人居环境视角下居民垃圾分类意愿实证研究及政策建议——基于河南省郑州、洛阳、商丘和漯河四地市的调研

基于河南省人居环境现状,分别对郑州、洛阳、商丘和漯河四地市进行了实地调研,通过建立二元Logistic模型,分析了影响居民垃圾分类意愿高低的因素。结果表明:文化程度、经济发展、政策支持对提高居民垃圾分类意愿具有较强的正相关影响,而居民人居环境满意度对提高垃圾分类意愿具有负相关影响;女性相比男性的垃圾分类意愿更高,城市居民相比农村居民的垃圾分类意愿更高。基于此结论,从政府和社会两个方面分别提出了相关建议,以供参考。     

影响安吉白茶产量与品质的灾害性天气分型及分析研究

气象条件是影响茶树生长发育的主要环境条件,年际间气候条件特别是早春气候条件的差异,对安吉白茶的开采和产量波动较大。利用安吉2006—2017年白茶生长期调查资料以及相应时段的气候资料,对影响安吉白茶生长、产量与品质的灾害性天气过程进行分型研究,归纳出3种高影响天气类型,分别为冷空气影响型,强对流大风影响型,温度先低后高型,并对3种天气类型分别选1个典型天气过程个例,重点从天气形势、气候条件、灾情调查等方面,分析对白茶生产、品质造成的影响。结果表明:冬末春初的冷空气强度、影响时间以及影响方式等对安吉白茶的生长、产量及品质有重要的作用;选取上游安徽的阜阳站作为冷空气指标站,对本地冷空气强度预报有12 h的提前量,依据该指标可以及时发布预警信息,指导茶农合理安排生产,减少损失;针对不同的天气类型,给出了相应的防御措施。该结果可为茶农合理安排生产和适时采摘提供指导,同时也为农业气象科技人员进一步提高气象服务的针对性和专业性提供技术支撑和依据。     

剔除土壤背景的棉花水分胁迫无人机热红外遥感诊断

剔除无人机热红外影像中的土壤背景是提高作物水分诊断精度的有效途径,但也是热红外图像处理的难点问题。本文以不同水分处理的花铃期棉花为研究对象,分别在09:00、13:00和17:00等3个时刻,连续5 d采集无人机高分辨率热红外影像,并采用二值化Ostu算法和Canny边缘检测算法对热红外图像进行掩膜处理,实现对土壤背景的剔除,然后分别计算二值化Ostu算法、Canny边缘检测算法和包含土壤背景下的3种棉花水分胁迫指数(Crop water stress index,CWSI),最后建立不同时刻下3种CWSI与棉花叶片气孔导度Gs的关系模型。研究结果表明,应用Canny边缘检测算法可有效剔除热红外影像中的土壤背景,剔除土壤背景后的温度直方图呈单峰的偏态分布;3种处理方法获得的作物水分胁迫指数CWSI中,Canny边缘检测算法的CWSI最小,二值化Ostu算法的CWSI较高,包含土壤背景的CWSI最大;采用Canny边缘检测算法剔除土壤背景后的CWSI与棉花叶片气孔导度Gs的决定系数R2达到0.84,Ostu算法的结果次之,包含土壤背景的最差。本研究可为无人机热红外遥感监测作物水分状况提供参考。     

作物行识别算法的虚拟试验方法

针对作物行识别算法的传统开发过程对田间作物生长周期依赖性较强，错过适当的田间图像采集时期将直接导致算法开发周期延长等问题，提出一种基于虚拟场景的作物行识别算法测试方法，即在虚拟环境下模拟农田作物行场景和图像采集系统，运用虚拟作物行图像测试作物行的识别算法。该方法在虚拟现实环境下建立作物行场景模型；提出一种融合建模法，根据作物和杂草的几何特征建立对应的三维几何模型；根据实际田间作物的空间分布特征，建立株距、行距可调的田间作物行模型；以Vega Prime为视景仿真工具，通过配置投影模式、渲染模式、视点位姿和图像采集规格，构建图像采集系统，输出作物行场景图像。以苗期棉花作物行为建模对象，对一种经过田间试验验证的双目视觉作物行识别算法进行测试试验。对比实际棉田图像对应的试验结果，同一作物行识别算法的识别正确率、偏差角和图像处理时间均相近。结果表明，本文建立的虚拟棉田作物行与实际棉田作物行场景相近，能够用于作物行识别算法的测试。     

