基于面向对象的资源3号遥感影像森林分类研究

森林类型识别技术是遥感分类中的重点和难点,采用面向对象的遥感影像分类方法是实现森林类型分类的新方法。资源3号遥感影像可为森林类型提取提供新方向。以资源3号遥感影像作为基础研究数据,采用面向对象的分类方法,选择分形网络演化法进行多尺度分层分割,并结合典型地物的光谱特征、纹理特征、几何特征以及植被指数,构建了适用于森林类型提取的决策树模型,并与分割尺度不同的支持向量机分类方法进行比较分析。结果表明:多层分割的决策树分类方法分类精度高于单层分割的支持向量机分类方法,分类精度分别提高了6.1%和12.5%。说明建立多层分割的决策树分类方法适用于森林类型的分类研究。     

基于CART决策树的自然保护区植被类型分布研究

目的针对保护区监测需求，充分发挥GF-1 WFV影像的宽幅特点和面向对象、机器学习算法在遥感影像分类中的优势，提高保护区植被类型遥感监测的精度，为保护区管理决策提供依据。方法以甘肃省白水江国家级自然保护区为研究区，主要数据源包括GF-1 WFV多光谱数据、Landsat-8 OLI遥感数据、DEM数据、野外调查数据等。首先，对GF-1 WFV数据进行多尺度分割，将研究区划分为诸多区域性的分割对象；然后，以分割对象为基本单元，研究光谱特征、几何特征、纹理特征不同组合情况下，基于CART决策树分类的结果；最后，利用训练样本建立基于TTA的精度检验，并基于混淆矩阵对分类结果进行分析。结果在多尺度分割过程中，形状因子、紧致度分别设置为0.2和0.5时地物边界显示较好；当形状因子和紧致度固定时，研究区最佳分割尺度为40。精度检验结果表明，基于CART决策树的保护区植被类型分类结果整体精度均在83%以上，Kappa系数在0.80以上，优于最邻近分类法和支持向量机分类算法，其中基于光谱特征、几何特征、纹理特征的CART决策树分类结果精度最高，总体精度为85.18%，Kappa系数为0.832 2，优于光谱特征分类、光谱特征结合几何特征分类的方法。结论基于CART决策树算法和面向对象方法的GF-1遥感影像分类方法适用于保护区植被类型分布研究，可有效辅助保护区监测工作。      

基于无人机RGB影像的大豆种植区提取方法研究

针对皖北大豆主产区——阜阳市太和县境内的典型破碎农田环境，基于无人机RGB影像与多种机器学习算法构建大豆遥感识别模型，据此实现种植区的精细制图。除了R、G、B波段的相对反射率外，还选取了3个HLS色彩空间分量、9个可见光植被指数、6个纹理特征和1个几何特征共22个候选特征变量扩大RGB影像的信息量。采用与分类器相耦合的特征选择方法筛选出针对4种算法——随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、极端梯度提升(XGBoost)和BP神经网络(BPNN)的特征子集，并基于最优特征子集和相应的算法构建监督分类模型进行大豆分布区的提取制图，并对比效果差异。结果表明，在4种算法下，基于优选特征子集构建的监督分类模型的提取效果全部优于基于原始RGB波段的提取效果，其中，RF算法结合优选特征的表现最佳，总体精度为93.96%,Kappa系数达到0.87。总的来看，RF算法结合特征优选方法在无人机大豆遥感识别中具有较大的应用潜力，通过特征筛选可在较高的分类精度与较少的数据量之间取得平衡。     

面向对象的作物种植信息提取研究——以新疆奇台县为例

为快速获取农情信息与农作物种植结构,通过面向对象的识别方法,对新疆主要粮食产区之一奇台县进行作物信息提取的研究。以Landsat 8遥感影像为数据源,通过更新2016年土地利用现状图得到耕地分布信息。使用e Cognition 9. 0软件进行多尺度分割,通过ESP2插件确定研究区最佳分割尺度后进行尺度分割,结合实地调查资料,利用面向对象的Cart决策树分类器和随机森林分类器将作物分为小麦、玉米、打瓜和葵花四类主要作物,提取新疆奇台县作物种植信息。结果表明:研究区最佳分割尺度为90;对于本研究,随机森林分类器Cart树数量为80～90时分类精度较高; Cart决策树总体精度达到0. 925,Kappa系数0. 893;随机森林分类器总体精度达到0. 945,Kappa系数0. 921。表明,在县域级农作物识别时使用面向对象的识别方法对中等空间分辨率遥感影像分类是可行的。     

