关于表彰2019年度优秀作者的决定

2019年,是中华人民共和国成立七十周年,是充满喜悦、成果丰硕的一年。"2019年,我们用汗水浇灌收获,以实干笃定前行。"在广大作者及读者的关心、爱护和支持下,本刊各项工作取得了长足进步。回首2019年,广大读者的厚爱是支持本刊前进的动力,一大批优秀作者的鼎力支持是本刊取得成绩的源泉。     

基于高光谱和参数优化支持向量机的水稻施氮水平分类研究

为探索水稻氮素营养的快速、无损诊断方法以及构建基于高光谱技术的水稻氮素营养状况分类识别模型。本研究以 4种不同施氮水平的“中嘉早 17”水稻分蘖期顶部第三完全展开叶叶片(简称顶三叶)为研究对象，测定各叶片的可见光到近红外波段(350～ 2500 nm)内的光谱数据，对所获取的光谱数据进行平滑处理和归一化处理，以消除噪声及量纲的影响，并采用主成分分析(PCA)的方法进行数据降维至 22维，同时分别选用基于网格搜索算法、粒子群算法和遗传算法优化参数的支持向量机进行水稻氮素营养状况分类识别模型的建立。研究结果表明:1)不同施氮水平下的水稻叶片光谱反射率曲线走势大致相同，但不同施氮水平下 780～ 1 300、1 400～ 1 850及 1 900～ 2500 nm波段光谱反射率存在一定的差别；2)优化参数后的 SVM模型与默认参数下的 SVM模型相比，其训练集与测试集分类识别效果都要优于默认参数下的 SVM模型。其中，以遗传算法优化参数的 SVM模型识别分类效果最佳，训练集和测试集识别准确率分别为 99.375%、98.750%，测试集的4种施氮水平(施氮量从低到高)识别准确率分别为 100%、95%、100%和 100%。结果表明利用高光谱技术能够很好地进行水稻氮素营养状况的定性诊断研究。为快速水稻氮素营养诊断提供了一种新途径，为精确施氮提供了技术支撑和理论依据。     

有序群决策中基于SVDD的专家排序方法研究

针对有序群决策问题,本文利用支持向量域描述给出一种专家权重的确定方法。首先把每位专家对所有方案给出的估计值视为高维空间特征向量,其次在使用该方法学习时采用"留一法"的思想,即分别留下一个专家的特征向量,把其他所有专家的特征向量进行描述,分别得到一个最小包球。然后计算每个专家的特征向量到其他所有专家的特征向量所得最小包球的球心的距离,最后把每个距离的倒数作为衡量该专家体对群体意见的贡献,从而计算出每位专家的评判权重,并依据权重的大小进行排序,算例显示该方法的有效性和应用性。     

土地规模化经营能否促进农业社会化服务获取?——基于全国3类农户样本的实证分析

土地流转和农业社会化服务是经营规模化和服务规模化的根本途径,研究二者关系对农业供给侧结构性改革、农业现代化发展乃至乡村振兴具有重要意义。基于第二期"全国新型农业经营主体发展指数调查"数据,运用负二项回归模型实证分析土地流转及转入不同特征土地对普通农户、专业大户和家庭农场农业社会化服务获取的影响。结果表明,单纯的土地转入对不同类型农户农业社会化服务获取均不具有显著影响。但如果转入土地有利于规模化经营、农业基础设施较好,则能显著促进社会化服务获取。另外,农户经营能力越强,对不同类型社会化服务的应用程度也越高。因此,政府应推动更有效率的土地流转,实现农业适度规模经营;加强农业社会化服务供给,提升农户生产经营效率;强化经营主体培训,增强联结带动能力。     

后发地区社区支持农业的发展与创新——以贵州省贵阳市为例

立足于乡村振兴背景，并以贵州省贵阳市为例，深刻分析社区支持农业在后发地区的发展条件，并根据当地环境，探索社区支持农业的创新发展路径，为解决我国城乡之间的发展隔阂和破解小农户与现代农业衔接提供思路。      

