CN101713773A - 一种可视化青贮饲料物理属性分布性检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种可视化青贮饲料物理属性分布性检测方法，包括：S1：根据青贮饲料包的形状和尺寸设置测量深度和密度并在其内部选择多组测量点；S2：使用传感器通过探入法获取所述测量点处的物理属性参数值以及位置数值；S3：通过域值分析方法去除所述物理属性参数值中的奇异值，获得一次处理数据；S4：对所述位置数值及所述一次处理数据进行空间插值分析，获得所述青贮饲料包内物理属性参数空间分布的插值计算结果；S5：根据所述插值计算结果生成青贮饲料包内物理参数分布属性图。本发明为青贮饲料质量检测提供一种有效、可靠、直观的手段，同时克服应用传统统计方法分析青贮饲料质量无法实现位点信息表达的缺陷。
Description
技术领域
本发明涉及农业工程检测技术领域，特别涉及一种可视化的青贮饲料的物理参数分布性的检测方法。
背景技术
青贮，是一种贮藏青饲料的方法，就是将青饲料或秸秆等作物处理后打包封装，使之在与空气隔绝的条件下，经乳酸菌发酵，产生有机酸，制成能长期保存的饲料。青贮饲料能长期保存青饲料的原有浆汁和养分，气味芳香，质地柔软，适口性强，牲畜采食量高，容易消化，各种营养物质的吸收率比干饲料高。试验表明，含水量、温度、密闭程度、电导率等都是影响青贮饲料品质的重要因素。
为获得高质量的青贮饲料，必须对打捆封装的青贮饲料进行质量控制。传统的方法有：称重法，根据称量单位体积的青贮饲料的质量进行评估；化学分析检测，根据检测结果(碳水化合物、丁酸、乙酸、pH值)及相关分级体系，对发酵过程进行评估；感官评测法，由专业人员根据对青贮饲料颜色，气味与结构感观等的印象做出评价结果。近年来也出现采用雷达、超声波、微波探头、近红外光谱、γ射线等进行的仪器检测方法对青贮内部结构进行扫描，根据统计分析其内部品质分布情况进而评估质量。
以上传统方法都存在一定的缺陷和不足。对于称重法，由于捆裹密度的不均一导致称重结果可靠性不高；对于化学分析法，由于需要取样并将样品带回实验室进行化验分析，虽然分析结果较为精确，但操作繁琐，实时性差，专业要求过高，不便于应用推广；对于感观评价法，其虽简单易行，但其评测的可靠性取决于操作者的经验水平，导致评测结果粗糙；对于近年来出现的仪器检测法，其操作过程繁杂，而且雷达和γ射线还具有一定的危险性，加之现有的分析方法不能直观反映出各物理属性分布情况，使其难以被普遍采纳应用。
发明内容
本发明的目的是提供一种可视化青贮饲料物理属性分布性检测方法，其核心思想为：将传感器探头深入存储饲料内部，获取各种物理参数，并对测量获得的原始数据进行二次处理与分析以寻求适当的可视化表达方式。为青贮饲料质量检测提供一种有效、可靠、直观的手段，同时克服应用传统统计方法分析青贮饲料质量无法实现位点信息表达的缺陷。
为实现上述目的，本发明的可视化青贮饲料物理属性分布性检测方法包括：
S1：根据青贮饲料包的形状和尺寸设置测量深度和密度并在其内部选择多组测量点；
S2：使用传感器通过探入法获取所述测量点处的物理属性参数值以及位置数值；
S3：通过域值分析方法去除所述物理属性参数值中的奇异值，获得一次处理数据；
S4：对所述位置数值及所述一次处理数据进行空间插值分析，获得所述青贮饲料包内物理属性参数空间分布的插值计算结果；
S5：根据所述插值计算结果生成青贮饲料包内物理参数分布属性图。
其中，所述物理属性参数包括压力、温度、水分、电导率。
其中，所述方法还包括根据所述测量深度和密度选择传感器尺寸。
其中，所述方法还包括根据需要测量的物理属性选择传感器类型
