小麦冠层营养诊断光谱检测仪设计与试验

为了快速准确获取田间作物生长营养水平信息,设计了作物冠层营养诊断光谱检测仪,并进行了小麦大田测试。系统由光学传感器,信号采集驱动模块和控制器组成。光学传感器可测量300~1 100 nm范围内连续光谱,信号采集驱动模块用于提供稳定电压以及数据的A/D转换。开发了光谱采集控制软件安装于控制器,主要功能包括接收、处理、显示和存储采集到的数据。应用该仪器进行了标定试验,并针对大田冬小麦开展了大田试验,试验结果表明该仪器所测反射率与美国ASD FieldSpec HandHeld 2光谱辐射仪所测的反射率之间具有较高的相关性,相关系数最低为0.991 8。分析了冬小麦叶绿素含量指标SPAD值与仪器所测反射率之间的相关性。选出相关性较高的550~900 nm波段进行主成分分析建立叶绿素预测模型,建模 R 2 C 为0.575,模型检验 R 2 V 为0.595。结果表明利用研发的便携式光谱检测仪能有效评估小麦营养叶绿素含量,为小麦的精细栽培提供理论与技术支持。     

公差原则对农机零件形位公差质量指标判定值的影响

指出了不加分析地直接采用标准中所给值作为农机零件形位公差质量指标判定值的不合理性，提出了被测要素遵守不同公差原则时农机零件形位公差质量指标判定值的确定方法。     

基于点云数据的切沟泥沙负载量不确定性研究

通过对不同期数字高程模型(DEM,digital elevation model)的相减计算,可以获得侵蚀和淤积的空间分布及泥沙负载估算值,为了度量泥沙负载量估算的不确定性,提高野外切沟泥沙负载量的估算精度,该文提出了一种修正泥沙负载量估算值的方法,通过对大样本点云数据的统计抽样,得到了对应DEM差值结果不同坡度位置的误差δz,使得DEM误差具有一定的空间可变性,根据δz和DEM差值结果,通过t检验,建立了侵蚀和沉积发生的先验概率;再以侵蚀和沉积发生的空间相关性为基础,建立了一个由权重因子构成的概率修正滤波器,用来计算侵蚀和沉积发生的条件概率,最后,通过Bayesian推理方法,计算侵蚀和沉积发生的后验概率,用来更新和修正泥沙负载量估算值。经在甘肃天水桥子沟切沟应用,使用该文方法计算得到的侵蚀/沉积变化量相比未经处理的DEM差值结果和用Brasington和Lane方法修正的DEM差值结果估算的净负载量,在95%的置信水平下分别下降了13.13%和7.53%,经与天水水保站实际径流泥沙观测资料对照,与实际观测净负载量相差2%;该文同时还探讨了切沟坡度、点云点密度、地表粗糙度与侵蚀/沉积不确定性的关系,研究结果为提高黄土沟壑区侵蚀沟侵蚀量的估算精度提供了参考依据。     

不同水氮耦合条件下棉花冠层NDVI分析与产量估算

为研究冠层归一化差值植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI)在棉花重要生育时期估算棉花产量的可行性,使用GreenSeeker分别对不同灌水施肥条件下棉花光谱反射率NDVI值进行测定优化,建立NDVI值与产量关系数学模型,并对模型精度进行验证。结果显示:不同水氮组合随着生育期的推移棉花冠层NDVI值变化趋势基本一致,都呈"低-高-低"的变化规律;选取在棉花出苗后80、105和140d冠层NDVI值分别与产量进行相关性分析,得出冠层NDVI值与产量具有明显的正相关关系,相关系数分别为R2=0.376 0,0.093 4,0.363 9。利用独立的试验数据对相关性最高的水氮组合棉花出苗后80d的产量模型进行模型验证,其相关系数R2=0.712 6,均方根误差(Root mean square error,RMSE)561.04kg/hm2。因此,棉花出苗后80d的冠层NDVI值可以估测棉花产量。     

河间气象站迁站对比观测数据分析

利用2012年河间国家一般气象站新旧站的气温、相对湿度、风、深层地温等资料,对河间气象站迁站观测数据进行统计对比分析。结果表明,由于所使用仪器设备不同、站址周围环境不同、下垫面性质不同,造成观测数据有一定差异。新旧站月平均气温差值为-0.5～0℃,月平均最高气温差值为-0.4～0.2℃,月平均最低气温差值为-0.8～0℃,月极端最高气温差值为-1.1～0.6℃,月极端最低气温差值为-1.2～0.3℃,年平均气温、年平均最高气温、年平均最低气温新站均低于旧站,年极端最高气温新站高于旧站,年极端最低气温新站低于旧站;新旧站月平均相对湿度差值为2%～6%,月最小相对湿度差值为-4%～5%,年最小相对湿度新旧站相同;新旧站月2 min平均风速差值为-0.1～0.4 m/s,月最大风速差值为-1.2～2.2 m/s,月极大风速差值为-2.0～2.8 m/s,年最大风速新站与旧站基本相同,年极大风速新站比旧站明显偏大;年风向频率新站小于旧站,年最多风向新站为S,旧站为SSW;新旧站40 cm地温月平均差值为-1.1～2.5℃,80 cm地温月平均差值为-2.4～2.1℃,160 cm地温月平均差值为-2.5～2.7℃,320 cm地温月平均差值为-1.6～1.1℃,40、160 cm深层地温年平均温度新站均高于旧站,80、320 cm深层地温年平均温度新站低于旧站。     