基于Landsat 8 OLI辅助的亚米级遥感影像树种识别

为研究高空间分辨率遥感影像与多光谱遥感影像协同进行面向对象树种识别的有效性,本研究以QuickBird高空间分辨率(全色0.61 m)和Landsat 8 OLI(30 m)遥感影像为基础数据,在分类的过程中采用2种分割方案(有Landsat 8 OLI遥感影像辅助的QuickBird遥感影像分割和无Landsat 8 OLI遥感影像辅助的QuickBird遥感影像分割)进行多尺度分割,对2种分割方案进行比较。基于QuickBird遥感影像和Landsat 8 OLI遥感影像提取光谱、纹理、空间3方面68种分类特征,应用最邻近分类法和支持向量机分类方法进行面向对象树种分类,采用相同的分类系统、统一的分割尺度以及同一套验证样本,利用Kappa系数、总精度、生产者精度和用户精度4个评价指标进行精度评价。结果表明:单独使用QuickBird高空间分辨率遥感影像的分割结果优于QuickBird高空间分辨率遥感影像与Landsat 8 OLI遥感影像协同分割的结果,最优分割阈值与合并阈值分别为25和90。在最优分割结果的基础上,多光谱Landsat 8 OLI遥感影像与QuickBird高空间分辨率遥感影像协同进行面向对象分类,最邻近分类法和支持向量机分类方法的分类总精度分别为85.35%(Kappa=0.701 3)和88.12%(Kappa=0.853 6);单独使用QuickBird高空间分辨率遥感影像进行面向对象分类,2种方法的分类总精度分别为79.67%(Kappa=0.693 9)和83.33%(Kappa=0.792 5)。QuickBird遥感影像在Landsat 8 OLI遥感影像辅助下,分类结果的地物边界更加清晰,总体精度及主要树种识别精度均得到了提高。研究成果应用在实地森林调查与区划时可有效缩短调査时间、减少调查成本、降低劳动强度、提高成果质量。      

依据季相特征GF-2影像的植被分类

以国产GF-2卫星影像对北京市鹫峰国家森林公园主要植被类型进行面向对象分类,通过光谱、纹理、植被指数、季相特征属性的筛选并建立规则集,采用3种分类方法(四季时相知识规则结合CART决策树、四季时相的最邻近法、单季时相的最邻近法)进行植被类型分类。结果显示:3种分类方法的总体分类精度分别为85.6%、79.0%、60.1%。充分证明了在植被类型较复杂的区域内,利用GF-2影像多季时相特征,采用分层逐步分类法与多种分类方法相结合能够提高植被类型的分类精度,为国产高分遥感影像在森林资源监测与管理上的应用提供了技术支持。     

多时相高分辨率遥感影像的森林可燃物分类和变化分析

目的本文针对国内外利用多时相高分辨率遥感影像进行森林可燃物分类研究匮乏的情况，探索高分辨率影像的分类方法，并研究多时相森林可燃物分类结果的差异，以及与海拔、坡度变化的关系。方法以鹫峰林场为研究区，针对鹫峰林场内植被状况及以往研究成果，主要依据植物群落、林型和燃烧特性划分可燃物类别，研究对比不同森林可燃物类型的光谱特征曲线，建立遥感图像与森林可燃物的联系。选用GF-1号5、8、10月的遥感影像为原始数据，利用EnMAP-box中的支持向量机(SVM)算法、随机森林(RF)以及基于CART的决策树分类方法进行森林可燃物分类，将可燃物类别最终划分为:针叶林、阔叶林、针阔混交林、灌木林和非林地5种类别，并分别对其特征进行描述，之后将最优分类方法应用到多时相的遥感影像中，并使用变化检测算法来确定非防火期(5—10月)森林可燃物类型之间土地面积的变化情况。同时，我们将数字高程模型(DEM)分为4类(1类(< 250 m)、2类(250~500 m)、3类((500~750 m)和4类(>750 m))，坡度分3类:缓坡(< 15°)、斜坡(15°~35°)、陡坡(>35°)，并使用Jenks方法分别对海拔和坡度每个类别土地面积变化计算百分比，研究随着海拔和坡度变化，森林可燃物面积的变化规律。结果划分的5种森林可燃物类别的光谱特征具有很好区分性，SVM分类最为准确，取得惩罚参数(C)为1 000和核参数(g)为10使得SVM分类模型达到最优，其总体分类精度为91.88%，Kappa系数为0.89，精度相对RF和CART分别提高了2.72%和9.36%。非防火期内(5—11月)森林可燃物类型变化有一定的规律，针叶林、混交林属于中等稳定类别，没有显著变化，分别保持93.74%和94.87%不变。相比之下，阔叶林和灌木林发生了较大变化，分别发生14.64%和13.36%。随着海拔的增加和坡度的变化，森林可燃物类型土地面积也发生了变化，海拔500~750 m和坡度16°~35°的土地上面积变化最大，达到了20%以上。结论多时相高分辨率遥感影像的森林可燃物分类中，基于SVM分类方法能够将可燃物更好地分类，且随着时间、海拔和坡度的变化，森林可燃物面积的变化有一定的规律，5—10月阔叶林和灌木林在海拔500~750 m和坡度16°~35°变化最大。      

