利用MODIS遥感数据监测冬小麦种植面积

冬小麦是中国最主要的粮食作物之一，利用遥感技术进行冬小麦种植面积监测是粮食安全的核心内容之一。美国1999年发射的TERRA卫星上携带的中分辨率成像光谱仪（MODIs）具有独特的光谱、时相和空间分辨率，为大范围的冬小麦种植面积监测提供了可靠的数据源。但中国耕地破碎，即使是250m分辨率的MODIS数据，采用传统的信息提取方法依然无法取得高的精度。因此结合多源遥感数据和GIS数据，建立了基于TERRA／MODIS数据的冬小麦种植面积遥感监测体系结构。首先利用IKONOS米级高分辨率遥感影像提取试验样区的地块图，用以指导野外采样工作；其次，在采样工作基础上，利用LANDSAT进行区域冬小麦种植面积提取；最后利用2002年TERRA／MODIS时间序列数据的混合像元线性分解模型进行河南省冬小麦种植面积的遥感监测，监测结果与国家统计数据相比，相对误差为5．25％，精度能满足农情监测的需要。研究结果为中国冬小麦种植面积遥感监测提供了一种业务化工作方法。     

肉鸡生产系统的DYNAMO模型建立

根据系统动力学的理论,借助PDplus软件,在对肉鸡生产系统的分析基础上,对肉鸡生产的微机化研究作了初步探讨。重点是肉鸡生产系统辨识和系统反馈结构流图的绘制,因为建立模型的立足点在于肉鸡生产规模的变化是一个动态非平衡过程,这个过程是由其内在的反馈结构所决定。最后,从模型的内、外部作了可信度检验。     

云南中、低供磷能力土壤玉米最佳施磷量研究

  【目的】  探明不同供磷能力土壤条件下玉米对磷肥用量的反应及最佳磷肥用量,为磷肥高效利用提供依据。  【方法】  玉米田间试验于2017―2019年在云南寻甸和小哨进行,土壤Olsen-P含量分别为15和4.5 mg/kg,属于中、低供磷能力土壤。试验设施磷量P₂O₅ 0 kg/hm2 (P0)、45 kg/hm2 (P45)、90 kg/hm2 (P90)、135 kg/hm2 (P135)和270 kg/hm2 (P270) 5个水平处理(寻甸)和P₂O₅ 0 kg/hm2 (P0)、60 kg/hm2 (P60)、90 kg/hm2 (P90)和120 kg/hm2 (P120) 4个水平处理(小哨),其中90 kg/hm2是当地推荐磷肥用量。分析了玉米主要生育期植株生物量、产量、磷素吸收与分配,计算了磷肥利用率。利用线性加平台模型,模拟了不同磷水平下玉米的籽粒产量与磷肥用量的关系。  【结果】  在两个试验点,施磷均显著提高了玉米产量,但是当施P₂O₅>90 kg/hm2时,不能进一步提高玉米籽粒产量,甚至两个最高磷处理P270 (寻甸)和P120 (小哨)的玉米产量显著低于P90处理。在供磷能力中等土壤上,P45和P90处理最有利于玉米磷素的吸收和累积,同时促进磷素向籽粒中转移,P45的磷肥利用率最高。在低供磷能力土壤上,玉米磷素吸收量随施磷量呈现抛物线趋势,即磷素吸收累积整体表现为 P90>P120>P60>P0,P90的磷肥利用率最高。利用线性加平台模型对玉米产量与施磷量的模拟达到极显著置信水平,计算的最佳施磷量在供磷能力中等和较低的土壤上,分别为65.6和93.7 kg/hm2。  【结论】  相比于当地的磷肥推荐量P₂O₅ 90 kg/hm2,供磷能力中等的土壤条件下应减少磷肥用量至65.6 kg/hm2,在供磷能力低的土壤上磷肥用量应适当增加至93.7 kg/hm2。     

葡萄大棚小气候预测模型研究

为精准把控并及时调节葡萄大棚棚内小气候,利用清徐县葡萄大棚农田小气候站观测数据及气象站、辐射站、土壤水分站资料,建立以棚外气温、相对湿度、风速、总辐射、土壤湿度为输入变量,棚内气温、相对湿度、土壤温度为输出变量的基于BP神经网络葡萄大棚小气候预测模型。为了对比分析BP神经网络的精确度和稳定性,同时建立多元线性回归模型。结果表明,基于BP神经网络建立的预测模型,其训练值和实测值之间的绝对误差分别为1.55 ℃、4.46%、0.77 ℃,标准误差分别为2.18 ℃、5.94%、1.00 ℃;预测值和实测值之间的绝对误差分别为1.37 ℃、2.84%、0.42 ℃,标准误差分别为1.96 ℃、4.60%、0.53 ℃。预测效果明显优于多元线性回归模型,预测精度满足棚内小气候要素预报要求。     

