机器学习用于耕地土壤有机碳空间预测对比研究——以亚热带复杂地貌区为例

耕地土壤有机碳(SOC)是土壤质量的重要指标,也是生态系统健康的重要表征。当前机器学习(Machine Learning, ML)用于SOC数字制图日益热门,但不同算法在高空间分辨率SOC数字制图中的对比研究尚有欠缺。本研究以福建省东北部复杂地形地貌区为例,采用10m空间分辨率Sentinel-2影像数据,选取地形、气候、遥感植被变量为驱动因子,重点分析当前常用的机器学习算法——支持向量机(SupportVector Machine,SVM)、随机森林(RandomForest,RF)在SOC预测中的差异,并与传统普通克里格模型(Ordinary Kriging, OK)进行比较。结果表明:基于地形、遥感植被因子和气候因子构建的RF模型表现最佳(RMSE=2.004,r=0.897),其精度优于OK模型(RMSE=4.571, r=0.623),而SVM模型预测精度相对最低(RMSE=5.190, r=0.431);3种模型预测SOC空间分布趋势总体相似,表现为西高东低、北高南低,其中RF模型呈现的空间分异信息更加精细;最优模型反演得到耕地土壤有机碳平均含量为15.33 g·kg-1; RF模型和SVM模型变量重要性程度表明:高程和降水是影响复杂地貌区SOC空间分布的重要变量,而遥感植被因子重要性程度低于高程。     

基于近红外光谱的绿茶滋味品质估测模型北大核心CSCD

绿茶中的茶多酚与氨基酸含量之比(即酚氨比)是评价绿茶滋味品质的量化指标。本文提出利用近红外光谱技术快速分析绿茶汤的酚氨比,并对光谱的特征变量进行筛选以提高模型的精度和稳定性。试验采用联合区间偏最小二乘法(siPLS)结合连续投影算法(SPA)筛选特征变量,建立酚氨比的估测模型,并与PLS、iPLS和siPLS方法建立的模型性能相比较。结果表明,应用siPLS结合SPA优选7个特征变量,主成分因子数为4时,所建模型性能最好,模型预测集相关系数(R p)为0.906,预测均方根误差(RMSEP)为0.258。对预测集30个样本的预测值与参考值进行t检验时,预测值与参考值无显著差异,说明模型准确可靠,可实现绿茶滋味品质的近红外光谱快速估测。     

8株猪繁殖与呼吸综合征病毒ORF5基因的变异分析

本研究拟初步了解中原地区近期猪繁殖与呼吸综合征病毒(PRRSV)的变异情况。对2011—2012年间从河南及周边省份发病猪场分离的8株PRRSV毒株Nsp2基因变异区进行RT-PCR扩增,同时对主要结构蛋白GP5基因进行克隆测序并与GenBank中登录的中国历年来流行的PRRSV代表毒株的GP5蛋白序列进行遗传进化分析,对主要氨基酸基序进行比对分析。结果表明,2011—2012年在中原地区分离的8株PRRSV分离株均为Nsp2缺失变异株,GP5基因与2006年中国高致病PRRSV代表毒株JXA1同源性较高。     

我国完成短花药野生稻基因组测序及分析

在I-OMAP计划的框架下,中国科学院遗传与发育生物学研究所陈明生课题组通过与深圳华大基因、亚利桑那大学等合作,利用第二代测序技术完成了261Mb高质量的短花药野生稻(O.rachyantha)全基因组序列,并开展了稻属比较基因组学和基因组进化的研究。研究揭示了稻属基因组在基因组大小、基因移动和异染色质进化等方面新的分子机制。     

梨树害虫与天敌的生态调控

害虫与其天敌在长期的进化过程中逐步形成了相互依存、相互制约的生态平衡关系.当前,生产中对害虫仍以化学防治为主要手段.为保护天敌,在用药防治害虫过程中必须注重害虫与其天敌间的生态平衡,否则不仅防治效果不佳,还会导致害虫危害加剧.     

