基于SSH2的茶园生产信息管理系统的设计

为提升茶园的生产管理效率,釆用SSH2(Struts2+Spring+Hibernate)框架,基于MVC(模型-视图-控制器)软件开发模式,设计了一种茶园生产信息管理系统。该系统以My Eclipse为开发平台,采用Mysql数据库,用Struts2实现表现层,用Spring实现业务层,用Hibernate实现数据持久层,可实现茶园数据检索、库存管理、采摘管理、播种管理、生产日志记录5个功能,加快生产和管理阶段信息传递速度,为茶园生产、管理、决策提供帮助。系统实现结果表明,采用SSH2架构可以使茶园生产管理信息系统结构清晰,具有良好的扩展性、维护性,便于应用推广。     

基于GIS的森林采伐智能决策支持系统设计

将森林采伐知识、地理信息系统(GIS)、智能决策支持系统(IDSS)等集成在一起,设计开发基于GIS的森林采伐智能决策支持系统,实现数据采集、录入、存储、查询、分析、输出等功能。系统主要包括数据库系统、知识库系统、模型库系统、方法库系统以及人机交互界面等5个模块。根据用户需求,通过各个模块协同作用,实现森林采伐决策的可视化和数字化,为森林采伐规划设计提供决策支持,提高森林经营管理水平。     

基于Android平台的江西省烟草气象服务系统的设计及实现

为了进一步促进江西烟草业的发展,结合现代气象综合业务和烟草气象服务的需求,建立了一套基于Android系统的烟草气象信息综合服务平台。运用该平台提供的手机客户端软件,能够获取与烟草种植、加工与管理相关的气象信息和烟草公司发布的技术与管理信息;同时,该系统还能向相关人员主动发送有关的气象预警或其他灾害信息等。基于Android系统的烟草气象服务系统的应用将大大加快现代烟草农业建设的发展步伐。     

基于北斗卫星导航的秸秆机械化还田作业管理系统

为满足秸秆机械化还田作业精准化管理的需要,解决还田工作中作业面积统计困难、现场核查工作量大、全局管理难以实现等若干现实问题,设计了基于北斗卫星导航的秸秆机械化还田作业精准管理系统。系统集成北斗卫星导航定位、物联网、地理信息系统等信息技术,通过北斗卫星导航农业机械车载信息终端,实时采集、处理秸秆还田作业中的定位和状态数据,获取还田现场的高清影像。通过建立作业管理信息系统,实现作业监控、地块识别、面积量测、质量评估、指标统计和指挥调度等功能。试验结果表明,系统可以有效实现轨迹监控、灵活调度、分类统计分析,提高了秸秆还田机械化作业效率。同时,地块识别率和地块面积统计达到了作业精度要求,可以满足秸秆机械化还田作业的需要。     

基于随机森林算法的农耕区土地利用分类研究

基于随机森林算法,采用多季节、多时相光谱信息、纹理信息和地形信息进行分类研究,选出最佳分类方案对农耕区土地利用信息进行提取,并利用随机森林算法对所有特征变量进行降维,将降维后的变量分别用于随机森林、支持向量机和最大似然分类法,分析不同分类方法对农耕区土地利用类型提取的适用性。研究结果表明:基于随机森林算法的多源信息综合分类方案进行土地利用信息提取效果最佳,总体精度85.54%,Kappa系数0.835 9;利用随机森林算法进行特征选择可以在有效降低数据维度的同时保证分类精度;3种分类方法中,随机森林算法总体分类精度81.08%,分别较支持向量机和最大似然法高9.46%和5.27%。利用随机森林分类法结合多源信息能够有效对农耕区土地利用类型进行分类,为土地类型的划分提供了快捷可行的方法。     

基于辅助信息的森林蓄积量空间模拟

以北京市密云县一类清查的样地蓄积量为研究对象,结合与蓄积量相关的辅助因子,采用普通克里格法、协同克里格法对森林蓄积量进行空间插值估测,并与文献[25]同一研究区的基于偏最小二乘法回归法估测结果进行比较分析。结果表明,普通克里格法、基于辅助信息的协同克里格法、偏最小二乘回归法的蓄积量估测值与实测值间的相关系数分别为0.389、0.845、0.766;基于辅助信息的协同克里格法要优于普通克里格法和偏最小二乘回归法,能够明显提高预测精度;与普通克里格法相比,所产生的均方根误差减小了71%,预测值和实测值的相关系数提高了54%。最后生成了密云县森林蓄积量空间分布图。研究表明应用地统计学方法进行蓄积量估测具有很好的应用前景,可以为森林蓄积量的估测提供一种可行的方法。     

