基于多源数据的华北平原夏玉米种植区划研究

精准识别农业生产环境信息和农业生产特征,对气象、土壤和作物等多源数据进行综合分类,是提高农业资源利用效率和优化农业种植结构的基础。本研究基于近20年（1998~2017年）气象数据和华北五省的玉米单产统计数据,首先构建了华北平原气候资源和玉米生产时空分布特征数据库,研究区内的降雨量、活动积温、日照时数、太阳辐射和玉米单产均存在显著的时空变化;利用作物精细种植区划方法,将华北平原夏玉米种植区分为极不适宜区、不适宜区、较适宜区、适宜区、极适宜区五大类,各类面积分别占总体的比例约为10%、11%、25%、30%、24%;进一步通过环境类别归属度分析方法,将每一大类分为5小类,概率大于75%的相对稳定区域约占总面积的63%,小于75%的波动区域约占37%;极不适宜区、不适宜区和较适宜区,三类时空分布比较稳定,隶属度为100%分别占各类面积的87.67%、70.41%和84.28%,波动区主要发生在极适宜区和适宜区,以及适宜区和较适宜区之间。本研究构建的华北平原夏玉米精细区划结果,对提高研究区资源利用效率和优化玉米产业布局具有重要的指导意义。     

基于BP神经网络对薇甘菊预处理方法的选取

以入侵植物薇甘菊高光谱图像为研究对象,基于4种预处理方法对薇甘菊高光谱图像进行降低噪声处理,分别研究了基于主成分分析的特征提取方法和基于BP神经网络的分类模型,筛选出薇甘菊高光谱识别的最优预处理方法,以实现薇甘菊的快速准确识别。结果显示,预处理方法为一阶、二阶微分的识别率分别为81.2%和76.92%;标准正态变量变换(SNV)和一阶微分+SG平滑的识别率分别为89.74%和87.18%。多次试验得到基于SNV预处理方法的识别率最稳定,即得到最优预处理方法为SNV。     

农村多维相对贫困测度及治理研究

突发的疫情冲击使脱贫攻坚任务更加艰巨,抓住当前脱贫攻坚关键点和难点对实现脱贫攻坚目标意义重大.该研究利用A-F多维模型,基于脱贫机会和风险应对视角测度了新疆贫困地区脱贫机会和风险应对缺失的广度、深度、强度.结果 表明:当前脱贫攻坚重点是在降低脱贫机会和风险应对缺失的广度上,而非农发展脱贫机会和外部风险冲击平滑2个维度是当前脱贫攻坚的难点维度,农业发展脱贫机会维度改善不容忽视.在此基础上,提出短期政策应优先考虑增加脱贫机会,消除绝对贫困;长期政策应聚焦风险防控能力提升,以风险防控能力提升稳定脱贫成效,改善相对贫困.     

双拱棚三种瓜菜创新技术模式及经济效益分析

采用内外2层拱架塑料大棚,多层薄膜覆盖方式,一年安排三茬果菜栽培,即一种西瓜3月5日定植,5月下旬采收;二种西瓜6月1-5日定植,8月上旬采收;三种菜豆,8月上旬直播,10-11月采收.通过抢早一种西瓜、控旺二种西瓜、延晚三种菜豆,采取适宜的整枝、肥水和授粉等措施,农户管理6 000 m2塑料大棚,2018、2019年连续实现家庭年纯收入16万元以上.     

基于随机森林的高寒湿地地区土地覆盖遥感分类方法

高寒湿地是青藏高原典型独特的生态系统,是全球气候变化的敏感地带和预警区。利用遥感技术快速、准确地分类提取高寒湿地的土地覆盖信息,对当地生态安全监测和保护具有重要意义。本文以若尔盖湿地国家级自然保护区为研究区,首先,以高分一号(GF-1)遥感影像为数据源,融合光谱特征、水体指数、地形特征、植被指数和纹理信息等26个变量进行随机森林(Random forest,RF)分类实验;然后,根据袋外数据(Out of bag,OOB)的特征变量重要性得分和精度评价结果,选出高寒湿地地区土地覆盖类型的最优分类方案和特征;最后,对特征变量进行降维,并基于相同的变量,采用极大似然法(Maximum likelihood classification,MLC)、支持向量机(Support vector machine,SVM)、人工神经网络(Artificial neural network,ANN)和RF等方法进行分类,比较不同方法的优适性。结果表明:结合GF-1影像光谱、水体、植被、纹理特征和地形信息,使用26个变量的RF模型的分类精度最高,总体精度(Overall accuracy,OA)为90.07%,Kappa系数为0.86;通过RF模型的变量重要性分析可以有效选出重要的特征信息,在降低特征变量维度的同时,还能保证较高的分类精度; 4种分类方法中,RF算法是高寒湿地地区较合适的分类方法,OA比MLC基准方法高17.63个百分点,比SVM和ANN等机器学习算法分别高6.98、6.56个百分点。     

