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Detection of cotton waterlogging stress based on hyperspectral images and convolutional neural network

International Journal of Agricultural and Biological Engineering 2021年第2期14卷 167-174页

作者： Jing Zhao Fangjiang Pan Zhiming Li Yubin Lan Liqun Lu dongjian yang Yuting Wen School of Agricultural Engineering and Food Science Shandong University of TechnologyZibo 255000ShandongChina Sub-center of National Center for International Collaboration Research on Precision Agricultural Aviation Pesticides Spraying Technology Shandong University of TechnologyZibo 255000ShandongChina School of Traffic and vehicle engineering Shandong University of TechnologyZibo 255000ShandongChina

Waterlogging in the early stage of cotton will reduce the number of bolls and do harm to *** detection of waterlogging will help farmers to adjust cotton management and save the *** evaluate the application of deep learning for the detection of early waterlogging,this study applied a convolutional neural network(CNN)to classify different durations of waterlogging stress(0,2,4,6,8,10 d)based on hyperspectral images(HSIs)of cotton *** experiment was designed to simulate the situation of cotton under waterlogging stress and collect HSIs of visible and near-infrared(VNIR 450-950 nm)spectra with 126 bands 66 d after cotton sowing(66 DAS).It was found the spectral curve reflectance of waterlogging cotton was higher than that of non-waterlogging *** near 550 nm and 750 nm,and the spectral curve increased with durations of waterlogging stress and there were‘blue shift’phenomena for the position of the red edge of the *** first principal components of HSIs after band randomly discarding and principal component analysis(PCA)were used to build a *** Inception-v3(GLNI-v3)and VGG-16 models were selected to detect cotton waterlogging stress with the *** results showed that the average time for a round training for GLNI-v3 was 13.337 s,with a classification accuracy of 96.95%and a loss value of *** average time for a round training for VGG-16 was 21.470 s,with a classification accuracy of 97.00%and a loss value of *** these two models had similar classification accuracy and loss value,GLNI-v3 achieved a high accuracy with fewer training *** durations of waterlogging stress of cotton in a short-term can be detected by HSIs of cotton leaves and CNN models are suitable for the classification of HSIs,and this method can provide support for cotton yield estimation and loss assessment after waterlogging.

关键词： cotton waterlogging hyperspectral image convolutional neural network

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《芜湖县学记》书年献疑与驳正

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艺术学研究（辑刊） 2019年第1期10卷 70-77页

作者：杨东建常州市文学艺术研究院

关于米芾《芜湖县学记》之书丹年份,因碑文残损及史料缺失,历来有“崇宁元年”“崇宁二年”“崇宁三年”等说法,然各说均无详尽之论据。今通过识读碑文原义、考证米芾任职无为军经历,并裁断时任芜湖知县林修之任职年限,基本可将“崇宁... 详细信息

关于米芾《芜湖县学记》之书丹年份,因碑文残损及史料缺失,历来有“崇宁元年”“崇宁二年”“崇宁三年”等说法,然各说均无详尽之论据。今通过识读碑文原义、考证米芾任职无为军经历,并裁断时任芜湖知县林修之任职年限,基本可将“崇宁元年说”与“崇宁二年说”排除,确定该碑之书丹年份为“崇宁三年”。

关键词：《芜湖县学记》书年献疑驳正

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基于无人机可见光影像的玉米冠层SPAD反演模型研究

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农业机械学报 2020年第S02期51卷 366-374页

作者：孟沌超赵静兰玉彬闫春雨杨东建温昱婷山东理工大学农业工程与食品科学学院淄博255049 山东理工大学国际精准农业航空应用技术研究中心淄博255049

叶绿素是植物进行光合作用的重要色素,利用作物光谱、纹理信息对叶绿素进行反演,为作物的实时监测和健康状况诊断提供重要依据。以大田环境下5个不同品种四叶期、拔节期的玉米为研究对象,利用无人机获取试验区可见光影像,对土壤背景进... 详细信息

