基于地理加权回归模型的亚热带地区乔木林生物量估算

基于浙江省碳汇样地调查数据,以乔木林生物量(含地上和地下生物量)为因变量,将筛选的与因变量相关性较高的因子作为解释变量,采用地理加权回归和协同克里格方法对乔木林生物量进行估算,对比分析两种估测方法的精度。结果表明:基于地理加权回归方法构建的乔木林生物量估算模型(R2adj=0.820 4,RMSE=23.021 5 t/hm2)精度优于协同克里格方法(R2adj=0.726 3,RMSE=28.054 9 t/hm2),同时使用地理加权回归方法的乔木林生物量预测值的变异系数(Cv=0.618 9)高于协同克里格法(Cv=0.585 4),由此可知地理加权回归方法因考虑了待估变量的局部变异,比协同克里格方法具有更好的拟合结果,预测精度较高。     

基于高光谱的黑土区土壤重金属含量估测

以黑龙江省讷河市采集的80份黑土样品和高光谱实测数据为数据源,对黑土中铜(Cu)、锌(Zn)、锰(Mn)重金属元素的光谱反射率及其特征变化进行研究,分析了光谱反射率、光谱反射率一阶微分变换、光谱反射率连续统去除变换、光谱反射率连续统去除一阶微分变换与元素铜、锌、锰含量的相关性,并利用相关系数法提取敏感波段。利用核主成分分析(Kernel principal component analysis,KPCA)方法对高光谱敏感波段数据进行降维及特征提取,将特征信息作为极限学习机(Extreme learning machine,ELM)模型建模的样本数据,构建KPCA-ELM估测模型,进行黑土重金属含量的定量估算。结果表明:KPCA具有较强的非线性特征提取能力,可以有效地选择最佳变量集合,KPCA-ELM模型预测土壤元素含量效果理想,3种重金属元素含量估测的决定系数均达到0.6以上,其中,锌元素预测精度最高,决定系数和均方根误差分别为0.805和3.275 mg/kg,比特征提取前模型预测精度优化了14.0%和18.5%,说明构建的KPCA-ELM模型是一种快速可行的重金属含量高光谱估测方法。     

基于无人机高光谱影像的马铃薯株高和地上生物量估算

为实现快速无损获取马铃薯株高和地上生物量信息,分别获取马铃薯现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期、成熟期的高光谱影像,实测马铃薯株高H、地上生物量（AGB）和地面控制点（GCP）的三维空间坐标,基于无人机高光谱影像结合GCP生成试验田的数字表面模型（DSM）,利用DSM提取马铃薯的株高Hdsm ;然后,对马铃薯AGB与原始无人机冠层光谱和高光谱指数分别进行相关性分析,筛选出最优光谱指数和前10个光谱指数,利用指数回归（Exponential regression,ER）构建单变量模型;最后,采用多元线性回归（Multiple linear regression, MLR）、偏最小二乘回归（Partial least square regression, PLSR）和随机森林（Random forest, RF）3种方法构建不同生育期的估算模型,并进行对比,挑选出马铃薯AGB估算的最优模型。结果表明：将提取的马铃薯株高与实测值进行线性拟合,R 2 为0.84;在单变量模型中,每个生育期以ER估算AGB得到的验证精度高于相应的建模精度,其中构建模型效果优劣次序依次为最优光谱指数、Hdsm 、H,块茎增长期以CIrededge指数估测精度最高（R 2 =0.45）;在多变量模型中,每个生育期采用3种方法构建AGB估算模型,每种方法以光谱指数加入Hdsm 的模型精度更高、稳定性更强;每个生育期利用MLR以光谱指数和Hdsm 为变量的AGB模型（R 2 为0.64、0.70、0.79、0.68、0.63）效果优于PLSR（R 2 为0.62、0.68、0.75、0.67、0.60）和RF（R 2 为0.56、0.61、0.67、0.63、0.53）模型。利用MLR模型进行马铃薯AGB填图,5个生育期的AGB空间分布与实际生长情况一致。利用融入Hdsm 的MLR模型可估测大面积马铃薯AGB,为精准农业定量化研究提供技术支持。     

基于随机森林回归的玉米单产估测

为了提高玉米单产估测精度,以河北省中部平原为研究区域,以条件植被温度指数(VTCI)和上包络线S-G滤波的叶面积指数(LAI)为特征变量,通过随机森林回归确定玉米主要生育时期VTCI和LAI的权重,构建加权VTCI和LAI与玉米单产的单变量和双变量估产模型。结果表明,基于随机森林回归的双变量估产模型精度最高(R~2=0. 303),达极显著水平(P 0. 001)。将随机森林回归双变量估产模型用于研究区域2012年各县(区)玉米单产估测,结果表明,53个县(区)玉米估测单产与实际单产的平均相对误差为9. 85%,均方根误差为824. 77 kg/hm~2,模型精度较高。基于随机森林回归双变量估产模型逐像素估测研究区域2010—2018年玉米单产,结果表明,玉米单产在空间上的分布特征为西部地区最高、北部和南部次之、东部地区最低,年际间的分布特征为在波动中呈先减少后增加的趋势。     

