基于图像纹理特征的养殖鱼群摄食活动强度评估

为了解决循环水养殖中的投喂难题,该文以镜鲤为试验对象,基于计算机视觉技术,提出了一种通过分析鱼群的纹理来评估鱼群摄食活动强度的方法。首先利用均值背景建模重建出没有鱼群的背景图片,提取出目标鱼群,使用灰度共生矩阵对逆差矩、相关性、能量和对比度这4个纹理特征进行分析,得到鱼群的摄食活动强度。试验结果表明通过鱼群纹理的对比度与传统方法面积法得到的鱼群摄食活动强度,其线性决定系数可达0.894 2,说明该方法可以用来表征鱼群的摄食活动强度,研究结果为鱼群的摄食活性强度测量提供了一种参考方法。     

基于深度图像和BP神经网络的肉鸡体质量估测模型

针对现阶段肉鸡称重复杂、福利降低问题,提出了一种基于深度图像的肉鸡体质量估测模型建立方法。该方法首先对深度图像进行图像预处理,再利用数值积分法提取出目标特征,并结合BP神经网络,实现群体肉鸡的体质量估测。估测结果与实际测量结果进行对比,研究结果表明两者的均方根误差为0.048,平均相对误差为3.3%,绝对误差在0.001 0~0.068 2 kg范围内,最优拟合度为0.994 3,具有较好的推广应用价值。该方法较为准确的估测出肉鸡体质量,并为用机器视觉的方法估测肉鸡生长发育规律提供了新的思路。     

基于加权信息量模型的油松毛虫灾害发生危险性评价

【目的】充分考虑影响灾害发生及灾害等级的气象、地形地貌等多种因素,实现多因子灾害发生危险性评价和制图,以期为灾前的防控和预警提供依据。【方法】以辽宁省西部的油松人工林为研究区,基于Landsat影像提取油松分布范围,以高程、坡向、坡度、降雨量、活动积温、日照时数、上一年灾害程度和距离上一年重灾区远近8个危险性评价因子,采用层次分析法确定各因子权重,建立加权信息量模型,结合GIS空间分析方法,将油松的受灾危险性划分为5个等级:极低危险区、低危险区、中危险区、高危险区和极高危险区,实现危险区划制图,并与实际灾害程度监测结果对比进行精度验证。【结果】1)根据信息量法原理,信息量值越大代表发生灾害的危险性越大。本文计算得到的各因子类别信息量值均与油松毛虫的生物学特性相吻合。2)研究区2017年虫灾极高和高危险区主要分布在建平县北部,中危险区主要分布在北部部分地区和建平县与凌源市交汇处,其他地区发生虫灾危险性较低,与实际调查结果相吻合。3)最终划分等级中的中低危险区和实际受灾油松失叶率大小对应关系明显,实际成灾油松林地中有90.32%被划分至高危险区和极高危险区。【结论】基于加权信息量模型的油松毛虫灾害发生危险性评价充分考虑了不同评价因子对灾害发生影响程度的差异,得到的风险区划结果较为准确,具有应用价值,可为大区域的森林病虫害危险性评价及风险评估提供技术依据。     

基于多维关联规则的猪肉价格波动原因分析

我国是世界上最大的猪肉生产国和消费国,猪肉是我国人民肉食的主要来源,分析猪肉价格的波动原因具有重要意义。以2006—2015年猪肉价格月度数据为研究对象,采用数据挖掘中的多维关联规则算法,定量分析猪肉价格与供给、需求、成本3个方面9个影响因素之间的影响关系。结果表明,供给因素方面,猪肉价格与猪肉产量、年末存栏量、出栏猪肉呈负相关性;需求方面,猪肉价格与居民消费水平、牛肉价格和鸡肉价格呈正相关性,其中牛肉价格的变动对猪肉价格影响较大;成本方面,猪肉价格与生猪价格、仔猪价格和玉米价格呈正相关性,其中生猪价格的变动对猪肉价格敏感性较高。运用数据挖掘技术定量分析猪肉价格和影响因素的关联程度,以期为有关部门稳定猪肉价格提供科学依据。     

