基于HSV与形状特征融合的花椒图像识别

光照条件变化会对花椒目标识别率产生影响,关系到机器视觉技术能否有效应用于生产现场的花椒采摘。通过对HSV特性图像识别技术的分析,提出HSV和形状特征融合的花椒识别算法。该算法采用同态滤波方法对光照进行补偿,解决因为光照不均匀而导致的花椒识别率低的问题,最后利用花椒圆度特征,排除树枝及树叶等的干扰,实现花椒的准确识别。利用同态滤波方法对光照进行补偿,对于光照不强或者发生遮挡的花椒图像有较大改善,通过试验得出其平均识别率达到94.0%,比单独采用HSV特性识别时,在顺光,背光和遮阴条件下,识别率分别提高4%,13%和21%,此外在遮阴条件下运行时间缩短14.6%。为遮阴条件下提高花椒识别率提供一种方法。     

吕梁山地区植被物候变化及对气候的响应

吕梁山地区地形垂直差异明显,植被对气候变化反应敏感,研究吕梁山地区植被物候变化,探索植被物候变化与气候的响应关系,旨在为高海拔山区植被物候研究和生态治理提供借鉴。基于2000—2015年MODIS NDVI时间序列数据,通过动态阈值法提取吕梁山地区的植被物候,对气温、降水进行空间插值,并对植被2个关键物候期与气候因素进行偏相关分析。结果表明：（1）植被生长季开始日期(the start of the growing season,SOS)提前的区域约占85.7%,其中16.2%显著提前;植被生长季结束日期(the end of the growing season,EOS)推迟的区域约占90.6%,其中33.3%显著推迟。（2）区内74.8%、87.7%植被SOS分别与气温、降水呈负相关,气温升高或降水增加,植被SOS提前。植被SOS在高海拔山区受4月气温影响显著,而低海拔地区受4月降水影响显著。（3）区内72.6%、65.1%植被EOS分别与气温、降水呈正相关,气温升高或降水增加,植被EOS推迟。植被EOS在北部和西部地区受11月气温影响显著,而高海拔地区受9月降水影响显著。2000—2015年吕梁山地区植被物候发生显著变化,各地区对气温、降水的响应不同,研究结果可为区域物候、气候变化研究和陆地生态治理提供科学依据。     

A novel approach to estimating the competitive ability of Cirsium arvense in cereals using unmanned aerial vehicle imagery

Eight experiments were carried out in Denmark to determine the yield loss of spring barley due to Cirsium arvense in farmers' fields and to suggest and evaluate a novel approach for quantifying C. arvense infestation in large plots. Literature about the competitive ability of C. arvense is old, scattered and inconclusive, and existing models for estimating crop yield loss are based on data from North America. This study showed that C. arvense coverage could be quantified from unmanned aerial vehicle imagery using a manual image analysis procedure. This gave similar results as scoring the coverage. Yield loss of spring barley due to C. arvense infestation assessed at harvest was given by Y = 100·(1−exp(−0.00170·X)) where Y is the percentage of crop yield loss and X is the percentage of C. arvense coverage. The yield loss was much lower than estimates from models that have been developed in North America. It is speculated that the main reason for this is the later emergence of C. arvense than the crop due to lower soil temperatures in spring. Grain moisture increased linearly with C. arvense coverage: M = 0.0310·X where M is the proportional (%) increase in grain moisture and X is the proportion (%) of C. arvense coverage. Automated image analysis procedures are needed to estimate C. arvense coverage on field scales, and further experiments are needed to reveal whether the low competitive ability of C. arvense found in this study is representative for Northern Europe.     

