农业数据网格体系研究

由于农业数据具有地理分布、异构和动态等特性，网络环境下农业数据的分发组织和高效能处理是一个非常复杂且具有挑战性的问题。该文设计了层次式的农业数据网格系统软件体系结构；研究了基于时空本体的农业元数据建模、农业数据空间聚类与映射、多系统信息协同和层次访问控制机制等关键技术；构建了农业数据网格节点应用环境。测试检验结果表明，所设计的农业数据网格体系具有良好的网络高性能传输能力。     

黄河三角洲自然保护区土地利用格局空间优化模拟

空间优化模型能够实现多管理目标下的土地利用格局空间优化,为管理者制定保护政策提供参考。该文以黄河三角洲自然保护区为研究区域,基于保护区的多目标管理需求,设计了3种用于协调丹顶鹤生境保护和社区可持续发展的情景模式,并采用土地利用空间优化(land use pattern optimization,LUPO)模型,模拟实现了不同情景模式下的保护区土地利用格局空间优化配置。模拟结果表明:情景A通过将光滩和芦苇滩等转为丹顶鹤喜好的翅碱蓬滩涂和柽柳-翅碱蓬滩涂,实现使丹顶鹤适宜生境面积增加30%的生态效益目标,但年经济收益增幅仅为11%;情景B通过将农田、芦苇滩和光滩等转为年经济效益更高的虾池,使区域年经济效益增长54%,但丹顶鹤适宜生境面积变化较小,生境更为破碎化;情景C通过将光滩等转为翅碱蓬滩涂,将农田等转为虾池,分别使丹顶鹤适宜生境面积增加24%和区域年经济效益增长41.3%,是一种双赢方案。研究结果表明,该模型可用于保护区土地利用格局空间优化,协调物种保护和经济发展之间的平衡关系,但需对模型结构和参数进一步优化设计。     

面向物联网的农业信息资源监控平台技术研究

针对农业物联网中信息资源不易管理与分析、无法有效进行资源监控与追溯的问题,提出了一种 面向物联网的农业信息资源监控平台建设的方案,结合SQL Sever 数据管理与监控功能,引入计算机图形学的 方法和基于Web 的监控组件技术,设计和实现了农业信息资源监控平台。平台具有实时监控数据采集、自主 性数据传输和图形化信息展示等功能,应用结果表明,该平台能够有效地集成到农业物联网运营过程中,实现 了对物联网中数据资源的监控与展示。     

块运动估计的研究进展

运动估计是根据视频序列中时间上相关的信息估计场景或目标的2维运动向量场的过程。运动估计在超分辨率图像复原中的作用是把所有低分辨率观测帧的像素映射到参考帧的相应位置。精确的运动估计是超分辨率图像复原的关键。基于块的模型是超分辨率图像复原中常用的运动估计方法。介绍了块运动估计的概念,概述了4类快速块运动估计的方法,详细描述了第1类方法中几种主要算法的搜索过程,并将多种快速块匹配算法进行了总结比较。     