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。     

基于卷积神经网络的拖拉机工况识别

农机工况识别在细化农机作业状态和帮助掌握区域污染物排放趋势方面有着重要的研究价值。基于拖拉机不同运行状态下的行驶速度、发动机转速以及实时油耗等时间序列,首次提出将图像识别方法引入到拖拉机工况识别中的思路,并分别应用参数优化的支持向量机与卷积神经网络对实际作业拖拉机工况进行研究。结果表明:(1)基于参数优化的支持向量机可以较好地实现样本点的工况识别且识别准确度达到99.851 9%,但无法实现农机工况的连续性识别,同时无法对农机工况转换阶段进行有效识别。(2)以拖拉机运行速度与发动机转速等信息构建样本图像来描述农机工况变化的数据表达,并在此基础上应用卷积神经网络可以有效实现农机工况的连续性识别,且识别准确率可以达到93.3%。本研究在农机工况识别方面具有一定参考价值,并为后续农机不同工况下区域污染物排放研究提供技术支持。     

俄罗斯与哈萨克斯坦农业支持水平及支持政策比较研究

俄罗斯与哈萨克斯坦是欧亚经济联盟的重要成员国,是丝绸之路经济带上的重要国家,分析两国农业支持水平和支持政策,有助于推动丝绸之路经济带建设与欧亚经济联盟有效对接。本文运用OECD(经济合作与发展组织)政策评价方法通过比较分析俄哈两国农业支持水平和支持政策,发现两国农业支持政策措施相同点多、差异性少。相同点是两国农业总体支持水平均呈上升趋势,对生产者的支持均以直接补贴为主,优惠信贷支持、补贴、税收优惠和价格支持是两国主要政策支持措施。差异性主要体现在支持水平的变化趋势以及支持政策的具体实施上。     

柑桔测树学参数矫正法比较不同施肥水平对产量的影响

【目的】柑桔树势对果实产量、品质均有很大的影响,以往局限于定性认识,野外试验也未做量化分析,树势差异对试验结果造成的影响难以准确评价。本项研究建立反映树势状况的测树学参数与单株产量的定量关系,进一步采用测树学参数矫正法比较施肥水平对单株产量的影响,为柑桔园合理施肥提供有效的分析方法和数据支撑。【方法】以柑桔为供试作物(品种为弗罗斯特脐橙),黄壤为供试土壤,进行了小区田间试验。试验共设7个施肥水平(f),以施肥量(N 112.50 kg/hm~2,P_2O_5 56.25 kg/hm~2和K_2O 75.00 kg/hm~2)的1.00、1.67、2.33、3.00、3.67和4.33倍设置6个处理,以不施肥为对照。观测了树高(H)、树冠直径(D)、主杆茎周(d)和单株产量(y)。采用测树学观测和回归分析,建立衡量树势状况的测树学参数与单株产量的线性方程,且用于滤除树势差异对产量形成的贡献,矫正树势差异对单株产量(y)的影响。在此基础上,分析不同施肥水平对矫正后单株产量(Y)影响规律,确定最高产量和所需施肥量。【结果】供试脐橙树冠体积与主杆茎周乘积的无量纲参数(DDdH)与单株产量呈极显著线性回归(y=38.35×DDdH+23.72)。矫正前后单株产量变化与施肥量变化之间均呈二次曲线回归,但矫正前回归方程F检验不显著。剔除树势差异对产量的贡献,在均一树势下,矫正后产量与施肥量之间的二次曲线回归的F检验和各项系数的t检验均达到显著水平。依据二次回归方程(Y=–2.44f~2+9.05f+41.09)计算,在氮磷钾施肥水平为N 208.1 kg/hm~2、P_2O_5 104.1 kg/hm~2和K_2O 138.8 kg/hm~2下,最高单产为31 t/hm~2。【结论】在品种、树龄和管理措施一致的前提下,脐橙树冠体积与主杆茎周乘积的无量纲参数与单株产量呈线性回归,利用回归方程可以有效矫正不可目测的树势差异对产量变化的贡献,从而准确分析施肥对单株产量的影响,用于指导脐橙园施肥。建立衡量树势状况的测树学参数与单株产量之间的定量关系,不仅对于果园管理具有重要的现实意义,对于柑桔及其他多年生果树的野外试验观测及数据处理具有借鉴价值。     

洪雅县油菜“3414”肥效试验研究

油菜是四川省洪雅县主要油料作物，但油菜种植存在肥料投资成本大、效益差的问题，在四川省洪雅县开展了油菜“3414”肥效试验，研究结果表明，油菜最高产量达184.7kg/亩时，推荐最佳施肥配方为纯氮4.16kg/亩、五氧化二磷0.34kg/亩、氧化钾11.29kg/亩。