基于高光谱成像的苹果虫伤缺陷与果梗/花萼识别方法

为了快速、准确、无损检测在果梗/花萼的干扰下苹果虫伤缺陷,该文利用高光谱成像技术,首先选取正常果和虫伤果各80个,提取并分析了苹果表面感兴趣区域(虫伤区域、果梗区域、花萼区域、正常区域)的光谱曲线,结合824 nm波长特征图像的阈值分割和主成分分析,对获得的第一主成分图像提取160×120像素大小的感兴趣区域。然后提取感兴趣区域的能量、熵、惯性矩和相关性4个纹理特征,融合646、824 nm波段的相对光谱反射率的光谱特征,采用支持向量机对苹果虫伤区域和正常区域、果梗/花萼区域进行识别。试验结果表明:选取160×120像素大小的感兴趣区域图像、采用径向基核函数对正常果、果梗/花萼果与虫伤果的识别效果最好,总体识别率为97.8%。该研究为苹果质量等级在线评判提供理论依据。     

基于高光谱成像的苹果轻微损伤检测有效波长选取

为了确定可用于苹果早期轻微损伤检测的有效波长,以具有代表性的阿克苏苹果为研究对象,采用高光谱成像技术和分段主成分分析方法对损伤发生仅为半小时之内的苹果进行损伤检测研究,对比分析不同光谱区域主成分分析对识别结果的影响,优选出识别光谱区域(780～1000nm)。基于此光谱区域结合主成分图像权重系数获取2个有效波长(820和970nm),并利用这2个波长和全局阈值理论开发了多光谱轻微损伤提取算法。利用独立测试集中25个正常苹果和25个损伤苹果对算法的性能进行评估,结果表明,正常果的识别率为100%,损伤果的识别率为96%,整体检测精度为98%。该研究所获得的有效波长可为开发基于多光谱成像技术的苹果损伤检测系统提供参考。     

苹果腐心病的透射光谱在线检测系统设计及试验

针对苹果内部缺陷在线检测的产业技术需求,研究基于透射光谱技术的苹果内部缺陷在线检测系统。研究设计了光源套件、专用光纤和果托式输送单元等关键部件,提升在线透射光谱质量、降低热损伤和机械损伤;解决了光电信号干扰问题,开发了专用检测软件,实现苹果内部品质信息的无损在线获取。比较分析了正常苹果与腐心病果的光谱响应差异,优化参数后设置在线检测速度3个/秒,触发控制光谱采集时间80 ms。在选择特征波长的基础上利用线性判别分析建立了苹果腐心病的在线判别模型,预测的总体识别率达90%以上。研究结果表明该系统可以实现苹果内部缺陷的快速、无损在线检测。     

基于高光谱图像和遗传优化神经网络的茶叶病斑识别

为实现茶叶病害的快速高效识别,提出了基于高光谱成像技术和图像处理技术融合的茶叶病斑识别方法。利用高光谱成像技术采集了炭疽病、赤叶斑病、茶白星病、健康叶片等4类样本的高光谱图像。提取感兴趣区域敏感波段的相对光谱反射率作为光谱特征。通过2次主成分分析,确定第二次主成分分析后的第二主成分图像为特征图像,基于颜色矩和灰度共生矩阵提取特征图像的颜色特征和纹理特征。利用BP神经网络对颜色、纹理和光谱特征向量融合数据进行检验,识别率为89.59%;为提高识别率,提出遗传算法优化BP神经网络的方法,使病斑识别率提高到94.17%,建模时间也缩短至1.7 s。试验结果表明:高光谱成像技术和遗传优化神经网络可以快速准确的实现对茶叶病斑的识别,可为植保无人机超低空遥感病害监测提供参考。     

波段比算法结合高光谱图像技术检测柑橘果锈

为克服柑橘表面不平整导致光线反射不均匀的影响,研究提出了波段比算法,使高光谱图像技术能够快速有效地检测柑橘果锈。首先根据Sheffield指数（SI）确定最佳波段（625 nm和717 nm）,经比值变换后得到第一幅比值图像;然后选取特征波长625 nm的邻近波段（621 nm）,与其比值变换后得到第二幅比值图像,提取轮廓,构建掩膜以消除第一幅比值图像的背景噪声,最后进行阈值分割和数字形态学运算,完成果锈区域的特征检测。试验结果表明,基于波段比算法的高光谱图像技术可有效检测柑橘果锈,检测率达到92%。研究表明波段比算法在高光谱图像技术快速无损地检测柑橘果锈中,能够有效地降低光照反射不均匀的影响,增强谱间差异,提高检测的精度。     

