银杏落叶期叶片NDVI值2种拟合方法比较

【目的】对银杏Ginkgo biloba L.落叶期(9—12月)的叶片进行连续定期定点的高光谱测量,计算出能代表其生长状况和营养信息的高光谱参量NDVI值,通过选用两种不同的曲线拟合方法对其NDVI值进行宏观上的以时间为自变量的曲线拟合,选出最优拟合方法,更好地了解银杏落叶期叶片光谱特征参量NDVI值的变化趋势,从而更有效地对其进行决策和控制,为植被的大尺度遥感动态监测提供方法参考。【方法】利用SVC HR-1024I全波段地物光谱仪,选取三株健康、生长环境相同、长势相近的中龄银杏为叶片采集对象,对其落叶期冠层叶片进行定期定点定方位的高光谱观测。对获取的高光谱原始数据进行数据筛选与预处理后,通过计算得出叶片的NDVI值,分别采用二次函数拟合法和ARIMA时间序列拟合法对落叶期叶片的NDVI值进行曲线拟合,并对两种拟合方法的拟合结果进行比较,选出最适合银杏叶片落叶期NDVI值的拟合方法。【结果】二次函数拟合结果为NDVI=-0.0221T2+0.0547T+0.711,决定系数R2为0.926,但因拟合结果t值不显著,样本结果随机性大,不具广泛性;ARIMA时间序列拟合中ARIMA(2,1,2)模型估测结果与实际情况接近,R2为0.811,拟合效果较好。【结论】ARIMA时间序列拟合方法比二次行数拟合方法更适用于对银杏落叶期叶片的NDVI值进行拟合。     

龙脑型阴香可蒸生物量预测模型研究

龙脑型阴香（Cinnamomum burmannii chvar. borneol）矮林经营中，企业和农户需预估可蒸 生物量，以便根据加工能力合理安排采收面积。研究以 3~5 年生龙脑型阴香矮林为对象，按照企业收 购标准，统一以 120 cm 为截顶高度、下部枝条全部保留的方法开展采收测定，在同一试验林中，分 别在 3.5 a 生林龄生长期为 1 a 时和 5.5 a 生林龄生长期为 2 a 时测定树高、胸径、冠幅、分枝数和可蒸 生物量 5 个性状。以线性和非线性的方法拟合单株可蒸生物量模型，用 R2、RMSE、AIC、BIC 等指 标评价并筛选出最佳模型，筛选结果是 2 a 生长期最优线性和非线性模型分别 DB=0.625H+0.076HDD， DB=0.091HDD+0.000 017 8HDD2 ，1 a 生长期的分别是 DB=-1.646H-2.734D+4.134C+1.252HD，DB=-1.356 H+0.907H2。4 个模型在实际应用中估算的相对误差分别是 16.680%、14.107%、2.036% 和 20.543%。企业 可依模型估算可蒸生物量，合理安排采收面积。     

农药自动混药装置的研究现状与展望

目前,我国农作物病虫害防治主要依靠施用农药,现有的大多数农药剂型需要加水稀释,配制成一定浓度后再施用。近年,我国农业航空迅速发展,对农业航空的智能化农业机械装备的需求变得非常迫切。系统总结了农药自动混药装置类型以及农药自动混药装置特点,通过对农药自动混药装置研究发展概况分析,阐明了国内农药自动混药装置所存在的问题,展望未来农药混药装置的发展趋势,为后续的研究方向奠定基础。     

琼岛杨一年生播种苗生长节律研究

于2019年5月6日到12月25日对海南省琼岛杨Populus qiongdaoensis一年生播种苗的苗高、地径生长量进行定期观测,采用Logistic方程进行生长进程拟合,研究琼岛杨的苗期生长节律。结果表明,琼岛杨苗高和地径生长都呈现"慢—快—慢"的"S"形生长规律,且苗高、地径生长量与Logistic方程的回归相关性达到极显著水平,其相关系数分别达0.994和0.996。苗高生长速生期约119 d,占生长期的39.67%,占苗高年总生长量的63.77%;地径生长速生期约125 d,占生长期的45.42%,占地径年总生长量的66.15%。     

