基于RNMU的多源星载SAR影像融合与土地覆盖分类

为充分利用多时相、多极化SAR数据在不同土地覆盖类型中的后向散射特性,将递归非负矩阵下近似(Recursive nonnegative matrix underapproximation,RNMU)算法引入多源SAR数据的融合,并利用融合后的SAR影像实现较高精度的土地覆盖分类。融合过程中,在根据不同模式SAR影像特点进行多源SAR影像预处理的基础上,基于RNMU算法通过对多个输入SAR影像进行矩阵分解及迭代最优矩阵求解,得到融合影像。为验证融合后SAR影像在土地覆盖分类中的应用效果,以吉林省大安市为研究区,对多时相Sentinel-1的VV/VH双极化SAR数据和高分三号(GF-3)的HH/HV双极化SAR数据进行了基于RNMU的影像融合,并利用融合后的SAR影像进行研究区主要土地覆盖类型分类。实验结果表明,基于RNMU融合影像的土地覆盖分类总体精度达93. 11%,Kappa系数为0. 86,与Gram-Schmid(G-S)融合方法相比,分类总体精度提高了6. 83个百分点,Kappa系数提高0. 12。多源SAR融合为SAR影像融合提供了有效手段,为土地覆盖分类提供了更多高精度的数据资源。     

无核柚新品种‘华柚2号’

‘华柚2号’是将‘国庆1号’温州蜜柑愈伤组织原生质体与‘华柚1号’叶肉原生质体融合创制的二倍体雄性不育胞质杂种。树势中等，花瓣短而退化，雄蕊败育，雌蕊正常。果实扁圆形，隔离种植下完全无核，平均单果质量1 232.47 g，果皮中等厚，可食率57.03%。果肉粉红色，囊壁薄，果肉化渣多汁，风味浓，可溶性固形物12.37% ~ 13.33%，总酸0.90% ~ 1.20%，固酸比10.42 ~ 14.13，维生素C 24.26 mL • L-1。在湖北武汉地区种植，果实11—12月成熟，5年生嫁接树单株产量约50 kg。     

高分辨率影像服务在国土资源管理中的应用

分析了国土资源管理对高分辨率影像的迫切需求，探讨了高分辨率影像处理和分析及应用环节从数据到服务的发展趋势，设计并实现了高分辨率影像服务，并以泰州市国土资源管理为例，验证了影像服务的可行性，最后，展望了高分辨率遥感影像服务的应用前景。     

Evaluation of two organosilicone adjuvants at reduced foliar spray volumes in South African citrus orchards of different canopy densities

van Zyl, J.G., Sieverding, E.G., Viljoen, D.J., Fourie, P.H., 2014. Evaluation of two organosilicone adjuvants at reduced foliar spray volumes in South African citrus orchards of different canopy densities Crop Protection 00:0000–0000.Citrus producers in South Africa generally use high spray volumes (6000 to 16,000 l ha⁻¹) to control pests and diseases adequately for the fresh fruit market. In order to study the benefit of organosilicone adjuvants at reduced spray volumes, trials were conducted with two organo tri-siloxane adjuvants. Two separate spray trials were conducted in the Western and Eastern Cape provinces of South Africa in uniform navel orange orchards. Break-Thru S240 (super-spreader) and Break-Thru Union (spreader-sticker), at recommended dosages per hectare (300 ml ha⁻¹, respectively), were sprayed separately in combination with a yellow fluorescent pigment (1 ml l⁻¹) at a high (20 l tree⁻¹ ≈ 9600 to 12,100 l ha⁻¹, depending on tree and inter-row spacing), medium (14 l tree⁻¹ ≈ 6500 to 8500 l ha⁻¹) and low (8 l tree⁻¹ ≈ 3700 to 4800 l ha⁻¹) spray application volumes. Sprays consisting of the fluorescent pigment in water alone were used as control treatments. Trees were sprayed from both sides with a commercial multi-fan tower sprayer (BSF-Multiwing) at a constant tractor speed (2.4 km h⁻¹) and spray pressure (1500 kPa). The different spray volumes were achieved by using different spray nozzles (TeeJet Disc-Core type; full and hollow cone nozzles D3-DC56/46, D4-DC56/46, D5-DC56/46). Leaves were sampled from six canopy positions (inner and outer canopy position at bottom, middle and top of the tree). Deposition quantity and quality of fluorescent pigment were determined on upper and lower leaf surfaces using fluorometry, digital photomacrography and image analyses. Spray uniformity and efficiency were also compared among treatments. Deposition quantity generally increased with increasing spray volume, but normalised values showed better spray efficiency at lower volumes. In pruned and less dense canopies, a beneficial effect of adjuvants was observed in terms of deposition quantity, efficiency and uniformity, especially at reduced volume applications (14 l tree⁻¹) on the inside and outside of the canopy. Little improvement in deposition quality was generally observed with the use of adjuvants. These benefits were not as evident in very dense canopies, illustrating the importance of canopy management when spraying at reduced volumes. Data obtained from the study is valuable for future improvement in spray application methodology in South Africa and other developing countries.     

