Geographic Information System‐Based Analysis of the Spatial and Spatio‐Temporal Distribution of Zoonotic Cutaneous Leishmaniasis in Golestan Province,North‐East of Iran

Zoonotic cutaneous leishmaniasis (ZCL), a vector‐borne disease, poses serious psychological as well as social and economic burden to many rural areas of Iran. The main objectives of this study were to analyse yearly spatial distribution and the possible spatial and spatio‐temporal clusters of the disease to better understand spatio‐temporal epidemiological aspects of ZCL in rural areas of an endemic province, located in north‐east of Iran. Cross‐sectional survey was performed on 2983 recorded cases during the period of 2010–2012 at village level throughout the study area. Global clustering methods including the average nearest‐neighbour distance, Moran's I, general G indices and Ripley's K‐function were applied to investigate the annual spatial distribution of the existing point patterns. Presence of spatial and spatio‐temporal clusters was investigated using the spatial and space–time scan statistics. For each year, semivariogram analysis and all global clustering methods indicated meaningful persistent spatial autocorrelation and highly clustered distribution of ZCL, respectively. Eight significant spatial clusters, mainly located in north and northeast of the province, and one space–time cluster, observed in northern part of the province and during the period of September 2010–November 2010, were detected. Comparison of the location of ZCL clusters with environmental conditions of the study area showed that 97.8% of cases in clusters were located at low altitudes below 725 m above sea level with predominantly arid and semi‐arid climates and poor socio‐economic conditions. The identified clusters highlight high‐risk areas requiring special plans and resources for more close monitoring and control of the disease.     

基于无人机多光谱影像和关键点检测的雪茄烟株数提取

为从无人机遥感影像中准确识别烟草,实现植株定位与计数,以雪茄烟草植株为研究对象,提出一种新的深度学习模型。区别于传统的利用检测框识别目标,本文模型利用少量的关键点学习烟草中心形态学特征,并采用轻量级的编、解码器从无人机遥感影像快速识别烟草并定位计数。首先,提出的模型针对烟草植物形态学特点,通过中心关键点标注的方法,使用高斯函数生成概率密度图,引入更多监督信息。其次,对比不同主干网络在模型中的效果,ResNet18作为主干网络时平均精度大于99.5%,精度和置信度都高于测试的其他主干网络。而MobileNetV2在CPU环境下达到运行效率最优,但平均置信度相对较低。使用损失函数Focal Loss与MSE Loss结合的Union Loss时,平均精度大于99.5%。最后,利用不同波段组合作为训练数据,对比结果发现使用红边波段更有助于模型快速收敛且能够很好地区分烟草和杂草。由于红边波段与植株冠层结构相关,使用红边、红、绿波段时平均精度达到99.6%。本文提出的深度学习模型能够准确地检测无人机遥感影像中的烟草,可为烟草的农情监测提供数据支持。     

辽宁省大豆田杂草发生与危害

采用倒置"W"九点取样法调查辽宁省大豆田杂草,明确了辽宁省大豆田杂草有19科35种,其中阔叶杂草占74.29%,禾本科杂草占14.29%,其他杂草占25.71%;一年生杂草占54.29%,多年生杂草占31.43%。相对多度达10%以上的杂草依次为藜、鸭跖草、稗草、苘麻、反枝苋、红蓼、马唐、铁苋菜、马齿苋和山苦菜。其中藜和鸭跖草相对多度在30%以上,为辽宁省大豆田杂草优势种群。     

建立四川盆地水土保持监测“零”基准面(点)的探讨

从认知水土流失“零”基准面的理论出发,在大范围的地理尺度及大的时间跨度层面上,根据岩层及土壤在外力（水力、重力、风力等）作用下的自然规律,即高势能向低势能的迁移表现,提出建立最低的水土保持监测基准面（点）,扩大水保法调整的范围,从而减少近期和长期的水土流失趋势。     