上海水稻精量机械穴直播技术研究与应用

以上海地区主推水稻品种为材料,在精量机械穴直播条件下,开展了不同类型水稻品种的小区试验和示范,明确了精量机械穴直播水稻的生育特性、抗倒伏性、群体建成和产量表现,并分析了采用水稻精量机械穴直播后土壤的微生物群落结构的变化和水稻生产经济效益。试验示范结果表明,精量机械穴直播水稻生育期明显缩短,单株分蘖力强,群体结构合理,穗粒结构协调,干物质积累多,抗倒能力较强,增产优势明显,节本低耗,生产效率显著提高,是目前极具生产潜力的一种新型高效低耗种植模式,适合上海都市农业发展的需求,也顺应了水稻低碳种植发展趋势,具有广阔的应用前景。     

Establishing an eyeball-weight relationship for Litopenaeus vannamei using machine vision technology

This study aimed to establish a shrimp eyeball-weight relationship model for Litopenaeus vannamei using machine vision technology. A total of 295 shrimp were sampled from a recirculating aquaculture system (RAS). The long-axis length (d), body length (L), and body weight (W) of each individual was measured. The long axis length of the shrimp eyeball was identified and measured using machine vision technology. Continuous fitting and piecewise fitting models were used to construct the eyeball-weight relationship model for L. vannamei. The continuous fitting relationship model was described as: W = 38.865d^2.7914, while the piecewise model was described as: d < 2 mm, W = 0.0326d^3.7363, R² = 0.9288; 2 mm ≤ d < 3.9 mm, W = 0.0401d^3.104, R² = 0.9629; 3.9 mm ≤ d < 5.8 mm, W = 0.0421d^3.0311, R² = 0.9216; 5.8 mm < d, W = 0.103d^2.6226, R² = 0.9457. The root mean square error (RMSE) of the piecewise fitting model (0.0244, 0.1575, 0.5034, 0.7072) was smaller than the continuous fitting model (0.8229). The correlation coefficient (R²) of the piecewise model (0.9288, 0.9629, 0.9216, and 0.9457) was similar to that of the continuous fitting model (R² = 0.9621). The results indicated that the piecewise fitting model is suitable for calculating the biomass of L. vannamei in RAS and provides a novel way of estimating the biomass of L. vannamei cultured in RAS. The piecewise fitting model can also provide the foundation of evaluating the production of shrimp using underwater image recognition in intelligent aquaculture systems.     

基于农田管理分区的制种玉米产量估算与限制因子评价

为了提升规模化农田不同管理分区的玉米产量,实现精准管理,该研究使用相关成分回归法(Correlated Component Regression,CCR),考虑地形因素(高程)、土壤理化性质(砂粒、粉粒、黏粒、容重、土壤含水率、土壤有机碳、全氮、全磷、速效氮、电导率)11个因子,评估规模化农田和聚类分析得到的3个管理区(M1、M2和M3)内产量的限制因子,并在不同分区内建立产量估算模型。模型验证结果表明:未分区的情况下,产量限制因子为土壤粉粒、砂粒、土壤有机碳、土壤含水率、速效氮和全氮,经验证,产量估算模型的决定系数(R~2)为0.70,标准均方根误差(Normalized Root Mean Square Error,nRMSE)为0.21。分区后,M1的产量限制因子为土壤粉粒、砂粒、黏粒、速效氮、电导率、全氮和全磷,M2的产量限制因子为土壤粉粒、砂粒和土壤含水率,M3的产量限制因子为高程、土壤砂粒、黏粒和电导率,产量估算模型的精度高(经验证,0.71R20.83,0.16nRMSE0.18)。对农田进行分区管理,并根据各管理区内作物产量的限制因素制定分布式管理策略,可以更具针对性地提升作物产量。     

