基于高光谱成像技术的鲜烟叶叶位识别方法

为实现鲜烟叶叶位的快速无损识别,以不同着生部位烟叶为研究对象,应用高光谱成像技术,构建基于特征光谱的鲜烟叶叶位判别模型。首先,利用标准正态变换（SNV）、二阶导数（2ND）、SavitzkyGolay卷积平滑（SG）和多元散射校正（MSC）4种光谱预处理方法对烟叶原始高光谱数据进行处理,然后采用预处理后的全波段光谱数据和特征波段光谱数据,构建基于支持向量机（SVM）、偏最小二乘判别分析（PLS-DA）和反向传播神经网络（BPNN）的鲜烟叶叶位识别模型。结果表明：采用SG滤波预处理和BPNN所构建的模型识别效果最好,训练集和预测集的预测准确率分别为91.15%和90.63%。此外,利用竞争性自适应重加权算法（CARS）所筛选的特征波长所建立的BPNN模型最优,训练集和预测集的预测准确率达到了93.23%和92.19%。表明利用高光谱成像技术判别鲜烟叶所属部位是可行的,可以实现鲜烟叶所属部位快速、无损检测。     

基于高光谱成像检测猕猴桃冷害的研究

[目的]本文旨在建立基于高光谱成像技术检测猕猴桃冷害的方法,实现猕猴桃冷害的无损甄别.[方法]以'红阳'猕猴桃为材料,通过分析其400～1000 nm和1000～2000 nm波段下的光谱,比较不同预处理下的偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和支持向量机(SVM)模型,选出正确率较高的模型,对该方法构建全波段和特征波段...     

基于高光谱技术的烤烟成熟度判别研究

提出了一种使用高光谱技术快速、无损检测和鉴别烤烟成熟度的新方法。应用高光谱仪采集获取4个不同成熟度烤烟样本的光谱特征曲线,选取400~2 400nm波段光谱经标准正态变换、Savitzky-Golay平滑滤波和一阶微分滤波预处理优化,建立了烤烟成熟度的偏最小二乘定性判别(PLS-DA)模型。结果显示,模型校正集决定系数R20.812,校准均方根误差(RMSEC)为0.092~0.218,模型正确识别率为100%;模型对验证集中未知成熟度等级烤烟样品的正确识别率达到92.5%以上,不同成熟度烤烟判别模型性能良好。这说明利用高光谱技术结合PLS-DA对烤烟成熟度进行鉴别是可行的。     

基于高光谱成像技术的红酸枝木材种类识别

为了实现市场上常见红酸枝类Dalbergia spp.木材的快速无损识别,利用高光谱成像技术对不同红酸枝木材进行种类识别研究。以交趾黄檀 Dalbergia cochinchinensis,巴里黄檀 Dalbergia bariensis,奥氏黄檀Dalbergia oliveri和微凹黄檀 Dalbergia retusa为研究对象,采集高光谱图像并提取感兴趣区域内的反射光谱,采用Savitsky-Golay（SG）平滑算法、标准正态变量变换（SNV）和多元散射校正（MSC）对955~1 642 nm 波段光谱进行预处理,并通过主成分分析法（PCA）,回归系数法（RC）以及连续投影法（SPA）选择特征波长,分别建立了偏最小二乘判别分析（PLS-DA）和极限学习机（ELM）判别分析模型。研究结果表明:经SG和MSC光谱预处理,采用SPA选择的特征波长建立的ELM模型性能最优,建模集和预测集的识别率均为100.0%。这为红酸枝木材种类的快速无损识别提供了新的方法。图5表4参17     

核桃叶片氮元素含量的光谱预测模型

【目的】分析325～1 075 nm范围内核桃叶片光谱与叶片氮元素含量的相关性,研究核桃叶片光谱数据预处理和特征波段筛选方法,建立核桃叶片氮元素含量的预测模型,为实现核桃生产中的快速施肥提供参考。【方法】建立多元散射校正、Savitzky-Golay卷积平滑滤波和小波去噪的组合预处理方法;采用连续投影算法筛选出了特征波段;采用特征波段建立核桃叶片氮元素含量的偏最小二乘回归预测模型。【结果】建立的组合预处理方法对核桃叶片光谱去噪效果较好;采用特征波段建立的核桃叶片氮元素含量的预测模型,模型的验证集决定系数R²达到了0.875,均方根误差RMSE达到了0.697 3 mg/g。【结论】与全光谱数据相比,筛选出的特征波段降低了冗余数据和噪声的影响,提取出了有效成分相关的光谱信息,提高了建模质量。     