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。     

沂蒙山区金银花光合效率对土壤水分的响应

为探索抗旱灌木光合作用效率对土壤水分的响应特征与阈值效应，以沂蒙山区优势灌木金银花为材料布设盆栽模拟试验，通过人工灌水与植物自然耗水的方法进行控水处理，在不同水分梯度下测定分析了金银花的光合作用参数，并对土壤水分有效性进行了分级。结果表明:1）金银花叶片净光合速率（P_n）和水分利用效率（WUE）对土壤相对含水量（RSWC）具有明显的阈值响应规律，当RSWC分别为79.59%和47.43%时，金银花P_n、WUE达到最大值。当RSWC=29.71%时，制约光合效率的主要因子由气孔限制转为非气孔限制。2）确定了金银花光合作用的5个特征水分阈值:P_n水分补偿点、P_n水分均值点、P_n水分饱和点、WUE水分均值点和WUE水分高效点。同时，将金银花的土壤水分有效性划分了5个等级:高产高效水、高产中效水、中产高效水、低产低效水和无产无效水。3）田间水分管理时，为维持金银花较高的光合作用水平，应维持的土壤水分范围为:42.38%≤RSWC≤96.05%，避免土壤水分低于29.71%。研究结果可为沂蒙山区干旱逆境下金银花的风险诊断和田间水分管理提供科学依据。     

基于无人机LiDAR的天然林与人工林林隙提取

为研究主动遥感进行森林地物分类和林隙提取的效果,分别在天然林和人工林中比较了无人机激光雷达(Li DAR)数据的阈值法、逐像元法和面向对象法3种方法的分类精度和适用性。选取天然林(黑龙江省哈尔滨市帽儿山林场)和人工林(内蒙古自治区赤峰市旺业甸林场)两处试验区,应用阈值法、逐像元法和面向对象法3种方法,对两个试验区采集的无人机Li DAR数据进行林隙、非林隙、其他类型划分。研究结果表明,面向对象法在天然林和人工林试验区中的分类精度和Kappa系数均最高,天然林为82. 43%、0. 73,人工林为91. 74%、0. 88;逐像元法次之,天然林为76. 62%、0. 64,人工林为78. 68%、0. 68;阈值法的分类精度和Kappa系数差异较大,在天然林中的精度极低,为50. 54%、0. 27,人工林的精度较高,为79. 12%、0. 69。面向对象法和逐像元法在天然林和人工林普遍适用,均可以达到理想的分类精度和Kappa系数。阈值法在天然林的精度较低,更适合于人工林的分类,即林分高度趋于一致,且建筑、道路等其他类型干扰较少的区域。天然林的最佳分类方法为面向对象法,人工林的最佳分类方法为阈值法。     

定西于家山黄土洞穴的分布特征与侵蚀临界研究

黄土洞穴与滑坡、沟蚀等侵蚀过程联系紧密并加剧了黄土高原的水土流失程度,但目前黄土洞穴发育的分布特征与侵蚀临界暂未明晰。利用无人机获得了研究区高分辨率影像与数字表面模型,基于影像标识了黄土洞穴并统计了其土地利用类型与洞穴直径,利用标识点在数字表面模型上提取了黄土洞穴的坡度、坡向、曲率和汇水面积等地形数据并分析了黄土洞穴的分布特征。结果表明,黄土洞穴直径大多4 m。黄土洞穴在耕地上发育较少,多发育于牧草地区域流水汇聚的凹形坡,且在阴坡更为发育。同时,黄土洞穴坡度正切值范围集中于0.4～1.0,汇水面积一般不超过3 000 m~2。依托统计的坡度正切值与汇水面积数据绘制了黄土洞穴的侵蚀临界图并对比了黄土洞穴与浅沟、切沟的侵蚀临界。黄土洞穴的侵蚀临界边界分别为SA~(0.150)=0.368与SA~(0.135)=7.580,分布较广且覆盖了浅沟与切沟的侵蚀临界。浅沟、切沟的演化与黄土洞穴的发育有关,黄土洞穴通过连通与坍塌促进了浅沟、切沟的发育、转换与扩展,并因此加剧了黄土高原的水土流失。研究量化了黄土洞穴发育的分布特征,建立了黄土洞穴与浅沟、切沟的联系并深化了对黄土洞穴侵蚀过程的认识。     

