京津冀MODIS长时序增强型植被指数拟合重建方法适用性研究

长时间序列植被指数拟合重建的结果可为植被变化动态监测及物候信息提取、生物量信息提取、农作物产量预测及面积估算、生态质量评价及生态系统碳循环研究等提供更精准、更可靠的数据来源,从而有效反映生态环境质量。MODIS EVI数据虽经过最大值合成(MVC)处理,但仍存在云、冰雪、气溶胶等噪声。该文基于Timesat软件中非对称高斯函数拟合法(AG)、双Logistic函数拟合法(DL)、SG滤波法(SG)3种方法对京津冀2001—2015年MODIS EVI时间序列数据进行拟合重建,从时间序列、空间格局两个维度,并结合数理统计方法,对比分析了不同方法的拟合效果。结果表明:噪声比与拟合重建的方法无明显相关关系。在去噪效果和保真性、拟合优度等方面,AG拟合和DL拟合整体无明显差异,在部分像元点上AG拟合表现出更好的重建效果。SG方法可以更有效的保留原始植被特征。3种方法重建后的效果表现出与地类空间分布相关的差异性。对于京津冀地区长时序数据,AG拟合在人类扰动较小的草地、森林和灌木地区域表现出更好的重建效果,SG方法在人类活动干扰更强的耕地区域重建效果更优。     

基于改进最大值法合成NDVI的夏玉米物候期遥感监测

利用遥感技术监测农作物物候期,能够及时有效地评估作物生长趋势、提高农情信息化管理水平。本研究利用2016年MODIS 8天合成数据,提出改进的最大值合成法,结合S-G滤波和Logistic函数拟合重构夏玉米生长曲线,最后利用曲率法提取夏玉米的拔节期和成熟期,利用动态阈值法提取夏玉米的出苗期和抽雄期。结果表明:采用本文提取的夏玉米物候期与实测物候期相比,平均误差为2.76 d,其中在抽雄期的绝对误差为1.06 d,运用改进的最大值合成提取作物NDVI时序数据可有效去除连续云雾对植被指数的影响,提高监测作物物候期的准确性,为精准农业提供技术支撑。     

基于无人机遥感影像的覆膜农田面积及分布提取方法

针对基于无人机遥感的覆膜农田识别研究甚少的现状,该文以云南省昭通市鲁甸县为研究区,获取了研究区中地表类型复杂程度不同的2幅航空影像(复杂区影像和简单区影像)作为试验数据,利用灰度共生矩阵对原始航片影像进行纹理特征提取并选择纹理特征最佳提取参数;然后基于随机森林算法进行纹理特征重要性评价,优选纹理特征,结合原始数据进行最大似然初步分类;运用众数分析进行分类后处理;最后结合图像形态学算法与面积阈值分割法提取出了最终的覆膜农田面积及分布。通过试验结果发现,依据该文提出的方法,复杂区和简单区覆膜农田识别的总体精度、Kappa系数、产品精度、用户精度和面积误差分别达到了94.84%、0.89、92.48%、93.39%、0.38%和96.74%、0.93、97.39%、94.63%、1.95%。该文提出的融合监督分类和图像形态学算法的覆膜农田提取方法可以简单、快速的将地膜连成块,形成覆膜农田对象,进而通过面积阈值分割法获取高精度的覆膜农田分布信息。该方法可以为精准覆膜农田识别算法的发展提供参考。     

基于卷积神经网络的中国北方冬小麦遥感估产

针对传统的农作物估产方法过度依赖人工经验,以及实地采样成本高等问题。该研究使用MODIS数据构建了基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的冬小麦估产模型。对2006-2016年中国北方冬小麦核心区的60个地级市进行模型训练,鲁棒性检验以及估产误差空间特征分析。结果表明:1)估产模型在训练集和验证集的均方根误差(root mean squareerror,RMSE)分别为183.82kg/hm2、689.72 kg/hm2,决定系数(R2)分别为0.98、0.71。2)以同样的神经网络结构对2006-2016年估产样本分别作为验证集,训练11个独立模型的RMSE平均值是772.03 kg/hm2,证明算法具有较高的鲁棒性。3)2007、2012和2016年不同省份的估产结果表明,模型对北方冬小麦区的平原区估产精度较高,尤其是河北和山东2省(RMSE为500 kg/hm2)。该文构建的估产模型可以实现冬小麦单产的复杂拟合,可以应用于较大尺度(范围)冬小麦产量预报。     

耕地植被人为干扰格局动态变化特征及其尺度效应

为探究耕地植被人为干扰格局动态变化特征及其尺度效应,该研究以黑龙江省大庆市为研究区,通过遥感与地理信息系统相结合的方法计算和识别耕地植被人为干扰,分析5个时段(1990-1995年、1995-2000年、2000-2005年、2005-2010年和2010-2016年)耕地植被人为干扰格局动态变化特征;并采用滑动格窗法和ISODATA聚类算法,对耕地植被人为干扰格局的尺度效应进行了研究。结果表明:1)当耕地植被受到的人为干扰增多时,研究区耕地植被人为干扰的分布趋向于集中;反之则趋向于分散。2)研究期内占耕地植被人为干扰面积50%以上的地区的尺度效应并不明显,但仍有占面积11.81%～18.33%的地区人为干扰的尺度效应十分显著,这些地区是人为干扰分布最集中和最不均匀的地区。3)在耕地植被人为干扰尺度效应显著地区中,土地利用类型未发生变化的地区所占的面积比例呈上升趋势,说明耕地保护政策产生了较好的效果;但耕地植被人为干扰的主要来源是农业生产行为,应将未来政策关注的重点转为对耕地土壤理化性质稳定性的维护。4)从多尺度空间聚类类型可以看出,在大部分尺度效应显著地区,尺度越小耕地植被人为干扰越显著,说明发展适度规模农业是降低人为干扰、提高粮食产量的有效途径。研究对于实现耕地保护和粮食稳定生产具有重要意义。     

