黑土区基准坡长和LS算法对地形因子的影响

该文结合小区实测坡长资料及Mc Cool数据,对地形因子算法中涉及的基准坡长影响和不同算法计算值的特征进行了讨论。研究表明,在坡长较小的情况下,20和22.13 m基准坡长计算得到的坡长因子相差不大,但随着坡度增加,在坡长指数的复合影响下,两者的差异渐趋增大。理论分析表明,坡长指数采用与坡度相关的变值更为合理。通过与实测数据对比发现,修正版通用土壤侵蚀模型(RUSLE)算法中的坡长因子与其更为接近,结合与Mc Cool数据的对比分析表明,研究区坡长指数更适合细沟和细沟间侵蚀比率中等的情形,或者采用RUSLE模型算法计算得到。同时研究发现,张宪奎算法、Moore算法、Desmet算法和B?hner算法计算得到的LS因子值都要比参照值小,而且4种算法与参照值的接近程度依次降低。空间分布特征而言,栅格累计算法总体较为破碎,并在平直坡面出现较多平行分布条带,而含有面积指标的其他3种算法则总体呈现光滑连续特性,但有无数据区域的存在。该结果对于研究区土壤侵蚀模型地形因子算法选择具有一定的现实意义。     

基于显著和模糊检测的浅景深作物病害图像分割

大多数现有的基于图像的作物病害诊断方法往往对输入图像的质量具有很高的要求,例如要求背景简单、大景深等等。因此这些方法的预处理过程中需要去除复杂背景,然而这个预处理较难获得理想的结果。此外,当作物病斑面积较小时,会使得获取的图像景深较浅,也导致了这些方法难以抽取精确的病斑区域。为了解决上述问题,该文提出一种利用目标检测来分割病斑图像的方法。首先,该方法对抽取的结构特征和颜色特征进行整合并对特征空间进行量化,从而得到作物病害图像的显著区域。该方法不需要进行去除复杂背景的预处理过程即可得到病斑区域的图像;同时,为了处理浅景深的病害图像,引入了模糊检测方法用以进一步过滤背景和模糊区域的图像。试验中利用多种黄瓜和水稻病害的图片,将该方法与阈值法、图切割法进行了对比,结果表明该方法在效率不明显降低时,其分割效果明显优于阈值法;在分割效果差异不大时,其运行效率明显高于图切割方法;同时,该方法能够对浅景深的作物病害图像的病斑区域进行有效的分割。     

基于HJ-CCD数据和随机森林算法的小麦叶面积指数反演

为给小麦长势的遥感监测提供技术支持,该文运用随机森林回归(RF,random forest)算法建立小麦叶面积指数(LAI)遥感反演模型。首先基于2010-2013年江苏地区小麦环境减灾卫星HJ-CCD的影像数据,提取拔节、孕穗和开花3个生育期的卫星植被指数,进而根据各生育期植被指数和相应实测LAI数据,利用RF算法构建各期小麦LAI反演模型,并以人工神经网络(ANN,artificial neural network)模型为参比模型进行预测精度的比较。结果表明:RF算法模型在3个生育期的预测结果均好于同期的ANN模型。拔节、孕穗和开花3个生育期RF模型预测值与地面实测值的R2分别为0.79,0.67和0.59,对应的RMSE分别为0.57,0.90和0.78;ANN模型的R2分别为0.67,0.31和0.30,对应的RMSE分别为0.82,1.94和1.43。该研究结果为提高大田尺度下的小麦LAI遥感预测精度提供了技术和方法。     

压力输水树状管网遗传优化布置和神经网络优化设计

分别应用单亲遗传算法和Hopfield神经网络方法进行机压式树状管网的优化布置和优化设计,能够在管网投资最小的最优树状管网布置形式上,获得年费用最低的最优设计方案。研究表明:该方法是可行的和有效的,能减小管网工程投资,提高设计水平和设计效率     

基于多目标粒子群的土地整理项目选址模型

土地整理项目选址实质上是一个多目标空间优化问题,将传统选址方法用于解决多目标土地整理项目选址存在明显不足。该文提出了一种基于多目标粒子群的土地整理项目选址模型,归纳了土地整理项目选址的选址规则,提取3个能够体现土地整理项目选址目的及意义的目标函数,即新增耕地潜力最高、空间分区集中连片、土地适宜性评价指数最高,同时考虑了土地整理项目最小新增耕地率、实施规模2类约束条件,并详细阐述了算法的核心思想、矢量编码策略、状态更新机制等内容,最后选取湖北省嘉鱼县为试验区,验证了模型的可行性和有效性,结果表明通过对目标的权重调控可以得到不同目标偏好的土地整理项目选址方案,该文所构建模型在土地整理实践中具有可操作性,提供的选址方案科学合理,为土地利用规划和土地利用调控管理提供支持。     

