面向多类型土壤有机碳定量反演的天基高光谱探测参数研究

星载高光谱仪器的光谱通道以及光谱分辨率和信噪比等核心参数设置直接影响土壤有机碳定量反演精度。本研究开展了卫星载荷光谱分辨率、信噪比、光谱特征波段对不同土壤类型有机碳反演影响的研究,提出了基于大气传输模型、光谱分辨率分析模型、信噪比分析模型、特征波段的提取分析模型以及偏最小二乘回归反演模型的面向不同土壤类型有机碳监测的高光谱卫星“地面–大气–仪器–观测–反演”全链路仿真分析方法,实现了土壤类型、大气效应、仪器特性参数、反演方法的耦合影响分析。结果表明：①3种类型土壤有机碳反演的最佳光谱分辨率均在10~20 nm。②不同土壤类型对观测的信噪比需求不同。对于Phaeozem的有机碳监测,较另外两种土壤有更高的信噪比需求。③在不同特征波段提取分析方法下所需的最佳光谱分辨率和信噪比一致。不同类型土壤光谱数据提取出的特征波段不同,其中反演效果最佳的土壤类型为Chernozem,特征波段数为26个,R²=0.826 5,RMSE=3.438 9 g/kg。④反演模型与仪器特性参数无耦合关系,同一类型土壤不同反演算法的最佳光谱分辨率和信噪比需求一致。⑤Chernozem有机碳最佳反演参数需求为光谱分辨率15 nm,信噪比大于506.66,特征波段提取数为26个;Kastanozem有机碳最佳反演参数需求为光谱分辨率17 nm,信噪比大于331.42,特征波段提取数为22个;Phaeozem有机碳最佳反演参数需求为光谱分辨率15 nm,信噪比大于432.51,特征波段提取数为19个。     

西北太平洋公海柔鱼和日本爪乌贼个体发育期营养生态位变化分析

为了更好的了解柔鱼和日本爪乌贼个体发育期营养生态位变化,根据2021-2022年“淞航”号渔业资源调查船所采集36尾柔鱼和30尾日本爪乌贼样本,对其眼睛晶体进行了碳氮稳定同位素分析。结果表明：柔鱼个体δ13C、δ15N值变化幅度分别为0.10‰-1.68‰、0.79‰-7.51‰;日本爪乌贼个体δ13C、δ15N值变化幅度分别为0.15‰-1.20‰、0.81‰-7.05‰。柔鱼、日本爪乌贼生态位面积变化范围分别为0.40‰2-5.85‰2、0.27‰2-5.36‰2。GAM模型分析显示：柔鱼眼睛晶体δ13C、δ15N与晶体直径均具有显著的相关性（P<0.01）,偏差解释率分别为31.9%和34.3%。日本爪乌贼眼睛晶体δ13C、δ15N与晶体直径均具有显著的相关性（P<0.01）,偏差解释率分别为12.9%和19.4%。分析认为,个体营养生态位的变化幅度较大,侧面反映了西北太平洋黑潮-亲潮过渡区同位素基线值变化幅度较大;该海域的柔鱼、日本爪乌贼个体摄食水平存在很大差异;个体发育和基线值是影响组织δ13C、δ15N值的因素。     

承德市森林资源现状及经营策略

承德市森林资源丰富,总土地面积为3724754公顷,林业用地面积2905286公顷,占总面积的77．9％,其中森林面积1714557公顷,占林业用地面积59．02％,疏林地34385公顷,占林业用地面积1．18％,灌木林地333113公顷,占林业用地面积11．47％,无立木林地627217公顷,占林业用地面积21．59％,未成林地194404公顷,占林业用地面积6．69％,苗圃地1227公顷,占林业用地面积0．04％,其它林地383公顷占林业用地面积0．01％,森林覆盖率为46．09％。     

农民增收区域发展绿了当地惠及周边关注河北治沙

河北环围京津,地理位置特殊又是全国土地沙化面积较大、危害较严重的省份之一,这里风沙一起,京津立刻人声鼎沸,以种种方式表达关切。土地沙化不仅制约着河北经济社会可持续发展和人民生产生活水平的提高,也对京津及周边地     

基于UAV高分影像的陕北人工林结构参数提取

定期的森林结构参数提取是监测评价造林质量的重要方式,对林业规划有着重要的指导意义.基于大疆四旋翼无人机搭载RGB高清相机获取了陕北人工杨树林的高分影像,通过多尺度分割和面向对象提取、点云分类、以及Leica Cyclone中的点云数据图模块处理,实现了陕北黄土高原地区人工杨树林森林结构参数(冠幅、树高)、冠层高度的提取...     