其中，所述步骤S1中，沿所述饲料包的内部剖面设置所述测量点。
其中，所述步骤S2通过圆锥指数仪实现。
其中，所述步骤S4还包括：
根据所述测量点选择坐标原点；
基于所述坐标原点为所述测量点分别添加相应的位置数值以建立坐标系；
根据所述坐标系制作需要进行插值的栅格；
将所述一次处理数据和所述栅格数据导入插值软件获得差值计算结果。
其中，所述步骤S5通过GIS数据处理软件实现。
与现有技术相比，本发明技术方案的优势在于：
本发明采用圆锥指数仪探测青贮饲料内部各物理属性参数，并利用空间插值制作属性图的方法为分析青贮饲料内部各物理属性分布性提供了一种简便，可靠，直观的方法；其中，采用圆锥指数仪作为测量工具，克服了其他测量方法的复杂性；采用属性图的可视化数据处理方法克服了化学分析方法的繁琐性和传统称重法以及感官评定方法的不可靠性。
附图说明
图1是根据本发明的可视化青贮饲料物理属性分布性检测方法的一个实施例的流程图；
图2是根据本发明的可视化青贮饲料物理属性分布性检测方法的一个实施例的测量点的设置方案的示意图
图3是根据本发明的可视化青贮饲料物理属性分布性检测方法的一个实施例的测量装置的示意图；
图4是根据本发明的可视化青贮饲料物理属性分布性检测方法的一个实施例的可视化结果示意图。
具体实施方式
本发明提出的可视化青贮饲料物理属性分布性检测方法，结合附图和实施例说明如下。
如图1所示，本发明的一个实施例的可视化青贮饲料物理属性分布性检测方法主要包括：
S101：设计实验方案；具体地，根据青贮饲料的大小尺寸，设计剖面测量的采样方案，包括采样点密度，采样深度等；此外，确定需要测量的物理属性参数，例如水分，压力(用于检测压实密度)、电导率、温度等；
S102：测量青贮饲料物理参数；具体地，根据S101中的测量方案选择合适的传感器类型与传感器尺寸；需要说明的是，所选择采用的传感器除了可以测量期望的物理属性参数外，还必须能够实现对于采样点位置信息的测量；即，使用选择的传感器通过探入法获取所述测量点处的物理属性参数值以及位置数值；
S103：进行数据前期处理；具体地，通过域值分析方法去除所述物理属性参数值中的奇异值，计算各项统计指标，获得一次处理数据；这一步骤是为了避免异常值破坏数据内部固有结构；
S104：空间插值分析处理；具体地，为采样点添加位置信息，选定坐标系，并制作需要插值的栅格；将采样点数据与插值栅格数据导入插值软件中进行插值处理，生成插值结果文件；
S105：生成青贮物理参数分布属性图；具体地，将S105的插值结果导入GIS数据处理软件中，生成属性图，即可以将各种选定参数以可视化方式显示。
根据本发明技术方案生成的属性图，可以确定青贮饲料内部各物理属性分布情况；可以确定青贮饲料的具体打捆方式；可以评估青贮打捆机碾压草料的力度是否足够均匀。其中统计方法与可视化属性图相结合，为分析数据提供更多信息，并且相互验证，增加分析结果的可靠性。
下面，以检测青贮饲料内部压实密度为例对本发明的技术方案进行进一步详细说明。
本实施例选用圆锥指数仪作为测量设备(其工作原理参见同一申请人的申请号为200510063149.5，公开号为CN1815228的发明专利)，所述圆锥指数仪的最大可测量深度为60cm，其除了可以测量压力大小外，还可以同时测量深度位置信号。具体检测方法包括以下步骤：
S1：选取两捆圆柱形青贮饲料包，如图2所示，饲料包的高度和直径均为1.2米，设置测量方案为：沿其轴向每隔20cm测量一组圆锥指数，每组圆锥指数沿其径向从圆周到圆心每5mm记录一点测量值，设圆柱形青贮饲料包的半径为R，即每组圆锥指数记录R/5点，共6组。然后将饲料包翻转180度，在其对应位置按同样方法测量。