猪TOLL样受体7全基因的扩增、克隆及生物信息学分析

根据猪Toll样受体7基因(TLR7)序列设计、合成1对引物,直接从三元猪外周血淋巴细胞中提取总RNA,应用RT-PCR技术扩增三元猪TLR7全基因,并进行克隆和测序.测序结果表明,获得了三元猪TLR7全基因序列,其大小为3 160 bp,包含一个完整阅读框(3 153 bp),编码1 051个氨基酸残基,有15个潜在的N-糖基化位点和4个潜在的磷酸化位点,信号肽切割部位位于第29～30位氨基酸之间,跨膜基因序列为第844～866位.TLR7基因存在种属的差异性,亲缘关系越近,同源性越高.三元猪TLR7基因的成功克隆为进一步研究猪TLR7基因表达、生物学功能、揭示ssRNA病毒入侵宿主的致病机制以及猪抗病毒免疫及育种的相关研究奠定了基础.     

鸟类进化过程中外生殖器退化的分子机制

鸟类进化过程中令人困惑的问题是其外生殖器的变短及消失。所有鸟类都通过体内受精进行繁殖,但仅有3%的鸟类具有能射精的外生殖器。关于鸟类外生殖器退化的机制假说较多,但其潜在的发育机制仍未知。霍华休斯医学研究中心、美国佛罗里达州立大学及英国雷丁大学的科研人员于《Current Biology》在线发文对鸟类外生殖器变短或消失的原因作一分析,认为Bmp4基因在鸡形目鸟类生殖结节远端间质的表达,使得生殖结节发生细胞凋亡,最终导致其外生殖器的退化。     

无黏性土堤防渗流及稳定计算的改进方法探讨

对于中小河流无黏性土堤防而言,堤防规范的渗流计算方法在靠近水边线或坡脚时计算出的比降存在奇异性,从而降低渗流稳定及边坡稳定的计算精度.以小沙河流域生态修复建设项目为例,探讨边坡强度自动折减的改进算法在无黏性土堤防渗流稳定及渗流作用下边坡稳定的有限元计算效果.研究成果对无黏性土河道堤防工程治理设计具有重要的参考价值.     

基于RealSense深度相机的多特征树干快速识别方法

针对农业机器人在果园定位和导航中,环境背景复杂、光照强度变化大等问题,本文提出了一种基于RGB-D相机并利用颜色、深度、宽度和平行边特征的树干快速识别方法。首先,使用RealSense深度相机获取果园的彩色图像和深度数据;然后,将彩色图像转换为HSV颜色空间,再对HSV颜色空间中的S分量进行超像素分割,并将颜色特征和深度特征相近的相邻超像素块进行合并;随后,对深度图像进行树干宽度特征检测,对宽度置信率大于阈值的物体看作是待处理物体;最后,对待处理的物体进行平行边特征检测,在待处理物体边缘区域选择感兴趣区域窗口（ROI）进行边缘检测,搜索可能的树干边缘直边,当物体边缘的置信率R_B大于设定的阈值T_LB时,则识别为树干。通过对树干的多特征提取,有效提高了在不同环境下树干识别准确率。利用移动机器人平台在果园环境进行试验测试,以检验在强光照、正常光照和弱光照条件下树干识别算法的性能。试验结果表明,本文的树干识别算法在强光照、正常光照和弱光照条件下,树干识别的准确率分别为92.38%、91.35%和89.86%,每帧图像平均耗时分别为0.54、0.66、...     

一种新的TS模型辨识算法

提出一种新的TS模型辨识算法.该算法思想：首先采用MCR算法（Mountain C-Regressionmethod）自动确定聚类数目和初始聚类中心,然后采用改进的GK（Gustafon-Kessl）聚类算法得到最优的划分矩阵,再根据最优划分矩阵计算系统前件参数的最优值,最后用自适应粒子群优化算法（Adaptive Parti-cle Swarm Optimization,APSO）对后件参数进行优化.此辨识算法能够用较少的规则数描述给定的未知系统,并且容易实现.仿真实验表明该算法能够实现非线性系统的辨识,并且可获得相对高的精度.