温室早春茬黄瓜烟蓟马和瓜型棉蚜发生动态及空间分布

以"京研迷你2号"黄瓜为试材,以日光温室中烟蓟马和瓜型棉蚜为研究对象,调查了早春茬黄瓜从定植到拉秧期间2种害虫的发生动态及空间分布,以期为黄瓜害虫的有效防治提供科学依据。结果表明:温室日平均温度稳定在20℃以后,烟蓟马与瓜型棉蚜种群数量开始逐渐上升。烟蓟马种群数量呈逻辑斯蒂增长,瓜型棉蚜种群数量呈指数型增长,烟蓟马和瓜型棉蚜在黄瓜上的空间分布型为负二项分布。在日光温室内烟蓟马的分布随时间变化明显;而瓜型棉蚜以温室西部种群数量最大。     

我国蔬菜市场2017 年形势分析与后市展望

2017 年我国蔬菜生产继续保持稳定发展，市场供给总体充足，整体价格水平比2016 年偏低；但受不利天气影响，短时间的缺货断档与结构性供大于求的情况交替出现，菜价波动幅度较大。预计2018 年蔬菜种植面积将继续保持稳中有增的态势，市场供大于需的局面短期内不会有太大改变，价格下行的压力将有所加大，但总体上仍将遵循常年波动规律，需密切关注个别品种、局部地区可能会出现的异常波动和滞销卖难等情况。     

农业知识云服务设计与实现

针对目前我国农业决策支持系统与专家系统的信息呈孤岛格局的现状,农业信息资源和系统存在严重重复性建设问题,提出基于云计算平台的农业知识云服务模式。以知识模型库为基础,运用Web Service及XML技术,设计并实现通用的专家知识模型云端服务。应用结果表明,其为零配置客户端的个性化知识应用系统的构建提供了便捷的工具,为实现“知识即服务”做出了有效的尝试。     

农机车载电子设备用户界面框架设计

介绍了一种农机车载电子设备显示界面框架的设计与实现。基于C语言分析设计了界面框架的数据结构,使用分层的数据结构设计方法实现了多类型数据的显示需要和灵活的界面类型组合方式,以极少的开销实现了多级菜单。将内容数据与操作函数分离,解决了操作函数复用的问题,同时提高了程序的可维护性。提出的新型的界面显示框架实现了多种农业装备常见的界面应用类型,解决了小屏幕嵌入式系统显示界面移植性差问题。     

玉米茎结构参量与产量关联及最优化分析

高效高产农业是可持续生产的重点,为研究玉米茎结构参量综合利用效率及最优利用率产量提高幅度,本研究使用2015年北京市小汤山镇获取的玉米数据,将玉米茎结构参量作为输入指标,生物量、产量和经济系数为产出指标,运用数据包络分析探讨利用效率及最优利用效率。结果表明:‘京华8号’玉米茎结构参量利用效率都保持在0.7以上,仅67%达到最优利用效率水平;小喇叭口期和抽雄期茎结构参量利用效率中上部茎粗最差,下部茎粗最优但仍有提高潜力;玉米茎结构参量综合利用效率最优效率时资源充分利用产量有不同程度的提高,其中抽雄期提高产量最大为32%。玉米茎结构参量利用效率尚未达到最优,提高其利用效率尤其抽雄期可显著提高产量。     

小麦农情信息管理系统的设计与实现

为了实现小麦农情数据的快速收集、整理、加工、输出和共享,提高小麦农情数据管理效率,从而更好地为预测、决策和科学研究服务,设计并实现了基于模型和GIS的小麦农情信息管理系统。系统设计了小麦各生育时期数据模型,基于模型实现了对小麦农情数据的增删改查,基于GIS组件实现地图管理,并进一步实现了小麦农情数据的加工、整理与统计分析功能。系统的设计与开发结合北京市农业技术推广站小麦农情信息管理实际工作,使用了大量历史数据进行系统的测试,在数据管理的各个阶段,有效提高了工作效率。     