基于高光谱图像光谱与纹理信息的生菜氮素含量检测

高光谱图像包含丰富的光谱与图像信息,该文基于此试图构建生菜氮素检测模型。利用高光谱图像采集系统获取可见-近红外(390~1 050 nm)范围内的生菜叶片高光谱图像,同时利用凯氏定氮法获取对应叶片的氮素值。将光谱反射值较大波长图像与反射值较小波长图像相除并用阈值化法构建掩膜图像,获取感兴趣区域(ROI,region of interest)。由于高光谱数据量大、且数据间冗余性强,因此如何有效的提取一些特征波长十分重要。该文采用主成分分析(PCA,principal component analysis)对原始高光谱图像进行处理,根据前3个主成分图像(PC1、PC2、PC3)在全波长下的权重系数分布图选出662.9、711.7、735.0、934.6 nm 4个特征波长及对应的光谱特征,并且分别提取4个特征波长图像、主成分图像PC1、PC2、PC3在ROI下的基于灰度共生矩阵的纹理特征,最后利用支持向量机回归(SVR,support vector machine regression)分别建立生菜叶片基于特征波长光谱特征、特征波长图像与主成分图像的纹理特征及光谱纹理融合特征与对应氮素值之间的关系模型。结果表明,在校正性能指标决定系数R2C上,基于光谱特征+特征波长图像纹理特征的模型较好,R2C=0.996,校正集均方根误差RMSEC为0.034;在预测性能指标决定系数R2P上,基于光谱特征的模型较好,R2P=0.86,预测集均方根误差RMSEP为0.22。该研究结果可为农作物氮素的快速、无损检测提供一定的参考价值。     

基于胚部区域特征的麦粒姿态自动识别

麦粒姿态的自动判别,是近红外高光谱成像系统自动检测多姿态麦粒内部虫害的前提。依据麦粒目标在最优波长图像中的坐标、重心等信息,从高光谱数据立方体中自动分割出单个完整麦粒的子图像。利用麦粒胚部端粗糙度较大的原理,依据纹理、不变矩、均值等13个可能胚部区域特征的判别正确率,确定不变矩4为判别麦粒胚部区域的有效特征。针对麦粒胚部区域,提取梯度图像和二值图像的26个特征,利用人工鱼群算法选择出延伸率、胚部区域对称度、延伸率等13个特征。选取1 200个样本进行训练,600个样本进行检验,利用最大离差法自动确定13个特征的模糊权重,麦粒3个姿态可拓分类的正确识别率为94.5%,证实了基于局部区域特征的麦粒姿态自动识别的可行性。     

基于高光谱成像技术的青香蕉碰撞损伤检测

针对青香蕉早期轻微碰撞损伤无法用肉眼和RGB图像识别的问题，该研究利用光谱数据与图像信息，实现青香蕉早期轻微碰伤的检测和碰伤程度区分。通过高光谱成像仪获取碰撞损伤试验样品的光谱数据和图像信息，对原始光谱数据进行预处理和异常样本的剔除。通过特征波长提取，获取特征波长下的低维图像中创面区域像素点的分布数据，同时结合全像素点下的光谱反射率数据，将其作为BP神经网络模型的训练集和测试集，建立青香蕉碰撞损伤程度界定的无损检测模型。试验结果表明，利用高光谱技术可以识别肉眼不可见的轻微碰撞损伤，形成的BP神经网络检测模型的总体识别准确率为95.06%，并且可输出碰伤等级的可视化图像。研究为开发青香蕉碰伤快速无损检测系统提供理论依据。     

基于GA-SVM模型的机采籽棉杂质识别

针对中国机采棉加工过程中混级混轧、缺乏棉花参数检测的现状,提出使用遗传算法优化支持向量机参数的机采籽棉图像分割、杂质识别方法。在图像分割阶段,采用像素点邻域的色调、饱和度、亮度颜色特征与平均亮度、平均对比度、平滑度、三阶矩、一致性、熵等纹理特征构建特征向量,使用最优保留策略的遗传算法优化惩罚参数及核函数参数,建立图像分割SVM分类器;对杂质识别过程,在计算标记区域的颜色特征、纹理特征基础上,增加面积、周长、离心率、矩形度、形状因子等形状特征,使用遗传算法建立杂质识别SVM分类器。测试结果表明,该方法适用于边缘对比度低、纹理信息丰富的机采籽棉含杂图像分割,对杂质的有效识别率为92.6%。该研究为棉花加工设备的参数优化和国产采棉机的研制及优化提供重要参考依据。     

