基于背景板比例尺的玉米果穗图像特征测量

玉米果穗图像特征的精确测量是实现玉米自动考种的关键技术,但玉米背景图像的复杂性,难以快速、准确测量出玉米的几何特征（玉米果穗的总长度、宽度、体积、秃尖等）。该文根据玉米灰度图像的分布特点,构造了三区域图像增强模型,采用形态学图像处理方法对增强后的图像进行分割,计算出背景板比例尺,以此为参考实现了精确计算玉米的几何参数。文中对计算结果进行了误差分析,表明该文提出的基于背景板比例尺的图像处理算法能够准确地测量出玉米图像中的几何特征值,准确率可达到96.01%,可实现玉米自动考种,替代传统的玉米手工考种,对于玉     

基于单视角点云镜像的猪只体尺测量方法

为了克服人工家畜体尺测量耗时、应激大和工作强度大等问题,提出了一种基于单视角点云镜像的猪只体尺测量方法。首先使用单Xtion深度相机采集包含猪体的场景点云图像序列,并人工筛选出包含背部弯曲程度较小猪体的场景点云图像,然后基于随机采样一致性算法和聚类分割算法自动化分割目标猪体并对其进行姿态归一化,检测单视角猪体点云对称面,并利用对称面镜像获取完整猪体,最后利用自主研发的体尺测量软件测量猪只体尺。试验结果表明,利用该方法测量体长的平均相对误差为5.00%,臀宽测量的平均相对误差为7.40%,臀高测量的平均相对误差为5.74%。该方法为猪只体尺测量提供了切实可行的新途径。     

基于历史气象资料和WOFOST模型的区域产量集合预报

针对基于作物生长模型进行产量预报时气象要素变化对作物生长的实时影响不能得到充分反映,产量预报缺乏量化不确定性信息的突出问题,选择河北省保定市和衡水市冬小麦主产区为研究对象,提出构建历史气象集合作为预报期气象数据输入驱动WOFOST模型的冬小麦生长模拟,并通过实时更新不断向前滚动预报,从传统单一数值的预报转向基于集合的概率预报。结果表明:基于历史气象资料可以进行作物模型的区域产量集合预报,抽穗期至灌浆期是预报精度最高的时期,预报集合中位数与实测产量的皮尔逊相关系数(PCC)最高为0.563,平均绝对误差(MAE)最低为458 kg/hm~2。研究结果表明区域化产量集合预报具有较强的可行性,并为量化作物模拟系统不确定性、数值天气预报与作物模型的结合应用提供了参考。     

作物遥感精细识别与自动制图研究进展与展望

作物识别与制图产品数据是作物长势、风险胁迫、产量等生产参量监测预测,种植结构调整与供需决策分析,以及耕地资源安全与生态效应评估等工作的基础数据,遥感数据成为作物类型识别与制图的最主要数据源,新兴数字技术则为遥感作物识别与制图提供了新的方法手段。本文通过综述近年基于遥感的作物识别与制图相关研究成果,探究当前技术趋势、关键问题,以及需求差距。分别从小尺度作物精细识别、大尺度作物自动化制图,以及作物识别与制图模式变化3个视角总结归纳面临的主要问题和主要研究工作。作物识别与制图产品在小尺度上需要更加精细、近实时和更高的识别精度,主要使用超高空间分辨率（如米级、亚米级）的影像数据,在提高作物识别精度（95%以上）进而提取满足应用需求的高精度作物表型等信息方面依旧面临巨大挑战。而在大尺度上需要更加自动化、满足可靠识别精度（90%左右）,主要使用高时空分辨率（2~5d,10~30m）的影像数据,面临着如何处理海量数据的存储管理、分析计算,发展大范围上具有鲁棒性的分类识别方法,寻找科学高效的地面样本获取途径的难题。同时,作物识别与制图的模式也将从确认监测向提前预判和特定作物探测转变。最后从加强科学研究与加快应用落地2个角度提出展望,为发展满足智慧农业与国土监管不同需求的遥感作物识别与制图产品提供参考与借鉴。     

基于历史气象资料和WOFOST模型的冬小麦区域产量集合预报

针对基于作物生长模型进行产量预报时气象要素变化对作物生长的实时影响不能得到充分地反映,产量预报缺乏量化不确定性信息的突出问题,选择河北省保定市和衡水市冬小麦主产区为研究对象,提出构建历史气象集合作为预报期气象数据输入驱动WOFOST模型的冬小麦生长模拟,并通过实时更新不断向前滚动预报,从传统单一数值的预报转向基于集合的概率预报。结果表明:基于历史气象资料可以进行作物模型的区域产量集合预报,抽穗期至灌浆期是预报精度最高的时期,预报集合中位数与实测产量的皮尔逊相关系数(PCC)最高为0.56,平均绝对误差(MAE)最高为578 kg·hm~(-2)。研究结果表明区域化产量集合预报具有较强的可行性,并为量化作物模拟系统不确定性、数值天气预报与作物模型的结合应用提供了参考。     

