黑龙江明水县耕地质量综合评价

耕地质量评价是改善农田质量状况、提高耕地生产能力的基础,是基本农田保护与高标准基本农田建设等工作科学开展的重要前提。在深入剖析耕地质量评价理论与方法的基础上,从质地、土层、气候、地貌、农田基础设施和规模等方面建立评价指标体系,运用综合指数模型、模糊聚类及GIS技术,从地块、乡、县三个尺度评价该县耕地质量及其空间分布。结果表明:自然等别中,一类地面积12 832.17 hm²,占8.89%;二类地面积111 269.06 hm²,占77.05%;三类地面积20 301.55 hm²,占14.06%。该县耕地总体质量一般,西部基本为二类地,东部主要为三类地。综合等别中,一类地面积60 794.01 hm²,占42.10%;二类地面积56 950.72 hm²,占39.44%;三类地面积60 794.01 hm²,占18.45%,一类耕地面积比例比自然质量耕地面积比例提高了33.21%,说明耕地质量提升潜力较大,农田基础设施建设对提高耕地生产能力作用显著。     

黑土区玉米地作物信息多重分形与多尺度相关特征研究

为揭示黑土区玉米地作物信息的时空变异机理,在东北农业大学香坊实验基地选取48 m×48 m区域,利用多重分形和联合多重分形理论,研究作物信息的多重分形特征、不同时间作物信息以及不同作物信息之间的多尺度相关特征。结果表明,黑土区玉米叶绿素含量的多重分形特征不明显,茎粗和株高的多重分形特征较明显。随时间变化,造成叶绿素含量、茎粗空间变异的局部信息有所差异,引起株高空间变异的局部信息一致,叶绿素含量、茎粗、株高的空间变异性分别先降后增、先降后增、逐渐减弱。单一尺度和多尺度上,不同时间叶绿素含量之间、茎粗之间、株高之间的相关程度均有明显差异;叶绿素含量之间、茎粗之间的相关程度排序均有所差异,株高之间的相关程度排序相同。随时间变化,单一尺度和多尺度上不同作物信息之间的相关程度均有明显差异,且相关程度均逐渐降低。与单一尺度相比,多尺度上,叶绿素含量之间、茎粗之间、不同作物信息之间的相关程度增大,株高之间的相关程度有增有降。     

黄河中游不同流域尺度土壤侵蚀评价

黄河中游是黄河流域土壤侵蚀最严重的区段,基于GIS和RS技术,利用2000—2010年黄河中游土地覆被数据、气象数据和地形数据等,提取了该区2000—2010年植被覆盖度,应用修正的通用土壤流失方程(RUSLE)计算了逐年土壤侵蚀模数,探讨了土壤侵蚀与植被覆盖度间的相关关系,并分析了不同生态系统、不同流域尺度土壤侵蚀时空变化特征。结果表明:(1)黄河中游植被覆盖度在空间上呈西北低东南高的分布特征,在时间上呈波动上升趋势,且植被覆盖度与土壤侵蚀模数之间存在负相关关系;(2)研究区2000—2010年各生态系统的土壤侵蚀强度在减弱,侵蚀状况明显好转;(3)黄河中游二级流域的土壤侵蚀量在2000—2010年间均有不同程度的减少;(4)在整个研究时段内,三级流域中的沣河、伊河及黑河流域的土壤侵蚀量在增加,其他流域的土壤侵蚀在减少。研究结果对黄河中游地区的水土保持措施具有一定的指导意义,同时,多尺度土壤侵蚀评价方法及通过剔除降雨因素实现以植被为主导因子的土壤侵蚀评价方法也可为其他地区的土壤侵蚀评价提供借鉴。     

轴流血泵最佳左心辅助下的 速度变化及内流场分析

为解决轴流血泵恒压或恒转速辅助时产生的抽吸或反流现象,以自主研发的主动脉瓣轴流血泵为研究对象,建立“轴流血泵-血液循环系统”串联耦合多尺度参数模型,得到血泵变转速辅助时在各级心衰条件下达到最佳辅助状态时的转速变化曲线.相比恒转速辅助,变转速辅助的血流动力学结果与正常心脏的拟合度更高,也符合人体生理.采用CFD技术对Ⅳ级心衰下2种辅助状态在一个心动周期中的内流场进行比较分析,发现变转速辅助下,轴流血泵在等容收缩期、等容舒张期、充盈期会产生明显的涡流,过流时间较长,但剪切应力较小,不会造成溶血;在射血期,变转速辅助的流动更加稳定,没有涡流现象产生,但其剪切应力在0.10 s内高于临界值500 Pa,会产生溶血现象.     

