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[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
陈金星 岳德鹏 冯仲科 丁家巍 姚炳全 叶添雄
在森林资源调查中需要调查林分因子，从而了解森林资源的数量与质量，以进行森林资源的规划、设计和经营。森林资源调查是一项费时费力的工作，使用传统测量工具需要不同仪器来进行测量，同时还受地形条件的限制。为快速精确地进行林木测量，开发设计了便携式数字化智能测树仪。仪器由ＳＴＭ３２Ｆ１０３ＶＥＴ６单片机、ｏＶ９６５５传感器、ＬＩＳ３３１ＤＬＴＲ倾角传感器、键盘等及其相关电路模块构成。采用相位原理测距，具有±１．５ ＭＭ的测距精度。在径高同测模式下，利用摄像头和互补金属氧化物半导体（ＣＭｏＳ）传感器对图像进行处理，能够实现树径的自动识别，再利用所测距离和倾角，实现高度、直径同步测量。仪器还有测径模式，测高．．．
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
刘发林 曾思齐 鄢前飞 王龙 洪凌飞
多功能测树仪是集多种测树功能于一体的测量工具。根据三角函数原理,结合传感器技术和计算机技术,将高度、距离、方位角、坡度、两点高差、立木任一部位形率等数据测量功能集于一体,并成功研制数字式多功能测树仪。测量方法适合在复杂森林环境中测量,解决了复杂森林环境植物高度及距离测量和树干中央直径及胸高形率测量难的问题,能够满足一般森林资源调查的精度要求,效果良好。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
鄢前飞
林业数字式测径仪是以测量新方法自动分臂三切点法为理论基础,以角位移传感器、单片机、显示屏等电子器件所组成的集中电路并结合机械设计与加工为技术特征从而实现仪器装置的.仪器具有结构轻巧、操作简便、高精度及高效率等特点,主要解决了森林计测领域直径测量数字式读数、非触式测量、大树测量与标准地每木检尺的自动统计等问题.对已申报的发明专利产品——数字式测径仪的构造、原理、特点等进行了阐述,以期将科技成果迅速转化为现实生产力.
[期刊] 中国远程教育
[作者]
余胜泉 刘军
从价格和支持教学活动功能两个维度来综合考虑,手持式学习设备的潜在教学价值以及大范围普及应用的可能性体现得非常充分,具有广泛的应用前景,本文提出了手持式网络学习系统在学科教学应用中可以促进的五维发展目标,介绍了手持式网络学习环境的基本结构,并从课堂教学模式构建、课外移动学习等方面阐述了手持式网络学习系统在学科教学中的应用模式与方法,可为信息技术与课程整合和远程教育提供新思路。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
孙林豪 方陆明 唐丽华 刘江俊
【目的】树木胸径为距根茎1.3 m处的树木直径,是森林调查最基本的因子之一。简便、快速、准确的测量与入库是森林调查追求的目标。为解决传统测量方法效率低、难以数字化及新产品成本高、便携性差、数据分析难以扩展等问题,急需研制集低成本、高精度、操作简便、耗时短等优点的便携式树木胸径测量系统。【方法】本文设计的便携式树木胸径测量系统,由嵌入式装置和上位机软件平台组成。嵌入式装置主要包含了绝对式编码器、无线通信模块、显示屏、按键和超声波传感器等元件;上位机软件平台由上位机、数据库、数据管理分析软件组成。测量时,首先在上位机设置好测量参数,按下开关1,启动超声波传感器测定离地的高度,当屏幕显示1.3米高度时,用编码器的拉绳绕树一周,按下开关2,测得胸径数据通过上位机上传到数据库。【结果】实验表明:系统胸径测量精度达99.97%,平均单株树耗时5.3 s,无需人工读取数据、手工录入数据和数据勘误,工作效率显著提升。【结论】本文的便携式树木胸径测量系统,在保证测量精度和效率的情况下,集测量、数据传输、存储、分析等功能于一体,实现了嵌入式、移动端、数据库、Web端的多平台联动,同时为胸径渐变生长持续感知与分析研究奠定了良好的基础。
[期刊] 华北农学报
[作者]
巫东堂 安鸣 李红梅 焦晓燕
枣树化控营养素集营养调节与生理调节为一体 ,用 5 0 0倍稀释液在初花期和盛花期叶面喷施 2次 ,能提高不同品种枣树坐果率 37%～ 4 7% ,降低落果率 4 5 8% ,提高产量 4 0 3%～4 4 0 % ,鲜果、干果含糖量提高 8 9%～ 13 5 % ,Vc含量提高 7 7%～ 2 1 3%。枣树化控营养素因添加了助溶剂而解决了GA不能水溶的难题
关键词：
枣树 化控营养素 坐果率 落果率 产量
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
梁长秀 冯仲科 姚山 王小昆 周心澄
针对常规角规测树较为粗放的现状,为了满足精准林业的需要,实现单木和林分精准测量,该文以电子经纬仪和掌上电脑为硬件,经PDA编程开发,形成电子角规测树系统,充分发挥了电子经纬仪精密的测角功能和PDA强大的数据处理和存贮功能.利用电子角规可获得树木树干的胸径、树高、任意处直径和材积,树冠部分的表面积和体积,林分的胸高断面积、林分平均高、平均株数、蓄积量和生长量等数据.经过分析,电子角规测树精度为1/7 000,而比特利希角规测树精度总误差达1/32,电子角规的测树精度比普通角规高出200倍以上,其速度也较快.
