基于无人机遥感与随机森林的荒漠草原植被分类方法

荒漠草原是草原中最旱生的类型,属于草原的极限生态状态,也是气候变化和生态系统演变的预警区。利用无人机高光谱遥感技术快速、准确地提取荒漠草原草地植被类型,对动态监测草原生态安全和合理开发草地畜牧业具有重要意义。以无人机搭载高光谱成像系统采集内蒙古荒漠草原遥感图像,获得具有高空间分辨率和高光谱分辨率的图像;通过光谱连续统去除变换,增强草地植被之间的光谱差异,并构建植被指数;采用分步波段选择法选择荒漠草原植被的特征波段,实现高光谱数据降维;构建融合光谱特征、植被特征、地形特征和纹理特征等24个变量的随机森林分类模型,并与支持向量机（SVM）、K-最近邻（KNN）和最大似然分类（MLC）法进行比较。结果表明,在4种分类方法中随机森林分类算法分类效果最好,总体分类精度达到91.06%,比SVM、KNN和MLC等机器学习算法分别高7.9、15.61、18.33个百分点,Kappa系数达到0.90,比SVM、KNN和MLC算法分别高0.13、0.23和0.26。无人机高光谱低空遥感和随机森林算法的结合为荒漠草原草地植被分类提供了新途径。     

基于Google Earth Engine的黄土高原覆膜农田遥感识别

为了建立覆膜农田遥感识别技术体系,本研究选取甘肃省定西市安定区团结镇作为黄土高原地膜覆盖旱作农业代表性区域,基于Google Earth Engine云平台和Landsat-8反射率数据,采用特征重要性分析优选纹理特征,利用参数优化后的随机森林算法提取覆膜农田区域并选出最佳特征组合方案,最后通过对比随机森林、支持向量机、决策树和最小距离分类4种算法的分类结果来评价不同分类算法的性能。结果表明:优化关键参数后的随机森林算法能够显著提高遥感影像的分类精度;单一特征方案中,基于光谱特征的分类精度最高,且加入指数和纹理特征可提高总体识别精度;利用随机森林特征重要性分析选取的优选纹理特征分类性能优于全部纹理特征,基于"光谱+指数+优选纹理"特征方案的识别结果最佳,总体精度和Kappa系数达95.05%和0.94;与支持向量机、决策树和最小距离分类相比,随机森林优势明显,总体精度分别高3.10、7.74、50.78个百分点。本研究实现了对地形复杂地区覆膜农田空间分布较为精准的识别。     

基于无人机多光谱影像的矮林芳樟叶片含水率与叶水势反演

叶片含水率和叶水势反映植物组织中水分的状态,是衡量植物水分供应和水分利用效率的重要指标。为探究基于不同高度下无人机多光谱影像反演叶片含水率和叶水势模型的差异,本研究在3个飞行高度处理F30、F60、F100 (30、60、100m)下采集多光谱影像数据,通过使用6种光谱反射率+经验植被指数的组合与地面实测数据进行相关性分析,获得不同飞行高度下的光谱反射率+经验植被指数组合与叶片含水率和叶水势的反演模型及其决定系数,以决定系数为依据分别构建支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和径向基神经网络（RBFNN）模型,分析不同飞行高度无人机多光谱影像反演芳樟叶片含水率和叶水势的精度。结果发现：3个飞行高度下,基于RF模型的反演精度均高于SVM模型和RBFNN模型。F30处理对叶片含水率与叶水势反演效果均优于F60和F100处理。F30处理对叶片含水率反演的敏感光谱反射率+植被指数组合为红光波段反射率（R）、红边1波段反射率（RE1）、红边2波段反射率（RE2）、近红外波段反射率（NIR）、增强型植被指数（EVI）、土壤调节植被指数（SAVI）。RF模型训练集的R2、RMSE、MRE分别为0.845、0.548%、0.712%;测试集的R2、RMSE、MRE分别为0.832、0.683%、0897%。对叶水势反演的敏感光谱反射率+植被指数组合为R、RE2、NIR、EVI、SAVI、花青素反射指数（ARI）。RF模型训练集的R2、RMSE、MRE分别为0.814、0.073MPa、3.550%;测试集的R2、RMSE、MRE分别为0.806、0.095MPa、4.250%。研究结果表明飞行高度30m与RF方法分别为反演叶片含水率和叶水势的最优光谱获取高度与最优模型构建方法。本研究可为基于无人机平台的矮林芳樟水分监测提供技术支持,并可为筛选无人机多光谱波段与经验植被指数、实现植物长势参数快速估测提供应用参考。     

