基于landsat8的贵州省2015年农业干旱监测研究

在全球气候变暖背景下,干旱普遍发生,而农业干旱对国民经济发展的影响尤为明显,同时农业干旱还威胁着国家的粮食安全和生态安全。基于贵州省2015年不同季节的landsat8 OIL遥感数据,利用影像数据所获取的植被覆盖指数和地表温度数据,拟合植被指数(NDVI)和地表温度(LST)的特征空间,设计得到贵州省2015年春、夏、秋、冬四个不同季节的不同的土壤湿度,将TVDI作为监测农业干旱状况的指标,得到贵州省2015年的农业干旱时空分布图。结果表明,土壤含水率的高低与植被覆盖和地表温度有关,且TVDI更适宜中等植被覆盖的土壤湿度反演。贵州省2015年全年旱情较缓,各地区均不存在春旱或伏旱,只有冬季绝大部分地区土壤含水率较低,更有力地促进了农业干旱的发生。因此,对农业干旱的监测研究为贵州省农业干旱的监测管理提供有力依据,为今后减少农业干旱的影响和进一步促进农业社会经济可持续发展具有重要的现实意义。     

基于改进最大值法合成NDVI的夏玉米物候期遥感监测

利用遥感技术监测农作物物候期,能够及时有效地评估作物生长趋势、提高农情信息化管理水平。本研究利用2016年MODIS 8天合成数据,提出改进的最大值合成法,结合S-G滤波和Logistic函数拟合重构夏玉米生长曲线,最后利用曲率法提取夏玉米的拔节期和成熟期,利用动态阈值法提取夏玉米的出苗期和抽雄期。结果表明:采用本文提取的夏玉米物候期与实测物候期相比,平均误差为2.76 d,其中在抽雄期的绝对误差为1.06 d,运用改进的最大值合成提取作物NDVI时序数据可有效去除连续云雾对植被指数的影响,提高监测作物物候期的准确性,为精准农业提供技术支撑。     

双诱芯诱捕器监测两种松毛虫的效果比较

利用性信息素监测是目前松毛虫监测预报的重要方法。为了对同一林地中混合发生的两种或多种松毛虫同时进行监测,在桂阳县2个乡镇开展马尾松毛虫Dendrolimus punctatus思茅松毛虫Dendrolimus kikuchii双诱芯诱捕器和靶标昆虫诱捕器的诱捕效果对比试验。结果表明:在3块样地中,双诱芯诱捕器和马尾松毛虫诱捕器诱捕到的马尾松毛虫分别为(10.22±3.15)头/器、(9.78±3.61)头/器,无显著差异(P>0.05);双诱芯诱捕器和思茅松毛虫诱捕器诱捕到的思茅松毛虫分别为(13.22±4.39)头/器、(14.33±4.73)头/器,无显著差异(P>0.05)。在两种松毛虫混合发生的林地,将两种靶标昆虫的诱芯放置于同一个诱捕器中,可以同时有效地监测两种松毛虫,节约人力物力。     

基于作物生长监测诊断仪的玉米LAI监测模型研究

为探索作物生长监测诊断仪（CGMD-402型）在作物长势监测应用中的精准性与适用性，连续2年在不同氮肥水平下进行不同玉米品种的实验。使用作物生长监测诊断仪采集冠层归一化差值植被指数（Normalized differential vegetation index，NDVI）、比值植被指数（Ratio vegetation index，RVI），并同步以ASD FR-2500型野外高光谱辐射测量仪获取冠层光谱反射率，构建NDVI、RVI高光谱植被指数；通过对比两种仪器获取的植被指数特征及其定量关系，评价CGMD-402型作物生长监测诊断仪监测精度；基于CGMD-402型作物生长监测诊断仪获取的NDVI、RVI，建立叶面积指数（Leaf area index，LAI）监测模型，并对模型监测精度进行验证。结果表明：玉米冠层NDVI、RVI随施氮量增加而增加，增加幅度分别为8.20%~36.59%、4.40%~25.16%；CGMD-402型作物生长监测诊断仪与ASD FR-2500型野外高光谱辐射测量仪获取的NDVI、RVI相关系数分别为0.991、0.985，决定系数分别为0.983、0.969，说明CGMD-402型作物生长监测诊断仪具有较高的监测精度，可替代ASD FR-2500型野外高光谱辐射测量仪获取NDVI、RVI指数；利用CGMD-402型作物生长监测诊断仪获取NDVI、RVI，建立LAI监测模型的决定系数分别为0.911、0.898；以独立数据对模型精度进行验证，模型预测值与田间实测值间决定系数分别为0.963、0.954，相对误差分别为6.65%、9.37%，表明二者具有高度一致性。研究表明，利用作物生长监测诊断仪能有效监测玉米不同品种LAI动态变化，可以替代AccuPARLP-80型植物冠层分析仪获取玉米LAI数据。     

