基于GA的GRNN高光谱遥感反演冬小麦叶片氮含量模型的建立与验证

基于人工神经网络理论,针对高光谱遥感中数据冗余问题,本文建立了基于遗传算法(GA)的广义回归神经网络(GRNN)模型,利用回归分析问题中参数筛选方法,对表征冬小麦叶片全氮的光谱参数进行了筛选,并和线性回归方法对比,线性回归方法的均方根误差(RMSEP):在冬小麦叶片氮含量为34.0g kg-1~62.5g kg-1预测范围内,逐步回归模型为14.4g kg-1,后向选择为11.8g kg-1,而广义回归神经网络为3.40g kg-1。说明神经网络方法所筛选到的光谱参数更能反映小麦叶片全氮含量,且神经网络模型预测精度高。     

精准农业技术体系的研究进展与展望

该文从精准农业四大技术环节农田信息获取、农田信息管理和分析、决策分析、决策的田间实施，分析和评述精准农业技术体系的现状和趋势，总结了精准农业的效果和推广现状，并对精准农业的发展方向进行了展望。     

小麦品质指标与冠层光谱特征的相关性的初步研究

该文通过研究冬小麦体内生化组分之间的相互关系得出，开花期叶片全氮含量与类胡萝卜素与叶绿素a的比值之间存在极显著的负相关，决定系数为0.7245，通过研究光谱指数与叶片生化组分的关系得出开花期冬小麦叶片的类胡萝卜素与叶绿素a的比值与光谱结构不敏感植被指数(SIPI)之间存在极显著的正相关，决定系数达到0.7207，且研究了冠层生化组分与籽粒品质指标间的关系，得出开花期叶片全氮与籽粒蛋白质、湿面筋、干面筋和沉降值之间存在极显著正相关。小麦不同品质指标间存在相关性，其中蛋白质品质性状间的粗蛋白含量与湿面筋含量、     

用多角度光谱信息反演冬小麦叶绿素含量垂直分布

由于作物叶片具有一定的叶位空间垂直结构(倒一叶、倒二叶、倒三叶、倒四叶、倒五叶等)，且存在不同叶位叶绿素等生化组分垂直分布的特性，该研究提出利用遥感数据反演作物养分垂直分布，尤其是作物中、下层信息的方法。运用多角度光谱信息，通过不同角度条件下，反映的作物上层、中层、下层信息的差异等通过构建基于不同观测天顶角条件下的冠层叶绿素反演指数的组合值，形成上层叶绿素反演光谱指数、中层叶绿素反演光谱指数和下层叶绿素反演光谱指数来反演作物叶绿素的垂直分布，达到了极显著的水平。表明运用基于多角度光谱信息的光谱指数组合能够较好的反演作物叶绿素含量的垂直分布。对于生产上迫切需要对作物中、下层叶片氮素或叶绿素状况的监测来指导适时和适量施肥，保证获得既定的作物产量和品质目标，提高肥料利用率有重要意义。     

小麦内源激素脱落酸研究进展

本文综述了80年代以来小麦内源激素脱落酸（ABA）在植物生理和分子生物学领域的最新研究进展，以便为小麦化控持续高产提供指导。     

构件化启发式多媒体农业专家系统开发平台的开发与研究

农业专家系统是计算机农业应用领域的热点，本文阐述了多媒体农业专家系统开发平台的系统目标、系统设计及系统实现的关键技术。     

基于差分的土壤墒情自动监测数据误差修正方法

土壤墒情自动监测设备能够快速、高效、连续地观测土壤墒情数据,但由于受安装调试水平、设备自身状态、以及田间环境变化的影响,在长期连续监测中输出数据的准确性和稳定性会逐渐降低,不利于墒情监测业务的开展。本文以北京市昌平区土壤墒情的人工和自动同步观测数据为基础,通过分析土壤墒情自动监测数据的误差特点,构建了一元一次、一元二次和一元三次差分方程对自动监测数据进行误差修正,并对修正后的误差特征进行分析。结果表明:经过差分修正后,20 cm深度的绝对误差均值减小了34%和24%,40 cm深度的绝对误差均值减小了67%和54%,自动监测数据误差显著下降;3种差分方程中线性差分方程表现最优;修正后的误差统计特性符合简单随机误差,可以通过求算数平均数的方法进一步降低误差。通过差分方法来修正自动监测数据简单易行,能有效的提高自动监测数据精度,充分能够发挥人工和自动监测的优势,提高监测体系整体性能。     

黑土典型区土壤有机质遥感反演

土壤有机质（SOM）含量时空变异规律研究对于土壤肥力评价、土壤碳库估算、土壤资源利用与保护具有重要意义,而地貌、成土母质、土壤类型等差异、高光谱卫星影像较少等因素制约了区域尺度的SOM含量遥感反演方法研究的开展。该文以黑龙江省黑土带典型区为例,采集区域土壤样本,获取Landsat TM遥感影像,基于有机质含量与土壤反射率的定量关系,建立区域SOM遥感预测模型。结果表明：黑土区SOM含量高,一般大于2%,决定了有机质对土壤反射光谱特性的主要作用,而且该区SOM空间变异性显著,且耕作方式、气候等因素决定了裸土时间长,因而该区适于SOM含量遥感反演;有机质与TM各波段反射率均显著相关,最大相关系数在第3波段（0.63～0.69 μm）,为-0.710,其次为4波段（0.76～0.90 μm）,与实验室基于高光谱反射率数据分析的结果一致;基于TM影像2、3、4波段的SOM指数模型最优,预测精度高、稳定性好,可以用于揭示黑土典型区SOM含量的空间分布特征。该研究将为改进土壤理化参数遥感反演、土地质量评价、土壤碳库估算等工作方法提供理论与技术支持。     

面向农田信息采集的数字照片空间标识索引方法

针对精准农业多源信息采集管理应用的实际需求,提出一种基于时间阈值的数字照片自动空间位置标识方法和基于空间位置的数字照片索引及热链接方法。利用该方法开发了面向精准农业的农田空间多媒体信息采集管理软件,软件将数字照片采集、空间标识、快速索引、热链接表达和数据转换等环节作为一个完整的流程处理,支持普通数码照相机配合手持GPS设备、GPS数码相机和具有定位拍照功能手持设备等多种数据采集方式下的空间多媒体数据采集、空间位置标识索引和数据交换,实现了地理信息系统环境下的数字照片动态索引和关联,并给出了匹配照片时间阈值ε的取值范围。通过精准农业农田基础设施空间多媒体数据采集融合实际应用,验证了该方法的有效性和实用性。     

信息技术与现代农业

介绍了美国和日本的信息技术发展背景及其发展现状,论述了我国农业信息化的重要性,对推进我国农业信息化发展的策略提出了建议.