基于无人机多时相植被指数的冬小麦产量估测

通过无人机搭载多光谱相机,对不同水分亏缺条件下冬小麦多个生育期进行遥感监测,采用不同种类多光谱植被指数表征冬小麦的生长特征,分析了植被指数与冬小麦产量的相关关系,并利用多时相植被指数构建产量估测数据集,采用偏最小二乘回归、支持向量机回归和随机森林回归3种机器学习算法进行冬小麦产量估测。结果表明,随着冬小麦的生长,多个植被指数与产量的相关性不断增强,灌浆末期相关系数达到0.7,植被指数与产量的线性回归决定系数也达到最大。多时相植被指数反映了冬小麦生长的变化特征,进一步提高了冬小麦产量估测精度,采用开花期和灌浆初期的多时相植被指数进行估产比采用单个生育期的植被指数估测产量的精度高,采用偏最小二乘回归模型的估测精度R²提高约0.021,支持向量机回归模型R²提高约0.015,随机森林回归模型R²提高约0.051。采用灌浆末期的多时相植被指数,3种模型均有较高的估测精度,偏最小二乘回归模型估测精度最高时的R²、RMSE分别为0.459、1 822.746 kg/hm²,支持向量机回归模型估测精度最高时的R²、RMSE分别为0.540、1 676.520 kg/hm²,随机森林回归模型估测精度最高时的R²、RMSE分别为0.560、1 633.896 kg/hm²,本文数据集训练的随机森林回归模型估测精度最高,且稳定性更好。     

基于机器视觉的鸡胴体质量分级方法

提出一种基于机器视觉技术的鸡胴体质量分级方法。使用数码相机在肉鸡屠宰厂随机采集95幅鸡胴体图像,对采集图像预处理后,提取出鸡胴体投影面积、轮廓长度和胸宽等6个图像特征。然后以这6个特征参数为输入,利用95个样本为训练集,通过回归分析的方法,分别建立预测鸡胴体质量的一元线性回归模型和多元线性回归模型,找出预测质量的最佳模型,最后采集5组共100个样本为验证集,对最佳分级模型进行验证。结果显示,鸡胴体图像的6个特征参数中,基于投影面积的一元线性模型决定系数最大,为0.827;基于投影面积等4个特征量的多元线性模型决定系数最大,为0.880。根据样本数据的学生化残差剔除了8个异常点的数据,修正后的多元线性模型决定系数为0.933,并将其作为最佳模型。利用最佳模型对验证集样本进行质量分级,模型对鸡胴体质量等级判定的平均正确率可达89%。结果表明基于图像特征的鸡胴体自动分级方法是可行的。     

基于粒子滤波和多变量权重的冬小麦估产研究

为了构建能够反映作物长势的综合性指标以及准确估测作物产量,采用粒子滤波算法同化CERES-Wheat模型模拟和基于Landsat数据反演的叶面积指数(Leaf area index,LAI)、地上生物量和0~20 cm土壤含水率,获取冬小麦主要生育期以天为尺度的变量同化值,分析不同生育时期的LAI、地上生物量和土壤含水率同化值与实测单产的相关性,并应用熵值的组合预测方法确定不同状态变量影响籽粒产量的权重,进而生成综合性指数,并分析其与实测单产的相关性。结果表明,LAI、地上生物量和土壤含水率同化值和田间实测值间的均方根误差(Root mean square error,RMSE)以及平均相对误差(Mean relative error,MRE)均低于这些变量模拟值和实测值间的RMSE和MRE,说明数据同化方法提高了时间序列LAI、地上生物量和土壤含水率的模拟精度。基于不同状态变量的权重生成的综合性指数与实测单产间的相关性大于单个变量与实测单产间的相关性;基于综合性指数构建小麦单产估测模型,其估产精度(R2=0.78,RMSE为330 kg/hm2)分别比基于LAI、地上生物量和土壤含水率建立模型的估产精度显著提高,表明构建的综合性指数充分结合了不同变量在作物估产方面的优势,可用于高精度的冬小麦单产估测。     

基于环境温度模型库分段式加权的数控机床热误差建模

针对环境温度变化较大时常用的热误差模型预测精度低的问题,提出了一种基于环境温度的模型库分段式加权的热误差建模方法,以UPM120型数控铣床为实验对象,通过跨季度的7批次数据,完成了环境温度15～35℃的分段式加权模型建模和预测精度分析。结果表明,环境温度变化在5℃以内时,多元线性回归模型的预测精度优于BP神经网络模型、分布滞后模型、灰色理论模型和支持向量机模型,可以将其作为分段式加权模型库中的基础模型。当环境温度变化较小时,基于多元线性回归的分段式加权模型预测精度为1.39μm;当环境温度变化较大时,其预测精度为1.51μm,均远高于单一环境温度样本的回归模型、多环境温度样本的回归模型和泛化能力强的支持向量机模型的预测精度。     

