基于径向基函数神经网络模型的桃江县森林碳储量估测

量化森林碳储量对森林经营者的正确决策至关重要。本文以湖南省桃江县为研究区,根据2013年森林资源一类调查数据和Landsat 8遥感影像,建立多元逐步回归、偏最小二乘回归和径向基函数神经网络模型,开展碳储量的估测方法比较。结果表明:三种方法中,径向基函数神经网络模型估测森林碳储量效果最好,决定系数达到0.645,相对均方根误差为15.582 t·hm~(-2);其次为偏最小二乘回归模型,决定系数和相对均方根误差分别为0.511和17.135 t·hm~(-2);多元逐步回归模型精度最低,决定系数和相对均方根误差分别为0.431和18.105 t·hm~(-2)。径向基函数神经网络模型反演的研究区森林碳储量分布图表明,海拔高的地方碳储量较大,城区碳储量较小,与实际植被分布情况一致。     

河北省食用菌产量预测分析——基于灰色GM(1,1)模型

随着人们消费观念和膳食结构的改变,食用菌需要量大大增加,未来食用菌产量走向关乎着企业的资金投入以及政府政策制定。以河北省食用菌产量为预测研究数据,设计了灰色GM(1,1)模型,对模型预测精度进行残差、后残差检验,借助matlab平台验证模型具有较高的预测精度。运算结果表明,设计的模型精度能控制在2.82%以内,并且具有收敛速度快的特点,具有较高精度,运用此方法对未来5年河北省食用菌产量进行预测,通过分析预测结果,给出了确保河北省食用菌产量稳固增长、产业稳定发展的对策建议。     

盐城共享汽车的发展现状及对策

在中国,共享经济发展速度迅猛,已经渗透到很多领域。随着交通、环境、能源等问题日益突出,共享汽车应运而生。本文主要分析了盐城共享汽车的发展现状,并利用波特五力模型对盐城共享汽车品牌EVCARD进行竞争力分析,最后提出了几点浅显的建议对策。     

基于物联网技术温室监测系统的发展

随着科学技术的发展,越来越多的新型技术及设备在互联网的基础上被开发出来,其中,物联网作为一种新型信息技术,对人们的生活及生产影响是巨大的。通过对物联网方面在温室监测系统中的应用进行分析,对当下最新技术进行研究归纳总结,得出具有现实意义的结论,希望有助于促温室监测技术的发展。     

基于Landsat和MODIS数据融合的农牧区NPP模拟

天山北坡是中国重要的农牧业发展基地,利用遥感数据准确获取植被净初级生产力(Net primary productivity,NPP)的时空信息,对于合理分配农牧业草地资源具有重要意义。由于受到天气影响及卫星传感器受到时间分辨率和空间分辨率的限制,获取既具有中空间分辨率、又具有高时间分辨率的遥感数据比较困难。本文基于中空间分辨率Landsat 8 OLI数据与高时间分辨率MODIS数据,采用遥感数据时空融合STARFM算法,获取中空间分辨率和高时间分辨率序列的遥感数据,以天山北坡中段区域为实验区,结合CASA模型,对区域内植被NPP进行模拟。结果表明,2016年内8个时期,融合后的NDVI数据与对应时刻的Landsat 8 OLI NDVI数据的相关系数不小于0.759,偏差在0.006 2～0.009 4之间,均方根误差在0.074～0.135之间;利用融合数据与CASA模型协同模拟的NPP具有良好的空间细节信息,NPP模拟值与野外实测值决定系数R~2为0.860 1,表明两者具有较好的相关性。本研究为多源遥感影像融合技术与光能利用率模型协同模拟NPP提供了新的思路。     

农地转出行为是否会改变农民家庭的生计策略——基于CFPS微观数据的DID模型估计

在合理筛选控制变量和对农户生计策略类型进行细分的基础上,基于CFPS两期全国整合样本的面板数据,运用倍差法及倾向得分匹配倍差法,实证检验农地转出对农户生计策略产生的影响。结果表明:农地转出对农户采取农业型和农兼型生计策略产生了显著负向作用,对非农型生计策略的选择具有正向推动作用,而对兼农型生计策略的影响效应有限,没有通过显著性检验,说明农户可以通过调整自家的生计策略适应农地转出所引起的变化。另外,通过多种匹配方法对估计结果进行检验,证实估计结果具有稳定性和可靠性。建议今后在尊重农民意愿的基础上,加大对农地流转政策的支持力度。依据不同类型家庭的实际需求,为农户制定适宜自身发展的差异化鼓励政策,带动发展具有当地特色且真正属于农民自己的非农“产业”,实现农地转出户生计的可持续发展。     

基于RGB颜色空间的早稻氮素营养监测研究

针对双季稻区水稻过量施肥带来环境污染和成本提高问题,设计不同品种氮肥梯度大田试验,应用数码相机获取早稻冠层数字图像,研究不同色彩参数及早稻氮素营养指标的时空变化特征,以期确立双季早稻氮素营养预测模型。结果表明:不同品种同一氮肥处理下图像色彩参数差异不大;拔节期数字图像参数对氮素营养指标敏感;模型构建结果显示,图像参数INT与水稻氮素营养指标构建的模型决定系数(R2)最大,模型预测效果最佳,R2分别为0.895 7和0.924 7;进一步采用多元回归分析和BP神经网络分析法进行预测,预测效果均较好。对预测结果进行检验,发现品种对于模型的构建影响不大,以BP神经网络分析法构建的叶片氮浓度(LNC)模型和以INT为敏感色彩参数构建的叶片氮积累量(LNA)回归模型效果最优,而多元回归分析方法则效果不佳。早稻冠层RGB颜色空间敏感参数与氮素营养指标间相关性较好,可以实现氮素营养的无损监测诊断。     

基于物联网的植物生理生态及病虫害监测系统研究

作物生长与作物生理生态有着密切的的关系病虫害直接威胁着农作物的产量和品质.病虫害监测系统对于提高农业病虫害预测防控的准确率,减少农作物损失,指导农业生产具有重大意义.农业物联网应用领域有作物栽培,畜禽饲养,水产养殖,植物保护,排水灌溉和生态环境监控等,对发展现代农业起到了积极促进作用.