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。     

天津市“互联网+农产品流通”发展现状、存在问题与对策

<正>"互联网+农产品流通"的发展对于拓展农业功能,延伸农业产业链,提升农产品价值,实现经济提质增效升级具有重要作用。本文在对天津各区县的农产品流通主体进行调研的基础上,针对农产品流通全程中信息化的发展和信息化应用现状进行了深入分析,指出了天津市"互联网+农产品流通"发展当前存在的主要问题与需求,并提出了相应对策建议。     

北京市设施蔬菜产业发展SWOT分析

近年中国蔬菜生产持续稳定发展,从20世纪80年代中期蔬菜产销体制改革以来,蔬菜生产规模不断扩大,从根本上扭转了供应短缺的局面。基于对北京设施蔬菜产业发展的SWOT分析,指出设施蔬菜产业是实现现代农业的主要产业形式之一,大力发展设施蔬菜产业有利于推动和促进北京都市型现代农业快速发展。     

基于时间相似数据的支持向量机水质溶解氧在线预测

为及时辨识集约化水产养殖水质变化趋势、动态调控水质,确保无应激环境下健康养殖,该文提出了基于时序列相似数据的最小二乘支持向量回归机(least squares support vector regression,LSSVR)水质溶解氧在线预测模型。采用特征点分段时间弯曲距离(feature points segmented time warping distance,FPSTWD)算法对在线采集的时间序列数据进行分段与相似度计算,以缩减规模的子序列数据集对LSSVR模型进行快速训练优化,实现了多个LSSVR子模型在线建模,将预测数据序列与LSSVR子模型的相似度匹配,自适应地选取最佳的子模型作为在线预测模型。应用该模型对集约化河蟹福利养殖水质参数溶解氧浓度进行在线预测,模型评价指标中最大相对误差、平均绝对百分比误差、相对均方根误差和运行时间分别为4.76%、8.18%、5.23%、8.32 s。研究结果表明,与其他预测方法相比,该模型具有较好的综合预测性能,能够满足河蟹福利养殖水质在线预测的实际需求,并为集约化水产养殖水质精准调控提供研究基础。     

基于EFAST和PLS的苹果叶片等效水厚度高光谱估算

叶片等效水厚度(EWT)是评估果树生长状况及产量的一个重要参数。为了快速、准确地估算此参数,该文建立苹果叶片EWT归一化近红外水分指数(NDIWI)和扩展傅里叶幅度灵敏度检测方法和偏最小二乘回归(EFAST-PLS)估算模型并验证。使用2012年和2013年在中国山东省肥城县潮泉镇获取的整个生育期苹果叶片EWT和配套的光谱数据,比较NDIWI和EFAST-PLS联合模型。在EFAST-PLS联合模型中,EFAST用来选择光谱敏感波段,PLS用来回归分析。NDIWI与EFAST-PLS模型的决定系数(R2)分别为0.2831和0.5628,标准均方根误差(NRMSE)分别为8.00%和6.25%。研究结果表明:EFAST-PLS模型估算苹果叶片EWT潜力巨大,考虑到应用简单,NDIWI也有可取之处。     

我国农业信息化发展的形势与对策

正伴随着新一代信息技术的突破和扩散,智能制造、物联网、机器人、无人机等都对传统发展理念、发展方式产生了颠覆性、革命性的影响,引发了经济社会发展的深刻变革。农业信息化已然成为抢占现代农业制高点的重要引擎。新"五化"与"互联网+"背景下,如何基于信息技术改造传统农业,加快农业物联网和智能装备等在农业产前、产中、产后各环节的应用,是实现农业跨越式发展迫切需要解决的问题。农业信息化虽起步晚,但发展快,引起了产业界和学术界重点关注。目前的研究主要集中在农业信息化的