基于物联网的玉米病害环境监测系统研究与实现

为研究和实现基于物联网的玉米病害环境监测系统,笔者设计了包括感知层、传输层、云服务层和应用层的4层架构。在感知层,利用传感器技术实时采集玉米病害环境的温湿度、降雨量、风向风速、光照强度和土壤温湿度等数据;在传输层中使用4G移动通信网络实现数据的远距离传输;云服务层中,基于四川农畜育种攻关云服务平台,应用数据库技术、云服务技术实现数据的存储和管理;最后,在应用层采用B/S模式实现数据展示服务。结果表明,该系统能够准确采集、稳定传输和安全存储数据,降低了人工成本。因此,它能够为玉米病害研究课题组提供有效的信息化服务,具有一定实用价值。     

光肩星天牛的成虫监测和适期防治分析

以光肩星天牛的发生规律和危害特征为基础,应用引诱剂对其成虫进行动态监测,根据监测数据并结合其生活习性确定防治适期和防治方法,为光肩星天牛的监测和防治提供参考。     

基于实时性优化的内燃机燃烧分析系统研究

采用缸压传感器、数据采集卡、光电编码器和Lab VIEW软件,搭建在线缸压采集和实时燃烧分析系统平台,研究HCCI和RCCI燃烧模式的循环波动特性。针对单循环缸压测量过程中的通道效应干扰,基于频谱分析,采用FFT、线性插值法和IFFT等方法相结合的滤波方式,实现共振峰的在线自适应识别与实时滤波,较好地减少了单循环缸压的干扰误差,使单循环的实时燃烧分析成为可能。随后,基于实时滤波后的缸压曲线,计算得到内燃机的最大压力升高率、燃烧放热率、爆发压力等重要燃烧参数。利用程序算法中同步性良好的生产者/消费者运算模式提高数据的共享能力,实现了数据实时运算与数据快速储存的并行处理,提高了燃烧计算的实时性;针对发动机不同工作阶段采用了不同精度层次的计算方法,减少了进排气、压缩和膨胀阶段的计算耗时,在计算量较大的燃烧放热率计算部分,通过适当简化计算公式和公式节点运算模块来提高燃烧系统的实时性。最后,分析了燃烧分析系统的实时性,并进行了燃烧分析系统的实验验证。     

基于提等潜力和主导因素的耕地质量监测类型区划分及布点方法

以江西省南昌县为例,依托江西省耕地质量监测试点项目,依据耕地自然等指数提升潜力大小和对等级提升最大贡献值因子的组合类型来划分耕地质量监测类型区,并依据监测重点及监测类型区面积比例布设监测样点。实证分析表明,南昌县耕地质量等级监测共有14个组合类型,归并14个组合类型得到5个监测类型区:1个常规监测区和4个重点监测区。其中重点监测类型区包括易渍涝区、易干旱区、耕层瘠薄区和肥力缺乏区。依据监测重点和面积大小在各监测类型区内共布设监测样点70个。统计学检验结果证明,同其他常规布点方法对比,在相同监测样点情况下,依据耕地质量等级提升潜力及限制因子组合类型划分耕地质量监测类型区所布置的监测样点,监测的针对性更强,准确性更高。     

基于含水率与温度补偿的土壤pH值在线实时检测系统

针对目前常用土壤pH值传感器在测量过程中受土壤含水率和温度影响较大的问题,设计了带有温度、含水率补偿模型的锑电极土壤pH值在线实时检测系统。利用最小二乘法对pH值和测量结果进行线性分析,补偿土壤pH值测量误差。试验结果表明,经过补偿之后,由温度和含水率变化导致的pH值测量误差至少可降低84. 5%,pH值测量值随温度和含水率的变化幅度不超过±0. 1。与市场产品ZD-18型土壤酸度计、HYSWR-ARC-12V型土壤含水率传感器、水银温度计对比研究得出,3项指标线性拟合决定系数均达到0. 99以上。为了确保自然环境下土壤pH值测量的适用性,探索了系统在使用过程中土壤含水率的阈值与测量精度,表明在土壤体积含水率大于5%的情况下均可有效测量。试验表明,在pH值3. 06～10. 36范围之内,本系统可有效测量,检测误差为-1. 53%～3. 51%,满足土壤pH值实时在线测量要求。     

基于模糊控制的水产养殖环境智能监控系统设计

为实时掌握水产养殖水质和气象环境信息,针对溶氧控制过程中非线性、惯性大和时滞的问题,以循环水流水槽养殖模式为基础,设计了水产养殖环境监测和控制系统。通过PLC对养殖环境中溶氧、pH、温度、湿度、风速、风向、大气压等参数进行信息采集与传输,上位机实时显示环境信息,用模糊算法处理信息,处理后的结果作为PLC的输出传送到变频器中,变频器控制增氧机调节水中溶氧量。结果显示:该系统可实时传输与显示上述参数信息,提供历史数据和环境异常报警功能。模糊控制在调节溶氧过程中超调小、精度高,溶氧偏差±0.4 mg/L,可减少增氧机启停次数、延长设备寿命。监控系统进行实地应用测试,达到预期效果,可在水产养殖中进行推广和应用。