强化资产管理机制促进农村经济发展

为扭转农村集体资产利用率低、制度不完备、管理不善的局面,切实防止农村集体资产的流失,山东省威海市环翠区采取得力措施,狠抓农村集体资产管理,有力地推动了农村的稳定和发展,取得了很好的效果。 第一、建立机构,配备管理人员。为加强农村集体资产管理的领导,威海市环翠区成立了环翠区农村集体资产管理领导小组,由分管区长任组长。办公室设在农业局,镇、村两级也     

浅谈黄羊灌区的节水抗旱措施

黄羊灌区属资源性缺水区域 ,水资源的匮乏已成为制约灌区经济社会发展的主要因素。本文论述了现在灌区推行的有效节水措施 ,并提出了今后应探讨和完善的抗旱、节水思路。     

基于高光谱的冬小麦氮素营养指数估测

为了准确定量诊断氮素状况,为施肥和产量、品质的估测提供参考,该文通过设置不同氮素水平和品种类型的冬小麦田间试验,分析孕穗至灌浆初期不同光谱参数在小麦氮素营养状况监测上的差异,筛选叶片氮素含量和冠层氮素密度反演效果较好的参数,建立其与氮营养指数(NNI,nitrogen nutrition index)的经验模型。研究表明,线性内插法红边位置(REPLI)、修正红边单比指数(mSR705)、比值指数(RI-1dB)、简单比值色素指数(SRPI)、红边指数(VOG)等光谱参数与氮素营养指标具有良好的相关性(r0.85),且不受生育期影响,可用来反演评价冠层氮素营养状况;研究对筛选的光谱参数与各氮素指标进行回归建模,并用独立试验数据对所建模型进行验证,结果显示,REPLI在氮营养指数估测方面表现较好(r=0.93),估测模型精度较高(决定系数R2=0.86,均方根误差RMSE=0.08)。NNI在氮素营养状况诊断方面有一定的优势,通过高光谱反演氮营养指数进行氮素营养状态的定性定量诊断有一定的可行性。     

基于多时相GF-1遥感影像的作物分类提取

为了提高遥感影像数据对作物分类提取的精度,更多地反映作物的空间分布结构和物候差异,以黑龙江农垦赵光农场为研究对象,提出一种基于分区与决策树分层分类相结合的作物遥感分类方法,利用2014年高分一号卫星(GF-1)WFV遥感影像数据(4景)开展主要作物的识别分类提取。首先,结合实地调查与影像光谱特征信息的总体分布,将研究区分割成3个子区域(西南区、北部区和东南区);其次,基于多时相遥感影像序列,分析主要作物的反射光谱和植被指数的时序变化特征,构建基于决策树分层分类的主要作物遥感分类模型,成功提取了赵光农场主要作物的空间种植信息。结果表明,2种分类方法的精度都很高,总体精度均在97.00%以上,Kappa系数均在0.900 0以上。分区分类更优于整幅图像非分区分类,总体精度达到98.10%,Kappa系数达到0.960 7;非分区分类总体精度为97.50%,Kappa系数为0.948 3。研究表明,基于分区与决策树分类法相结合的作物分类结果精度,明显优于不使用分区分类的结果。由分区与决策树分层相结合的分类方法能够有效提高黑龙江垦区主要种植作物分类的准确性和精度。     

基于赤池信息准则的冬小麦植株氮含量高光谱估算

为了快速、准确地测定冬小麦植株氮含量,利用2014?2015年的冬小麦冠层反射光谱数据构建了16种氮素或叶绿素敏感光谱指数,基于变量投影重要性(variable importance projection,VIP)-偏最小二乘(partial least squares,PLS)-赤池信息准则(Akaike’s information criterion,AIC)整合模型构建了不同生育期植株氮含量最佳回归模型,并用2012?2013年挑旗期数据对模型进行了验证。结果表明:在AIC下,拔节期以4个植被指数为自变量的模型最优;挑旗期以5个植被指数为自变量的模型最优;开花期以4个植被指数为自变量的模型最优;灌浆期以6个植被指数为自变量的模型最优。4个生育期建模的决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)分别为0.71、0.86、0.75、0.46和0.23%、0.13%、0.12%、0.15%,以挑旗期决定系数为最大。挑旗期验证集的R2和RMSE分别为0.81和0.41%,预测模型和验证模型均具有较高的估算精度和可靠性,研究结果为选择小麦合适的生育期估算小麦植株氮营养状况提供参考。     