基于地形特征的无人机遥感梯田影像边缘提取方法

梯田具有蓄水固沙的作用,是旱作农业区重点建设的高产稳产农田设施,为粮食增产、农民增收提供了有力保障。因仅基于影像数据采用边缘提取方法进行梯田区域分割效果不理想,及时准确地掌握梯田信息较为困难。无人机遥感技术的不断发展为高精度梯田地形信息的获取提供了新方法。本研究以甘肃省榆中县为例,首先从数字高程模型DEM数据中提取坡度,将正射影像与坡度数据融合,并通过基于Canny算子的粗边缘提取方法和基于多尺度分割的精细边缘提取方法,对比分析坡度对无人机遥感梯田影像边缘提取的影响。试验结果表明,正射影像和坡度融合的提取效果均优于单一的正射影像数据提取效果,粗边缘提取方法中正射影像和坡度融合的数据源精度平均提高了23.97%,精细边缘提取方法中正射影像和坡度融合的数据源精度平均提高了17.84%。研究表明,在无人机遥感梯田影像边缘提取中加入一定的地形特征,可以取得更好的边缘提取效果。     

超临界和水蒸气提取高良姜精油及纯露的成分研究

以高良姜为原料,采用超临界CO₂提取技术和水蒸气提取技术提取高良姜精油和纯露,分析比较精油和纯露的提取率及外观颜色,并通过气相色谱-质谱联用（GC-MS）技术对精油和纯露进行成分分析。结果表明,超临界CO₂提取技术提取的精油和纯露提取率均高于水蒸气技术提取的提取率,纯露外观颜色无差异;两种方法提取的精油和纯露在化学成分种类和相对含量上有差异,超临界CO₂提取技术提取鉴定出高良姜精油成分35种,纯露成分20种,水蒸气提取鉴定精油成分29种,纯露成分19种;1,8-桉叶素在超临界CO₂提取的精油相对含量为15.49%,在水蒸气提取的精油相对含量中为10.61%;超临界CO₂提取纯露含量最高的为柠檬烯,相对含量为68.50%;水蒸气提取纯露含量最高的为1,8-桉叶素,相对含量为31.83%。实验结果可为高良姜精油和纯露的提取提供理论依据。     

一种快速高效提取花生叶片DNA的简化方法

为获得适用于高通量测序的高质量花生叶片DNA,本方法取第三对真叶为实验材料,设计烧制圆球状枪头和离心管装置代替研钵研磨,并在CTAB法的基础上在杂质沉淀前快速分离DNA等简化方法提取DNA。琼脂糖凝胶电泳检测结果表明DNA条带清晰、完整性高。经超微量分光光度计检测,DNA浓度范围在104～131ng/μL,OD₂₆₀/OD₂₈₀为1.7～2.0,OD₂₆₀/OD₂₃₀大于2.0,说明杂质少,可获得高纯度,高浓度的DNA。此方法与常用的植物基因组DNA提取方法相比,具有成本低、时间短、质量高的优点,可用于基因组重测序、分子生物学技术以及分子标记筛选等后续研究,可提高花生分子育种与筛选工作效率。     

Sward patterns created by patch grazing are stable over more than a decade

Under extensive grazing, a mosaic pattern of frequently defoliated short patches and rarely defoliated tall patches is often formed. The agronomic and ecological consequences of this patch‐grazing pattern strongly depend on its stability between successive years. We assessed patch structure and temporal stability under three intensities of cattle stocking (moderate, lenient and very lenient) in a cattle grazing experiment established in 2002. Aerial images of the whole area taken in 2005, 2010, 2013 and 2015 were classified into short and tall patches using random forest classification. These were complemented by annual sward height measurements (2007‐2017) at 10 permanent plots per paddock, which were classified into sward height classes. The mean proportion (0.72, 0.32, 0.19) and size of short patches decreased with stocking intensity, while size of tall patches increased. Inter‐annual stability depended on patch type and stocking intensity and was particularly high for the respective dominant patch type. Of the short patch area in 2015, 0.62, 0.29 and 0.30 were classified as short in all four aerial images under moderate, lenient and very lenient grazing, respectively; the corresponding proportions for tall patches were 0.10, 0.53 and 0.65. Our results imply that short and tall patches experience persistent differences in local grazing intensity over extended periods. The long‐term effects of this heterogeneity on soil properties and vegetation composition need to be monitored to assess agronomic sustainability and ecological potential of patch‐grazed pastures.     

分散固相萃取法测定黄瓜中的喹啉铜残留量

建立了分散固相萃取（d-SPE）-高效液相色谱（HPLC）分析测定黄瓜中喹啉铜残留量的方法。样品采用乙腈和0.1 mol/L盐酸混合溶液提取,C₁₈填料净化,高效液相色谱仪分离,紫外检测器检测。其色谱条件为：色谱柱SunFireC₁₈（4.6×150 mm,5 μm）,流动相为十二烷基硫酸钠磷酸盐缓冲液-乙腈（65∶35）体系,流速0.6 mL/min,检测波长250 nm。结果表明：在0.02、0.2、2 mg/kg三个添加水平下,喹啉铜回收率在92.3%~107.7%之间,相对标准偏差（RSD）在2.0%~7.7%之间。该方法操作简单、灵敏度和准确度高,能够用于黄瓜中喹啉铜的残留分析。