叶绿素是植物进行光合作用的重要色素,利用作物光谱、纹理信息对叶绿素进行反演,为作物的实时监测和健康状况诊断提供重要依据。以大田环境下5个不同品种四叶期、拔节期的玉米为研究对象,利用无人机获取试验区可见光影像,对土壤背景进行掩膜处理,提取25种可见光植被指数、24种纹理特征,综合分析植被指数、纹理特征与玉米冠层叶绿素相对含量(SPAD)的相关性,分别建立基于植被指数、纹理特征和植被指数+纹理特征的逐步回归(SR)、偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量回归(SVR)模型,定量估算叶绿素相对含量。在SR模型中,植被指数+纹理特征模型与植被指数模型相同,R2为0.7316,RMSE为2.9580,RPD为1.926,优于纹理特征模型;在PLSR模型中,植被指数+纹理特征模型较优,R2为0.8025,RMSE为2.4952,RPD为2.284,纹理特征模型次之,植被指数模型最差;在SVR模型中,植被指数+纹理特征模型较优,R2为0.8055,RMSE为2.6408,RPD为2.158,植被指数模型次之,纹理特征模型最差。综合分析采用基于PLSR植被指数+纹理特征模型可以实现玉米冠层SPAD快速、准确提取,为叶绿素反演提供一种新的方法,可为无人机遥感作物长势监测提供参考。

关键词：玉米冠层无人机可见光影像叶绿素植被指数纹理特征

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光伏系统串联故障电弧时频特征研究

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辽宁工程技术大学学报（自然科学版） 2018年第3期37卷 627-631页

作者：张国军季淑洁杨东建李浩文辽宁工程技术大学电气与控制工程学院辽宁葫芦岛125105

针对光伏系统串联电弧故障问题,提出了一种基于时域分析和频域分析相结合的研究方法.通过搭建新型光伏系统故障电弧实验平台,获得了光伏系统正常工作和发生串联故障电弧时电流信号原始数据,并对电流峰峰值和电流平均值进行特征差异研究... 详细信息

针对光伏系统串联电弧故障问题,提出了一种基于时域分析和频域分析相结合的研究方法.通过搭建新型光伏系统故障电弧实验平台,获得了光伏系统正常工作和发生串联故障电弧时电流信号原始数据,并对电流峰峰值和电流平均值进行特征差异研究,分析了电流时域特征在串联故障电弧识别方面的可行性.得到了光伏系统发生串联故障电弧时电流三层小波分解低频系数标准差是正常状态下的50~120倍,高频系数标准差是正常状态下的3.5~7.5倍的结论.以上结论可通过有效的数据融合形成串联电弧故障识别判据,为光伏系统串联电弧故障保护装置的研制提供理论支持.

关键词：光伏系统串联故障电弧电流信号时频特征量小波分解

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无人机可见光遥感和特征融合的小麦倒伏面积提取

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农业工程学报 2021年第3期37卷 73-80页

作者：赵静潘方江兰玉彬鲁力群曹佃龙杨东建温昱婷山东理工大学农业工程与食品科学学院淄博255000 山东理工大学交通与车辆工程学院淄博255000 山东理工大学国际精准农业航空应用技术研究中心淄博255000

倒伏是造成小麦减产和品质下降的主要原因之一。为快速准确地提取小麦倒伏面积,给农业保险理赔及灾后应急处置提供数据支持,该研究采用无人机遥感平台获取小麦倒伏后的冠层红绿蓝(Red-Green-Blue,RGB)可见光图像,并进行数字表面模型(Dig... 详细信息