基于多源信息融合技术的马铃薯痂疮病无损检测方法

为了提高马铃薯痂疮病无损检测识别精度,基于机器视觉和近红外光谱的多源信息融合技术,该文提出DS（dempster shafer）证据理论结合支持向量机的马铃薯痂疮病无损检测方法。试验以360个马铃薯为研究对象,在图像特征分割时,确定了差影法结合马尔可夫随机场模型法为最佳分割方法;在光谱特征提取时,确定主成分分析方法为最佳降维方法。采用支持向量机识别方法分别建立机器视觉和近红外光谱的马铃薯痂疮病识别模型,模型对测试集马铃薯识别率分别为89.17%、91.67%。采用DS证据理论与支持向量机相结合的方法对获取的图像特征和光谱特征进行融合,建立了基于机器视觉和近红外光谱技术的多源信息融合马铃薯痂疮病检测模型,该模型对测试集马铃薯识别率为95.83%。试验结果表明,该技术对马铃薯痂疮病进行检测是可行的,融合模型比单一的机器视觉模型或近红外光谱模型识别率高。     

基于ZigBee的精准农业模式研究

针对传统农业的局限性,探讨了传统农业生产模式转变为以信息网络为中心的精准农业的生产模式,阐述了ZigBee技术在精准农业中的应用,对系统的硬件进行了设计,并给出了软件流程。运用该系统可有效地降低成本,提高农作物产量。     

土壤对养分离子吸附特性初步研究

针对土壤本身对养分离子具有吸附固定特性降低了养分的有效性,运用土壤养分状况系统研究法通过吸附试验研究新疆两种土壤对养分离子的吸附固定能力。研究结果表明:棕漠土对P、Zn、Cu的吸附固定能力比潮土强,两种土壤对K、B和Mn吸附固定差异不显著,棕漠土的养分限制因子是N>P>Mn>B,潮土的养分限制因子是N>Mn>P>K,因此施肥时考虑到土壤对养分离子的吸附固定能力确定合理的施肥量。     

基于IHA-RVA法的生态治理对径流演变情势的影响评估

研究流域径流演变情势及其对生态治理的响应,可为流域水资源合理利用和水生态治理提供重要指导。该文依据北洛河上游1964—2014年逐日平均流量和年降水量资料,采用双累积曲线法、双滑动平均法(MASH)和Mann-Kendall趋势检验法对径流过程变化进行了分析研究,采用水文指标变化范围法(IHA-RVA)对5组30个径流指标及其改变度进行了评估,对径流演变成因做了初步分析。结果表明：研究期内年径流呈现减少趋势,且以1979年和2002年为界可划分为基准期、水土保持治理期和生态恢复影响期;汛期流量下降较非汛期明显,减少幅度为35.6%;生态治理影响下径流指标整体水文改变度为74.35%,属于高度改变;5组30个径流指标中发生高度改变的指标占比增加,其中年极端流量组变化度最大,为94.77%。人类活动使得流域河川径流显著减少且波动性减弱,而水土保持、退耕还林(草)措施是核心驱动力。     

基于InVEST模型评估土地整治对生境质量的影响

土地整治通过对土地资源及其利用方式再组织和再优化影响生境斑块之间物质流、能量流的循环过程,从而改变区域生境质量和分布格局。该文以大安市土地整治重大项目为例,采用InVEST模型分析了土地整治对生境质量的影响。研究表明:1)土地整治前(2008年)、整治中(2011年)、整治后(2014年),耕地、草地和盐碱地均为项目区的主要土地利用类型;2)土地整治后,大量的盐碱地和草地转变为耕地,耕地面积由整治前的14.43%上升到71.19%;3)土地整治中,项目区的生境质量得分由整治前的0.194下降到0.189,整治后又上升到0.214;4)土地整治工程改善了项目区的生境质量,但整治完成后生境质量改善效果经历了先下降后上升的过程,在整治完成3~4 a时,生境质量仅比整治前提高了0.06左右,整治完成4 a之后,生境质量开始逐渐好转。研究结果可为土地整治工作中的生境及生物多样性保护工作提供科学依据。     