基于高光谱和卷积神经网络的鲜枣黑斑病检测

[目的]为实现鲜枣黑斑特征的识别,提高鲜枣附加价值,采用高光谱成像技术采集了不同年份完好和黑斑鲜枣的信息。[方法]基于全波段光谱,采用偏最小二乘判别分析(Partial Least Squares-Discriminant Analysis,PLS-DA)和误差反向传播神经网络(Back Propagation Neural Networks,BP-NN)建立单一年份和联合年份的判别模型。采用连续投影算法(Successive Projections Algorithm,SPA)提取联合年份的特征波长;利用主成分分析进行单波段图像的数据压缩,针对主成分图像采用BP-NN和卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)进行黑斑鲜枣识别。[结果]联合年份所建PLS-DA、BP-NN模型的整体判别正确率均达到了99.2%,比单一年份所建校正模型的整体判别准确率高,但单一年份所建模型中BP-NN比PLS-DA的判别精度高;采用SPA提取联合年份的特征波长后所建BP-NN判别模型的正确率为100%;基于主成分图像所建BP-NN和CNN模型的判别正确率分别为78.3%和90.0%。[结论]收获年份是影响校正模型稳定性的一个重要因素,联合年份所建校正模型比单一年份所建校正模型具有更好的预测能力;同时CNN可成功应用于基于高光谱技术的鲜枣黑斑特征识别中,也为其它农产品品质检测提供了新方法。     

基于高光谱的水稻叶片含水量监测研究

【目的】建立快速、无损诊断水稻叶片含水量的估测模型,为水稻水分精确管理提供依据。【方法】基于2年不同土壤水分处理和水稻品种的池栽试验,于水稻主要生育时期同步测定顶部4张叶片的光谱反射率和含水量,系统分析350-2 500 nm波段范围内任意两波段组合而成的比值（RSI）、归一化差值（NDSI）及差值（DSI）光谱指数,并分析其与叶片含水量的量化关系。【结果】不同土壤水分处理和叶位间,叶片反射光谱具有显著的时空变化特征,叶片含水量的敏感光谱波段主要位于近红外及短波红外区域;RSI （R1402, R2272）及NDSI （R1402, R2272）光谱指数与叶片含水量呈现良好的线性相关,线性拟合R2均达到0.80。基于独立试验资料对所建模型进行测试检验也显示,预测值和观察值的拟合R2也均达到0.86。【结论】RSI（R1402, R2272）、NDSI（R1402, R2272）均可用于水稻叶片含水量的定量监测。     

基于高光谱成像技术的柑橘黄龙病病情诊断及分类

【目的】柑橘黄龙病(Citrus Huanglongbing,HLB)是一种无法根治且易扩散的病害,建立柑橘黄龙病病情诊断及分类的方法,以及时发现并去除病株,防止感染其他果树。【方法】基于高光谱成像技术,利用最小噪声分离变换进行降维去噪、像元纯净指数获取纯净像元并建立训练集,通过Fisher判别法对柑橘黄龙病病情进行鉴别并分类。【结果】通过对训练集设置适当的门限值,柑橘黄龙病病情识别正确率达90%以上。【结论】利用高光谱技术进行柑橘黄龙病病情诊断具有较高的可行性。     

稻叶瘟染病程度的可见-近红外光谱检测方法

基于可见-近红外光谱技术,并采用偏最小二乘算法对不同水稻稻叶瘟染病程度的叶片进行化学计量学分析.分别建立基于全波段、特征波段和特征波长的稻叶瘟染病程度定量检测模型.结果表明:全波段建模的叶瘟病染病程度检测正确率达到96.7%;通过偏最小二乘算法的回归系数选择5个特征波段.分别为552～558、672～682、719～726、756～768和990～998 nm,基于特征波段的模型正确率也达到了90%,说明该5个特征波段与叶瘟病染病程度有很好的相关性;基于特征波段结果,选择5个特征波长,对叶瘟病染病程度的检测正确率为80%.说明基于可见-近红外光谱技术方法具有较好的预测能力,为稻叶瘟染病程度的快速鉴别提供了一种新方法.     