倒伏是造成小麦减产和品质下降的主要原因之一。为快速准确地提取小麦倒伏面积,给农业保险理赔及灾后应急处置提供数据支持,该研究采用无人机遥感平台获取小麦倒伏后的冠层红绿蓝(Red-Green-Blue,RGB)可见光图像,并进行数字表面模型(Digital Surface Model,DSM)图像提取,计算了过绿植被(Excess Green,EXG)指数,利用Arc GIS中的镶嵌工具将不同图像特征进行融合,得到DSM+RGB融合图像和DSM+EXG融合图像,利用最大似然法和随机森林法对2种特征融合图像进行监督分类提取小麦倒伏面积,并与仅基于RGB可见光图像和DSM图像提取倒伏面积结果对比。结果表明,2种方法对4种图像进行小麦倒伏面积提取的整体趋势一致,且最大似然法提取效果整体优于随机森林法,基于最大似然法对RGB图像、DSM图像、DSM+RGB特征融合图像、DSM+EXG特征融合图像提取倒伏小麦面积的整体精度分别为77.21%、93.37%、93.75%和81.78%,Kappa系数分别为0.54、0.86、0.87和0.64,对比分析发现DSM+RGB特征融合图像提取小麦倒伏面积精度最高。该研究表明通过图像特征融合的方法能够有效提取倒伏小麦信息,为快速提取小麦倒伏面积提供参考。

关键词：无人机遥感图像处理特征融合 DSM 小麦倒伏

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基于FCN的无人机玉米遥感图像垄中心线提取

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农业工程学报 2021年第9期37卷 72-80页

作者：赵静曹佃龙兰玉彬潘方江温昱婷杨东建鲁力群山东理工大学农业工程与食品科学学院淄博255000 山东理工大学交通与车辆工程学院淄博255000 山东理工大学国家精准农业航空施药技术国际联合研究中心淄博255000

为解决农业机器人在玉米田行间行走的全局路径规划问题,该研究提出一种基于全卷积神经网络(Fully Convolutional Networks,FCN)的无人机玉米遥感图像垄中心线提取方法。基于无人机获取的高精度可见光遥感图像,设计了针对农田垄中心线提... 详细信息

为解决农业机器人在玉米田行间行走的全局路径规划问题,该研究提出一种基于全卷积神经网络(Fully Convolutional Networks,FCN)的无人机玉米遥感图像垄中心线提取方法。基于无人机获取的高精度可见光遥感图像,设计了针对农田垄中心线提取的数据集标注方法,采用滑动窗口法进行图像分块,利用深度学习语义分割网络FCN对垄中心线附近7~17像素宽度范围的垄线区域进行提取,模型在测试田块上精确率达66.1%~83.4%,召回率达51.1%~73.9%,调和平均值为57.6%~78.4%;对拼接后的图像使用影像分割投影法提取中心线,探究了垄线区域宽度对垄中心线提取精度的影响,训练采用9像素的垄区域宽度,可得到垄中心线在77 mm左右偏差范围准确率为91.2%,在31.5 mm左右偏差范围内为61.5%。结果表明,基于FCN对无人机玉米遥感图像进行处理,可得到整片田地的垄中心线栅格地图,方便农业机器人进行全局路径规划。

关键词：无人机遥感提取玉米垄线全卷积神经网络语义分割

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光伏系统直流串联电弧故障检测研究

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电源学报 2021年第1期19卷 90-96页

作者：张国军杨东建季淑洁李浩文辽宁工程技术大学电气与控制工程学院葫芦岛125105 国网冀北电力有限公司怀来县供电分公司张家口075400

搭建了光伏系统电弧故障实验平台,采集系统运行时的电流作为电弧检测的依据,利用时频域分析相结合的方法对电弧故障进行检测。分析发现系统正常运行和发生电弧故障时的电流信号在时域上的平均值变化特征明显,而在频域上利用小波对电弧... 详细信息

搭建了光伏系统电弧故障实验平台,采集系统运行时的电流作为电弧检测的依据,利用时频域分析相结合的方法对电弧故障进行检测。分析发现系统正常运行和发生电弧故障时的电流信号在时域上的平均值变化特征明显,而在频域上利用小波对电弧电流及正常电流做5层分解,利用d5频段能量可有效对正常、阴影遮挡及故障运行状态进行区分。最后,采用将时频域特征结合利用阈值对电弧故障进行二次判断的方法对电弧故障进行检测,检测结果证明了该方法的有效性与可行性。

