基于机器学习算法的土壤有机质 质量比估算

为快速高效地估测干旱、半干旱地区土壤有机质(soil organic matter, SOM)质量比,提出了一种结合竞争适应重加权法(CARS)和随机森林(RF)的估测模型.以内陆干旱区艾比湖流域为研究区,测定土壤高光谱反射率和SOM质量比,经预处理后,利用CARS对原始光谱(R)、一阶导数(R′)、吸光度(log(1/R))及吸光度一阶导数［log(1/R)］′4种光谱变量的可见-近红外光谱进行筛选,并结合RF算法,建立全谱段RF模型与CARS-RF模型.结果表明,基于CARS方法对光谱进行变量筛选后,得出4种光谱变量的优选变量集个数分别为35,26,34和121;在4种光谱变量中,R′和［log(1/R)］′的SOM估测模型精度较高,以［log(1/R)］′为基础数据获得的模型精度最高;CARS-RF模型精度优于全谱段RF模型,模型验证集决定系数(R²)、均方根误差(RMSE)、相对分析误差(RPD)分别为0.881,6.438 g/kg和2.177.该研究在预处理的基础上通过变量优选,应用较少的变量个数获得较高的估测精度,为干旱、半干旱区SOM高光谱估测提供了适宜高效的方法.     

深松分层施肥播种对小麦旗叶特征及干物质积累的影响

为了明确深松(深度30 cm)分层(0～15 cm为上层,15～30 cm为下层)施肥播种对小麦花后主要农艺性状、旗叶衰老及产量的影响,2017～2018年小麦季以冀麦585为试验材料,在底肥N、P2O5、K2O施用量均为120 kg/hm2条件下,采用随机区组设计,设4种深松分层施肥方式处理,以常规耕作施肥为对照,研究了不同深松分层施肥方式对小麦农艺性状、生长后期旗叶特征、成熟期干物质积累量、小麦产量及其构成因素的影响。结果表明:总体来看,深松分层施肥处理虽然在中后期延缓叶片衰老方面不及CK,但对改善小麦农艺性状、增加植株干物质积累量均效果较好,能够显著促进单位面积穗数和穗粒数增多,明显提高产量。其中,上层施用磷(P2O5)钾(K2O)肥均45 kg/hm2+下层施用磷钾肥均75 kg/hm2的基础上,仅上层施氮(N)肥120 kg/hm2或者上层施氮45 kg/hm2+下层施氮75 kg/hm2效果均较好,二者产量可以达到8 777.8～8 808.6 kg/hm2且差异不显著,但均显著高于其他2种深松分层施肥方式处理。     

猕猴桃叶片叶绿素含量高光谱估算模型研究

【目的】研究猕猴桃叶片叶绿素含量的高光谱估算方法,为猕猴桃长势的遥感监测提供理论依据。【方法】以陕西杨凌蒋家寨村2018年不同生育期(初花期、幼果期、膨果期、壮果期、果实成熟期)的猕猴桃叶片为研究对象,分别测定其高光谱反射率和叶绿素含量(SPAD值),分析原始光谱和5个常见的植被指数(归一化植被指数、归一化叶绿素指数、改进的叶绿素吸收反射率指数、MERIS地面叶绿素指数、土壤调整指数)与叶绿素含量之间的相关关系,提取各生育期的特征波段,分别建立基于特征波段和植被指数的单波段叶绿素含量一元线性估算模型。利用主成分分析对原始光谱数据进行降维,将得到的主成分得分作为随机森林模型的输入变量,建立基于多波段信息的叶绿素含量多元估算模型,并对模型进行精度验证和分析。【结果】不同生育期猕猴桃叶片光谱反射率变化趋势基本一致,整体趋势为可见光波段反射率低,近红外波段反射率高;在可见光波段,光谱反射率随着叶绿素含量的升高而降低;在近红外波段,光谱反射率则随着叶绿素含量的增加而升高。通过相关性分析可知,初花期、幼果期、膨果期、壮果期、果实成熟期原始光谱的特征波段分别为729,548,707,707和712 nm,估算模型决定系数(R~2)分别为0.18,0.85,0.54,0.85和0.82,其中初花期估算模型未通过显著性检验,其余生育期均通过极显著性检验。在5个常用植被指数中,初花期与叶绿素含量相关性最高的是归一化叶绿素指数(NPCI),但是估算模型决定系数R~2只有0.1,未通过显著性检验;其他生育期与叶绿素含量相关性最高的是MERIS地面叶绿素指数(MTCI),所建立的估算模型拟合效果好,预测精度高。基于主成分分析和随机森林回归建立的不同生育期猕猴桃叶片叶绿素含量估算模型的R~2在0.91～0.98,均通过极显著性检验,其拟合效果和预测精度远高于单波段一元线性回归和基于植被指数的一元线性回归模型,是估算猕猴桃叶片叶绿素含量的最优模型。【结论】基于主成分分析的随机森林模型包含了更完整的波段信息,对不同生育期猕猴桃叶片叶绿素含量具有较好的预测能力。     

猪口腔液样品的采集及应用注意事项

随着猪口腔液的应用和检测范围越来越广泛,口液样品采集和监测技术逐步成为诊断猪群传染病、评价免疫效果、评估健康水平的重要评价工具,其采集方法简便、动物应激小,具有重要推广价值和广阔的应用前景。     