基于无人机多光谱影像特征的最佳波段组合研究

针对卫星遥感影像分辨率低、时间周期长、波段冗余信息多等问题,利用无人机多光谱数据获取便捷、成本低、周期短的优势,以玛纳斯河畔为研究区,使用固定翼无人机搭载Micro MCA12 Snap多光谱传感器获取高分辨率多光谱影像。通过对多光谱影像数据标准差及相关性进行分析排序,结合OIF方法得到原始波段最佳组合,使用多种植被及水体指数、主成分分析、灰度共生矩阵确定信息量最大的光谱特征与纹理特征波段,提出将光谱特征、纹理特征信息与最佳波段指数结合的方法来确定地物分类最佳波段组合。实验结果表明,针对Micro MCA12 Snap多光谱传感器,可选择波段1、6、11、NDVI、NDWI以及灰度共生矩阵中的Mean参量作为其地物分类的最佳波段组合。感兴趣区域内非监督IsoData分类精度从83.57%提升到89.80%,监督的SVM分类精度从95.58%提升到99.76%。研究结果可为无人机多光谱遥感最佳波段组合选择提供借鉴和参考。     

GEE环境下融合主被动遥感数据的冬小麦识别技术

遥感技术已成为大宗作物种植面积提取的有效手段。为避免冬小麦提取中受光学数据缺乏的影响,基于随机森林算法（RF）和Google Earth Engine（GEE）云平台,探索时间序列Sentinel-1合成孔径雷达（SAR）数据后向散射系数对冬小麦提取效果,并融合Sentinel-1、2主被动遥感数据,研究后向散射系数、光谱特征、植被指数特征与纹理特征的不同组合对冬小麦识别精度的改善情况。结果表明：仅融合多时相Sentinel-1 SAR数据时,分类总体精度为85.93%,Kappa系数为0.75,冬小麦识别精度达到95%以上。融合多时相SAR数据与单时相光学数据,在充分利用极化信息和光谱信息进行分类后,分类总体精度为95.78%,Kappa系数为0.92,比多时相SAR分类结果分别提高9.85个百分点和约22.67%,对冬小麦的识别精度提高约2个百分点。通过分析不同特征组合情况下纹理特征对分类的影响,发现纹理特征对冬小麦的识别精度影响程度较小。     

基于随机森林的高寒湿地地区土地覆盖遥感分类方法

高寒湿地是青藏高原典型独特的生态系统,是全球气候变化的敏感地带和预警区。利用遥感技术快速、准确地分类提取高寒湿地的土地覆盖信息,对当地生态安全监测和保护具有重要意义。本文以若尔盖湿地国家级自然保护区为研究区,首先,以高分一号(GF-1)遥感影像为数据源,融合光谱特征、水体指数、地形特征、植被指数和纹理信息等26个变量进行随机森林(Random forest,RF)分类实验;然后,根据袋外数据(Out of bag,OOB)的特征变量重要性得分和精度评价结果,选出高寒湿地地区土地覆盖类型的最优分类方案和特征;最后,对特征变量进行降维,并基于相同的变量,采用极大似然法(Maximum likelihood classification,MLC)、支持向量机(Support vector machine,SVM)、人工神经网络(Artificial neural network,ANN)和RF等方法进行分类,比较不同方法的优适性。结果表明:结合GF-1影像光谱、水体、植被、纹理特征和地形信息,使用26个变量的RF模型的分类精度最高,总体精度(Overall accuracy,OA)为90.07%,Kappa系数为0.86;通过RF模型的变量重要性分析可以有效选出重要的特征信息,在降低特征变量维度的同时,还能保证较高的分类精度; 4种分类方法中,RF算法是高寒湿地地区较合适的分类方法,OA比MLC基准方法高17.63个百分点,比SVM和ANN等机器学习算法分别高6.98、6.56个百分点。     

基于改进RF特征选择策略的烤烟油分高光谱特征分析

针对烤烟油分特征预测模型的特征优选问题,提出一种改进RF(随机森林)算法特征选择策略,首先通过RF特征选择算法计算出各个特征的RF-Score,将特征按RF-Score的大小排序依次添加到特征子集中,若分类器分类准确率提高则保留该特征,若分类器分类准确率没有提高或降低则去除该特征。结果表明:利用RF特征选择算法对烤烟高光谱特征进行筛选时,将176个高光谱特征中按基尼系数降序排列依次输入SVM分类器中,前64个高光谱波段特征即可使支持向量机分类器性能最佳,特征子集维度为64,其分类准确率为93.33%。利用改进RF特征选择策略对176个烤烟高光谱波段特征进行筛选,只需输入371.08 nm、716.71 nm、378.31 nm、487.77 nm、484.09 nm、535.85 nm六个波段的高光谱特征即可使支持向量机分类器性能最佳,其分类准确率为95%,特征子集维度为6,说明改进的RF特征选择策略可以在保证分类器性能的前提下能较好地进行数据降维,减小特征集的冗余。改进后的RF特征选择算法与全高光谱波段相比,特征数量减少170个,分类准确率提高3.33%;与RF特征选择算法相比,特征数量减少58个,分类准确率提高1.67%。     

