基于距离相关系数和KNN回归模型的森林蓄积量估测研究

【目的】探究Landsat8 OLI数据和KNN算法在森林蓄积量估测中的潜力。【方法】以湖南省湘潭县为研究区,采用Landsat8 OLI数据和同时期的二类调查数据,通过距离相关系数筛选特征,分别采用线性回归模型(MLR)、K-近邻模型(KNN)、距离加权KNN模型(DW-KNN)和优化欧式KNN模型(FW-KNN)对森林蓄积量进行估测。使用十折交叉方法进行精度检验,对检验结果进行对比分析。【结果】3种KNN模型的估测结果均高于传统的线性模型,并且在3种KNN模型中,FW-KNN算法效果最好,决定系数达到0.69,为3种模型中最高;3种KNN模型中,本研究优化欧氏距离KNN模型的估测精度最高,其均方根误差为30.3%,相比于传统KNN模型的均方根误差降低了5.1%,相比于DW-KNN模型降低了3.3%。【结论】采用DW-KNN蓄积量估测结果明显优于其他两种模型,说明通过特征与蓄积量的相关性优化样本间的距离是一种可行的KNN优化方法。     

农村污水治理PPP项目风险因素分析--基于ISM-MICMAC模型

当前我国在探索将PPP模式应用于农村污水治理领域时面临诸多挑战,准确识别与分析项目风险因素具有实际意义。基于全寿命周期视角,采用文献研究与德尔菲法识别出农村污水治理PPP项目面临的21个风险因素,运用解释结构模型(ISM)与交叉影响矩阵相乘法(MICMAC)构建了风险因素的六级层次结构模型并分类,以揭示了风险因素间的内在联系,并提出政策建议。研究表明,项目缔约与运营阶段是关键阶段,合作单位选择是最根本的风险因素。此研究可为我国农村污水治理PPP项目风险分担与控制研究提供新思路,同时为政府部门提供投资决策与风险管理的依据。     

基于极化分解和集成学习的PolSAR影像分类

为实现Pol SAR数据极化信息的充分利用,以进一步改善分类效果,该研究提出了一种基于极化分解和集成学习的Pol SAR影像分类方法。该方法首先利用多种极化分解方法从Pol SAR影像中提取极化参数;将提取的极化参数组合成一幅多通道影像;然后对多通道影像进行分割和特征提取,分别提取出各目标极化分解方法所对应的特征;并进行特征选择和分类,得到各目标极化分解方法的分类结果;最后利用集成学习技术对各分类结果进行集成。该研究以吉林省长春市部分区域为研究区,Radarsat2影像为数据源,将提出的方法应用于土地覆被分类中,取得了较好的分类效果,总体精度和Kappa系数分别达到了92.49%和0.90。此外,该研究还将提出方法与其他基于多种极化分解的分类方法进行比较,对比方法的总体精度和Kappa系数分别为90.74%和0.88,比提出方法分别低1.75%和0.02,对比结果进一步证明了提出方法的优越性。     

不同填充颗粒半径水稻种子离散元模型参数标定

气固两相流耦合仿真被广泛运用在气力式排种器工作过程的研究中，因确定性颗粒轨道数值计算模型的需求，种子多采用颗粒聚合的方法建模，该方法采用的填充球颗粒半径越小、数量越多就越能接近种子的真实形态，但会造成仿真计算资源过度消耗、仿真时间增长。为研究不同填充球半径的水稻种子模型对颗粒间的动力学响应特性的影响，寻找种子模型最佳的填充球颗粒数量，本文以水稻种子为研究对象，借助三维扫描与逆向拟合的方法获取种子外形轮廓，分别采用不同半径（0.30、0.21、0.18、0.16、0.15mm）的球颗粒对其进行填充，形成气固耦合的水稻颗粒粘结聚合模型。采用无底圆筒提升、滑落堆积的真实试验与仿真测定，采用曲面响应法，以休止角为指标，标定出不同填充球颗粒半径种子模型的种间静摩擦因数和动摩擦因数；通过圆筒提升和滑落堆积试验对参数进行验证，以仿真试验休止角的变异系数为指标，结果表明随着填充球半径的减小，仿真结果越接近真实值；通过水稻正压式排种器气固两相流耦合仿真进行验证，以充种率为指标，结果表明填充颗粒半径为0.21mm，仿真时长与仿真精度最优。     

水流作用下临水岸坡稳定性计算模型

河流崩岸是我国堤防安全面临的重大问题,汛期前后崩岸诱发大量的滑体进入河道,影响航运,给沿岸人民正常生产生活带来重大影响。针对水流作用下临水岸坡失稳问题,综合考虑坡表静水压力、内部孔隙水压力、边坡几何形状等因素的影响,构建了楔形岸坡稳定计算模型,并结合长江干流芙蓉大堤段崩岸实例,分析了各因素对岸坡稳定的作用。结果表明,坡表与地下水位升降及二者之差,对岸坡稳定影响较大,且水流的淘刷深度也直接影响着岸坡整体稳定。     

微生物素在果蔬采后保鲜中的应用进展

微生物素在果蔬采后保鲜中有重要的应用价值,但目前实际应用在果蔬采后保鲜领域中的并不多。本文分析了目前已经应用到果蔬保鲜领域的微生物素种类,有乳酸链球菌肽、溶菌酶、木霉发酵液等,分析了其抑菌保鲜原理及研究现状;并结合微生物素的特点,提出了微生物素在未来果蔬采后保鲜中的发展趋势,即面对冷藏技术使用不完善的现象,可以开发利用更多的微生物素种类,如纳他霉素、红曲霉素、短梗霉多糖等,为今后果蔬采后保鲜领域的健康可持续发展提供参考。     