基于可见-近红外光谱变量选择的土壤全氮含量估测研究

【目的】变量选择是可见光-近红外光谱研究至关重要的步骤,通过分析可见光-近红外光谱不同特征的选择方法筛选出土壤全氮敏感波段,建立基于敏感波段的土壤全氮最佳预测模型,为土壤全氮的快速定量估算提供重要的理论指导依据。【方法】在红壤典型地区江西省吉安县采集代表性土壤样品120个,对可见光-近红外光谱采用主成分分析（PCA）、无信息变量消除（UVE）和无信息变量消除后结合连续投影（UVE-SPA）3种变量特征选择方法,建立基于不同变量选择的偏最小二乘回归（PLSR）模型、最小二乘-支持向量机（LS-SVM）、反向传播神经网络（BPNN）和遗传算法优化的反向传播神经网络（GA-BPNN）模型,从模型对预测集的预测精度分析不同变量选择方法对不同土壤全氮定量估算模型的差异。【结果】经UVE算法筛选后,光谱变量从200个减少至59个,其中可见光波段处10个,其余在近红外光谱的合频区和一倍频区,信息量丰富;进一步采用SPA进行变量选择,得到共线性最小的5个有效波长,分别为820、940、1 040、1 060和1 990nm;基于UVE变量选择建立的PLSR、BPNN、GA-BPNN和LS-SVM模型,经不同的土壤全氮的数据检验,预测精度最高的为LS-SVM,决定系数（R2）、均方根误差（RMSEp）和相对偏差（RPD）分别为0.7492、0.2921和1.8904;基于UVE-SPA特征选择建立的PLSR、BPNN、GA-BPNN和LS-SVM模型对预测集的验证表明,UVE-SPA提取的特征波段建立的LS-SVM建立模型预测效果最好,其建立的LS-SVM定量估算模型预测集的决定系数R2为0.7945,均方根误差RMSEp为0.2499相对偏差RPD为2.0009,模型稳定;基于PCA提取的7个主成分建立的LS-SVM、BPNN和GA-PBNN模型预测性能差,不能用于定量估算土壤全氮。对比相同的变量建立的GA-BPNN和BPNN,GA-BPNN预测性能比BPNN高。【结论】UVE-SPA变量选择方法结合LS-SVM模型能用来估算土壤中的全氮含量,同时UVE-SPA是一种有效的土壤光谱变量选择方法。     

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。     

葡萄盆栽技术

葡萄盆栽技术,包括择土选种、露地扦插、田间管理、装盆及整形、肥水管理等内容,对葡萄盆栽爱好者有一定的指导意义。     

Yield and quality of maize stover: Variation among cultivars and effects of N fertilization

Biomass yields and concentrations of crude protein(CP), ether extract(EE), neutral detergent fiber(NDF), acid detergent fiber(ADF), and crude fiber(CF) were analyzed for five cultivars of summer-sown maize(Zea mays L.) stover grown in field trials at three rates of N fertilization, and sampled immediately after grain harvest.The results revealed differences in yields and concentrations of nutrients according to stalk height and hence harvest portion among the cultivars.N application greatly increased biomass yield and CP, especially in upper stalks and to a lesser extent, EE.Concentrations of NDF and ADF decreased as N rate increased.The results show that stovers from all local popular maize cultivars are suitable as animal fodder and that moderate N application improves feed quality of stover.     

民勤绿洲荒漠交错带三种沙丘类型的自然植被特征

基于对民勤沙井子地区植被调查数据,研究了固定沙丘、半固定沙丘和流动沙丘3种沙丘类型的自然植被特征.结果表明:从固定沙丘、半固定沙丘到流动沙丘,总盖度、灌木盖度下降,草本盖度增加.物种丰富度减小是物种多样性下降的主要原因.从植物的生活型来看,多年生草本和灌木类植物受沙丘类型的影响最大,而一年生草本和半灌木可存活于不同沙丘类型.白刺的生态优势度(重要值)由小到大依次为固定沙丘、半固定沙丘、流动沙丘.植物多样性与白刺的生态优势度呈负相关.不同沙丘类型白刺地上生物量变化明显,半固定沙丘白刺生物量最大.     

寄生虫引起的草鱼鳃病的组织病理比较研究

本文对草鱼的隐鞭虫病、车轮虫病、小瓜虫病、指环虫病、三代虫病及中华鱼蚤病六种寄生虫性鳃病的组织病理变化进行比较研究，寄生虫性鳃病均可引起鳃组织发生炎症反应，粘液分泌亢进，嗜酸粒细胞和淋巴细胞浸润；但又因病原体的种类不同，危害鱼的方式、方法不同，因此病理变化又有很大差别，对鱼危害较大的均为变质性炎，如隐鞭虫病；对鱼危害较小的则属增生性炎，如中华鱼蚤病．     

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。