分类： 农、林、牧、渔 >> 农、林、牧、渔业科学其他学科 提交时间： 2023-02-17 合作期刊: 《智慧农业（中英文）》
摘要： 针对小麦植株分蘖多、器官间交叉遮挡严重，难以用图像或点云准确提取植株和器官表型的问题， 本研究提出了基于三维数字化的小麦植株表型参数提取方法。首先提出了小麦植株各器官数字化表达方法， 制定了适用于小麦全生育期的三维数字化数据获取规范，并依据该规范进行数据获取。根据三维数字化数 据的空间位置语义信息和表型参数的定义，提出了小麦植株表型参数计算方法，实现了小麦植株和器官长 度、粗度和角度等3类共11个常规可测表型参数的计算。进一步提出了定量描述小麦株型和叶形的表型指 标。其中，植株围度通过基于最小二乘法拟合三维离散坐标计算，用于定量化描述小麦植株松散/紧凑程度; 小麦叶片卷曲和扭曲程度为定量化叶形的指标，根据叶面向量方向变化计算得到。利用丰抗13号、西农979 号和济麦44号三个品种小麦起身期、拔节期、抽穗期三个时期的人工测量值和提取值进行验证。结果表明， 在保持植株原始三维形态结构的前提下，提取的茎长、叶长、茎粗、茎叶夹角与实测数据精度相对较高，R2 分别为0.93、0.98、0.93、0.85; 叶宽和叶倾角与实测数据的R2分别为0.75、0.73。本方法能便捷、精确地提 取小麦植株和器官形态结构表型参数，为小麦表型相关研究提供了有效技术支撑。
分类： 农、林、牧、渔 >> 农、林、牧、渔业科学其他学科 提交时间： 2023-02-17 合作期刊: 《智慧农业（中英文）》
摘要： 针对苹果霉心病无法有效根据外表进行识别，且传统检测方法具有设备复杂、成本高昂等问题， 本研究通过采集苹果介电参数构建苹果霉心病检测模型，从而实现简单快速的苹果霉心病无损检测。基于 LCR测量仪采集220个苹果的108项介电指标（9个频率下的12项介电指标） 作为原始参数，使用数据标准 化、主成分分析算法等对数据进行预处理，并利用BP神经网络、支持向量机、随机森林算法构建霉心病果 检测模型。试验结果表明，基于随机森林算法构建的霉心病果检测模型性能最佳，在150个苹果构建的训练 集和70个苹果构建的测试集中分类准确率分别达到96.66%和95.71%; 基于采用BP神经网络构建的霉心病 果检测模型效果次之，分类准确率分别可达到94.66%和94.29%; 基于使用支持向量机构建的模型检测效果 相对较差，分类准确率分别为93.33%和91.43%。试验结果表明，使用随机森林构建的模型可以更有效地识 别霉心病果和好果。本研究可为苹果病虫害及苹果品质无损检测等提供参考。
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