基于SVR 和PLSR 的土壤有机质高光谱估测模型研究

【目的】探讨高光谱遥感数据不同预处理及不同估测算法下土壤有机质估测模型的优劣,为提高土壤有机质估测精度奠定基础。【方法】使用高光谱仪在室内条件下对土壤样品进行光谱测量,对光谱数据进行4种去噪处理(无去噪处理、Savitzky-Golay(S-G)平滑滤波去噪、小波包去噪以及S-G平滑与小波包结合去噪),然后对去噪后的光谱数据进行8种数据变换(原始光谱数据R、倒数1/R、对数log(R)、倒数对数log(1/R)、一阶导数R′、倒数一阶导数(1/R)′、对数一阶导数(log(R))′、倒数对数一阶导数(log(1/R))′),接着对变化后的光谱数据进行3种降维处理(无降维处理、敏感波段降维和主成分分析降维),最后运用支持向量回归法和偏最小二乘回归法分别建立SOM含量估测模型。【结果】研究中所涉及的各种数据预处理和估测算法中,小波包去噪、PCA降维、反射率倒数一阶导数(1/R)′光谱数据变换处理条件下,使用PLSR方法的估测模型精度最高、模型最稳定,可以较精确地估测吉林省伊通县SOM含量。【结论】合适的数据预处理,尤其是小波包去噪和PCA降维相结合,可有效改善光谱数据质量,提高SOM含量估测模型精度及稳定性。     

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。     

生物多样性保护优先区生态网络构建与优化——以太行山片区为例

生物多样性保护优先区是重要物种的栖息地，是生物多样性保护工作的重点区域。基于生态学“源”“汇”理论，提取2000-2016年生态系统转移变化较小、生境质量较好的生态斑块和各类自然保护地作为生态源地，采用最小累积阻力模型构建研究区潜在生态廊道，并进行连通性评价，提出生态网络优化方案。结果表明，林地、灌丛是该区域物种迁移和扩散过程中起主导连接作用的景观类型，占生态廊道面积比例的63.9%，其次是草地，占生态廊道面积比例的13.87%；潜在生态网络结构连接度较高，但部分廊道结构较复杂，冗余性较高；通过重力模型优先选择相互作用力>5的生态廊道，并提取出32个生态断裂点和28个“暂栖息地”，最终提出保护生态源地、分级生态廊道、规划暂栖息地和修复生态断裂点等生态网络优化对策，研究结果可为太行山优先区-太行山片区生物多样性保护提供科学方法和建议。     

秣食豆播期和混播比例对玉米叶倾角的影响

为了探讨混播栽培条件下,秣食豆播种时期与比例对玉米生产机能影响的机理,进一步研究混作方式下的光合性能,为提高作物混作栽培利用与生长特性提供有力依据,于2011年和2019年在内蒙古民族大学试验农场,将秣食豆与饲用型玉米科多8按0:1、1:1、2:1、3:1混播比例和5月10日、6月11日2个播种时期进行混播,分析研究秣食豆混播时期和比例对玉米叶倾角的影响.结果表明,秣食豆播期对玉米叶倾角无显著影响;混播比例对玉米叶倾角影响显著,叶倾角均表现出随混播比例的增加而增大,混作的叶倾角均高于单作玉米的趋势;播种时期与比例互作显著,从大喇叭口期、抽雄期、吐丝期和灌浆期4个玉米生育期来看,均表现为单作下叶倾角最小,混播3株秣食豆的玉米叶倾角最大,下层叶叶倾角均大于上层叶叶倾角.     

大熊猫源枝孢样枝孢霉野生株(Z20)与突变株(Zt)部分生物学特性及药敏试验比较

为探明枝孢样枝孢霉野生株Z20与突变株Zt在生物学特性及药物敏感上的差异,将枝孢样枝孢霉Z20和Zt于PDA培养基上连续培养7 d,每天观察菌落形态及长势。将菌株Z20和Zt在沙氏液基上培养4 d后用透射电镜对其超微结构进行观察。采用硫酸-苯酚法测定枝孢样枝孢霉Z20和Zt的菌丝体多糖含量。运用96孔板微量稀释法测定5种常见抗真菌药物对枝孢样枝孢霉Z20和Zt的最小抑菌浓度。结果表明:在PDA培养基上菌株Zt的生长速率高于Z20,菌落颜色较浅,孢子数量减少。在透射电镜下,野生株Z20的菌丝壁厚度和菌丝宽度显著大于突变株Zt,且菌丝的含糖量也显著高于突变株Zt。药敏试验中,除灰黄霉素外,枝孢样枝孢霉Zt对5种药物的敏感性均高于Z20。     