关键词：光伏系统串联电弧故障时频域特征故障检测

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城市轨道交通商务车厢运营组织研究——以深圳地铁11号线为例

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综合运输 2017年第6期39卷 74-77,86页

作者：陶涛张建军杨东剑深圳市地铁集团有限公司深圳518000

深圳地铁11号线是国内城市轨道交通首条提供商务车厢服务的运营线路,本文对商务车厢票价及票务政策进行分析,对商务车厢客运、票务、稽查等运营组织进行研究,并浅析存在的问题,提供应对思路,以此为城市轨道交通行业差异化服务创新发展... 详细信息

深圳地铁11号线是国内城市轨道交通首条提供商务车厢服务的运营线路,本文对商务车厢票价及票务政策进行分析,对商务车厢客运、票务、稽查等运营组织进行研究,并浅析存在的问题,提供应对思路,以此为城市轨道交通行业差异化服务创新发展提供可鉴经验。

关键词：城市轨道交通商务车厢运营组织深圳地铁

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用分子对接法研究1-脱氧野尻霉素的降血糖作用机制

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蚕业科学 2016年第5期42卷 897-900页

作者：杨东健贾俊强李少辉杨云梅桂仲争苑晢雯杨啸宇江苏科技大学生物技术学院江苏镇江212018 中国农业科学院蚕业研究所江苏镇江212018

1-脱氧野尻霉素(1-deoxyrijimycin,DNJ)是一种天然降血糖活性成分,在桑树中的含量最高。采用Discovery Studio2.1软件将DNJ分别与α-葡萄糖苷酶和异麦芽糖酶进行分子对接,从分子结构层面研究其降血糖作用机制。结果表明,DNJ分子能够与α... 详细信息

1-脱氧野尻霉素(1-deoxyrijimycin,DNJ)是一种天然降血糖活性成分,在桑树中的含量最高。采用Discovery Studio2.1软件将DNJ分别与α-葡萄糖苷酶和异麦芽糖酶进行分子对接,从分子结构层面研究其降血糖作用机制。结果表明,DNJ分子能够与α-葡萄糖苷酶分子中的Gln438、Arg437和Phe455结合位点相互作用形成6个氢键,与异麦芽糖酶分子中的Gln279和Val216结合位点形成4个氢键,显示出抑制α-葡萄糖苷酶和异麦芽糖酶的活性,并且对α-葡萄糖苷酶的抑制作用强于对异麦芽糖酶的抑制作用。研究结果有助于对DNJ衍生物类降血糖药物的设计与研发。

关键词： 1-脱氧野尻霉素 α-葡萄糖苷酶异麦芽糖酶分子对接

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基于机器操作的TBM一体化刀具系统设计及试验研究

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隧道建设（中英文） 2020年第8期40卷 1236-1242页

作者：杨冬建卓普周郭正刚孟智超白亮霍军周大连理工大学机械工程学院辽宁大连116024 中铁工程装备集团有限公司河南郑州450000 中铁隧道股份有限公司河南郑州450000

为实现TBM换刀机器人对刀具系统的快速拆卸,提出一种基于机器操作的TBM一体化刀具系统。针对其应用场景及对象,提出6项性能评价指标,并进行分析。最后按照1∶4的缩尺比例对传统刀具系统及一体式刀具系统进行振动紧固性试验。试验结果显... 详细信息

为实现TBM换刀机器人对刀具系统的快速拆卸,提出一种基于机器操作的TBM一体化刀具系统。针对其应用场景及对象,提出6项性能评价指标,并进行分析。最后按照1∶4的缩尺比例对传统刀具系统及一体式刀具系统进行振动紧固性试验。试验结果显示:经过20 h加速度为3g、振动频率为30 Hz的振动试验后,传统刀具残余预紧力百分比下降幅度是一体化刀具系统的2.31倍,一体式刀具系统的防松性能优于传统刀具系统,所提出的新型一体式刀具系统能够满足TBM换刀机器人的要求。

关键词： TBM 一体化刀具系统机器人换刀防松性能

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