最优分割尺度支持下高分遥感影像水土资源信息分类

为提升水土资源信息分类精度,以无人机航拍获取的高分辨率影像为实验对象,提出了最优分割尺度和决策树支持下的对象级影像分类方法。首先,根据影像内部的同质性和异质性,建立了分割质量函数,通过该函数获取了最优分割尺度;然后,提出了基于光谱信息和面积信息的最优分割尺度评价模型对分割结果进行评价;最后,引入决策树规则机制,完成了水土资源信息分类,并与最大似然法分类结果进行对比。研究结果表明:所建立的分割质量函数能准确获取最优分割尺度,有效避免了人工分割带来的主观性,所提方法分类总体精度为86.78%,最大似然分类方法总体精度为77.59%,在分类精度上有较大提升。     

基于ARM和Android的通用化农田信息检测终端研究

为了提高复杂、多样的农田信息检测效果,运用通用化设计概念和高性能硬、软件技术方案,设计了一种便携式、可配置的农田信息检测终端。采用主流的ARM Cortex-A8嵌入式处理器与Android操作系统相结合的一体化架构,集成AD、232、485、USB传感器接口,按键、触摸屏、液晶屏人机交互模块,SD卡、USB、3G、Wi Fi、Bluetooth数据交换模块,北斗/GPS双模定位模块以及电源/电量计模块,定制、移植核心驱动程序和HAL库层、JNI接口层。测试及应用试验表明,检测终端可选择配接或同时配接模拟/数字式、电流/电压型以及视频/图像摄像头等多种类型传感器,实现对土壤及大气参数、作物图像和地理信息的采集,并具有多种模式的数据展示和交换功能;模拟信号检测误差小于0.669 5%,3G无线通信下载速率达1 248 Kb/s,整机最大功耗小于3.6 W,检测终端外观尺寸152 mm×83 mm×34 mm,整机质量仅330 g。该检测终端易于配置或二次开发,使用方便,满足农田信息的全面、高效和精准检测需求。     

基于色差信息多色彩模型的黄羽鸡快速分割方法

快速准确分割出复杂背景下的鸡只图像,是应用机器视觉系统快速识别实际饲养环境下病鸡的关键步骤。以某鸡舍散养的黄羽肉鸡为分割目标,提出了一种基于色差信息的多色彩模型鸡只分割方法。首先对200幅自然环境下拍摄的图像在常用的色彩模型下,分析了鸡冠、鸡身羽毛、鸡肚羽毛以及背景的颜色特征,利用背景在RGB色彩模型的R、G、B三分量色差信息特征进行一次分割,去除大部分的背景,然后转换到HSV色彩模型,获取黄羽鸡不同部位的H分量阈值,再由H阈值范围提取鸡身、鸡冠实现二次分割,最终得到分割目标。实验结果表明所提方法实际分割正确率为86.3%,优于L*a*b*色彩模型聚类的78.4%。所提方法复杂度小,运算时间短,适用于实时分割场合。     

浙江安吉县竹产业发展趋势及原因分析——基于2010—2015年人力资源招聘信息的实证分析

为了揭示安吉县竹产业发展趋势,进一步分析其原因,本文选取了安吉县2010-2015年春、秋季共10次招聘会的招聘数据信息,对安吉县竹产业发展趋势进行了分析。结果显示:近年来安吉县竹产业招聘企业和岗位数量及其比例均不断下降,反映了安吉竹产业正处于逐步下行的趋势,其在国民经济中的相对地位也在不断下降。分析其原因主要是:竹产品市场份额减少,产品相对过剩;中西部竹产业发展带来冲击;在竹资源培育方面投入劳动力不足,在加工方面机械化程度低;竹产业自身转型急需升级等,并就此提出了对策建议。