柔性机械式大豆精量排种器设计与试验

针对免耕播种作业时沙土和碎秸等飘浮物被气吸式排种器吸入充种室内，导致排种工作部件损坏、排种质量降低等问题，设计了一种柔性清护种机械式大豆精量排种器。对排种器工作过程进行理论分析，确定了影响工作性能的主要结构与工作参数；通过单因素对比试验确定了对排种性能影响最小的护种毛刷材料；采用三因素五水平二次正交旋转中心组合试验方法，以作业速度、充种倾角、护种距离为试验因素，以合格指数、漏播指数、重播指数和破损指数为评价指标，应用Design-Expert 8.0.6.1软件对试验结果进行方差分析。结果表明：各因素对合格指数的影响显著性由大到小依次为作业速度、护种距离、充种倾角，各因素对漏播指数的影响显著性由大到小依次为护种距离、作业速度、充种倾角，各因素对重播指数的影响显著性由大到小依次为作业速度、充种倾角，护种距离影响不显著，各因素对破损指数的影响显著性由大到小依次为护种距离、作业速度、充种倾角；当作业速度为8~12km/h、充种倾角70°、护种距离为-1.5mm时，排种合格指数大于94%、漏播指数小于3%、重播指数小于3%、破损指数小于0.2%，满足免耕大豆高速精量播种作业要求。     

支持转速现场标定的玉米精密排种器电驱控制系统研究

针对现有玉米精密电驱排种控制系统无法快速适应多类型排种器排种控制的问题,在玉米CAN总线电动排种的基础上,设计了一种对玉米排种器排种驱动进行现场标定的电驱控制系统。系统在排种驱动电动机控制信号与排种盘转速之间的对应关系中,采用分段线性插值的方法现场获取排种器驱动曲线,实现排种盘转速标定与控制。以国产气吸式玉米精密排种器和指夹式玉米精密排种器为试验对象,在模拟车速下,对系统排种盘转速现场标定的控制准确性进行试验。电驱气吸式排种器排种盘转速控制性能试验中,株距设定为25 cm,车速设定为3~12 km/h(间隔3 km/h),结果表明,系统调节时间最长为0.80 s,稳态误差最大为0.81 r/min,控制精度最低为97.42%。电驱指夹式排种器排种盘转速控制性能试验中,株距分别设定为20、25、32 cm,车速设定为4~9 km/h(间隔1 km/h),结果表明,总体排种盘转速平均调节时间为1.09 s,标准差为0.26 s;总体平均稳态误差为0.38 r/min,标准差为0.23 r/min;总体平均控制精度为98.30%,标准差为1.01%。与分段PID排种转速控制系统控制性能进行对比得出,支持转速现场标定的系统具有更好的适应性,平均调节时间减少0.51 s,平均稳态误差增大0.16 r/min,平均控制精度降低0.63个百分点。选用指夹式排种器,进行了播种均匀性田间试验,株距为20 cm,车速范围为4~7 km/h(间隔1 km/h),结果表明,播种合格指数大于等于84.26%,变异系数小于等于18.29%,说明系统能够完成对玉米精密排种器排种转速控制曲线的高控制精度现场标定,能够精准控制电驱排种转速。     

Mitigating nitrous oxide emissions from agricultural soils by precision management

Nitrous oxide (N₂O) emissions make up a significant part of agricultural greenhouse gas emissions. There is an urgent need to identify new approaches to the mitigation of these emissions with emerging technology. In this short review four approaches to precision managements of agricultural systems are described based on examples of work being undertaken in the UK and New Zealand. They offer the opportunity for N₂O mitigation without any reduction in productivity. These approaches depend upon new sensor technology, modeling and spatial information with which to make management decisions and interventions that can both improve agricultural productivity and environmental protection.