摘要：【目的】针对虫情测报灯采集到的林区害虫样本种类多、尺寸复杂及密集遮挡问题,提出了一种多尺度序列特征融合检测算法(MPD-YOLO),用于提升林区害虫检测的精确度,为林区害虫监测和防护提供了新的技术路径。【方法】首先,以采集于北京、河北、山西等地的林区害虫图像为基础,构建包含18类林区害虫的数据集。数据集涵盖不同场景下的害虫图像,为算法的训练与测试提供了可靠的数据支撑。其次,为提高小目标害虫的检测效果,利用3D卷积对小目标进行更为深入的尺度序列特征提取,MPD-YOLO方法引入尺度序列特征融合模块(SSFF),有效提升模型对小目标的感知能力。最后,为解决密集遮挡和多尺度害虫并存情况下的模型检测能力,MPD-YOLO方法提出了三重特征编码高效聚合模块(TFE-ELAN),通过将不同尺寸特征图进行特征融合,增强多层特征图之间信息的关联性,提升了模型的检测性能。【结果】在相同试验条件下,本研究在构建的数据集上对MPD-YOLO进行大量试验,并与主流的目标检测算法(YOLO系列、Faster-CNN等)进行对比分析。MPD-YOLO方法具有最佳的害虫识别精度,其F1-score和m AP分别达到88.43%和91.92%,比次优方法YOLOv8x分别高1.45%和1.22%。相比于原网络模型YOLOv7,MPD-YOLO的F1-score与mAP分别比YOLOv7高0.72%和2.8%,证明了本文所提方法在处理复杂目标检测任务中的优势。此外,本研究中消融试验,分析了尺度序列特征融合模块和三重特征编码高效聚合模块对整体性能的贡献,验证了各模块设计的有效性。【结论】本文提出的MPD-YOLO算法,有效提升了复杂环境下多尺度害虫的检测性能,在处理复杂环境下的检测任务时表现出较高的鲁棒性。

摘要：树木根区土壤氧气含量是影响树木长势的重要环境因子。由于氧气空间分布复杂,直接测量具有较大的局限性。该研究基于荧光猝灭原理和热扩散液流测量原理研制了树干木质部氧含量和液流速率复合参数检测传感器,并对传感器进行了标定、温度校正和性能测试,以水分转移为关键突破线索,探究转移路径上氧含量与根区土壤氧含量关系。标定试验表明,氧气含量低于30%时,检测相对误差低于1.4%,液流速率相对误差低于5%。户外对照试验表明,复合传感器与商业光纤氧传感器、液流速率传感器检测结果相关系数分别为0.947和0.958。复合传感器集成度高、对树木伤害小、稳定性突出的优势为同步监测树干氧含量和液流速率提供了更好地解决方案。结合复合传感器监测数据和微气象参数,应用树木宏观吸水模型和根系土壤氧扩散模型进行深入分析,推导出不同深度根部氧环境含量的分布特征,实现树木根部氧环境含量的有效监测。研究可为树木根部氧环境动态监测提供技术支持,也为优化树木生长环境、提升树木水氧管理提供科学依据。

摘要：该文以小麦为研究对象,尝试利用驻波率原理,研究一种测量小麦茎含水率的方法。针对小麦茎的特点,设计了具有短探针结构的传感器,波导探头为长21mm,间距8mm,直径0.7mm的平行双针结构。研究了同轴传输线长度对传感器性能的影响,确定其长度为39cm,并验证了基于驻波率原理测量方法的可行性。试验结果表明,该文设计的传感器具有较好的稳定性、线性度及灵敏度。通过与烘干法对比研究,得出了针对小麦茎含水率的标定公式,测量误差最大不超过±3%,平均偏差为1.126%,标准偏差为1.299%。

摘要：作为一种典型的生理水分参数,茎干水分与活立木内部水分平衡的维持、光合固碳及细胞代谢等的正常运转有紧密联系,对不同环境参数协同作用下的茎干水分较准确预测是必不可少的。为实现对生长季茎干水分变化特征及其影响因素进行解析,并构建茎干水分预测模型,该研究以常见绿化树种五角枫(Acer pictum ***)为研究对象,搭建五角枫物联网生态信息监测系统,实现五角枫茎干水分和各环境参数的实时采集与在线显示,其中茎干水分变化情况由自主设计的基于驻波率原理的茎干水分传感器实时且无损获取。在此基础上,提出麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化反向传播(back propagation,BP)神经网络即SSA-BP茎干水分预测模型,计算模型的决定系数(coefficient of determination,R^(2))、均方根误差(root mean square error,RMSE)和平均绝对误差(mean absolute Error,MAE)以评估其预测性能,与传统的BP模型及遗传算法(genetic algorithm,GA)优化BP即GA-BP模型的预测性能进行对比。结果表明:1)搭建的物联网生态信息监测系统可有效获取茎干水分及各环境参数;萌芽期和落叶期,茎干水分呈“昼升夜降”的变化趋势,生长期,茎干水分呈“昼降夜升”的变化趋势;2)SSA-BP模型的预测性能要优于GA-BP模型和BP模型,SSA-BP模型的R2为0.896~0.987,RMSE为0.314~12.971 mV,MAE为0.232~5.030 mV。该研究提出一种可行的茎干水分采集和预测方法,可为揭示植物茎干内部水分运移规律及其环境适应机制提供借鉴。