陆面过程中的水文模式研究

陆面水文过程模拟是解决全球环境恶化与气候异常的最好方法，是当前学术界关注的热点。对陆面过程的涵义、模式的发展、陆面过程中水文参数的描述进行了总结，提出了在陆面水文过程研究中存在的尺度匹配误差、数据共享矛盾、参数不确定性等不足及今后的研究方向。     

黄土沟壑丘陵区退耕对土壤侵蚀影响的模拟研究

随着在黄土沟壑丘陵区退耕政策的实施,退耕必将对该地区的水土流失特征产生重大影响。对退耕的水土保持效益进行模拟研究,可为退耕政策的合理实施提供理论依据。选定位于黄土沟壑丘陵区的安塞研究区,在RS和GIS支持下,采用USLE,模拟研究了不同退耕方案对土壤侵蚀的影响。在2001年土地利用的遥感解译图和GIS计算分析基础上设计了8种不同的退耕方案,模拟结果显示,各种退耕方案对土壤侵蚀的减少主要发生在强度及强度以上侵蚀区,退耕后研究区已没有发生剧烈侵蚀的区域,强度和极强度侵蚀明显减少;土壤侵蚀量的减少主要发生在≥25°退耕和≥15°退耕,≥25°退耕还草和还林分别使土壤侵蚀总量减少了19.9%和23.2%,≥15°退耕还草和还林分别使土壤侵蚀总量减少了36.6%和42.6%。≥8°退耕方案和全部退耕方案与≥15°退耕方案相比,水保效益并没有显著差别。     

农膜污染的防治对策

论述了我国残膜污染的原因、现状及残膜给环境和农业带来的危害 ,并针对目前存在的问题提出了治理对策。     

不同基因型大豆氮效率的研究

通过对不同基因型大豆新大豆1号和黑农40的试验研究,结果表明,施氮对新大豆1号的增产作用不明显,但对黑农40有较好的增产作用;花期黑农40和新大豆1号上、中、下层叶片氮含量都随着施氮量的增加而增加,黑农40叶片氮含量与施氮量的相关系数都达到极显著相关,但新大豆1号没有达到显著水平;施氮对新大豆1号的生物固氮抑制程度高于黑农40,使新大豆1号生物固氮降低36. 3% ~85. 2%。     

基于物元模型分析人工造林对土壤养分的影响

[目的]分析人工造林对于土壤养分的影响,为合理造林提供一定的理论依据。[方法]以内蒙古自治区敖汉旗1983与2013年的土壤养分数据作为基础,运用层次分析法与物元模型对1983和2013年内的土壤数据进行养分分级,并进一步描述了各土壤养分变化特征。[结果]5种类型土壤的有机质与全氮在造林30a后呈上升趋势;磷与钾呈逐渐减少趋势。造林后,土壤养分等级普遍呈增加趋势。[结论]造林使土壤有机质增加,合理的人工林结构有助于维持土壤肥力。     

黄土高原坡耕地小麦根系分布特征研究

小麦是黄土高原陕西区坡耕地上的主要农作物,为了研究小麦根系整个生长期内在坡耕地上随土层和坡度的分布规律,以陕西杨凌农耕地种植的小麦根系为研究对象,在小麦5个生长期,采用挖土块法调查研究了5个坡度的坡耕地上0—20 cm层内冬小麦根系的分布特征。结果表明:（1）小麦根系各生长期的根重密度、根长密度、根径与坡耕地土层深度和坡度变化都有一定的关系。（2）小麦的根重密度在0—5 cm层最大,随土层深度减小。根重密度随生长期逐渐增大,成熟期达到最大值。当坡度为10°时,生物量最大。（3）根长密度在0—5 cm的最大,随土层深度增加而减小;拔节期达到最大值,随后逐渐减小。根长密度随坡度增加而增加,当坡度为15°时达到最大值。（4）小麦平均根径随土层深度增加而逐渐减少,拔节期达到最大值,随生长期逐渐减小。当坡度为10°时,根系平均直径达到最大值。（5）SPSS处理结果显示根重密度、根长密度、根径与土层深度有线性相关的关系。各根系指标与坡度和生长期也有线性回归关系。