畜禽粪便中铜和锌污染现状及风险分析

为研究我国畜禽粪便中重金属Cu和Zn的现状及对土壤的污染风险,对数据库和课题组已有的数据进行整理,分析了我国畜禽粪便中Cu、Zn的现状,建立土壤中畜禽粪便重金属Cu和Zn的风险评估模型,预测施用畜禽粪便后土壤Cu、Zn的污染情况,并推算畜禽粪便Cu、Zn的阈值。研究发现,不同畜禽粪便中Cu、Zn含量差异较大,且Zn的含量均高于Cu含量。猪粪中Cu、Zn含量最高,中位值分别为406.9 mg·kg~(-1)和671.3 mg·kg~(-1),羊粪中Cu、Zn含量最低,中位值分别为28.7 mg·kg~(-1)和101.1 mg·kg~(-1)。施用猪粪的土壤中Cu和Zn的积累速率分别为12 080.0 g·hm~(-2)·a~(-1)和18 928.4 g·hm~(-2)·a~(-1);家禽粪的影响其次,Cu和Zn的积累速率分别为1 396.4 g·hm~(-2)·a~(-1)和7 978.1 g·hm~(-2)·a~(-1);牛粪和羊粪的污染风险较低。根据模型计算的阈值中,粪肥中Cu和Zn的阈值范围分别为80.8～2 256.6 mg·kg~(-1)和1 322.4～20 040.9 mg·kg~(-1);粪肥污染风险与阈值呈负相关,污染风险最高的猪粪,阈值最低,其Cu和Zn的阈值范围分别为80.8～163.2 mg·kg~(-1)和1 322.4～1 972.8 mg·kg~(-1)。     

基于DOM航空影像单木树冠提取

准确提取单木树冠边界是获取森林数量参数的重要基础，是高分辨率遥感图像林业应用的技术难题。基于DOM航空影像数据源，采用面向对象的方法对研究区内的2个树种的林分进行了单木树冠边界提取研究。首先利用桉树和杉木的空间分布矢量数据对DOM航空影像进行掩膜处理，在掩膜区域内进行多层次多尺度图像分割得到初步树冠分割结果，并剔除非树冠信息；再以树冠信息种子对象为基础，使用区域增长算法对树冠信息种子对象增长得到单木树冠范围；最后使用形态学滤波的方法优化单木树冠边界，完成林区内桉树和杉木两类树种的单木树冠边界提取。结果表明，由于不同树种的树冠存在尺度和形态差异，进行单木树冠分割时需要设置不同的参数才能到达较好的分割效果。本研究中桉树和杉木的单木树冠提取总体精度分别为86.75%与89.21%，可满足林业部门获取森林单木树冠的精度需求。     

Chronological age and reservoir characteristics as predictors of trait composition in Neotropical reservoir fish assemblages

One of the main impacts on aquatic environments is the alteration of flow regime, usually caused by dam construction. This impact changes the dynamics and functioning of the environment. We aimed to evaluate changes in the composition of functional traits of fish assemblages from 29 reservoirs of different chronological ages. We assessed if there were any alterations in trophic state of these reservoirs according to their ages (chronological variable). Then, we evaluated the relationship between functional traits and environmental/chronological variables. Results showed that reservoir age is a predictor of fish assemblage functional traits composition. In older reservoirs, there was a predominance of omnivorous species, with multiple spawning and parental care. However, herbivorous species, with total spawning and medium size, had their abundance reduced. Also, it was possible to identify the influence of depth and water retention time on the composition of functional traits. By showing that although age has an influence on composition, the intrinsic characteristics of each reservoir are very important in evaluating the impacts of these projects. Therefore, the findings presented provide insights into what may happen to functional traits of fish assemblages with ageing of reservoirs.