基于Lab颜色空间的棉花覆盖度提取方法研究

基于手持高清可见光图像和无人机可见光遥感影像中植被与非植被像元在不同颜色空间单通道上分布的差异性,以苗期和蕾期的棉花为对象,进行了棉花覆盖度的提取方法研究。基于不同天气状况和不同采集时刻等光照条件下采集的29幅具有不同覆盖度的棉花地面可见光图像,分别对比分析了Lab颜色空间a通道、RGB颜色空间2G-R-B指数和HIS颜色空间H通道对棉花的识别能力,以及使用动态阈值和固定阈值两种情况下的棉花覆盖度提取精度。其中动态阈值通过植被与非植被像元的高斯分布交点确定,固定阈值在3种颜色空间分别设置为动态阈值的均值。结果表明,植被像元与非植被像元在a通道、2G-R-B指数和H通道上呈现高斯分布,可以采用非线性最小二乘算法实现高斯分布拟合。通过高斯分布拟合求解交点得到的动态分类阈值分布范围较为集中,将其均值-3.78、0.06、0.13设定为固定分类阈值。相比于2G-R-B指数和H通道,a通道对绿色植被的识别能力最好,更适合提取棉花植被覆盖度;相比于动态阈值,固定阈值的提取精度更好,平均提取误差为0.009 4。将该方法应用到无人机尺度时,同样可以较好地提取不同天气状况和不同土壤干湿类型的棉花覆盖度,且总体平均提取误差为0.012。经过初步检验和分析认为,基于植被与非植被像元在Lab颜色空间a通道上分布的差异性,结合固定分类阈值,可以精确地提取不同光照条件下的苗期和蕾期棉花覆盖度。     

基于无人机遥感的青贮夏玉米水分亏缺指数反演研究

为了研究不同水分胁迫和不同时间尺度对拔节期青贮夏玉米水分亏缺指数(WDI)和陆气温差监测效果的影响,利用地面数据结合无人机遥感数据建立植被指数-温度梯形空间,计算WDI干旱指数,并生成WDI分布图和陆气温差分布图。在不同的时间尺度和水分胁迫梯度下分析WDI、陆气温差与土壤含水率、气孔导度的相关性。结果表明,植被指数-温度梯形空间和WDI分布图对短期降雨事件反应敏感;日间尺度下WDI、陆气温差与土壤含水率、气孔导度均表现了较好的相关性(R~2为0. 4～0. 85);旬间尺度下WDI与土壤含水率、气孔导度的相关性(R~2 0. 68)明显优于陆气温差(R~20. 6);旬间尺度下100%充分灌溉时,WDI、陆气温差与土壤含水率、气孔导度均无显著相关性(R~20. 12);在不同水分胁迫下,WDI与气孔导度、土壤含水率均显著相关(R~2为0. 728 3～0. 82),而陆气温差与气孔导度、土壤含水率的相关性则出现较大差异(R~2为0. 356 6～0. 807 4);与陆气温差相比,采用WDI实时监测青贮夏玉米旱情更为稳定。研究结果可为大田作物干旱信息的实时监测提供参考。     

提高养猪综合效益的方法

近年来,随着科技入户工作的不断深入,利用零星土地和不适开垦的泥石地或移留的宅基地发展养猪,具有投资少、易管理、见效快和充分利用当地资源等优点,养猪项目受到广大农户的欢迎。要使农户从养猪业中获得更多更大的效益,以较少人力、物力和财力投入,获得最佳的养猪收入,科学合理的猪群饲养管理,是提高养猪场经济效益的关键。     

牛人工授精技术存在的问题及解决措施

人工授精（AI）技术用于将一个种公畜的优秀性状通过多头母畜进行繁殖并传递给后代的有效技术,在推进品种改良、提高和改善畜产品产量和品质方面具有重大意义。这项技术具有科技含量高、使用范围广、可操作性强、效益性显著、农民收益大、资金投入多等特点。牛的AI技术自1977年在宽甸县推广应用以来,     

辽宁绒山羊腐蹄病昀诊治及预防

辽宁绒山羊腐蹄病是由坏死杆菌引起的山羊腐蹄、跛行为特征的接触性传染病。宽甸县是辽宁绒山羊生产基地县,年饲养量达34万只。大多以分散型农户放牧饲养为主,由于本地区年降雨量较多在1100mm左右,因此,夏秋高温雨季时,易发羊腐蹄病,对农户养羊生产造成不利影响。     

辽宁绒山羊传染性脓疱病防治

辽宁绒山羊传染性脓疱病又叫羊口疮.病原为痘病毒科副痘病毒属中的传染性脓疱病毒.病羊和带毒羊是本病的主要传染源,损伤的皮肤及粘膜是主要传染途径.羔羊易感,易在羔羊群中迅速传播.     

绒山羊羔羊直线育肥当年出栏试验报告

绒山羊羔羊直线育肥当年出栏试验报告孔繁臣张立元鄂迎春马典礼（辽宁省宽甸县绒山羊育种站１１８２００）宽甸县地处辽宁东部山区，属温带季风大陆性气候，四季分明。夏秋季节，水丰草茂，绒山羊膘肥体壮，放牧时不啃树，与林业矛盾不大。但到了冬季及初春，草木皆枯，大...     

辽东山区林下种草引种观察与评价试验

辽东地区是辽宁省重要畜牧业生产区,其中绒山羊和沿江牛是当地主要家畜品种,对饲料需求量较大。近年来,省委省政府为积极推进生态省建设,全省实行封山禁牧。为积极应对封山禁牧政策对辽东畜牧业生产带来的影响,畜牧业生产方式逐步转变为舍饲饲养,在舍饲条件下如何保证优质安全饲料质粗饲料有效供给是目前亟待解决的问题。     

无人机遥感技术在精量灌溉中应用的研究进展

以提高农业用水效率为目标的精量灌溉是未来农业灌溉的主要模式,精量灌溉的前提条件是对作物缺水的精准诊断和科学的灌溉决策。用于作物缺水诊断和灌溉决策定量指标的信息获取技术主要基于田间定点监测、地面车载移动监测及卫星遥感。无人机从根本上解决了卫星遥感由于时空分辨率低而导致的瞬时拓延、空间尺度转换、遥感参数与模型参数定量对应等技术难题,也克服了地面监测效率低、成本高、影响田间作业等问题。近几年的研究结果表明,无人机遥感系统可以高通量地获取多个地块的高时空分辨率图像,使精准分析农业气象条件、土壤条件、作物表型等参数的空间变异性及其相互关系成为可能,为大面积农田范围内快速感知作物缺水空间变异性提供了新手段,在精量灌溉技术应用中具有明显的优势和广阔的前景。无人机遥感系统已经应用在作物覆盖度、株高、倒伏面积、生物量、叶面积指数、冠层温度等农情信息的监测方面,但在作物缺水诊断和灌溉决策定量指标监测方面的研究才刚刚起步,目前主要集中在作物水分胁迫指数(CWSI)、作物系数、冠层结构相关指数、土壤含水率、叶黄素相关指数(PRI)等参数估算的研究,有些指标已经成功应用于监测多种作物的水分胁迫状况,但对于大多数作物和指标,模型的普适性还有待进一步研究。给出了无人机遥感在精准灌溉技术中应用的技术体系,并指出,为满足不同尺度的高效率监测和实现农业用水精准动态管理的需求,今后无人机遥感需要结合卫星遥感和地面监测系统,其中天空地一体化农业水信息监测网络优化布局方法与智能组网技术、多源信息时空融合与同化技术、作物缺水多指标综合诊断模型、农业灌溉大数据等将是未来重点研究内容。