Alpha-shape算法构建枣树点云三维模型

为了实现枣树智能化修剪作业，该研究提出了基于点云配准的自然光照环境下的果树三维重构方法，并针对传统最近点迭代（Iterative Closest Point，ICP）算法对待配准点云的空间位置要求苛刻的问题，提出了改进的点云配准算法。首先，使用彩色深度（RGB-D）相机采集不同角度下的枣树彩色和深度图像，并通过信息融合实现相应角度下的点云获取。其次，对点云进行背景去除和滤波处理，基于直方图设定分割阈值，提取单株枣树点云，并将放置在树根附近的标靶球作为标记，使用人工标记法进行两站点云初配准。最后，在初配准基础上计算点云的曲面法向量和曲率，由曲率相近的点构成配对点对，使用k维树最近点迭代（k dimensional-tree-Iterative Closest Point，kd-tree-ICP）算法完成精配准，对点云使用Alpha-shape算法面片化，实现表面重构。利用上述方法对多棵枣树进行全局配准并完整重构果树模型。试验结果表明，通过引入初配准，有效提高了点云配准的准确性和稳定性，配准误差均控制在1.0 cm以内，平均配准误差为0.78 cm；重构模型真实感较强，在外观上更加接近真实树，枝干相对误差控制在7%以内。该研究重构模型精度较高，可为枣树智能修剪提供可视化研究基础和技术支持。     

梨幼树到结果初期春施15N–尿素的利用及其在土壤的残留与损失

2014—2016年,以‘黄冠’梨为材料,采用15N示踪技术研究了从幼树期到结果初期梨树对春季施用氮素的吸收利用及土壤残留与损失情况。研究结果表明,幼树期(2014—2015年)梨树生长以中心干和粗根等树体骨干结构建立为主,生长量相对较小;进入结果初期(2016年)后树体生长表现为树体骨干结构建立为主,枝梢等营养器官生长与产量形成并存,生长量大幅增加。整个试验期间,树体贮藏器官的标记氮素吸收量较大,其中幼树期中心干吸收量最大,结果初期粗根吸收量最大。0~100 cm土层标记氮素残留量随土层深度和施用年限增加逐渐降低,其中,施用标记氮素后第1年(2014年),土壤标记氮素残留量较高,残留率达63.61%,梨幼树对标记氮素利用率仅为3.25%。随后两年(2015—2016年)土壤残留量较低,树体对标记氮素利用率仅为0.51%和0.80%。试验结束时,幼树期到结果初期梨树对标记氮素的累计利用率为4.57%,土壤标记氮素残留量为20.34%,损失率达75.07%。     

Deep neural network algorithm for estimating maize biomass based on simulated Sentinel 2A vegetation indices and leaf area index

Accurate estimation of biomass is necessary for evaluating crop growth and predicting crop yield.Biomass is also a key trait in increasing grain yield by crop breeding.The aims of this study were(i)to identify the best vegetation indices for estimating maize biomass,(ii)to investigate the relationship between biomass and leaf area index(LAI)at several growth stages,and(iii)to evaluate a biomass model using measured vegetation indices or simulated vegetation indices of Sentinel 2A and LAI using a deep neural network(DNN)algorithm.The results showed that biomass was associated with all vegetation indices.The three-band water index(TBWI)was the best vegetation index for estimating biomass and the corresponding R2,RMSE,and RRMSE were 0.76,2.84 t ha−1,and 38.22%respectively.LAI was highly correlated with biomass(R2=0.89,RMSE=2.27 t ha−1,and RRMSE=30.55%).Estimated biomass based on 15 hyperspectral vegetation indices was in a high agreement with measured biomass using the DNN algorithm(R2=0.83,RMSE=1.96 t ha−1,and RRMSE=26.43%).Biomass estimation accuracy was further increased when LAI was combined with the 15 vegetation indices(R2=0.91,RMSE=1.49 t ha−1,and RRMSE=20.05%).Relationships between the hyperspectral vegetation indices and biomass differed from relationships between simulated Sentinel 2A vegetation indices and biomass.Biomass estimation from the hyperspectral vegetation indices was more accurate than that from the simulated Sentinel 2A vegetation indices(R2=0.87,RMSE=1.84 t ha−1,and RRMSE=24.76%).The DNN algorithm was effective in improving the estimation accuracy of biomass.It provides a guideline for estimating biomass of maize using remote sensing technology and the DNN algorithm in this region.     