基于无人机载LiDAR数据的玉米涝灾灾情评估

【目的】基于无人机平台的遥感技术是目前研究的热点,也是推动现代化农业快速发展的主要力量之一。笔者欲通过分析涝灾研究区激光雷达点云数据反演的玉米冠层高度,快速准确实现玉米涝灾受灾范围监测和灾情评估,为防灾减灾、高产稳产、农业保险理赔等提供依据。拓展无人机载LiDAR数据在农业领域的应用价值,为农业等相关部门快速有效掌握农情信息提供保障。【方法】2016年7月19—20日,以因大暴雨导致涝灾的北京市昌平区一块玉米大田作为研究区,基于无人机平台获取研究区激光雷达数据。通过冠层高度模型(canopy height model,CHM)反演出玉米冠层高度,采用正态统计理论的双阈值划分策略确定阈值,构建基于玉米冠层高度差异的涝灾灾情遥感监测模型,评价玉米涝灾灾情严重程度,并基于地面实测数据进行精度评价。【结果】涝灾发生后,玉米长势存在一定差异,最明显的差异体现在玉米植株高度。基于正态统计理论和野外测量,最终确定严重涝灾玉米冠层高度为0.30—0.84 m,中度涝灾玉米冠层高度为0.84—1.70 m,冠层高度1.70 m以上为轻度受灾区域。通过野外实测样本对无人机载LiDAR数据估算结果进行混淆矩阵分析,总体分类精度达到72.15%,Kappa系数为0.44。结合数码影像做进一步验证,结果表明研究区玉米涝灾遥感空间制图结果与数码影像结果基本一致。【结论】通过无人机载LiDAR数据能实现玉米冠层高度反演,结合涝灾后玉米植株高度差异特征能有效反映不同涝灾程度,实现区域尺度下玉米涝灾受灾范围监测和灾情等级评估,有利于便捷高效获取灾情灾害信息。     

浅析齿杆式启闭机

文章简要介绍了国外小型闸门启闭机、国内齿杆式启闭机的发展情况,并对齿杆式启闭机特点及工作原理做了详细阐述。     

田间作物NDVI测量仪可靠性分析及标定环境研究

传统对田间作物NDVI测量仪定标大多采用单通道定标方法,该方法存在定标后在室外测量过程中数据偏差较大的问题。针对此类问题,该文以Crop Sense作物长势参量测量仪和SRS-NDVI归一化植被指数测量仪为待定标传感器,以ASD FieldSpec 4地物光谱仪为参考传感器,在室外复杂光照环境下对比多种定标物待定标传感器和参考传感器的测量结果并分析误差,得到田间作物NDVI测量仪的最适宜使用条件及可靠性分析结果。试验结果表明,田间作物NDVI测量仪的适宜测量条件为光照强度大于5.2 klx的情况,在该情况下光照强度和太阳高度角对田间作物NDVI测量仪的影响不显著,在其他条件下可靠性下降。在适宜测量条件下,晴天Crop Sense作物长势参量测量仪和SRS-NDVI归一化植被指数测量仪获取的NDVI与ASD FieldSpec 4地物光谱仪获取的NDVI间的RMSE分别为0.074 5～0.104 9和0.026 8～0.054 3,阴天RMSE分别为0.094 2～0.117 9和0.029 9～0.070 3。经室外定标模型校正后,晴天Crop Sense作物长势参量测量仪和SRS-NDVI归一化植被指数测量仪获取的NDVI与ASDField Spec4地物光谱仪获取的NDVI间的RMSE分别降低了37.1%～41.4%和10.7%～31.5%,阴天CropSense作物长势参量测量仪和SRS-NDVI归一化植被指数测量仪的RMSE减少33.8%～48.3%和48.7%～62.6%。此研究成果为被动式NDVI测量类传感器的标定及应用提供了科学的参考依据。     

基于生长度日的冬小麦植株氮浓度监测

光谱饱和现象是作物光谱监测中广泛存在的问题。基于连续3 a田间试验,对拔节期、挑旗期和开花期的植被指数(VI)和当季估计指数(INSEI)分别对植株氮浓度(PNC)进行监测,并利用独立生长季数据对模型验证。结果表明,植被指数在低PNC条件下发生饱和现象,且受作物生长阶段的影响;基于INSEI的光谱监测模型有效降低了作物生长阶段对于PNC监测的影响,其中,INSEINDVI的PNC监测模型精度最佳,建模集R~2和RMSE分别为0.75和0.36%,验证集R~2和RMSE分别为0.72和0.52%。基于生长度日的植株氮浓度监测在一定程度上克服了光谱饱和现象,为冬小麦长势监测提供了理论和技术支持。     

第六讲集雨灌溉

集雨灌溉说的是将雨水集蓄起来进行农田灌溉。其中就集雨而言,从广义讲,凡是集蓄雨水的工程都应称为集雨工程。但我们这里讲的是年降雨量只有２００～４００ｍｍ的我国干旱、半干旱地区,为了人的生活需要和灌溉少量面积农作物,利用一定的集雨面积,将雨水收集于水窖、涝地的微型集雨工程。上述集雨工程除解决人、畜生活饮用水外,将剩余的蓄水采用先进的微灌技术发展庭院经济作物。成为我国西北地区摆脱农业靠天吃饭,脱贫奔小康的有效措施。这一新生事物在西北各省一经出现就表现出强大的生命力,并且得到迅速发展。如甘肃省实施的“１…