基于MCMC方法的WOFOST模型参数标定与不确定性分析

为探究作物生长模型参数的自动标定技术及其不确定性分析方法,该研究以郑州农业气象试验站为试验点,利用融入了snooker更新(snooker update)的DE-MC(differential evolution Markov chain,差分进化马尔科夫链)方法实现对WOFOST(world food studies)作物生长模型的参数标定和不确定性定量评价。snooker更新增加了DE-MC算法中候选样本的多样性,从而实现利用更少的并行链对多维参数空间进行有效采样,较适合于WOFOST模型参数众多的特性。结果表明:相比于模型默认值,采用MCMC(Markov chain Monte Carlo,马尔科夫链-蒙特卡洛)标定后的参数,叶面积指数(leaf area index,LAI)模拟精度可提高51.40%~53.07%,产量模拟精度提高8.25%~8.88%。标定参数中,SPAN、SLATB070、SLATB040、AMAXTB130和SLATB00的后验分布可近似为高斯分布,其中SPAN的不确定性最低。带入后验参数集合进行模型,LAI在三叶期至返青期之间以及拔节期至抽穗期之间模拟的不确定性较大;产量模拟的不确定性随时间不断增大,至乳熟期前后达到稳定。该方法能够实现对多参数复杂作物生长模型的参数标定和不确定性分析,对作物模型参数估计及提高模拟精度具有重要作用。     

基于稀疏表示算法的高通量玉米果穗粒型识别系统

玉米籽粒粒型是评估玉米产量和品质的重要表型参数之一,为了提高籽粒粒型的识别率,同时满足高通量以及无损测量的要求,该文以果穗整体为研究对象,基于稀疏表示的方法构建了高通量玉米果穗籽粒粒型识别系统(果穗未脱粒)。以掉落抓拍法硬件采集平台采集3种不同粒型(硬粒型、马齿型、半马齿型)的玉米穗图像,首先使用帧差法获取果穗轮廓,再通过G通道分离、OTSU算法(最大类间方差法)得到籽粒轮廓信息,提取籽粒部分颜色、形状、纹理特征作为分类依据,每种粒型取200粒作为训练样本构成稀疏表示算法的判别字典,对每一个测试样本计算稀疏表示系数,根据最小重构误差判定籽粒粒型类别。结果表明,该方法不需要传统的果穗脱粒再进行籽粒类型统计,识别正确率达到94.8%,测量速度达到28穗/min,大大提高了玉米粒型统计的效率。     

多源遥感数据支撑的耕地质量监测与评价

【目的】耕地质量监测与评价可为土地整治、占补平衡、新增耕地质量评估和基本农田管护提供科学依据,多源遥感为实现长时序大范围的耕地质量监管提供了数据基础和技术支撑。【方法】文章从耕地质量的定义出发,研究了基于遥感技术耕地质量监测与评价的两种策略:(1)从地学特征、土壤特性、环境状况、建设水平和生物多样性等5个维度表达耕地质量的科学内涵,构建以多源遥感数据为基础的耕地质量监测与评价指标体系,并梳理利用遥感技术获取各关键指标因素的方法;(2)从系统思维的角度,利用长时间序列遥感数据监测作物长势间接反映耕地质量综合状况。【结果】以多源遥感支撑的耕地质量监测与评价体系可实现耕地质量信息的实时、大范围获取,对耕地质量监测与评价工作具有重要意义;遥感技术支撑的耕地质量监测与评价,逐渐向更高精度、更多样化和更融合的方向发展。【结论】该研究结果可为耕地质量的实时大范围监管和耕地资源的"三位一体"管护提供参考。     

苗圃式城市生态林带工程建设的可行性初探

在概述了城市生态林带和苗圃式城市生态林带的概念、说明营造苗圃式城市生态林带可靠性的基础上，对苗圃式城市生态林带模式进行了规划设计，并对苗圃式城市生态林带经营运作模式和经济效益作了探讨，表明建设苗圃式城市生态林带，既为城市建设增添了高标准的城市生态林带，又为社会创造了生态和经济效益。     

土地整治遥感监测研究进展分析

通过回顾国内外土地整治概念及内容的发展历程,总结了新时期土地整治的基本内涵和工作需求。通过分析遥感在土地整治工作中的广泛应用,梳理了土地整治遥感监测的发展脉络,归纳了土地整治遥感监测的关键技术及其研究现状,进而给出了土地整治遥感监测相关技术及应用的发展趋势。分别从土地资源调查与保护、土地复垦与生态修复、农用地整治、宜农未利用地开发、建设用地整治及生态化土地整治等不同土地整治类型和潜力测算与风险评估、规划设计、施工监管及验收评价等土地整治项目过程等角度,对多年来遥感技术在土地整治工作中的应用情况进行了系统阐述,最后在总结技术优势与局限的基础上,提出了未来的攻关难点和发展方向,为土地整治遥感监测工作的开展提供科学参考。