不同施肥措施对灰枣园土壤速效养分含量的影响

为了探讨灰枣生长期内不同施肥处理措施对枣园土壤速效养分含量的影响情况,于2014年3月采用不施肥、常规施肥和施用不同种类生物肥共3大类9种处理进行田间试验,并于同年7~10月在灰枣不同生长期测定了各处理区域土壤中的碱解氮、速效磷、速效钾、有机质这4种养分的含量,研究了不同施肥处理下灰枣不同成熟期土壤各养分的动态变化情况。结果表明,不同处理、不同成熟期土壤各养分含量间均有差异,施用生物肥可以显著提高土壤中各养分的含量。     

中国古典园林与戏曲舞台空间布景的共通性

优秀的传统文化是一个民族劳动人民智慧的结晶。随着全球经济一体化的发展，中国传统文化受到西方文化的猛烈冲击，因此以中国古典园林和戏曲艺术的研究为代表的优秀传统文化的研究对中国现代文化发展有着深远意义。笔者通过查阅国内现有的关于古典园林和戏曲舞台空间布景的研究，发现该领域的研究并不丰富。通过对二者空间布局的层次、置陈布势的常用手法和艺术性进行共通性研究，希望对古典园林和戏曲保护提供参考和指导。     

基于特征金字塔注意力与深度卷积网络的多目标生猪检测

在生猪饲养环境中,猪只黏连、杂物遮挡等给生猪个体多目标检测带来很大困难。该研究以猪圈群养生猪为研究对象,以视频帧为数据源,提出一种适用于生猪形体检测的特征金字塔注意力(FeaturePyramidAttention,FPA)与Tiny-YOLO相结合的模型FPA-Tiny-YOLO。该模型将注意力信息融入到特征提取过程,在不大幅增加计算量的前提下即可提升特征提取能力、提高检测精度。对8栏日龄20～105 d的45头生猪视频截取图像进行图像处理,获得标注图片4 102张,构建了4种深度FPA模块分别加入YOLOV3与Tiny-YOLO模型中。试验表明,深度为3的FPA模块(即FPA-3)的Tiny-YOLO模型在测试集上对群养生猪多目标检测的召回率Recall、F1与平均检测精度m AP指标值最佳,分别达到86.09%、91.47%和85.85%,比未引入FPA模块的Tiny-YOLO模型均有不同程度的提高。选用不同的IOU(Intersection Over Union)和score阈值超参数值对模型预测结果均有不同程度影响;将测试集图像按照是否黏连与遮挡划分4种场景来探究该模型的鲁棒性。试验表明,加入FPA-3模块后Tiny-YOLO的Recall、F1与m AP比Tiny-YOLO分别提升6.73、4.34和7.33个百分点,说明特征金字塔注意力信息有利于精确、有效地对不同场景群养生猪进行多目标检测。研究结果可为后续开展生猪身份识别和行为分析移动端应用提供参考。     

基于熵算法的股票指数高频数据复杂度测算与评价

在日内高频环境下检验基于兼容法的柯尔莫哥洛夫熵、样本熵和模糊熵等复杂度测算方法对我国沪深300股票指数的测算效率，并运用筛选后的有效算法分阶段研究和比较了序列复杂度的变化过程与变化幅度.结果表明，模糊熵算法是一种更适用于我国沪深300股票指数的有效复杂度测算方法，其对相似容忍度的敏感性更低，测度值连续性更好.随时间推移，我国沪深300股票指数复杂度整体呈上升趋势,而相较于发达市场甚至周边新兴市场其复杂度偏低.     