钢筋砼水池软弱地基处理的设计及应用

通过对大型人饮水源工程1500m3水池软弱地基进行换填处理设计,计算换填垫层在不同工况下,砼水池在软弱地基上的承载力和变形。优化必选最佳的组合参数,再强夯处理,结合地基处理技术规范,提出解决中小型砼水池软弱地基的处理方法；结果表明,换填结合强夯法处理软弱地基经济效益良好,满足工程质量和地基承载力要求。      

禽致病性大肠杆菌luxS和rbsC双基因缺失株的构建及其生物特性分析

禽致病性大肠杆菌(APEC)能引起家禽严重的呼吸系统和全身性疾病,由于APEC耐药菌株的不断出现迫使新型抗菌方式的研发迫在眉睫。本研究旨在评价APEC的luxS和rbsC双缺失的突变株作为减毒疫苗候选株的潜力,通过在APEC分离株DE17的单基因缺失株DE17ΔluxS的基础上,利用Red重组系统构建双基因缺失株DE17ΔluxSΔrbsC,并对其生物学特性进行了分析。结果显示:rbsC的缺失不影响DE17ΔluxS的生长特性和生物被膜形成能力,但运动性显著降低;与DE17ΔluxS相比,DE17ΔluxSΔrbsC的黏附能力和入侵能力分别降至46.92%和28.78%;半数致死量(LD50)结果显示,毒力下降了115.5倍;肝脏、脾脏和血液中的载菌量分别下降了3.63倍、79.20倍和2124.41倍。根据以上结果推测,rbsC基因的缺失会进一步降低DE17ΔluxS的毒力,本文为评价DE17ΔluxSΔrbsC株减毒机制提供参考。     

有机态和无机态硼对柑橘枳橙砧木生长及生理的影响

以柑橘枳橙[Citrus siinensis(L.)Osb.×Poncirus trifoliata(L.)Raf.]砧木为试验材料,采用水培方式,研究有机态山梨醇—硼和无机态硼酸对其生长及各种生理指标的影响。两种形态硼都能增加砧木幼苗各部位的干、鲜质量和株高;有机态山梨醇—硼对地下部生长的促进作用尤为明显。有机态山梨醇—硼比无机态硼酸更易于向叶片等地上部位转运,有机态山梨醇—硼处理根和茎中的硼含量与无机态硼酸处理没有显著差异,但叶片中的硼含量与硼积累量均显著高于无机态硼酸处理,叶片占总硼含量的比例也显著高于无机态硼酸处理。有机态山梨醇—硼处理各部位钾、钙、镁元素含量高于对照,而无机态硼酸处理各部位元素含量则比有机态山梨醇—硼处理高。缺硼易导致叶片中糖类物质的积累,有机态山梨醇—硼比无机态硼酸能更有效地促进叶片中多糖物质的转运,有机态山梨醇—硼处理可溶性糖含量比对照和无机态硼酸处理分别降低26.3%和11.8%,淀粉含量分别降低43.5%和26.1%。在提高枳橙砧木叶片抗逆能力方面,有机态山梨醇—硼效果优于无机态硼酸,两种硼类型处理叶片中脯氨酸和伤害率均显著低于对照,有机态山梨醇—硼和无机态硼酸分别降低了20.6%和19.6%,有机态山梨醇—硼和无机态硼酸处理伤害率降低了13.3%和16.5%,有机态山梨醇—硼处理叶片中丙二醛含量显著低于无机态硼酸处理19.4%。有机态硼对改善枳橙砧木根系的生长发育的作用效果优于无机态硼酸;能有效降低叶片中碳水化合物的含量,有利于光合作用产物顺利转移;而在减少叶片有害物质的积累、保护质膜方面,有机态与无机态硼有同样的效果。     

基于声振信号对称极坐标图像的苹果霉心病早期检测

为实现苹果早期霉心病较高精度的检测，该研究采用对称极坐标法（Symmetrized Dot Pattern，SDP）将苹果声振信号变换为雪花图，然后采用AlexNet、VGG16和ResNet50卷积神经网络以迁移学习方式深度挖掘SDP雪花图像的特征信息，将其输入到支持向量机（Support Vector Machine，SVM）分类器，对霉心程度≤7%的苹果进行检测。研究结果表明，当时间间隔系数为25和角度放大因子为50°时，健康果与早期霉心果声振信号的SDP图形状特征差异最大，在此条件下获取的SDP图经卷积神经网络AlexNet、VGG16和ResNet50提取特征并构建了不同核函数的SVM霉心果检测模型，在各类SVM模型中，ResNet50-SVM-gaus（高斯基）模型用相对较少的训练时间和参数量可取得训练集霉心果较高分类准确率，经超参数优化训练该模型对健康果和早期霉心果测试集不平衡样本（10∶1）的总体分类准确率达到96.97%，平均查准率、平均查全率、平均加权调和均值、Kappa系数和马修斯相关系数值分别为80.19%、90.36%、86.21%，82.54%和82.68%，该模型不仅对多数类的健康果保持较高分类准确率，而且对少数类的早期霉心果也具有较高判别能力。这些研究结果为声振法应用于果蔬内部病害的早期在线检测系统研发提供了技术支撑。