基于多时相GF-1遥感影像的作物分类提取

为了提高遥感影像数据对作物分类提取的精度,更多地反映作物的空间分布结构和物候差异,以黑龙江农垦赵光农场为研究对象,提出一种基于分区与决策树分层分类相结合的作物遥感分类方法,利用2014年高分一号卫星(GF-1)WFV遥感影像数据(4景)开展主要作物的识别分类提取。首先,结合实地调查与影像光谱特征信息的总体分布,将研究区分割成3个子区域(西南区、北部区和东南区);其次,基于多时相遥感影像序列,分析主要作物的反射光谱和植被指数的时序变化特征,构建基于决策树分层分类的主要作物遥感分类模型,成功提取了赵光农场主要作物的空间种植信息。结果表明,2种分类方法的精度都很高,总体精度均在97.00%以上,Kappa系数均在0.900 0以上。分区分类更优于整幅图像非分区分类,总体精度达到98.10%,Kappa系数达到0.960 7;非分区分类总体精度为97.50%,Kappa系数为0.948 3。研究表明,基于分区与决策树分类法相结合的作物分类结果精度,明显优于不使用分区分类的结果。由分区与决策树分层相结合的分类方法能够有效提高黑龙江垦区主要种植作物分类的准确性和精度。     

基于GF-2遥感影像的葡萄大棚信息提取

随着设施农业的不断发展,快速准确获取农业大棚的空间分布和种植面积有助于农业经济增长模式调整,实现农业资源的高效利用。以2017年5月的GF-2遥感影像 为数据源,在构建最优特征空间的基础上,采用面向对象随机森林分类方法开展南方丘陵地区葡萄大棚信息提取。结果表明：①利用尺度评价工具ESP和邻域差分绝对值与标准差比RMAS结合的方法可以实现特定地物目标的最优分割尺度选择,分割效果良好;②通过Gini指数进行特征选择能减少数据冗余,提高分类精度,在优选的15个特征变量中,光谱特征占有绝对优势,其次是纹理特征和几何特征;③基于最优特征子空间的随机森林模型能有效提取葡萄大棚的分布信息,总体精度高达92.5%,F值为0.91,其面向对象的精度评价指数GTC为0.12。 结果表明,该方法对基于GF-2影像的南方丘陵区域葡萄大棚信息提取具有较大的应用潜力,并可为其他地区的农业大棚信息提取提供较好的解决思路。     

基于GF-2遥感影像的葡萄大棚信息提取

随着设施农业的不断发展，快速准确获取农业大棚的空间分布和种植面积有助于农业经济增长模式调整，实现农业资源的高效利用。以2017年5月的GF-2遥感影像 为数据源，在构建最优特征空间的基础上，采用面向对象随机森林分类方法开展南方丘陵地区葡萄大棚信息提取。结果表明：①利用尺度评价工具ESP和邻域差分绝对值与标准差比RMAS结合的方法可以实现特定地物目标的最优分割尺度选择，分割效果良好；②通过Gini指数进行特征选择能减少数据冗余，提高分类精度，在优选的15个特征变量中，光谱特征占有绝对优势，其次是纹理特征和几何特征；③基于最优特征子空间的随机森林模型能有效提取葡萄大棚的分布信息，总体精度高达92.5%，F值为0.91，其面向对象的精度评价指数GTC为0.12。 结果表明，该方法对基于GF-2影像的南方丘陵区域葡萄大棚信息提取具有较大的应用潜力，并可为其他地区的农业大棚信息提取提供较好的解决思路。     