农机远程智能管理平台研发及其应用

本研究针对农机管理实时数据少、农机实时作业监管困难、服务信息不对称等问题，首先提出专业化远程管理平台设计时应具有五大原则：专业化、标准化、云平台、模块化以及开放性。基于这些原则，本研究设计了基于大田作业智能传感技术、物联网技术、定位技术、遥感技术和地理信息系统的可定制化的通用农机远程智能管理平台。平台分别为各级政府管理部门、农机合作社、农机手、农户设计并实现了基于WebGIS 的农机信息库及农机位置服务、农机作业实时监测与管理、农田基础信息管理、田间作物基本信息管理、农机调度管理、农机补贴管理、农机作业订单管理等多个实用模块。研究着重分析了在当前的技术背景下，平台部分关键技术的实现方法，包括采用低精度GNSS定位系统前提下的作业面积的计算方法、GNSS定位数据处理过程中的数据问题分析、农机调度算法、作业传感器信息的集成等，并提出了以地块为核心的管理平台建设思路；同时提出农机作业管理平台将逐步从简单作业管理转向大田农机综合管理。本平台对同类型管理平台的研发具有一定的参考与借鉴作用。     

罗非鱼无乳链球菌LrrG-Sip融合蛋白免疫原性研究

为探究无乳链球菌LrrG(Leucine-rich repeat protein from GBS)和表面免疫原性蛋白Sip(surface immunogenic protein)串联表达的LrrG-Sip重组融合蛋白的免疫原性,该研究将原核表达的LrrG-Sip重组融合蛋白分别以0.5μg·g~(-1)(R1组)、1.0μg·g~(-1)(R2组)和1.5μg·g-1(R3组)每尾200μL腹腔注射免疫尼罗罗非鱼(Oreochromis niloticus),同时以Sip蛋白(S组)、LrrG蛋白(L组)以及PBS(P组)作为对照。2周后对所有免疫鱼体进行无乳链球菌(Streptococcus agalactiae)人工攻毒,攻毒剂量为其半致死浓度(LD_(50):4.0×108CFU·mL~(-1))。结果显示LrrG-Sip重组融合蛋白R1组对尼罗罗非鱼的相对免疫保护率最高,达89.14%;且免疫后第14和第28天,该组鱼体血清抗体OD_(450nm)值分别达0.63和0.64,均显著高于单一蛋白对照组(S和L组)和PBS组(P0.05);R1组鱼体血清过氧化物酶(POD)和碱性磷酸酶(AKP)活性在上述2个时间点也显著高于其他组(P0.05);但溶菌酶(LZM)和总超氧化物歧化酶(T-SOD)活性与其他组之间差异不显著(P0.05)。初步表明LrrG-Sip重组融合蛋白具有良好的免疫原性,其免疫原性明显优于单个蛋白,且能有效减少免疫剂量。     

基于卷积神经网络的小麦产量预估方法

小麦产量是评估农业生产力的重要指标之一,针对小麦产量人工预估困难,提出将卷积神经网络运用于小麦产量预估,为农业生产力的预估提供参考,指导农业生产管理决策。利用无人机分别在河南省新乡、漯河两地进行图片采集,并以之构建麦穗数据集,分为正样本(麦穗)和负样本(叶子和背景)。针对小麦常规的生理形态和生长环境,设计卷积神经网络识别模型,以图像金字塔构建多尺度滑动窗口,以非极大值抑制(NMS)去除重叠率较高的目标框,实现对单位面积内麦穗的计数,并利用随机采样的方式对大田麦穗进行单位面积图像采样,以采样图像中麦穗数量的平均值作为产量预估基准,进一步实现麦穗产量预估。随机抽取100幅不同小麦图片进行测试,与人工计数结果进行对比,准确率达到97.30%,漏检率为0.34%,误检率为2.36%,误差率为2.70%。试验结果表明,此方法能够克服环境中的多种噪声干扰,能够在不同光照条件下对麦穗进行计数和产量预估。     

基于显著性增强和迁移学习的鱼类识别研究

针对水下鱼类无法快速准确识别的难点,提出一种具有图像主体自动增强功能的鱼类迁移学习方法。该方法将鱼类RGB图像转换至Lab颜色空间后,利用中央周边算子计算得到整个输入图像的显著性值,进而提供鱼类目标的潜在区域,并结合GrabCut算法获取鱼类分割图像,最终将融合分割图的原始图像送入优化后的残差网络中进行训练。通过对23种鱼类进行识别试验,结果显示,固定ImageNet数据集上ResNet-50预训练模型的conv1层和conv2层参数,微调高层参数的方法能够取得最好的识别效果,且在公开的Fish4Knowledge数据集上,该模型取得了最高的识别准确率,平均识别精度达到99.63%。与其他卷积神经网络方法的对比结果显示,本方法在Fish4Knowledge和Fish30Image数据集上的识别精度和时间性能均具有较大优势,其中识别准确率至少提升4.98%。多个数据集上的试验验证了模型的有效性。     

食用菌品牌形象的视觉艺术价值

从视觉艺术的角度研究食用菌品牌形象的设计。通过讨论品牌名称、标志物和文字等食用菌品牌视觉要素,提出了食用菌品牌形象的视觉艺术价值设计原则。食用菌品牌形象的视觉艺术价值体现在品牌设计的多个方面,创新的视觉艺术能让食用菌品牌形象真正体现艺术的价值。     

基于DOM航空影像单木树冠提取

准确提取单木树冠边界是获取森林数量参数的重要基础，是高分辨率遥感图像林业应用的技术难题。基于DOM航空影像数据源，采用面向对象的方法对研究区内的2个树种的林分进行了单木树冠边界提取研究。首先利用桉树和杉木的空间分布矢量数据对DOM航空影像进行掩膜处理，在掩膜区域内进行多层次多尺度图像分割得到初步树冠分割结果，并剔除非树冠信息；再以树冠信息种子对象为基础，使用区域增长算法对树冠信息种子对象增长得到单木树冠范围；最后使用形态学滤波的方法优化单木树冠边界，完成林区内桉树和杉木两类树种的单木树冠边界提取。结果表明，由于不同树种的树冠存在尺度和形态差异，进行单木树冠分割时需要设置不同的参数才能到达较好的分割效果。本研究中桉树和杉木的单木树冠提取总体精度分别为86.75%与89.21%，可满足林业部门获取森林单木树冠的精度需求。