运用SAS广义线性混合模型分析裂区试验数据

裂区设计能够灵活地增加试验处理和进行误差分级控制,在农业试验中应用广泛。但数据的统计分析较复杂,目前有效的相关统计软件十分缺乏。为了建立操作简单、实用性强、计算结果无误的统计分析手段,采用SAS广义线性混合模型（GLIMMIX）程序模块进行裂区设计数据的统计和分析,并通过实例分析说明GLIMMIX相较于传统一般线性模型（general linear model,GLM）程序模块的优缺点。结果发现,与GLM相比,GLIMMIX能够自动选用正确的误差项方差和自由度进行统计量计算,克服了GLM在某些情况下难于计算所需统计量的问题。实例验证说明,采用GLM进行裂区设计统计分析的不足及GLIMMIX分析的其他优点,并与混合程序模块（MIXED）进行了比较,认为GLIMMIX是裂区设计数据统计分析的首选模块。     

基于概率和间隔信息的产品设计知识线性分类方法

针对复杂产品设计知识类别数多、数据量大的分类问题,基于最小最大概率机的概率信息和样本间隔信息,使用线性的方法解决多分类问题.用样本的均值和协方差代替真实的均值和协方差,利用间隔信息和概率信息,构造加权投票矩阵,编码矩阵会随着不同的方法和不同的训练数据有不同的变化,同时也利用所携带的幅值信息,选出最大值的对应类别.线性分类器作为二类分类器可以加快处理速度.提出以子空间角度差异度量来表征各个类别概念间的差异,并通过对叉车产品设计知识的数值实验证明了该方法的有效性和实用性.     

数控机床热误差补偿中分布滞后模型的建立

针对数控机床热误差补偿建模中温度敏感点选择及模型建立问题,提出用模糊聚类法和灰色关联法结合选择温度敏感点,用分布滞后模型建立补偿模型的方法.根据机床关键点温度和热误差的实验数据,分别建立热误差的多元线性回归模型和分布滞后模型.在一台Leaderway V-450型数控加工中心上进行热误差建模实验,测量主轴分别在2 000、4 000、6 000 r/min下的热误差及温度,结果表明分布滞后模型的拟合精度优于多元线性回归模型,用任一转速下的实验数据建模时,分布滞后模型的稳健性低于多元线性回归模型,而综合任意两个转速下的实验数据建模时,分布滞后模型的稳健性略优于多元线性回归模型.利用分布滞后模型建立的预测模型在数控机床热误差补偿中具有实用性.     

基于嗅觉可视技术的食醋气味表征和区分

利用自主研发的便携式食品气味嗅觉可视检测仪对3种食醋进行了分析,并在实验过程中对传感器制作和图像信号采集进行了优化。结果表明,相机获取图像的整体稳定性优于扫描仪,溶剂挥发时间为15 min时,传感器最为稳定,且与食醋反应可获取最佳响应信号差值;对传感器获取3种食醋挥发气体的响应信号进行主成分分析,再通过线性模型判别,发现独立食醋样本的识别率达到100%。     

基于光谱学原理与小波包分解技术预测苹果树叶片氮素含量

为探索不同生理物候期苹果树叶片氮素含量的快速检测方法。分别在果树坐果期、生理落果期和果实成熟期,使用光谱仪测量了果树叶片在可见光和近红外区域的反射光谱,同时在实验室测定了果树叶片的全氮含量。研究首先将实验所得的光谱反射率与氮素含量以果树为单位进行聚类,利用小波包分析技术对每棵果树的光谱信息进行分解,提取出的低频信号和去除高频噪音后的信号分别组成了低频全光谱和去噪全光谱。针对这两个全光谱均实施了主成分分析,利用提取主成分分别建立了果树不同生长阶段的氮素含量多元线性回归模型。对比基于归一化植被指数（NDVI）建立的氮素含量估测模型发现,利用全光谱信息建立的氮素含量预测模型精度更高;在坐果期和果实成熟期,使用去噪全光谱提取的主成分建立的氮素预测模型最优;而在生理落果期,使用低频全光谱提取的主成分建立的模型最优。结果表明,利用小波包分析技术能够有效地提高苹果果树叶片氮素含量的光谱预测能力。     

夏玉米主要生育阶段倒伏类型特征曲线的构建与验证

在夏玉米各主要生育阶段不同类型倒伏造成的产量损失差异很大,因此明确不同阶段倒伏类型发生规律是开展倒伏灾害研究的基础。本研究将夏玉米倒伏类型划分为“根倒伏”和“茎倒折”2类,利用2003—2019年鹤壁市品种区域试验中12个年份的典型灾情数据,初步构建了夏玉米主要生育阶段倒伏类型特征曲线,并根据2013年南阳市倒伏调查结果,分析抽雄期前后倒伏类型变化特征,对初步构建的倒伏类型特征曲线进行“抽雄前”和“抽雄后”的分段修订,建立了倒伏类型分段线性模型。为便于实际应用,利用分段线性模型模拟结果构建新数据序列,对其进行三次多项式拟合,建立主要生育阶段的综合曲线模型。结果表明,倒伏一般发生在播种后45~97 d,其中近一半的典型年份倒伏集中发生在播种后45~55 d。夏玉米平均抽雄期为播种后53 d,如果倒伏发生在抽雄前,以根倒伏为主,灾年根倒伏发生比例平均为85.1%,且随生育期推迟显著上升;如倒伏发生在抽雄后,根倒伏发生比例随生育期推迟显著下降,茎倒伏比例显著上升,而成熟期前后基本为茎倒折。利用历史典型倒伏案例和灾情图片信息,对所构建的分段线性模型和综合曲线模型进行验证,分段线性模型和综合曲线模型平均模拟误差分别为11.9%和11.1%。