Web2.0,以个人为中心的互联网时代的到来

本文介绍了Web2．0的知识和背景，对Web2．0出现的基础以及典型技术和应用作了阐述，同时对其作出了前景展望。     

盐胁迫对葡萄苗期多胺和激素代谢的影响

【目的】 研究盐胁迫条件下,葡萄叶片中多胺含量、多胺氧化酶、多胺合成酶活性以及激素的动态变化,研究不同盐胁迫强度对多胺类物质及激素代谢的影响。【方法】 采用盆栽基质培养模拟盐胁迫环境,设置4个NaCl处理梯度:0 (CK)、1、2和3 g/kg。多胺和激素含量的测定采用高效液相色谱法,多胺合成及分解酶活性的测定采用紫外分光光度计比色法。【结果】 盐胁迫处理后,葡萄叶片中多胺含量和脱落酸含量较对照而言显著增加,玉米素含量显著降低,随胁迫时间的延长,Put、Spm、Spd、ABA以及PAO、DAO、ADC、ODC、SAMDC活性均呈先上升后下降趋势,在10 d及10 d后达到峰值。ZT呈逐渐下降的趋势,并随胁迫强度增大而减小;进行显著性分析后,叶片中多胺含量与Put、Spm、Spd含量呈极显著正相关,DAO、ADC、ODC活性与Put含量呈显著正相关,PAO与SAMDC活性与Spm和Spd含量也呈极显著正相关。【结论】 3种多胺经酶的合成代谢后和激素共同缓解葡萄苗所遭受到的盐胁迫,期间主要发生作用的是多胺合成酶,盐胁迫下多胺与激素含量之间的变化关系也十分密切。     

市级综合气象信息分析与管理系统的设计与实现

以抚顺地区3个国家基本站50余年气象资料为依托,采用Microsoft Excel工作表实现由气候和农业气候2部分构成的气象与农业综合信息处理系统的基本思路、方法、内容、用途和使用情况。为了实现气候分析及应用的科学化、客观化、系统化、规范化、程序化及连续化的业务目标,按业务流程设计与实现的,包括资料处理、气候趋势模拟、气候预测、气候鉴定、季节性信息化处理、农作物产量预报、气候生产潜力分析等一系列内容在内的系统建设。关键是解决了大量的计算问题,建立了区域性通用模式。     

Multi-variable grey model (MGM (1,n,q)) based on genetic algorithm and its application in urban water consumption

Urban water consumption has some characteristics of grey because it is influenced by economy, population, standard of living and so on. The multi-variable grey model （MGM（1,n））, as the expansion and complement of GM（1,1） model, reveals the relationship between restriction and stimulation among variables, and the genetic algorithm has the whole optimal and parallel characteristics. In this paper, the parameter q of MGM（1,n） model was optimized, and a multi-variable grey model （MGM（1 ,n,q）） was built by using the genetic algorithm. The model was validated by examining the urban water consumption from 1990 to 2003 in Dalian City. The result indicated that the multi-variable grey model （MGM（1,n,q）） based on genetic algorithm was better than MGM（1,n） model, and the MGM（1,n） model was better than MGM（1,1） model.     

Molecular detection of virulence genes in Campylobacter species isolated from livestock production systems in South Africa

Campylobacter species are a major cause of foodborne bacterial infections in both developed and developing countries worldwide. Campylobacter jejuni is responsible for the majority of infections. This study was conducted to identify virulenceassociated genes in Campylobacter species isolated from livestock production systems in South Africa. A total of 250 fecal samples consisting of cattle(n=50), chickens(n=50), goats(n=50), sheep(n=50) and pigs(n=50) were randomly collected from livestock in Eastern Cape and KwaZulu-Natal provinces of South Africa between April and October 2018. The samples were analyzed for the presence of virulence genes in Campylobacter species using molecular PCR-based methods. It was found that 77 and 23% of Campylobacter jejuni and Campylobacter coli respectively were isolated from all the livestock samples. There were positive significant(P0.05) correlations amongst all the virulence genes that were investigated. Chisquare and Fisher's exact tests were implemented to test for the effect of livestock species on the presence or absence of virulence genes. The study demonstrated that most of livestock species can potentially cause zoonotic infections and food poisoning due to the high prevalence of Campylobacter. The high prevalence of virulence genes highlights the significance of Campylobacter in livestock production systems in South Africa. This requires the implementation of one-health approaches to reduce the impact of foodborne and zoonotic diseases for the welfare of human and animal health.     

红苕饲粮中添加铜和/或喹乙醇对猪生产性能及某些血液生化指标的影响

选体重约38公斤的长白(♂)×成华(♀)杂交猪20头,随机分为四组,饲予四种不同的饲粮,研究饲粮中添加铜和/或喹乙醇对猪生产性能和某些血液生化指标的影响。结果表明:基础组、加铜组、加喹乙醇组和两者同时加组全期日增重分别为674、761、796、678克,日采食量分别为2.50、2.65、2.74、2.40公斤,饲料利用率分别为3.73、3.49,3.44、3.54,添加铜和/或喹乙醇对试验第65天血清铜兰蛋白、尿素氨及屠宰率、背膘厚和眼肌面积无显著影响(p>0.05);添加铜使65天血清碱性碱酸酶活性极显著增高(p<0.01),添加喹乙醇有使之升高的趋势,两者同时添加时,碱性酸磷酶活性降低。     