基于高光谱成像技术识别水稻纹枯病

【目的】利用高光谱成像技术对水稻纹枯病进行早期的快速无损识别,结合判别分析方法建立相应的鉴别模型。【方法】以健康和感染纹枯病的水稻幼苗为研究对象,采集叶片和冠层各180个样本的380~1 030 nm波段的360条高光谱图像,剔除明显噪声部分后,以440~943 nm波段作为水稻样本的光谱范围,分别用不同的方法预处理获得水稻叶片的光谱曲线。采用偏最小二乘–判别分析(PLS-DA)对不同预处理的光谱建模。采用MNF算法对冠层的原始光谱数据进行特征信息提取,并基于特征信息建立线性判别分析(LDA)模型和误差反向传播神经网络(BPNN)判别模型。【结果】标准正态变量变换(SNV)预处理后建立的PLS-DA模型的预测集判别正确率最高,为92.1%。基于特征信息的LAD和BPNN模型的判别结果优于基于全波段的PLS-DA判别模型。基于最小噪声分离变换特征信息提取的BPNN模型取得了最优效果,建模集和预测集正确率分别达99.1%和98.4%。【结论】采用高光谱成像技术对水稻纹枯病生理特征进行无损鉴别是可行的,本研究为水稻纹枯病的识别提供了一种新方法。     

基于核自适应滤波的无线传感网络定位算法研究

针对动态室内环境的变化及时变的接收信号强度(Received signal strength,RSS)对定位精度的影响,提出了一类基于核自适应滤波算法的农业无线传感器网络室内定位方法。核自适应滤波算法具体包括量化核最小均方(Quantized kernel least mean square,QKLMS)算法及固定预算(Fixed-budget,FB)核递推最小二乘(Kernel recursive least-squares,KRLS)算法。QKLMS算法基于一种简单在线矢量量化方法替代稀疏化,抑制核自适应滤波中径向基函数结构的增长。FB-KRLS算法是一种固定内存预算的在线学习方法,与以往的"滑窗"技术不同,每次时间更新时并不"修剪"最旧的数据,而是旨在"修剪"最无用的数据,从而抑制核矩阵的不断增长。通过构建RSS指纹信息与物理位置之间的非线性映射关系,核自适应滤波算法实现WSN的室内定位,将所提出的算法应用于仿真与物理环境下的不同实例中,在同等条件下,还与其他核学习算法、极限学习机(Extreme learning machine,ELM)等定位算法进行比较。仿真实验中2种算法在3种情形下的平均定位误差分别为0.746、0.443 m,物理实验中2种算法在2种情形下的平均定位误差分别为0.547、0.282 m。实验结果表明,所提出的核自适应滤波算法均能提高定位精度,其在线学习能力使得所提出的定位算法能自适应环境动态的变化。     

基于最大相关 最小冗余的动作识别算法

为了提高动作的识别精度与鲁棒性,降低冗余特征,提高算法效率,设计了一种基于最大相关-最小冗余(Max-Correlation and Min-Redundancy,MCMR)的动作识别算法.首先,为了消除噪声影响,减少计算成本,利用符号聚集近似(SAX)技术将连续图像序列转换为离散符号;其次,为避免出现时间漂移问题,利用动态时间归整(Dynamic Time Warping,DTW)来计算符号特征的距离,提取符号序列的特征;然后,为了消除冗余的特征,定义了一个特征权重,根据权重对特征进行降序排列,引入最大相关-最小冗余技术消除相关性弱的特征,筛选出具有高相关性和低冗余的特征;最后,为了完成动作识别,根据筛选出的特征,利用k-近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)进行分类器学习.结果表明:与当前动作识别算法相比,本文算法能够有效完成动作的识别与理解,具有较高的识别率,有效地降低了冗余特征,提高了算法的效率和鲁棒性.