基于改进分离阈值特征优选的秋季作物遥感分类

为了提高秋季作物分类精度,以多时相的Sentinel 2为数据源,以生育进程相近的秋季作物为分类对象,提出一种基于Relief F算法和信息熵改进分离阈值算法(Modified ISEaTH based entropy,EMISE)的多评价准则融合特征优选算法——改进分离阈值组合式特征优选算法(Modified EMISE based Relief F,ReEMISE),并分析了不同特征对秋季作物分类的重要性。首先,利用Relief F算法对特征进行初选,结合EMISE算法对2种评价准则进行融合,再优化初选特征集,进而利用随机森林(Random forest,RF)方法提取农作物种植面积,并与单评价准则的Relief F算法和EMISE算法的随机森林分类精度进行比较。同时,利用多时相光谱特征、传统指数特征、红边指数特征、纹理特征、不同时相波段差值特征、不同时相波段比值特征及优选特征,通过7组不同的特征组合提取秋季作物种植面积,分析不同特征组合对秋季作物分类精度的影响。结果表明:ReEMISE特征优选的随机森林法在特征变量为9个时精度最高,总体精度和Kappa系数分别为95.3918%和0.9397;综合多特征是提高农作物分类精度的关键,在多时相光谱特征基础上分别加入传统指数特征和红边特征,总体精度分别提高1.5021、1.5715个百分点,Kappa系数分别提高0.0198、0.0207。因此综合多特征的ReEMISE特征优选的随机森林法可以有效提高秋作物分类精度和效率。     

基于Sentinel-1/2数据特征优选的冬小麦种植区识别方法研究

为了提高冬小麦种植区识别精度,本文基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine, GEE)平台和随机森林算法,对比雷达和光学遥感数据对冬小麦提取效果的差异,并对多类特征变量进行重要性分析,研究特征优选对冬小麦识别精度的影响。选取2019年3—5月冬小麦关键生育期的Sentinel-1和Sentinel-2影像为数据源,构建Sentinel-1的极化特征和纹理特征以及Sentinel-2的光谱特征、植被指数特征、植被指数变化率特征共5类特征变量;设置不同数据源和不同特征组合的冬小麦种植区提取方案;对方案中特征变量进行优选,得出最优特征组合,利用最优特征组合对河南省驻马店市冬小麦种植区进行提取。结果表明,无论是否进行特征优选,基于多源遥感数据的冬小麦识别精度均优于仅采用光学或雷达数据的精度;经过特征优选后,各方案的分类精度均有不同程度的提升,说明多源数据特征变量组合和特征优选均能够提高分类精度。不同月份和类型的特征变量对分类精度的贡献率不同,贡献率由大到小为4月、3月和5月;贡献率由大到小的特征类型为极化特征、植被指数变化率特征、植被指数特征、光谱特征和纹理特征。基于多源数据特...     

基于无人机遥感图像纹理与植被指数的土壤含盐量反演

基于无人机遥感技术获取农田土壤盐分信息为盐渍化治理提供了快速、准确、可靠的理论依据。本文在内蒙古河套灌区沙壕渠灌域试验地上采集了取样点0～20cm的土壤含盐量，并使用M600型六旋翼无人机平台搭载Micro-MCA多光谱相机采集图像。利用Otsu算法对多光谱图像进行图像分类（土壤背景和植被冠层），基于分类结果分别提取剔除土壤背景前后的光谱指数和图像纹理特征，采用支持向量机（SVM）和极限学习机（ELM）构建土壤含盐量监测模型，其4种建模策略分别为:未剔除土壤背景的光谱指数(策略1)、剔除土壤背景后的光谱指数(策略2)、未剔除土壤背景的光谱指数+图像纹理特征(策略3)、剔除土壤背景的光谱指数+图像纹理特征(策略4)，通过比较4种建模策略的模型精度以筛选出最优变量组合。结果表明：策略3、4所计算出的土壤含盐量反演精度高于策略1、2，策略1~4验证集决定系数R2v分别为0.614、0.640、0.657、0.681，因此利用图像纹理特征+植被指数对提高土壤含盐量的反演精度有重要意义。对比策略3、4，图像纹理特征+植被指数受到土壤背景的影响，策略4精度低于策略3精度，其R2v分别为0.614、0.657；各变量处理的最优模型均为ELM模型，建模集R2c分别为0.625、0.644、0.618、0.683，标准均方根误差分别为0.152、0.134、0.206、0.155。相比于SVM模型,ELM模型提高了土壤含盐量的反演精度。     