基于地基LiDAR高度指标的小麦生物量监测研究

为探讨Li DAR监测作物生物量的可行性和方法,以小麦为研究对象,通过田间试验获取关键生育期的小麦Li DAR点云高度指标和地上部生物量,基于幂函数回归与支持向量回归、利用十折交叉验证法分别进行特征选择和模型构建,选取各算法最优的全生育期小麦地上部生物量监测模型,并在测试集上对模型的预测能力进行检验与比较。结果表明:利用H95和生育期特征所构建的全生育期支持向量回归模型精度最高,训练集上决定系数R2达到0. 814,测试集结果(R2=0. 821,RMSE为1. 730 t/hm2,RRMSE为32. 77%)表明,模型具有较好的准确性;利用Hmean所构建的全生育期幂函数回归模型决定系数R2达到0. 809,测试集结果(R2=0. 815,RMSE为1. 760 t/hm2,RRMSE为33. 33%)也表明模型具有较好的准确性;高度指标估测小麦生物量具有先天局限性,所构建模型较适宜于监测小麦地上部生物量小于10 t/hm2的情况,在超过10 t/hm2的样本集上,95%的模型预测值被低估,RMSE呈指数增长;生育期特征有利于提升监测模型预测精度。     

基于无人机影像的采煤沉陷地玉米生物量反演与分析

为了探索运用无人机多光谱遥感技术监测高潜水位矿区采煤扰动下原有生态系统破坏及地表耕地损毁程度的方法。以高潜水位矿区开采沉陷导致地面积水所引起的农作物渍害影响为例,基于无人机多光谱影像,在传统植被指数的基础上引入红边波段进行扩展,优选了22种植被指数,结合田间同步实测生物量数据,采用经验模型法分别构建了一元回归、基于最小二乘法的多元逐步回归(Multivariable linear regression,MLR)、反向传播神经网络(Back propagation neural networks,BPNN)的生物量反演模型,通过决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和估测精度(EA)3个指标筛选出最佳模型。最后基于最佳模型进行研究区玉米生物量的空间分布反演和分析,结果显示:所选的植被指数均与生物量显著相关,其中,最终采用的BP模型的估算精度最高,该模型决定系数R2为0.83,增加了0.10～0.17,预测均方根误差RMSE为178.72 g/m2,减少了29.65～60.23g/m~2,估测精度EA最终可达到79.4%,提高了3.3%～7.1%。说明红边波段更适于采煤沉陷区作物的生物量的估算,引入红边波段构建生物量反演模型,可以显著提高采煤沉陷影响下玉米生物量无人机遥感反演模型的精度。结果表明:研究区内采煤沉陷盆地内玉米生物量主要集中于592～1050g/m~2,面积占研究区的74.4%,地表生物量低于352 g/m~2的作物面积达到14.1%,玉米整体长势受采煤扰动影响较严重,玉米生物量呈现从沉陷盆地边缘往中心逐渐降低的趋势。该研究同类型其他高潜水位矿区土地损毁监测与评价、土地复垦与生态修复等提供基础数据与理论支撑。     

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。     

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。     

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.     

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。     

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.

槽缝式小麦气吸精密播种机的设计与研究

我国气吸式精量播种机在大粒穴播作物领域已发展得较为成熟,而对于小粒条播作物(如小麦)气吸精量播种机的研究却仍处于实验阶段,机具存在结构复杂、易堵塞和不适宜大田作业等问题。针对以上问题,设计并制作了一台圆管槽缝式小麦气吸精量播种机,该播种机主要由播种机械系统和电控监测系统构成,作业稳定性高,播种均匀性好,实现了小麦的高效精密播种。     

蜻蜓翅膀表面疏水性能耦合机

利用扫描电子显微镜、傅里叶红外光谱仪和视频光学接触角测量仪对蜻蜓翅膀表面的微观结构、物质成分以及疏水性进行了研究,分析了蜻蜓翅膀表面微观结构、物质成分与翅膀表面疏水性能间的关系.结果表明,蜻蜓翅膀表面分布大量纳米级乳突结构,致使液滴与翅膀表面形成复合接触,增强了翅膀表面的疏水性;翅膀表面覆盖的蜡质层对蜻蜓翅膀表面的疏水性起增强作用.此外,利用Cassie模型建立了蜻蜓翅膀表面疏水方程,并进行了蜻蜓翅膀表面疏水性能的多元耦合机理分析,认为蜻蜓翅膀表面的疏水性能是由其表面物质成分和微观结构共同耦合作用的结果.     

又好又快地提高我国农业机械化水平

分析现阶段我国农业机械化发展及阶段性特征,提出提高农业机械化水平的主要措施。