基于Hough变换的植物叶片特征点检测及几何校正

图像采集设备采集的植物叶片图像会发生几何畸变,本文提供了对畸变植物叶片图像快速几何校正的方法。首先将畸变图像进行预处理和局部阈值分割,然后提出了1种基于Hough变换求特征点的方法,最后通过空间变换和灰度差值完成了几何校正。校正结果表明此方法具有较强的可行性和有效性。     

新疆褐牛乳中体细胞数与产奶性状的影响因素分析

【目的】分析影响新疆褐牛乳中体细胞数（SCC）与产奶性状的非遗传因素,为有效指导并提高新疆褐牛的生产性能提供科学依据。【方法】构建协方差分析模型,利用SAS 9.2软件分析不同场、胎次、泌乳月及两两间互作效应等非遗传因素对262头新疆褐牛SCC与产奶性状的影响,并阐述各性状间的相互影响关系;采用Excel 2 013对新疆褐牛1 510条DHI数据进行整理,利用相邻两月SCC差值等级划分方法,绘制了不同牛场SCC变化趋势及其与产奶性状间的变化规律。【结果】场和胎次对新疆褐牛SCC及产奶性状均有极显著影响（P＜0.01）;泌乳月效应对产奶量和乳中SCC影响极显著（P＜0.01）,对乳糖率有显著影响（P＜0.05）,对其它乳成分无显著影响（P＞0.05）;不同场、胎次、泌乳月两两间互作效应对新疆褐牛SCC均无显著影响（P＞0.05）,而场和胎次互作效应对产奶量和乳成分有极显著影响（P＜0.01）,场和泌乳月互作对乳脂率和乳中干物质有极显著影响（P＜0.01）,对乳糖率有显著影响（P＜0.05）,对其它性状无显著影响（P＞0.05）;胎次和泌乳月互作效应对新疆褐牛各产奶性状均无显著影响（P＞0.05）。随着新疆褐牛乳中SCC增加,乳中干物质含量增加,而产奶量、乳脂率、乳蛋白率和乳糖率下降;绘制泌乳期SCC差值与产奶量和乳糖率变化曲线发现,随着SCC差值升高,产奶量及乳糖率均降低,表明使用SCC差值等级法能够有效评价奶牛产奶量变化并及时判定奶牛乳房炎的发病趋势。通过比较新疆褐牛两个牛场的产奶量、乳成分以及SCC控制情况,发现二号牛场各性状均优于一号牛场,其产奶量较高、SCC较低,且不同胎次水平的乳脂率、乳糖率及乳中干物质均较高,体现较好的生产管理水平。【结论】针对新疆褐牛非遗传因素的研究表明,为有效提高和改善该乳肉兼用牛品种的产奶性能和奶品质,应着力改善牛场管理水平、优化环境卫生及规范挤奶设备等;一号牛场应加强生产管理水平和DHI监测记录,通过控制新疆褐牛SCC来降低和避免泌乳牛的乳房炎隐患。     

辽阳地区乡镇温度预报方法研究

为探索适合辽阳地区的乡镇温度预报方法,本文利用辽阳地区2012—2014年平均气温、最高气温、最低气温等气象要素,对回归方程法、差值法、滑动平均法3类方法进行对比分析。结果表明:所有方法最高气温准确率大于最低气温准确率;气温预报准确率和季节相关性不大;所有回归方程中,3站之间气温拟合效果最好,2站之间气温拟合效果次之,多要素拟合效果不好;差值法在稳定性的天气中准确率较高;10 d和15 d滑动平均法的效果较好,降低了台站环境变化和气候变化对气温的影响。     

基于ADC和MODIS遥感数据的高寒草地地上生物量监测研究——以黄河源区为例

利用2015-2016年8月采集的黄河源区草地生物量数据和MODIS卫星遥感资料,结合农业多光谱相机(agricultural digital camera,ADC)获取的植被指数数据,比较分析3种_(ADC)植被指数(NDVI_(ADC)、SAVI_(ADC)和GNDVI_(ADC))与野外实测草地地上生物量(above-ground biomass,AGB)数据的相关性,筛选出适合构建草地AGB反演模型的_(ADC)植被指数;结合MODIS NDVI(记作NDVIMOD)构建草地地上生物量反演模型,采用留一法交叉验证方法评价各模型精度,确立适宜模拟研究区草地AGB的最优模型;并利用NDVI_(ADC)校正NDVI_(MOD),获得高分辨率、高精度的草地AGB遥感监测改进模型。结果表明,1)基于_(ADC)获取的3种植被指数中,NDVI_(ADC)与高寒草地地上生物量关系最为密切,其次为SAVI_(ADC),拟合效果最差的是GNDVI_(ADC);2)基于NDVI_(ADC)建立的草地AGB监测模型的精度(RMSEP介于383.55~393.18kg DW/hm2;r范围为0.65~0.66)远高于NDVI_(MOD)的模型精度(RMSEP介于421.08~427.00kg DW/hm~2;r范围为0.55~0.58),NDVI_(ADC)反演得到的草地AGB更接近于黄河源区草地实际生物量,且相较于NDVI_(ADC),NDVI_(MOD)的样本值整体偏高;3)在NDVI_(ADC)构建的4类模型中,线性和乘幂模型模拟研究区草地AGB的能力较好,但线性模型精度更高(y=3248.93×NDVI_(ADC)-305.59,RMSEP=383.55kg DW/hm~2,r=0.66),该模型为黄河源区草地生物量的估测提供了一个新型且易操作的方法;4)NDVI_(ADC)与NDVIMOD相关性较高,利用NDVI_(ADC)校正NDVI_(MOD)可以改进草地AGB遥感反演模型,优化模型为y=2455.54×NDVI_(MOD)-301.69。该模型可在大尺度范围内估测黄河源区的草地生物量,且模型精度接近于地表测量法的监测精度。