简介：摘要 : 随着信息技术的发展，利用大数据分析、物联网监控、传感器感知、无线通信等技术构建一种蜂箱蜂群实时在线监测系统，是减少因开箱检查造成蜂群应激反应的可行解决方案。本研究针对蜂箱封闭环境进行实时监测困难的现状，利用 STM32F103VBT6 32位微控制器，同时融合了温湿度传感器、微麦克风以及激光对射传感器，开发了一套低功耗、可连续工作的蜂群箱体关键参数在线监测系统，实现了养蜂生产过程中多参数信息获取以及蜂箱内蜂群的环境参数和生活状态的实时在线监测。系统主要包括核心处理模块、数据采集模块、数据发送模块以及数据库服务器等。数据采集模块包括蜂箱内部温湿度采集单元、蜂群声音采集单元、蜜蜂进出巢数量计数单元等，通过接入移动通信网络进行数据传输。系统现场部署性能测试结果表明，研制的系统能够实时监测蜂箱内温湿度，有效区别进出蜂箱的蜜蜂并记录进出巢门的蜜蜂数量，且自动获取的蜂群声音与标准的蜂群声音分布相吻合。本系统符合设计要求，采集参数准确可靠，可以作为蜂群相关研究的数据采集方法。

简介：摘要 : 水稻叶片叶绿素含量遥感诊断是实现水稻精准施肥的核心要素。本研究通过分析寒地水稻关键生育期叶片高光谱反射率信息，同时结合 PROSPECT模型叶绿素含量吸收系数，参考借鉴现有高光谱植被指数的构造方法和形式，利用相关性分析、连续投影法、遗传算法优化的粗糙集属性简约法进行高光谱特征选择，提出了仅含有 695、 507和 465nm 3个高光谱特征波段的红边优化指数（ ORVI）。与 Index Data Base数据库中其他用于叶绿素含量反演植被指数，包括 ND528,587、 SR440,690、 CARI、 MCARI的反演结果进行了对比分析，结果表明： IDB数据库中的已有 4种植被指数叶绿素含量反演模型的决定系数 R2分别为 0.672、 0.630、 0.595和 0.574； ORVI植被所建立的叶绿素含量反演模型的决定系数 R2为 0.726，均方根误差 RMSE为 2.68，精度高于其他植被指数，说明了 ORVI在实际的应用中，能够作为快速反演水稻叶绿素含量的高光谱植被指数。本研究能够为寒地水稻叶绿素含量高光谱遥感诊断及管理决策提供一定的客观数据支撑和模型参考。