基于三维数字化的玉米株型参数提取方法研究

【目的】玉米株型参数获取是玉米精确化育种和栽培研究的重要环节,研究解决玉米株型参数获取中存在的测量标准不一致、测量精度低、数据难以可视化、算法提取参数精度低等问题具有重要意义。【方法】本文利用三维数字化仪获取玉米植株骨架结构,提出玉米茎、叶、雄穗和雌穗器官三维数字化获取标准规程。通过将植株三维数字化数据旋转至与Z轴正方向平行并平移至坐标系原点进行数据标准化,进一步根据三维数字化数据位置关系,结合各株型参数的定义实现了株高、叶片着生高度、叶片最高点高度、叶长、叶宽、叶展、叶倾角及叶方位角等主要株型参数的提取,同时提出一种新的玉米植株方位平面计算方法,通过构建植株方位平面与各叶方位角角度差绝对值之和作为目标优化函数,进一步对该L1优化问题进行迭代求解得到植株方位平面,当叶数量是偶数时,方法可以给出精确的方位平面区间,在此基础上,引入dev值作为评价植株叶相对植株方位平面偏离度的指标。【结果】利用6个品种吐丝期玉米植株三维数字化数据和人工测量参数数据进行株型参数提取方法验证。结果表明,方法提取的叶长、叶倾角、方位角误差较小,RMSE分别为3.44 cm、3.41°和8.23°,叶长和叶倾角的MAPE分别为4.06%和4.72%,叶宽因叶片在叶脉垂直平面上的曲线形态不一致导致误差相对较大,RMSE和MAPE分别为0.80 cm和7.21%。与传统负方向能量均值法相比,所提出新的玉米植株方位平面计算方法给出了玉米植株方位平面更确切的定量化描述,对于玉米株型的定量评价具有一定价值。【结论】基于三维数字化的玉米株型参数提取方法为玉米株型参数的提取与分析提供了一种精确、便捷、可视的技术手段,对于玉米株型表型组学、玉米功能结构模型及玉米株型优化研究具有重要作用。     

优化支持向量机在鲜切生菜加工HACCP分类中的应用

该文介绍了一种基于支持向量机模型解决鲜切生菜加工HACCP（hazard analysis and critical control point）关键控制点智能发现的方法。在通用支持向量机模型进行鲜切生菜加工关键控制点的发现试验中,依靠人工经验选取支持向量机（support vector machine,SVM）核函数参数,识别关键控制点准确率波动较大。该文利用遗传算法优化支持向量机核函数参数的选取,构建了一种基于遗传算法的支持向量机（GA-SVM）模型,应用该模型在鲜切生菜生产关键控制点的发现试验中获得了87.5%的识别率,比传统方法稳定性更高。该方法对其他HACCP关键控制点的智能发现具有很好的借鉴意义。     

基于SM快速增量算法的HACCP控制点分类

支持向量机方法已经在HACCP体系关键控制点的智能发现中取得较为满意的结果,但是在样本不断增加的情况下分类效率不高.本文采用支持向量机增量学习算法,优先选择可能成为支持向量的边界向量,减少参与训练的样本数量,进而实现增量学习.实验证明,改进的支持向量机增量算法在保证分类精度的同时,显著提高了分类速度.     

青藏高原小柴旦盐湖微生物群落结构及多样性

通过探究小柴旦盐湖微生物群落结构与多样性,为盐湖微生物资源的开发利用和生态保护提供重要的理论参考依据。利用Illumina Mi Seq测序平台对小柴旦盐湖细菌和古菌的16S rRNA基因(V3~V5区)进行高通量测序,获得细菌和古菌的物种注释OTU(Operational Taxonomic Units)数目分别为870和410,其中分类地位明确的细菌有18门、24纲、135属,古菌2门、4纲、22属。细菌优势类群依次是厚壁菌门(Firmicutes,34.05%)、变形菌门(Proteobacteria,32.91%)、拟杆菌门(Bacteroidetes,18.01%)和蓝细菌门(Cyanobacteria,8.46%);优势种群依次是芽孢杆菌属(Bacillus,21.53%)、Chloroplast-norank(6.65%)和海杆菌属(Marinobacter,4.05%)。古菌的优势类群和优势种群主要是未确定分类地位的沃斯古菌门(Woesearchaeota DHVEG-6,80.84%),相关的系统分类学尚需深入研究。小柴旦盐湖微生物的种群结构复杂、类群丰富,细菌Shannon多样性指数(4.77±0.45)显著高于古菌(2.79±0.45),且存在大量的新种资源。     

基于SVM快速增量算法的HACCP控制点分类

支持向量机方法已经在HACCP体系关键控制点的智能发现中取得较为满意的结果,但是在样本不断增加的情况下分类效率不高.本文采用支持向量机增量学习算法,优先选择可能成为支持向量的边界向量,减少参与训练的样本数量,进而实现增量学习.实验证明,改进的支持向量机增量算法在保证分类精度的同时,显著提高了分类速度.