[期刊] 林业科学
[作者]
何拓 刘守佳 陆杨 张永刚 焦立超 殷亚方
【目的】构建基于卷积神经网络的木材识别系统,实现木材树种在多场景条件下的自动精准识别,为我国提升CITES履约执法能力、加强林产品产业链监管以及保障木材安全提供科技支撑。【方法】采集15种黄檀属和11种紫檀属木材标本横切面构造特征图像,建立图像数据集Rosewood-26;构建AlexNet、VGG16、DenseNet-121和ResNet-50共4种卷积神经网络模型,基于ImageNet图像数据集对模型进行迁移学习,采用Rosewood-26图像数据集训练、测试和比较模型,优选识别性能较好的卷积神经网络模型,并进行木材树种分类;在此基础上,构建包含15种黄檀属和11种紫檀属树种的木材自动识别系统iWood,利用市场木材样品对系统进行应用测试和评价。【结果】在构建的4种卷积神经网络模型中,ResNet-50模型表现出最高的识别精度(98.33%)、最少的权重数量和较低的模型复杂性,适用于木材树种准确快速识别;ResNet-50模型对9种黄檀属和3种紫檀属木材的识别精度达100%,并可成功鉴别构造特征极其相似的檀香紫檀和染料紫檀;基于ResNet-50模型构建的木材自动识别系统iWood,在"属"和"种"水平的识别精度分别为91.8%和77.3%。【结论】基于卷积神经网络的木材识别系统iWood适用于海关执法、木材贸易和质量监督检验等多场景下的木材自动精准识别,能够为我国提升CITES履约执法能力、加强林产品产业链监管以及保障木材安全提供科技支撑。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
匡迎春
为了解决测量仪表中因量程手动转换造成的使用不方便、容易产生测量误差的不足 ,研制了一种适合于数字式仪表的模—数相结合的量程自动转换装置 ,它能根据输入电压的大小 ,快速、方便、准确地测量信号 ,并具有较强的扩展性
关键词：
数字式仪表 量程 自动转换
[期刊] 物流技术
[作者]
石范锋
1烟丝箱式储存物流自动化系统概述烟丝箱式储存物流自动化系统是目前烟草企业常用的烟丝储存系统,厦门烟草工业有限公司的物流自动化系统采用的是平库方式,自动化水平较高,能够实现膨胀烟丝的自动储存和输送。该系统主要构成部分包括链板式输送机、链式顶升移栽机、烟箱拆/码垛机、烟箱提
[期刊] 物流技术(装备版)
[作者]
任国强
物联网是在计算机互联网的基础上,利用RFID、无线数据通信等技术,构造一个覆盖世界上万事万物的"Internet of Things"。在这个网络中,物品(商品)能够彼此进行"交流",而无需人的干预,其实质是利用射频识别(RFID)技术,通过计算机互联网实现物品的自动识别和信息的互联与共享。2010年各行各业都把发展物联网作为重点,而十大振兴产业之一的物流行业更是物联网技术的重点应用领域。物联网技术与供应链的整合更是高校物流实验室未来的建设重点和发展方向。
[期刊] 林业科学研究
[作者]
王明亮 唐守正
以Ｓｕｃｈｕｍａｃｈｅｒ式：Ｈ＝１．３＋αｅ－ｂ／Ｄ为基础，分析了模型参数ａ、ｂ与林分因子（优势高Ｈｄ，断面积平均直径Ｄｇ等）的关系，结果表明：ａ与优势高Ｈｄ的关系最为密切，ｂ与林分因子间的相关不紧密。确立了ａ＝ａ１Ｈｂ１ｄ关系式，建立了标准树高曲线模型：Ｈ＝１．３＋ａ１Ｈｂ１ｄｅ－ｂ／Ｄ（简记为ｓｍｋ式）。分析表明：ａ１、ｂ２无地区显著差异，ｂ地区差异显著；作为近似，同一树种各地区间都取统一的ｂ值，估计效果仍可接受，综合模型行为分析及拟合效果比较，ｓｍｋ式优于其它模型。
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
陈芳 张广群 崔坤鹏 汪杭军
采用嵌入式技术和图像处理技术,通过提取叶片相对稳定的形状特征实现对植物种类的识别分类。系统基于Ubuntu 10.04,采用Qt Creator1.3.1在北京博创公司的UP-NETARM2410-S开发板上进行了实现。功能包括植物叶片的采集和图像拍摄、图像预处理(图片灰度处理及轮廓提取)、图像特征提取(包括叶片的圆形度、偏心率等特征)、图像识别这4个步骤。实验结果表明:该系统可以比较准确地实现对银杏Ginkgo biloba,樟树Cinnamomum camphora,无患子Sapindus saponaria等9种植物叶片的识别分类。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
黄儒乐 吴江 韩宁
探索了支持向量机(SVM)方法解决由脉冲耦合神经网络(PCNN)提取的林火烟雾图像特征后的计算机视觉模式识别问题。针对由于林火烟雾图像的纹理特征不突出,即便用特殊方法提取出来的特征向量也维数较高,对后续分类器性能提出较高要求并且分类效果存在很大的未知性等问题,通过实验,对3种人工神经网络分类器和支持向量机分类器的烟雾图像特征甄别效果进行了详细对比。结果表明:基于支持向量机的分类器在复杂的森林背景情况下对烟雾有很好的分辨能力,其识别准确率达到94.26%,并且在识别准确率和分类速度两方面都超过了作为对照的3种神经网络分类器。
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