摘要：在两针平行式探针结构的阻抗模型的基础上,进一步理论推导了终端开路式和终端短路式两种类型土壤水分传感器探针长度与阻抗特性的关系。借助高频分析软件HFSS确定了两针平行式土壤水分传感器的最佳探针结构,并采用有机溶液模拟土壤体积含水率进行了试验,试验结果表明:终端开路式和终端短路式土壤水分传感器探针长度在0～8.3 cm时,其土壤体积含水率测量范围达到0～100%。

摘要：在ARM平台上,设计了基于压缩感知的采集算法,极大地减少了数据存储量,提高了传输效率。分别选择离散傅里叶变换基(DFT)、离散余弦变换基(DCT)作为稀疏基,测试了该算法在2种基底下的工作性能。通过实验仿真分析,在相同稀疏度条件下,DCT具有更小的稀疏化误差,但是DFT具有更好的去噪效果、更低的观测维度和更高的数据压缩比;随着稀疏度的增大,两者的稀疏化误差减小,观测维度升高,数据压缩比降低。与此同时,还在ARM平台上测试了基于DFT压缩采集系统的压缩比和功耗,与常规植物微环境及生理参数监测系统相比,该系统的压缩比达到4.24,并能够节省13.62%的功耗。综上所述,基于压缩感知的植物微环境及生理参数采集方法由于数据压缩比高,在节省数据存储空间和降低数据传输量的同时,达到了降低系统功耗的目的,间接增强了系统的续航能力。

摘要：为了提高光伏太阳能转换率,拓展传统纹波控制技术的应用,该文提出了离散时间纹波控制算法,通过对纹波控制技术的离散化处理,将最大功率点跟踪控制问题转换为离散采样-控制问题。以太阳能板输出电压为状态量,在其处于极大值和极小值时对系统进行采样;随后采取离散时间纹波控制算法使系统快速追踪到系统的最大功率点。该文在Simulink系统中对离散时间纹波控制算法进行了仿真。仿真结果表明,在1 000和200 W/cm^2,25℃的条件下,算法均可以快速准确地追踪到太阳能系统的最大功率点,追踪精度高达96%;在外部环境由1 000变为200 W/cm^2时,系统能够在0.1 s内准确地追踪到新的最大功率点。

摘要：为了提高现有土壤含水率传感器在林区的测量性能及可使用性,在优化传感器结构的基础上,设计了一种基于驻波原理的锥式林区土壤含水率仪,其锥角30°、探头直径20 mm、探头长度150 mm。实验结果表明:传感器横向测量范围为10 cm、纵向测量范围为18 cm,输出线性拟合决定系数在0.96以上。静动态特性分析表明,传感器测量范围为零到粘壤性土壤饱和含水率,测量精度为3%,稳定性标准差0.49%,超调量为0.48%,过渡时间0.582 s。通过与TDR(TRIME-HD2型传感器、德国)进行对比,测量结果线性拟合决定系数在0.97以上,两者测量性能相当,表明所设计的传感器能够达到实际使用的要求。本文设计的土壤含水率仪性价比更高,更适用于林区土壤含水率测量,使用更为便捷。

摘要：针对植物冻融过程中植物水分生理信息(植物水冰含量)难以实时、在线、连续监测及冻融难以准确判断的问题,设计了一种基于潜热效应的活立木冻融检测传感器。通过检测植物冻融过程中潜热释放引起的温度变化对茎干是否冻融进行有效判断,在准确检测冻融点的基础上,根据茎干体积含水率变化计算冻融过程中的茎干体积含冰量及径向冻融深度,同时设计环式弹片探头消除固定式探头对茎干压迫形成的凹槽。标定结果表明,传感器测量结果与真值拟合决定系数超过0.99。静动态特性分析表明,传感器体积含水率和温度测量范围分别为0~68.67%、-30~80℃,动态响应时间小于2 s。室内冻融模拟实验及室外长期冻融监测表明,传感器能够有效检测植物冻融过程中茎干水分生理参数的变化,可以作为植物冻融的有效监测手段。

摘要：针对现有土壤水分点尺度下测量的局限性,提出了一种线性尺度下的土壤剖面水分测量方法,并设计了一种基于驻波比法的土壤剖面水分信息测量传感系统。借助HFSS高频电磁场仿真软件与网络矢量分析仪对传感器环形探头的电场强度分布情况与阻抗特性进行了分析研究,确定了环形探头适应性与敏感区域。以2种不同质地的土壤作为试验样本,对土壤水分传感器的输出与对应的测量值进行了多项式拟合,决定系数均达到了0.99以上,传感器的稳态与动态性能均能满足土壤剖面水分的测量要求。通过多层水分土柱穿层试验与对比试验表明,该系统能够满足线性尺度下土壤剖面水分的实时测量需求,具有较高的测量精度与稳定性。设计的土壤剖面水分线性测量系统的各项指标均达到实际应用的需求,具有较高的应用推广价值。