烘烤凋萎期失水速度对烟叶质量的影响

凋萎期失水速度在烟叶质量的形成过程中具有重要作用,是影响烟叶质量的关键指标。为了优化烘烤工艺,寻找最佳的凋萎期失水速度,以秦烟96为试验材料,2014~2015年在甘肃陇南地区应用变频技术通过风量调节研究了烘烤凋萎期7组失水速度对烟叶质量的影响。试验结果表明,凋萎期失水速度控制在5~7 g∕(kg·h)之间,不但可以让未变黄的烟叶继续变黄,消除青烟,让已变黄的烟叶适度失水,同时降低了变黄后烟叶的水分含量,为烟叶定色创造了条件,有利于防止棕色化反应的发生。     

苗期甘蔗氮高效基因型评价指标的筛选

本研究通过低氮压力选择,筛选出甘蔗氮高效种质,分析影响甘蔗氮高效的重要指标,为甘蔗氮高效育种及栽培提供理论依据。以58份甘蔗种质资源为材料,在苗期采用正常供氮（2 mmol/L N）和低氮（0.2 mmol/L N）处理,分析甘蔗植株形态、干重及氮素在各器官中累积分配的特征。通过主成分分析方法筛选影响甘蔗氮高效利用的重要指标,通过聚类分析对58份种质进行聚类。结果表明,低氮（0.2 mmol/L N）处理可以明显从植物形态区分不同种质的氮利用差异,58份种质低氮条件下的干重范围为0.64~14.75 g/株,氮累积量为5.53~63.00 mg/株,氮利用率范围为115.40~279.30 g/g。对低氮压力下甘蔗干重及氮累积等25个指标进行主成分分析后,提取出4个主要成分,总贡献率为92.35%。通过高、低氮条件下与氮利用效率有关的氮转移系数及基因潜力等19个指标分析后提取出5个主成分,总贡献率为82.21%。影响甘蔗氮高效的重要指标有甘蔗的干重（全株、叶、根）、氮累积量（全株、叶、茎）、氮利用率（全株、叶）、叶的相对氮利用率、茎的基因潜力、茎的相对干物质量和茎的相对氮累积量。经聚类分析后初步将58份甘蔗种质分为氮高效基因型、偏氮高效基因型、偏氮低效基因型和氮低效基因型。     

Land surface temperature retrieval for arid regions based on Landsat-8 TIRS data:a case study in Shihezi,Northwest China

Scientific interest in geophysical information about land surface temperature （LST） is ever increasing, as such information provides a base for a large number of applications, including environmental and agricultural monitoring. Therefore, the research of LST retrieval has become a hot topic. Recent availability of Landsat-8 satel- lite imagery provides a new data source for LST retrieval. Hence, exploring an adaptive method with reliable ac- curacy seems to be essential. In this study, basing on features of Landsat-8 TIRS thermal infrared channels, we re-calculated parameters in the atmospheric transmittance empirical models of the existing split-window algorithm, and estimated the ground emissivity with the help of the land cover classification map of the study area. Further- more, a split-window algorithm was rebuilt by virtual of the estimation model of the updated atmospheric transmit- tance and the ground emissivity, and then a remote sensing retrieval for the LST of Shihezi city in Xinjiang Uygur autonomous region of Northwest China was conducted on the basis of this modified algorithm. Finally, precision validation of the new model was implemented by using the MODIS LST products. The results showed that the LST retrieval from Landsat-8 TIRS data based on our algorithm has a higher credibility, and the retrieved LST is more consistent with the MODIS LST products. This indicated that the modified algorithm is suitable for retrieving LST with competitive accuracy. With higher resolutions, Landsat-8 TIRS data may provide more accurate observation for LST retrieval.