农村剩余劳动力就业问题的探讨

论述了我国农村剩余劳动力就业的意义，并针对我国农村剩余劳动力的现状，提出多渠道促进农村剩余劳动力就业的途径和办法。     

车用发动机润滑油失效规律与更换周期研究

研究在正常使用条件下１０Ｗ／３０－ＱＣ级润滑油用于某型车用发动机时所表现的失效规律,确认期服从两参数Ｗｅｉｂｕｌｌ分布,并给出分布的尺度参数η和形状参数ｍ之最佳线性无偏估计（ＢＬＵＥ）同时,还为定量分析,计算车用发动机润滑油的使用可靠性和合理确定其更换周期提供了一套可供借鉴的方法,并给出了具体的计算实例。     

草莓的采收与贮藏

草莓果味酸甜爽口，营养价值高，为人们所喜爱的应市鲜果之一。由于草莓易受损伤和微生物侵染，因此其采收、贮藏过程极为重要。介绍草莓采收过程中的注意事项以及11种贮藏保鲜技术的实施步骤和操作方法，推介9种加工方式，为草莓产业化提供技术支持。     

乡（镇）农业技术推广体系存在的问题及对策

乡（镇）农技推广体系是农业发展的关键。介绍朝阳市农业技术推广体系的现状,针对目前体制及运行机制、服务手段等方面存在的问题,提出适合朝阳市乡（镇）农技推广体系改革与发展的对策,以期对全省农技推广体系改革和发展起到一些借鉴作用。     

水稻“3414”肥料试验研究

以海城地区水稻主栽品种辽星一号为研究对象,开展水稻＂3414＂氮磷钾肥料试验,研究水稻在不同氮磷钾水平配比时的产量效应、最佳施肥量及最佳氮磷钾配比。结果表明,本地区最佳经济产量为725.5kg/667m2,氮磷钾最佳施肥量分别为N16.1kg/667m2、P2O58.5kg/667m2、K2O7.3kg/667m2,氮磷钾的最佳施肥配比为1：0.53：0.45。     

Quantifying the sustainability of agriculture

The rural sustainability index is a scientifically based tool to quantify the performance of agriculture. The sustainability of crop production is quantified from three perspectives; people, planet and profit. Within each perspective, one condition was selected that must be met to warrant agriculture. These are: No hazardous work should be used within the crop production chain; agricultural crops should not be grown on land allocated to nature by national law or regulations and, when a GM-crop is present or is introduced in a region, it should not harm development opportunities of other farmers. If these excluding conditions are met, the sustainability of agriculture is assessed through five performance indicators on school attendance, water use and consumption, fertilizer use, pesticide use, and farm income. For each of the five indicators, critical values and target values have been given that limit the transition range between non-sustainable and sustainable production. The five indicators are combined into a sustainability index. The index aims at improving the socio-economic position of farmers while protecting the environment.

封闭行星齿轮传动中的齿轮接触非线性分析

针对封闭行星齿轮在传动过程中常常发生的轮齿折断、齿面损伤、塑性变形等原因引发生产事故的问题,本文在齿轮设计理论计算后,使用ANSYS分析软件进一步分析其在接触状态下的具体变形部位和应力大小,验证其结构强度和可靠性,并与理论结果对比验证软件分析的正确性.     

《汽车运用工程》CAI研制

结合教学要求,利用Authorware多媒体平台设计制作了《汽车运用工程》教学课件。课件充分利用多媒体教学的优势,具有生动性、综合性、共享性、协调性、交互性和自主性,且功能完整、界面友好,操作简便,容易使学生更好地学习和掌握该课程。     

哺乳母猪舍环境监控系统的研究

猪舍环境的自动监测和控制已成为养猪业数字化信息化发展的一个重要方向。为此,以内蒙古农业大学科技园区的哺乳母猪舍为研究对象,设计了一种以King View为开发平台,利用模糊控制技术,对哺乳母猪舍环境进行了实时监控,并详细介绍了该系统的结构组成和设计原理。利用King View制作出的环境监控平台功能完善、稳定可靠、画面精美,方便工作人员管理和控制,具有一定的实用价值。     

水稻高产栽培技术探讨

水稻生产对保证粮食安全、保障市场供应、改善人民生活、实现社会稳定具有重要的意义。从品种的选择、秧苗的培育、秧苗的插栽、田间管理、栽培要点5方面,介绍水稻高产栽培技术措施的主要内容,为水稻栽培提供技术指导。