温室蔬菜病害预警体系初探——以黄瓜霜霉病为例

【研究目的】温室蔬菜病害预警是保护温室生态环境和蔬菜质量安全的重要途径。预警体系的建立能够为模型和系统开发提供指导。【方法与结果】温室蔬菜病害预警的概念起源于植物病害流行学,经历了从警报系统到预警系统的转变。病害预警的基本逻辑过程,包括从明确警义、监测警兆、追溯警源、预报警情以及排除警情。制作预警指标体系可以为全面分析病害流行问题和研究病害流行预警模型提供参考。提出以经典预警方法为基础,以新预警方法为逻辑框架,以现代预警方法为关键技术,构建温室蔬菜病害预警体系基本框架。以温室黄瓜霜霉病初侵染预警为例,对该预警体系进行了初步验证。【结论】在该体系指导下建立的预警模型和系统,能够为温室黄瓜霜霉病初侵染预警提供决策支持。     

不同生态区玉米产量及农艺性状比较

为进一步明晰东北华北春播区和黄淮海夏播区玉米生产的特征,从区域试验对照品种农大108和郑单958入手,对两个区域玉米产量及主要农艺性状进行比较和阐述。结果表明,东华北春玉米平均比黄淮海夏玉米增产1.4－2.0t/hm2,并且其产量优势在生育期、株高和穗位高、产量构成等方面都有着较好的体现。与黄淮海夏玉米相比,东华北春玉米生育期延长30天左右;株高和穗位高分别增加0.15m－0.23m和0.09m－0.15m;穗粒数和千粒重平均增加19.9%－25.4%和9.7％－16.5%。黄淮海区夏玉米粒重和穗粒数都有更大可提升的空间,而东华北春玉米增产主要靠增加穗粒数。     

智能农业：“十二五”期间我国农业科技进步前瞻

基于农业科技在我国农业专家系统、电脑农业、精准农业等方面的进步,重点讨论了如何在此基础上构建智能农业的问题。对我国农业科技的现状进行了概括总结,基于目前智能科技的进步和农业对现代高科技的迫切需求,以及如何真正降低人的参与、使整体经济效益最大化等,引入了大系统闭环控制理论,提出了要建立智能农业大系统的观点。并对智能农业的内涵、系统构建等进行了阐述,也给出了发展智能农业的预期效益。     

3S技术支持下的北京市土地利用数据库变更

为了保持土地利用数据的现势性,北京市在土地利用数据库建立之后每年都会以区县为单位进行土地利用数据库变更工作。以北京市为例,采用SPOT-5遥感影像作为数据源,基于GPS的精确定位功能,结合GIS数据操作、管理、显示等的良好功能以及背景数据知识,对北京市的土地利用数据库进行了变更。该方法发挥了航空遥感技术的优势,在GPS实地测量和土地利用数据库的支持下,用GIS集成数据,从而完成了对北京市土地资源的动态监测和数据库的及时更新     

近红外光谱技术在农作物品质分析方面的应用

近红外光谱分析技术是近年来迅猛发展起来的高新技术,由于其在测量方面具有快速、非破坏性等优点,已被广泛应用。在此,首先介绍了近红外光谱技术及其分析过程（定标和预测）,而后又总结了其在小麦、玉米、稻米及油料作物等农作物品质方面的应用。     

3DGIS技术研究进展

简要介绍了3DGIS的由来及目前的应用领域,并对目前3DGIS的几个关键技术问题进行了综述与讨论,如三维空间信息采集,对几种主要采集方法的特点进行了比较分析;三维空间数据模型则对吴立新提出的构模理论进行了着重讨论;在应用方面介绍了三维空间分析、可视化表达等问题。并且通过以上几个方面的讨论,得出当前实现三维GIS的困难,及着力发展2.5维GIS的意义所在。     