农户创业对多维相对贫困的影响——基于CFPS数据的实证分析

农户创业是推动农村经济发展的强大动力和有力保障。基于中国家庭追踪调查2018年数据,本文实证研究了农户创业对多维相对贫困的影响效应。研究显示：农户创业能有效缓解多维相对贫困;农户创业对不同相对贫困程度的农户具有差异化影响,其对多维相对贫困程度更高的农户减贫效应更大;农户创业能加速农地流转和积累社会资本,从而缓解多维相对贫困。因而,要注重对贫困的多维识别和精准治理,营造良好的创业环境,以政策引导持续激励农户积极投身创业浪潮之中。     

基于YOLOv5s改进模型的小白菜虫害识别方法

小白菜是中国种植面积较广、深受大众喜爱的蔬菜,但真实菜地环境中虫害往往出现在叶片的特定区域,且受环境因素如光照和背景干扰较大,影响对其的智能检测。为提高小白菜虫害的检测效率和准确率,该研究提出一种基于YOLOv5s网络框架改进的YOLOPC小白菜虫害识别模型。首先,引入CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力机制,将其放在CBS（卷积层Convolution+归一化层Batch normalization+激活函数层SILU）的输入端构成CBAM-CBS的结构,动态调整特征图中各个通道和空间位置的权重;使用上采样和1×1卷积操作来调整特征图的尺寸和通道数,实现不同层次特征的融合,增强模型的特征表示能力。同时,改进损失函数,使其更适合边界框回归的准确性需求;利用空洞卷积的优势提高网络的感受野范围,使模型能够更好地理解图像的上下文信息。试验结果表明,与改进前的YOLOv5s模型相比,YOLOPC模型对小白菜小菜蛾和潜叶蝇虫害检测的平均精度（mean Average Precision, mAP）达到91.40%,提高了12.9个百分点;每秒传输帧数（Frame Per Second, FPS）为58.82帧/s,增加了11.2帧/s,增加幅度达23.53个百分点;参数量仅为14.4 MB,降低了25.78个百分点。与经典的目标检测算法SSD、Faster R-CNN、YOLOv3、YOLOv7和YOLOv8相比,YOLOPC模型的平均精度分别高出20.1、24.6、14、13.4和13.3个百分点,此外,其准确率、召回率、帧速率和参数量均展现出显著优势。该模型可为复杂背景下小白菜虫害的快速准确检测提供技术支持。     

设施园艺电驱移动平台轮毂电机设计及其磁-热耦合性能

针对设施园艺作业场景下电驱移动平台的低速大扭矩牵引作业需求,该研究设计了一种减速内转子轴向磁通轮毂电机,建立电机的电磁有限元模型并分析其电磁和损耗特性。考虑到绕组电阻率受温度变化影响,构建基于热网络法的轮毂电机磁-热耦合改进模型。与台架试验结果相比,基于改进模型获得的转矩预测值较传统模型的精度提高了5.33%,验证了模型的正确性。利用改进模型分析了温度和相电流对电机转矩特性的影响,仿真结果表明,输出转矩随电机温度增加而降低;在0～20 A,电机平均输出转矩与相电流呈线性关系。试验结果表明,轮毂电机功率随转速增加而增大,峰值功率可达4.59 kW,而转矩基本保持恒定;在转速450～900 r/min、转矩300～600 N·m时,电机效率高达93.2%。研究结果可为轴向磁通电机初步设计与多场耦合影响下电机性能分析提供思路。