改进Multi-scale ResNet的蔬菜叶部病害识别

基于深度网络的蔬菜叶部病害图像识别模型虽然性能显著，但由于存在参数量巨大、训练时间长、存储成本与计算成本过高等问题，仍然难以部署到农业物联网的边缘计算设备、嵌入式设备、移动设备等硬件资源受限的领域。该研究在残差网络（ResNet18）的基础上，提出了改进型的多尺度残差（Multi-scale ResNet）轻量级病害识别模型，通过增加多尺度特征提取模块，改变残差层连接方式，将大卷积核分解，进行群卷积操作，显著减少了模型参数、降低了存储空间和运算开销。结果表明，在PlantVillage和AI Challenge2018中15种病害图像数据集中取得了95.95%的准确率，在自采集的7种真实环境病害图像数据中取得了93.05%的准确率，在准确率较ResNet18下降约3%的情况下，模型的训练参数减少93%，模型总体尺寸缩减35.15%。该研究提出的改进型Multi-scale ResNet使蔬菜叶部病害识别模型具备了在硬件受限的场景下部署和运行的能力，平衡了模型的复杂度和识别精度，为基于深度网络模型的病害识别系统进行边缘部署提供了思路。     

农作物种植面积提取精度提高技术研究

随着遥感技术的快速发展,应用遥感影像特别是中高分辨率卫星影像进行农业工作成为遥感技术和农业工程发展的必然趋势,利用2011年RapidEye数据模拟中高分辨率卫星数据进行农作物种植面积提取精度提高技术研究,选取黑龙江省肇东市为研究区域,通过对中高分辨率卫星农作物提取结果进行系数扣除,对比分析三种扣除系数对肇东市水稻、玉米和大豆提高精度的效果,达到提高农作物提取精度的效果。结果表明:在种植结构相对单一区,利用地面样方扣除系数,精度提高显著;在复杂种植结构种植区,利用多尺度扣除系数精度提高显著。     

基于多尺度分割技术的高分辨率影像信息提取方法分析

为了提高高分辨率遥感数据的应用价值,通过采用影像分割和多尺度分割最优尺度确定等方法,开展了从高分辨率遥感影像中提取地物信息技术的研究。结果表明:水体、植被、居住用地、道路和裸地最大面积分割尺度参数分别为200、180、80、120和100时,提取的地物信息比较准确,可以在生产实践中应用。     

改进RegNet识别多种农作物病害受害程度

针对传统农作物病害识别方法效率低、受害程度识别不准确的问题,提出了一个基于深度迁移学习和改进RegNet的多种农作物病害受害程度识别模型。该模型首先在RegNet输入端进行在线数据增强,用以提高训练样本的多样性;其次在模型的特征提取层引入了有效通道注意力机制,用以提高模型的特征提取能力;然后在模型的分类层引入多尺度特征融合策略,用以提高模型对细粒度特征的分类能力;最后使用深度迁移学习来优化模型的整体性能,加快模型的收敛速度,提高模型的泛化能力。试验结果表明,改进后的网络模型在农作物病害受害程度数据集上准确率达到了94.5%,相较于RegNet原模型准确率提高了10.4个百分点。改进后的模型具有更好的特征提取能力,对细粒度特征有更强的分类能力,该模型为农作物病害类型及其受害程度的识别提供了新的方法。     

基于多尺度串联空洞卷积的轻量化UNet香蕉图像分割

针对香蕉果串识别系统中传统的UNet网络存在实时性差、参数量多、下采样后丢失空间信息等问题,该研究提出基于UNet模型的轻量化分割网络,构造一个轻量级的主干特征提取模块,在降低模型参数量和计算量的同时增强网络提取特征的能力,使用膨胀率为[2,1,2]锯齿波形的多尺度串联空洞卷积组合在增大感受野的同时保持对细节的敏感度。该研究算法在自建香蕉果串数据集上的试验结果表明,网络参数量为0.45 M时,香蕉果串识别分割速度可达41.0帧/s,平均像素分类准确率为97.32%、交并比为92.57%。相比于其他模型具有准确率高、参数量小等优点,能够较好地实现精度和速度的均衡。该算法对自然种植环境下的香蕉果串具有良好的识别效果,可为智能化香蕉采摘等应用提供视觉识别技术支持。     

天津表土PAHs不同组分和土壤理化参数的多尺度空间关系

多环芳烃(PAHs)是一类重要的全球性有机污染物,研究其不同组分和周围土壤理化参数之间的多尺度空间关系,有助于了解它们在环境中的迁移转化规律,同时也是污染治理的基础。为此在因子克立格方法的基础上,通过多元空间结构分析结果研究了天津表层土壤16种多环芳烃不同组分和土壤理化参数之间的多尺度空间特征。分析结果显示,在所有的空间尺度上,土壤TOC含量均是影响天津地区表层土壤PAHs各组分含量的主要因素,并且它们之间的关系是显著正相关。而土壤粘粒含量和土壤pH值,在空间尺度小于采样间距的情况下,和PAHs各组分含量之间不存在任何相关性,随着空间尺度的增加,它们与PAHs各组分含量的相关性逐渐增强。