西藏堆龙牧业体制改革示范点建设的探索与实践

文章叙述了牧业体制改革点的基本情况、意义、实施步骤及合作专业组织管理运营模式等内容,探讨了在探索与实践过程中出现的问题,并针对出现的问题提出了相应的措施,为顺利完成牧业体制改革示范点建设奠定基础,同时也为西藏牧业体制改革发展提供一定的思路和依据。     

刚柔耦合串联机械臂末端位置误差分析与补偿

机械臂连杆柔性、关节柔性等非线性变形的综合影响,导致其末端位置发生偏离而产生误差。本文以IRB1410型串联机械臂为研究对象,采用理论分析、仿真分析与实验验证相结合的方式,对机械臂末端位置误差进行分析与补偿研究。首先,建立机械臂刚柔耦合理论误差模型,并运用Newmarkβ法进行数值仿真分析;联合ANSYS和ADAMS进行刚柔耦合机械臂末端位置运动误差仿真;为了实现快速补偿,提出基于BP神经网络的伪目标点法对位置误差进行补偿,补偿后其位置误差均方根减小了68.3%,说明该方法具有较好的补偿效果;最后,自主设计并搭建了测量实验平台,采用所提算法进行了误差补偿实验,对比补偿前后距离误差,补偿后误差均方根减小了77.01%,验证了伪目标点法对柔性误差补偿的有效性。     

牧草干燥太阳能聚焦吸收器机理分析与优化

目前太阳能干燥设备是以非聚焦板式空气集热器为关键工作部件,其干燥效率和生产率均较低。为此,研究了太阳能聚焦吸收器的黑腔功能,利用该功能减少聚焦光线对外二次辐射和能量损失。设计4种结构类型的太阳能聚焦吸收器,进行了性能机理研究和对比分析,其中三角形聚焦吸收器呈现出良好的黑腔效果。进一步对三角形聚焦吸收装置进行优化,得出吸收器内腔深度在4 cm左右时性能最佳。对4种吸收器进行了试验测试,结果表明,三角形优于圆弧形,圆弧形优于方形,性能最差的是半圆形。吸收器开口宽度为5 cm时的黑腔效果低于开口宽度为3 cm时的效果。盖板形状对吸收器性能产生影响,平板优于圆形,V形最差。     

利用多时序激光点云数据提取棉花表型参数方法

当前,能够实现作物表型参数高效、准确的测量和作物生育期表型参数的动态量化研究是表型研究和育种中亟待解决的问题之一。本研究以棉花为研究对象,采用三维激光扫描LiDAR技术获取棉花植株的多时序点云数据,针对棉花植株主干的几何特性,利用随机抽样一致算法（RANSAC）结合直线模型完成主干提取,并对剩余的点云进行区域增长聚类,实现各叶片的分割;在此基础上,完成植株体积、株高、叶长、叶宽等性状参数的估计。针对多时序棉花激光点云数据,采用匈牙利算法完成相邻时序作物点云数据的对齐、叶片器官对应关系的建立。同时,对各植株表型参数动态变化过程进行了量化。本研究针对3株棉花的4个生长点的点云数据,分别完成了主干提取、叶片分割,以及表型参数测量和动态量化。试验结果表明,本研究所采用的主干提取及叶片分割方法能够实现棉花的枝干和叶片分割。提取的株高、叶长、叶宽等表型参数与人工测量值的决定系数均趋近于1.0;同时,本研究实现了棉花表型参数的动态量化过程,为三维表型技术的实现提供了一种有效的方法。     

微米木纤维JGD型木橡胶减震器的建模理论研究

选用可再生资源---红松木材的加工剩余物和边角碎料切削而成的木纤维为原料,用数学建模方法构造JGD型木橡胶减震器的外部造型,通过MATLAB验证JGD型木橡胶减震器仿真模型的通用性和精确性。动态输入模型参数,得到不同模型所需的加工尺寸,制作与模型相对应的模具。在模具上完成微米木纤维JGD型木橡胶减震器的整个模压加工过程,既能保证木橡胶减震器外形尺寸,又降低其生产成本,可为微米木纤维JGD型木橡胶减震器的加工系统实际生产提供理论依据。