基于RTK-BDS的果园农用车辆自主导航系统研究

根据果园农用车辆作业需求,设计了一种基于RTK-BDS的自动导航控制系统。利用卡尔曼滤波技术提高了RTK-BDS在果园应用中的定位精度,同时将模糊控制与纯追踪模型相结合,设计了果园农用车辆直线跟踪导航控制器,并进行了追踪仿真和田间试验。结果表明:当果园农用车辆前进速度为0.5m/s时,最大横向误差不大于0.086m,平均误差不大于0.036m。     

海口市林分碳密度与景观格局指数耦合研究

为了解森林景观的空间组成、分布等特征对林分碳密度的影响，并以此为海口市优化林分结构，保护林地资源等方面提供参考。以海口市2015年森林资源二类调查数据为基础，运用arcgis、fragstats、spss等软件量化林分碳密度与景观格局指数并以此构建耦合协调度模型，来反映林分碳密度与森林景观格局的关系。研究发现，海口市热带林面积比重较大，且人为经营活动较强，导致其景观破碎化程度较高；林分碳密度与森林景观格局指数之间具有一定的相关性，且是相互促进的关系，当某一林分类型的空间配置较好，分布较聚集，不被其他地类分割时，其碳密度往往也较高。通过对海口市林分碳密度和森林景观格局指数的耦合研究，发现其林分碳密度与森林景观格局指数耦合协调度状况总体上并不良好，需要进行调整和改善。     

江苏地区奶牛场blaNDM阳性大肠杆菌的分子流行病学

为了调查江苏地区奶牛场大肠杆菌中bla_(NDM)基因的分子流行病学特征。从江苏部分地区3个奶牛场采集样品134份,使用PCR和测序的方法筛选bla_(NDM)阳性大肠杆菌,同时对其进行超广谱β-内酰胺酶类基因的检测,采用药敏试验检测bla_(NDM)阳性大肠杆菌对19种常用抗生素的敏感性,通过多位点序列分型(MLST)和脉冲场凝胶电泳(PFGE)对携带NDM基因的大肠杆菌进行亲缘关系分析,通过质粒结合试验验证bla_(NDM)基因的可转移性。结果显示,从134份奶牛场样品中共分离15株bla_(NDM)阳性大肠杆菌,包括NDM-1和NDM-5 2种变体。15株bla_(NDM)阳性大肠杆菌对多种抗生素均呈现不同程度的耐药,奶牛场15株bla_(NDM)阳性大肠杆菌包括7种ST型,分别是ST410、ST846、ST206、ST101、ST1642、ST3076、ST1626,同一种ST型在粪便样品和环境样品中同时存在,表明相同ST型bla_(NDM)阳性大肠杆菌可在动物与环境间相互传播。PFGE试验结果表明,15株bla_(NDM)阳性大肠杆菌可以分为11个簇,同一样品的分离株倾向于相同的簇,在比较小的范围内存在PFGE图谱相同的现象;对15株菌株的结合子进行bla_(NDM)基因的转移性试验结果表明,15株大肠杆菌的bla_(NDM)耐药基因均通过质粒结合转移至受体菌J53。表明,bla_(NDM)阳性大肠杆菌在江苏省部分地区奶牛场中流行相对较为严重,存在多重耐药现象,推测bla_(NDM)基因主要通过质粒结合转移的方式进行水平传播,这为食品源耐药菌的监测及风险评估提供了依据。     

盆栽一株多果技术

一株多果技术是一种嫁接技术的新应用,通过嫁接手段把颜色或者形状等外形差别较大的同科属植物嫁接到同一植株上,以达到更好的观赏效果。对不同品种茄子嫁接的操作规程做简要概述,通过该技术在茄子嫁接上的演示,拓展人们思路,以便于今后更多种嫁接技术的创新。     

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。