基于GF-6卫星影像多特征优选的酿酒葡萄精准识别

多源遥感信息和特征优选是提高农作物识别精度的重要支撑，高分六号（GF-6）卫星作为首次引入红边波段的国产卫星，其丰富的光谱信息为作物识别提供了新的思路和解决途径。该研究基于宁夏回族自治区银川市永宁县2018年6月-2019年3月的GF-6数据，充分利用红边优势提取光谱特征、纹理特征和植被指数特征，构建多种特征组合方案，并根据随机森林算法对特征重要性进行度量，选取最优特征组合对酿酒葡萄进行精准识别。结果表明，与单一特征相比，多源遥感特征的增加显著改善了酿酒葡萄分类效果，其中，植被指数贡献程度最大，光谱特征次之；基于随机森林的优选特征组合分类效果最佳，其中，总体分类精度为94.15%，酿酒葡萄用户精度为94.23%，制图精度为92.59%；以实地调查的4个酒庄为验证区，将酿酒葡萄提取结果与统计数据进行对比，面积相对精度均在70%以上，其中优选特征结果相对精度在90%以上，研究结果将为国产卫星红边波段在植被分类和识别方面的应用提供数据参考。     

基于近红外光谱的沼液挥发性脂肪酸含量快速检测

挥发性脂肪酸（Volatile Fatty Acids，VFA）作为厌氧发酵过程的重要中间产物，其在厌氧反应器中的累积能够反映出产甲烷菌的不活跃状态或厌氧发酵条件的恶化。为了实现对农牧废弃物厌氧发酵进行过程分析和状态监控，将近红外光谱（Near Infrared Spectroscopy，NIRS）与偏最小二乘（Partial Least Squares，PLS）相结合构建玉米秸秆和畜禽粪便厌氧发酵液乙酸、丙酸和总酸含量快速检测模型。将竞争自适应重加权采样法（Competitive Adaptive Reweighted Sampling，CARS）与遗传模拟退火算法（Genetic Simulated Annealing algorithm，GSA）相结合构建CARS-GSA算法对沼液中的乙酸、丙酸和总酸进行特征波长优选，原始光谱数据1 557个波长点经预处理和波长优选后，得到乙酸、丙酸和总酸特征波长变量分别为135、101和245个，建立的回归模型验证决定系数分别为0.988、0.923和0.886，预测均方根误差（Root Mean Squared Error of Prediction，RMSEP）分别为0.111、0.120和0.727，相对分析误差分别为9.685、3.685和3.484，与全谱建模相比RMSEP分别减少了17.78%、15.49%和1.22%，能够满足农牧废弃物厌氧发酵过程发酵液中乙酸和丙酸含量的快速检测需求，基本满足总酸的检测需求。结果表明，通过构建CARS-GSA算法优选乙酸、丙酸和总酸的敏感波长变量，参与建模的波长点数量显著减少，有效降低了变量维度和模型复杂度，提升了回归模型检测精度和预测能力，为快速准确检测沼液VFA提供了新途径。     

土壤养分空间的变异性研究

由于土壤养分具有空间变异性规律,掌握这一规律对于指导肥料的施用及精准农业有着重要意义。该文从插值方法、采样方式和采样密度与尺度3个研究方向对土壤养分空间的变异性研究进展进行了概括和总结,指出探索适合不同尺度的插值方法、采样方式和采样密度仍是今后进一步研究的方向,而综合利用多种技术手段建立土壤养分的时空过程模型,将可能更有助于土壤养分变异性特征的表达。     

试点情况下省域间碳汇量控制的非合作随机微分博弈分析

林业碳汇的发展对减缓和适应气候变化是一个不可或缺的工具或渠道,也对林业投融资具有重要作用。林业资源是有限的,发展林业碳汇需要逐步规划。利用随机微分博弈模型分析省域间在碳汇试点情况下的非合作博弈情况,利用HJB方程解出反馈那什均衡解,然后利用数值仿真模型分析四种因素变化对林业碳汇量的影响,最后认为:对林业碳汇需要长期规划分阶段实施,要加强林业碳汇的管理及风险防范措施,立足当前做好工作。     

农机车载电子设备用户界面框架设计

介绍了一种农机车载电子设备显示界面框架的设计与实现。基于C语言分析设计了界面框架的数据结构,使用分层的数据结构设计方法实现了多类型数据的显示需要和灵活的界面类型组合方式,以极少的开销实现了多级菜单。将内容数据与操作函数分离,解决了操作函数复用的问题,同时提高了程序的可维护性。提出的新型的界面显示框架实现了多种农业装备常见的界面应用类型,解决了小屏幕嵌入式系统显示界面移植性差问题。     

食用菌多糖

正在国际上,食用菌多糖被称为"生物反应调节物",简称"BRM",经研究表明,多糖具有生物反应调节物的特征,可做为免疫增强剂和免疫激活剂,这些活性多糖具有一个的结构,即主链由β-D(1~73)连接的葡萄糖基组成,沿主链随机分布着同β-D(1~73)边接的葡萄糖基呈梳状结构,生物的大小随多糖的精细结构和构象不同而变化。