不同施肥水平对木薯氮磷钾养分积累、分配及其产量的影响

 【目的】通过比较不同施肥水平下木薯氮磷钾养分积累、分配和产量的差异,探讨粤北坡岗地优质高产木薯氮磷钾养分的最佳用量。【方法】以木薯品种南美119为材料,采用“3414”方案,在粤北翁源进行大田试验。试验共设14个处理。【结果】施肥处理的氮素主要分配到地上部,不施肥处理的氮素则主要分配到根部;不同施肥处理的磷素均主要分配到地上部;不施肥处理和不施钾处理的钾素主要分配到根部,不施氮处理的钾素在根、冠间分配较均衡。在木薯不同生长阶段,植株氮磷钾含量均呈下降趋势,但施氮、磷、钾化学肥料处理植株氮磷钾含量的下降速度小于不施氮、磷、钾化学肥料的处理。处理N2P2K2的氮、磷、钾含量和积累量在各生育期均为最大,不施肥处理（N0P0K0）的氮、磷、钾含量和积累量在各生育期均为最小（P＜0.05）。产量最高的是N2P3K2处理,为22 694.06 kg·hm-2,其次是N2P2K2处理,为21 417.87 kg·hm-2。【结论】木薯产量、氮磷钾养分积累及其在根冠间的分配,对施肥水平高度敏感, 适当比例的氮磷钾肥配合施用既可以显著增加木薯植株的氮磷钾含量和积累量,又可以提高产量。在粤北坡岗地木薯生产中,氮素最重要,在氮素得到满足的条件下,磷素较钾素更重要。在本试验条件下,氮磷钾养分最佳用量为358.80 kgN·hm-2、89.10 kg P2O5·hm-2和187.50 kg K2O·hm-2。     

Current progress on genetic interactions of rice with rice blast and sheath blight fungi

Analysis of genetic interactions between rice and its pathogenic fungi Magnaporthe oryzae and Rhizoctonia solani should lead to a better understanding of molecular mechanisms of host resistance, and the improvement of strategies to manage rice blast and sheath blight diseases. Currently, dozens of rice resistance (R) genes against specific races of the blast fungus have been described. Among them, ten were molecularly characterized and some were widely used for breeding for genetic resistance. The Pi-ta gene was one of the best characterized rice R genes. Following the elucidation of its molecular structure, interaction, distribution, and evolution, user friendly DNA markers were developed from portions of the cloned genes to facilitate the incorporations of the Pi-ta mediated resistance into improved rice varieties using marker assisted selection (MAS). However, rice blast is still a major threat for stable rice production because of race change mutations occurring in rice fields, which often overcome added resistance based on single R genes, and these virulent races of M. oryzae pose a continued challenge for blast control. For sheath blight, progress has been made on the exploration of novel sources of resistance from wild rice relatives and indica rice cultivars. A major quantitative trait locus (QTL), named qSB9-2, was recently verified in several mapping populations with different phenotyping methods, including greenhouse methods. The ability to identify qSB9-2 using greenhouse methods should accelerate the efforts on the qSB9-2 fine mapping and positional cloning.     

不同蔬菜对潮褐土镉铅锌复合污染的吸收效应研究

在潮褐土Cd、Pb、Zn污染区，采集不同蔬菜和土壤样品，对其中所含的Cd、Pb、Zn的含量进行了测定。结果表明，胡萝卜、茄子、芥菜、丝瓜、番茄、辣椒属低度累积型；白萝卜、菜花、莴苣、大葱、小白菜、韭菜为中度累积型；芹菜、茴香、香菜、圆白菜、蓬蒿属重度累积型；白菜、油菜可归为极重度累积型。     

我国不同地区稻种资源的铁、锌、钙、硒四种元素的含量初析

分析测定了产自北京、吉林、云南、广西的115个水稻品种(品系)的糙米及其中12个品种的精米的 Fe,Zn,Ca,Se 四种元素的含量。结果表明:①115份糙米的上述四种元素的平均含量(μg·g~(-1))分别为21.31,42.12,205.91,0.0621不同品种间四种元素的含量差异常很大;②不同种皮颜色的糙米间各元素含量的差异多数不显著;③产自不同地区的糙米间四种元素含量的差异极显著,广西米的各元素含量最高,北京米其次;④糙米中四种元素的含量高于相应的精米的含量;⑤稻米中 Ca,Zn 含量呈极显著的正相关关系。