长时序海量土地利用时空数据统计优化方法

针对任意查询区域年度现状地类面积统计困难、长时序变更流量分析计算耗时等问题,提出基于时空变化图模型的统计优化方法。运用图的连通性原理,对查询统计区域内和边界处的要素实体进行分类,实现了时序快照统计优化算法,解决了任意查询区域时点现状统计困难的问题,提高了时序快照统计的效率。运用多商品流原理进行时空网络图约化性判定,实现了变更流量统计优化算法,减少了要素空间叠置分析次数,解决了长时序土地利用变化变更流量统计耗时问题,提高了统计的效率。最后,以2009—2012年琼海市土地利用数据为例,进一步验证优化算法的有效性和可行性。     

黑河流域ASTER与MODIS融合生成高分辨率地表温度的验证

融合多源遥感数据生成高时空分辨率数据具有重要的应用价值。为了解决高空间分辨率数据重访周期长及云雨天气带来的数据短缺问题,该文基于增强自适应的遥感图像时空融合方法(enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model,ESTARFM),使用多时相MODIS数据提供地物时间变化信息,结合ASTER影像提供的空间细节信息,选择多波段数据(可见光近红外数据和地表温度数据)共同作为输入变量融合生成高时空地表温度。融合结果分别与地表红外辐射计观测温度和ASTER温度产品进行了验证。验证结果表明:基于ESTARFM方法降尺度地表温度影像清晰,融合结果与地表红外辐射计观测温度呈显著的线性正相关关系,相关系数均高于为0.71,预测得到的地表温度与真实测得的数据的平均绝对偏差均低于2.00 K,均方根误差均低于2.60 K。与ASTER地表温度产品的验证中,整体验证结果的R2均在0.95以上。此外,ESTARFM方法在各个地类中的融合效果较好,均表现出非植被区域的相关性高于植被和水体,尤其在2012年8月27日非植被的R2达到0.91。     

基于多光谱与高光谱遥感数据的冬小麦叶面积指数反演比较

近年来,高光谱遥感数据广泛应用于农作物叶面积指数(LAI)反演。与常用的多光谱遥感数据相比,高光谱数据能否提高农作物LAI反演的精度和稳定性还存在争议。针对这一问题,该研究利用实测冬小麦冠层高光谱反射率数据,构造了不同光谱分辨率和波段组合的5种光谱数据。基于ACRM(a two-layer canopy reflectance model)模型、2套参数化方案及上述5种光谱数据,对冬小麦LAI进行反演,分析光谱分辨率、高光谱数据波段选择、模型参数不确定性3方面因素对LAI反演精度与稳定性的影响。研究结果表明:当波段选择适宜、模型参数不确定性较小且光谱数据分辨率较高时,LAI反演精度与稳定性更高,提高光谱分辨率对LAI反演精度的改进作用随光谱分辨率的升高而降低;反之,当高光谱数据波段选择不当或者模型参数不确定性较大时,提高光谱数据的分辨率并未提高LAI反演精度。该研究解释了"高光谱遥感数据能否提高植被参数反演精度"问题,为进一步发挥高光谱数据在农作物LAI反演中的潜力提供了科学参考。     

无人机多光谱影像辐射一致性自动校正

针对一个架次内无人机影像由于光照度变化、拍摄角度等原因引起的相同地物点在不同影像上的辐射信息不一致的问题,验证了利用SIFT(scale invariant feature transform)算法匹配同名点,然后利用同名点灰度值的相关关系建立校正模型,再用该校正模型校正整幅影像的辐射一致性校正方法。对比评价了基于直方图匹配的色彩一致性校正方法、原始色彩空间辐射一致性校正、针对三波段影像的HSV(hue,saturation,value)色彩空间亮度一致性校正以及双边滤波去噪的效果。试验结果表明:基于直方图匹配的色彩一致性校正能在视觉上达到很好的效果,但是会造成校正后影像的灰度级严重缺失;基于同名点灰度值相关关系的校正模型能够很好地恢复待校正影像与基准影像的辐射一致性;HSV色彩空间亮度一致性校正能够在色彩上和辐射信息上与基准影像均达到很好的一致性,但只适用于三波段影像;双边滤波在去除噪声的同时,能够保持甚至提高校正后影像与基准影像的辐射一致性。