国家尺度上基于地形因子的光温及气候生产潜力修正算法

【目的】光温/气候生产潜力作为农用地分等中的重要指标之一,直接影响分等结果的准确性。从理论上来说,不同地形地区的光温条件应各不相同,以目前这种一个县一种作物只具有一个生产潜力值的情况来看,当县内地形差异明显时,仅使用一个生产潜力值不能反应出光温条件在县内的异质性,从而使分等结果不能准确描述耕地质量的差异性。论文旨在解决这一问题。【方法】从地形对于光照、温度和降水等与生产潜力密切相关的因子具有严重关联性的角度入手,通过寻找地形因子与生产潜力的关系,利用地形因子对生产潜力进行修正。由于生产潜力是以国家级尺度的数据进行计算的,为了保证修正后生产潜力值的可比性,在国家级尺度上开展修正,以900 m×900 m的DEM数据为计算地形因子的数据来源,首先利用SPSS软件,分别对坡度、坡向、海拔与生产潜力做回归分析,筛选相关性最高的回归模型,确定不同地形因子与生产潜力的相关性;其次利用回归方程、县内平均地形因子值、平均生产潜力值和待修正区的地形因子值得出生产潜力修正公式;最后以不同地形因子与生产潜力的相关系数为权重,将单因子修正后的生产潜力值进行加权,得到最终的综合修正生产潜力值。【结果】以目前农用地分等中正在使用的生产潜力值和DEM数据生成的地形因子做回归分析,其中,参与修正光温生产潜力的样点共3 779个,参与修正气候生产潜力的样点共2 765个。回归分析结果表明,坡度和坡向与光温生产潜力的相关系数分别为0.0008和0.0002,说明在国家级尺度上,以900 m×900 m的DEM数据对坡度、坡向和生产潜力进行回归分析时,这两者与生产潜力的相关性过小,故暂不列为修正生产潜力的因子;海拔与光温生产潜力的相关系数达到0.835,与气候生产潜力的相关系数达到0.721,说明海拔与生产潜力具有高度相关性。根据海拔与生产潜力的回归方程得出,海拔对光温生产潜力的影响系数为1.479,对气候生产潜力的影响系数为1.095。论文以四川省长宁县为例进行了实例验证,结果表明,修正后的生产潜力值与海拔的趋势相同,体现出地势差异对光温条件的影响,并且海拔偏离县平均海拔越大的地区,生产潜力修正后偏离潜力的平均值越多。【结论】国家尺度范围内,海拔对于生产潜力具有重要的影响作用,并且海拔对于光温生产潜力的影响程度高于对气候生产潜力的影响程度,而坡度、坡向在该尺度内与生产潜力不具有明显的相关性。基于数据的限制,论文旨在侧重数学模型方法和修正思想的论述,与实际应用还有一定的距离,在未来研究中可探索利用国家级控制可比性、分区域利用更加精细的数据进行局部修正的方法进一步分析坡度、坡向对生产潜力的影响。     

基于GF-1 WFV数据的玉米与大豆种植面积提取方法

准确掌握农作物的空间种植分布情况,对于国家宏观指导农业生产、制定农业政策有重要意义。针对黑龙江省玉米与大豆生育期接近、光谱特征相似,较难区分的问题,以多时相16 m空间分辨率高分一号(GF-1)卫星宽覆盖(wide field of view,WFV)影像为数据源,选择归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、增强植被指数(enhanced vegetation index,EVI)、宽动态植被指数(wide dynamic range vegetation index,WDRVI)、归一化水指数(normalized difference water index,NDWI)4个特征,结合实地调查样本点,采用随机森林分类算法,提取黑龙江省黑河市嫩江县玉米与大豆种植面积。研究表明,区分玉米与大豆的最佳时段为9月下旬至10月上旬,即大豆已收获而玉米未收获的时段,在4个待选特征中,NDVI、NDWI与WDRVI指数组合表现最佳;随机森林算法与最大似然算法、支持向量机算法相比,分类精度更高,其总体分类精度为84.82%,Kappa系数为77.42%。玉米制图精度为91.49%,用户精度为93.48%;大豆制图精度为91.14%,用户精度为82.76%。该方法为大区域农作物的分类提供重要参考和借鉴价值。     

基于改进杂交粒子群算法的农村微能网多能流优化调度

西部农村地区电网薄弱,光伏和风电扶贫投资未考虑配套输配电设施,用以处理生物质废弃物的沼气受季节性温度变化影响运行经济性不佳,为解决上述问题,该文提出利用沼气作为气源含可再生能源的冷-热-电-气多能流农村微能网供能架构,建立相应的多能流微能网调度模型,针对粒子群算法早熟、容易陷入局部最优的问题,提出采用动态调整惯性权重的杂交粒子群算法进行求解,算例结果表明,通过对系统内各设备的调度,有效降低系统日运行成本,在冬季,采用改进型杂交粒子群算法所得日运行费用相比采用基本型粒子群算法降低7.6%,其相比系统未优化所得日运行费用降低79.1%;在夏季,相比基本型粒子群算法与未优化分别降低17.0%、71.2%,实现微能网的经济运行,证明了本模型和算法的正确性。     

基于时间序列叶面积指数傅里叶变换的作物种植区域提取

为了获取不同农作物的空间分布信息,以华北平原黄河以北地区为研究区域,利用Savitzky-Golay滤波对2014—2016年的时间序列叶面积指数(leaf area index,LAI)进行重构,进而应用一阶差分法和重构LAI的傅里叶变换的谐波特征对研究区域主要农作物冬小麦、玉米和棉花种植区域进行识别和提取,并对不同作物的识别精度进行验证。结果表明,基于Savitzky-Golay滤波重构的LAI能够去除由云、大气等因素造成的LAI骤降的影响,重构LAI曲线平滑且符合作物的生长规律特征。研究区域2014—2016年作物识别的总体精度均大于80.00%,2015年达到87.08%,冬小麦-夏玉米、春玉米、棉花和单季夏玉米的识别精度分别为92.50%、80.00%、85.00%和82.50%,表明利用一阶差分法能够准确提取研究区域一年一季和一年两季作物种植区域。结合傅里叶变换方法和作物物候信息能够有效地识别不同作物的种植区域,进而获取研究区域主要农作物的分布信息。该研究可为研究区域主要作物的长势监测及产量估测预测提供参考。