S2：由于检测对象为饲料包内压实密度，可以确定需要的测量参数为压力，按图3所示的测量装置以及步骤S2中的测量方案对青贮饲料包进行测量。
具体地，通过固定木架将青贮饲料包固定放置于测量装置支架下，将圆锥指数仪的锥头移动到步骤S1所设置的测量位置处，运行数据采集程序，开动电机记录一组测量结果，完成后移动圆锥指数仪使锥头对准下一个测量位置继续测量，如此依次获得所有测量位置的测量值。
S3：对测量数据进行前期处理，对压力测量值进行奇异值分析，具体地，采用样本平均值m加减三倍标准差δ作为阈值，在此区间(m±3δ)以外的数据均视为奇异值；并将上下对称测量的共12组圆锥指数数据两两合并为6组，由此得到青贮饲料包内部轴向剖面采样数据。
S4：以第一个测量值为原点确立坐标系，根据位置信息为每一测量点添加坐标；在经域值处理后的数据基础上使用Vesper软件计算半方差函数，选择幂函数模型，制作插值所需的栅格文件，进行kriging插值计算。
S5：将上述插值结果导入ArcGis制作属性图，根据属性图分析青贮饲料物理属性。图4所示为采用本实施例的方法对两种不同打捆机捆裹的饲料包进行检测分析后获得的压力属性图，由图中可以看出，图(a)所显示的饲料包的中心密度较大，而图(b)所显示的饲料包的中心密度较小，即两包青贮饲料的密度分布都不均匀，打捆效果均不够理想，不适宜长期存放。
以上实施方式仅用于说明本发明，而并非对本发明的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明的范畴，本发明的专利保护范围应由权利要求限定。
Claims (8)
1.一种可视化青贮饲料物理属性分布性检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：根据青贮饲料包的形状和尺寸设置测量深度和密度并在其内部选择多组测量点；
S2：使用传感器通过探入法获取所述测量点处的物理属性参数值以及位置数值；
S3：通过域值分析方法去除所述物理属性参数值中的奇异值，获得一次处理数据；
S4：对所述位置数值及所述一次处理数据进行空间插值分析，获得所述青贮饲料包内物理属性参数空间分布的插值计算结果；
S5：根据所述插值计算结果生成青贮饲料包内物理参数分布属性图。
2.如权利要求1所述的可视化青贮饲料物理属性分布性检测方法，其特征在于，所述物理属性参数包括压力、温度、水分、电导率。
3.如权利要求1所述的可视化青贮饲料物理属性分布性检测方法，其特征在于，所述传感器的尺寸由所述测量深度和密度确定。
4.如权利要求1所述的可视化青贮饲料物理属性分布性检测方法，其特征在于，所述传感器的类型由所述需要测量的物理属性确定。
5.如权利要求1所述的可视化青贮饲料物理属性分布性检测方法，其特征在于，所述步骤S1中，沿所述饲料包的内部剖面设置所述测量点。
6.如权利要求1所述的可视化青贮饲料物理属性分布性检测方法，其特征在于，所述步骤S2通过圆锥指数仪实现。
7.如权利要求1所述的可视化青贮饲料物理属性分布性检测方法，其特征在于，所述步骤S4还包括：
根据所述测量点选择坐标原点；
基于所述坐标原点为所述测量点分别添加相应的位置数值以建立坐标系；
根据所述坐标系制作需要进行插值的栅格；
将所述一次处理数据和所述栅格数据导入插值软件获得差值计算结果。
8.如权利要求1所述的可视化青贮饲料物理属性分布性检测方法，其特征在于，所述步骤S5通过GIS数据处理软件实现。
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