沂水县农业生态经济类型分区研究

选择一些自然、经济、社会指标，以乡为基本单元，采用灰色星座聚类法对山东省沂水县农业生态经济进行分类，探讨其农业生态经济系统发展的规律，为该类区域社会、经济、生态协调发展和农业可持续发展提供依据。     

喷雾机喷杆结构形状及截面尺寸优化与试验

针对喷雾机喷杆结构动力学特性原始设计缺陷,该文提出了一种基于遗传算法的多变量优化方法。以平面十八杆桁架单元为基础结构,在Abaqus平台中建立了单侧喷杆参数化有限元模型。基于Isight多学科多目标优化平台提取模型设计变量组及优化目标,采用多岛遗传算法(multi-island genetic algorithm,MIGA)对喷杆桁架结构形状及杆件截面尺寸进行优化,得到了一阶固有频率为10.87 Hz,质量为35.82 kg,幅宽为5 m的单侧喷杆结构模型。根据优化后模型的结构参数制造喷杆样品,通过对其进行模态试验验证了数值模型的准确性。针对优化前、后喷杆模型进行了以位移功率谱密度(power spectrum density,PSD)函数为激励的随机振动仿真,结果表明,优化后喷杆模型的质量下降并没有明显增加其在竖直方向上振动位移响应量。该文研究结果可为进一步研究喷雾机喷杆结构的动力学性能优化提供依据。     

基于灰色聚类法的乌鲁木齐市空气质量状况研究

采用灰色聚类分析方法,对乌市2000～2004年和2005年12个月的大气污染物进行多因子污染等级评价。结果表明2000年至2004年乌市大气质量状况变化总体较稳定并向清洁程度发展;2005年12个月的大气质量状况受到采暖期和非采暖期的影响较大。     

运用PLS算法由HJ-1A/1B遥感影像估测区域小麦实际单产

为进一步提高遥感估产精度,显示国产影像在农业估产中的应用效果。该研究以2010-2013年HJ-1A/1B影像为遥感数据,分析了卫星遥感变量与小麦实际单产的定量关系,运用偏最小二乘回归算法构建及验证了以实际单产为目标的多变量遥感估产模型,并制作了小麦实际单产空间等级分布图。研究表明:实际单产与所选用的大多数遥感变量间关系密切,且多数遥感变量两两间具有严重的多重相关关系;实际单产偏最小二乘回归模型的最佳主成分为5,且植被衰减指数、绿色归一化植被指数、调整土壤亮度的植被指数、比值植被指数和归一化植被指数为实际单产遥感估测的敏感变量;建模集和验证集实际单产估测模型的决定系数分别为0.74和0.70,均方根误差分别为754.05和748.20 kg/hm2,相对误差分别为11.5%和8.88%,且估测精度比线性回归算法分别提高20%以上和40%以上,比主成分分析算法分别提高18%以上和30%以上,说明偏最小二乘回归算法模型估测区域实际单产的效果要明显好于线性回归和主成分分析算法,该模型应用结果与小麦实际单产区域分布情况相符合,为提高区域小麦实际单产的遥感估测精度提供了一种途径。     

基于拖拉机作业轨迹的农田面积测量

为了精确测量拖拉机在农田作业时的作业面积,以评价拖拉机的作业效率。该文选用双星定位(GPS卫星和伽利略卫星)接收机采集定位数据,采用自适应卡尔曼滤波算法提高接收机单点定位精度,利用高斯投影算法将GPS接收机采集经纬度转化成平面坐标来计算面积。选用回耕法、梭形耕法、套耕法3种方法旋耕地块,利用安装拖拉机上的GPS识别出作业轨迹,利用图像处理计算3种方法的有效作业面积、实际作业面积和重漏耕面积。试验表明:卡尔曼滤波提高了GPS单点定位精度;面积测量相对误差为2.09%;地块1(回耕法)漏耕率为14.29%,重耕率为6.19%,地块2(梭形耕法)漏耕率为10.72%,重耕率为5.54%,地块3(套耕法)漏耕率为1.80%,重耕率为6.82%。随测量面积增加,测量精度越高;套耕法效率最高,梭形耕法其次;回耕法的漏耕率最大,作业效率最低。