)的機(jī)械臂精準(zhǔn)授粉系統(tǒng)設(shè)計(jì)與試驗(yàn)

摘 要： 針對(duì)梨花人工授粉勞動(dòng)強(qiáng)度大、效率低，機(jī)械授粉花粉用量大、成本高的問(wèn)題，本文提出了一種結(jié)合YOLO深度目標(biāo)檢測(cè)算法和機(jī)械臂執(zhí)行系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)梨花精準(zhǔn)授粉的方案。首先將整個(gè)系統(tǒng)拆分為深度相機(jī)感知模塊、靶標(biāo)授粉決策模塊、機(jī)械臂執(zhí)行模塊，提出機(jī)...

一種基于改進(jìn)ResNet18 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的玉米葉片病害識(shí)別方法

摘 要： 為了研究出一種快速、高效的玉米病害識(shí)別方法，針對(duì)玉米葉片病害識(shí)別問(wèn)題，本文以灰斑病、南方銹病、小斑病、銹病、葉斑等5 種常見(jiàn)的玉米葉片病害為研究對(duì)象，提出一種基于改進(jìn)ResNet18 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的玉米病害識(shí)別方法。通過(guò)在ResNet...

基于STL-Informer-ARIMA組合模型的豬肉價(jià)格預(yù)測(cè)方法研究

摘 要： 合理預(yù)測(cè)豬肉價(jià)格對(duì)穩(wěn)定生豬市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)及促進(jìn)豬產(chǎn)業(yè)的健康持續(xù)發(fā)展具有重要意義。本文深入研究了豬肉價(jià)格的影響因素，整合了29 種相關(guān)價(jià)格數(shù)據(jù)。通過(guò)分析數(shù)據(jù)特征，針對(duì)Informer 模型在豬肉價(jià)格數(shù)據(jù)提取方面的局限性，對(duì)Inform...

基于ResNet18 和隨機(jī)森林的遙感圖像復(fù)雜場(chǎng)景分類方法

摘 要： 復(fù)雜場(chǎng)景分類是遙感圖像解譯的一項(xiàng)重要內(nèi)容。本文通過(guò)優(yōu)化ResNet18 深度殘差網(wǎng)絡(luò)和隨機(jī)森林，實(shí)現(xiàn)了遙感圖像復(fù)雜場(chǎng)景的高精度分類。首先通過(guò)數(shù)據(jù)擴(kuò)充將數(shù)據(jù)庫(kù)擴(kuò)充以緩解因訓(xùn)練樣本少帶來(lái)的過(guò)擬合問(wèn)題，然后采用ResNet18 深度殘差...

基于服務(wù)的云邊端協(xié)同流數(shù)據(jù)處理體系結(jié)構(gòu)研究

摘 要： 物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)技術(shù)的快速發(fā)展產(chǎn)生了大規(guī)模傳感流數(shù)據(jù)和對(duì)流數(shù)據(jù)的高并發(fā)處理需求，云邊端協(xié)同計(jì)算正成為低延遲、高可靠的流數(shù)據(jù)處理的有效途徑。為了提升流數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的靈活性和可擴(kuò)展性，降低流數(shù)據(jù)處理延遲，本文提出一種基于服務(wù)的分散式云邊端協(xié)...

輻射計(jì)輔助的地基GNSS-R土壤濕度反演方法研究

摘 要： 基于全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)反射信號(hào)（Global Navigation Satellite System-Reflection，GNSS-R）的土壤濕度監(jiān)測(cè)彌補(bǔ)了傳統(tǒng)測(cè)量方法的不足，是近年來(lái)遙感領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。針對(duì)土壤粗糙度及植被含水量...

基于Sentinel-2 影像的濟(jì)寧市冬小麥種植面積提取研究

摘 要： 植被的遙感提取通常利用單一植被指數(shù)，而單一植被指數(shù)無(wú)法全面反映不同植被之間的差異性，易造成漏分、錯(cuò)分現(xiàn)象，影響提取精度。為有效提取冬小麥種植面積，本文基于PIE-Engine 遙感平臺(tái)，利用Sentinel-2 遙感影像數(shù)據(jù)，結(jié)合...

基于Petri網(wǎng)的智慧農(nóng)業(yè)管理流程仿真方法研究

摘 要： 隨著信息技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，智慧農(nóng)業(yè)逐漸成為農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展的重要方向。合理高效的農(nóng)業(yè)管理流程對(duì)于提升生產(chǎn)效率、降低經(jīng)營(yíng)成本、實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。本文提出一種基于Petri 網(wǎng)的智慧農(nóng)業(yè)管理流程建模和仿真方法。首先，利...

兩階段非負(fù)矩陣分解算法及其在光譜解混中的應(yīng)用

摘 要： 非負(fù)矩陣分解問(wèn)題（nonnegative matrix factorization， NMF）模型已成功應(yīng)用至高光譜遙感影像處理中的光譜解混工作，由于NMF優(yōu)化模型具有多個(gè)局部極小點(diǎn)，使得分解結(jié)果不穩(wěn)定。設(shè)計(jì)初始化方法或者選擇帶正...

大數(shù)據(jù)時(shí)代智慧農(nóng)業(yè)實(shí)驗(yàn)室管理創(chuàng)新策略研究

摘 要： 大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，高校智慧農(nóng)業(yè)實(shí)驗(yàn)室作為農(nóng)業(yè)教育與科研的關(guān)鍵平臺(tái)，面臨管理革新需求。當(dāng)前，這些實(shí)驗(yàn)室普遍采用的傳統(tǒng)管理系統(tǒng)與智慧農(nóng)業(yè)的快速發(fā)展不相匹配，限制了其潛能發(fā)揮。本文針對(duì)性地分析了智慧農(nóng)業(yè)實(shí)驗(yàn)室的管理現(xiàn)狀，并依托大數(shù)據(jù)技術(shù)...

基于特征增強(qiáng)的冬小麥凍害精細(xì)空間分布遙感提取方法

摘 要： 如何及時(shí)、準(zhǔn)確地獲取大范圍內(nèi)作物凍害空間分布數(shù)據(jù)，是目前農(nóng)業(yè)領(lǐng)域迫切需要解決的問(wèn)題。本文根據(jù)凍害冬小麥的生長(zhǎng)變化特點(diǎn)，提出了基于特征增強(qiáng)的冬小麥凍害精細(xì)空間分布遙感提取方法（Winter Wheat Frost DamageFin...

多源異構(gòu)數(shù)據(jù)和注意力門控機(jī)制的小麥產(chǎn)量預(yù)測(cè)

摘 要： 針對(duì)傳統(tǒng)的單模態(tài)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)小麥產(chǎn)量存在精度不高的問(wèn)題，提出一種結(jié)合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)和注意力門控機(jī)制的小麥產(chǎn)量預(yù)測(cè)方法。首先引入了特征級(jí)的門控策略，來(lái)捕獲每個(gè)模態(tài)內(nèi)部特征的信息變化；然后利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)估每個(gè)模態(tài)內(nèi)的置信度分?jǐn)?shù)，并構(gòu)建模態(tài)間...

面向無(wú)人機(jī)邊緣計(jì)算的小麥麥穗計(jì)數(shù)輕量化模型研究

摘 要： 小麥麥穗的高效計(jì)數(shù)對(duì)快速、準(zhǔn)確掌握小麥產(chǎn)量具有重要意義。無(wú)人機(jī)由于具有效率高、成本低等特點(diǎn)被廣泛應(yīng)用于大田小麥信息的采集。但已有的用于小麥麥穗計(jì)數(shù)的深度學(xué)習(xí)模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜、參數(shù)量大，不能直接部署在存儲(chǔ)空間有限的無(wú)人機(jī)的邊緣設(shè)備上。針...

基于模擬數(shù)據(jù)分析長(zhǎng)江調(diào)水對(duì)棘洪灘水庫(kù)的影響

摘 要： 目前南水北調(diào)東線調(diào)水工程水源復(fù)雜多變，顯著影響了受水水體的水質(zhì)與浮游藻類。為量化與評(píng)估這一影響，本研究在調(diào)水周期內(nèi)采集不同季節(jié)的供水（長(zhǎng)江水）、受水（棘洪灘水庫(kù)水）水樣，同時(shí)開(kāi)展室內(nèi)藻類生長(zhǎng)潛力試驗(yàn)，比較分析了不同比例的供、受水體...