基于深度卷积神经网络的小麦赤霉病高光谱病症点分类方法

为快速、高效地利用高光谱成像技术诊断小麦赤霉病病症,分析了卷积层结构与光谱病症特征的关联性,并重点研究了高光谱的像元分类建模方法。首先,基于深度卷积神经网络的2种典型结构,构建了不同深度的卷积神经网络,比较了小麦赤霉病高光谱数据点集的训练和测试结果。结果显示:Visual Geometry Group(VGG)结构随着网络深度的增加,模型损失值不断下降;残差神经网络(ResNet)结构随着深度增加,损失值没有明显降低,说明ResNet网络的深度与模型性能无关。从测试集评测模型泛化性可知,具有4个基础单元模块的22层VGG网络在所有深度卷积模型中最优,其建模和验证准确率远高于传统的支持向量机(SVM),分别为0.846和0.843,测试集准确率为0.742。以VGG为基础单元构建的深度神经网络,能有效提取小麦赤霉病病症的高光谱特征。研究结果可为大尺度小麦赤霉病的智能成像诊断提供理论基础。     

基于时序NDVI图谱库提高土地覆盖分类精度的方法

为提高MODIS土地覆盖产品的分类精度,该文以河南省为试验区,首先将MODIS土地覆盖产品(MCD12Q1)分为高精度区域和低精度区域,然后通过构建时序NDVI图谱库并利用图谱曲线相似性测定方法,改进MCD12Q1低精度区域的分类精度。结果表明:1)时序NDVI是土地覆盖的重要分类特征,二者之间具有较强的关联性。2)利用时序NDVI图谱库能够明显提高MODIS土地覆盖产品的分类精度,改进后的MCD12Q1的总体分类精度分别由72.76%(比较评价)、64.52%(样本评价)提高到83.05%和81.72%。3)不同土地覆盖类别精度提高的程度不同,林地、草地、耕地、人工地表以及水体的生产者精度分别提高35.36%、29.51%、2.98%、6.96%和6.11%。4)对于判定时序NDVI曲线相似度的2种具体方法而言,最小距离法(minimum distance,MD)总体上优于光谱角度匹配法(spectral angle mapper,SAM)。综上,保留现有土地覆盖产品中分类精度较高的部分,基于时序NDVI图谱库改进分类精度较低的部分,是提高现有土地覆盖产品分类精度的有效方法。     

湖北省杉木人工林立地类型划分及评价

以湖北省杉木人工林为研究对象,选择166块具有代表性的杉木人工林标准地,并测定样地的常规立地因子。利用数量化理论Ⅰ的方法建立了杉木优势高与立地因子之间的关系模型,对研究区杉木人工林进行立地类型划分及立地质量评价。结果表明,所选择的5个立地因子与优势高数量化拟合的复相关系数为0.639;海拔、腐殖层厚度和坡位这3个立地因子对优势高的贡献率达84.99%,且影响均达到极显著水平;采用海拔、腐殖层厚度和坡位3个因子构建研究区杉木人工林立地类型,共划分为22类;按照优、良、中、差4个评价等级对166块样地所属的立地类型进行立地质量评价,得出湖北省杉木人工林在中海拔、土壤湿润、土壤养分含量较高的立地条件下生产力较高,研究区立地质量整体处于中等偏上水平的结论。     

Effects of AG1 and AG2 QTLs on Nonstructural Carbohydrate and Seed Management Options for Rice Seedling Growth and Establishment under Flooding Stress

Rice (Oryza sativa) plants acquired excess photosynthates in the form of nonstructural carbohydrates (NSCs) in their stems and grain. Despite keen interest in rice NSC, the dynamics of NSC accumulation, translocation and re-accumulation have not yet been well investigated. AG1 and AG2 QTLs associated with flooding tolerance through catalyzing starch into soluble sugar in germinating seeds. Here we conducted three experiments, greenhouse and field to lay the groundwork for large-scale diversity studies on grain NSC and some agronomic traits under direct-seeded rice (DSR) system, using elite lines incorporating AG1, AG2 and AG1-AG2 QTLs into the popular varieties PSB Rc82 and Ciherang-Sub1 along with the donors Kho Hlan On (AG1) and Ma-Zhan Red (AG2). In germinating seedlings, soluble sugars increased, while starch concentration decreased gradually especially in the tolerant checks and AG1-AG2 introgression lines under flooded soil. Soluble sugar accumulation in stem started to increase from the vegetative stage and peaked at the panicle initiation stage then gradually decreased towards the maturity stage. But Sub1-AG lines had higher sugar and starch concentrations at different growth stages than other genotypes in wet season 2016 and dry season 2017. Plant survival rate was positively correlated with the stem NSC at the early vegetative stage (21 days after sowing), and stem NSC was positively associated with plant height at different growth stages. Among the tested seeding rate, the most suitable seeding rate, 4 g/m² with shallow burial depth (0.5 cm), resulted in better seedling establishment, relatively higher seedling vigor index and higher leaf area index under flooding in DSR system. Introgression of AG1-AG2 QTLs had no any negative impact on nonstructural carbohydrate, germination rate, and growth and biomass production.     

双唑草腈对双季水稻田杂草的防效及后茬作物的影响

通过大田试验测定了双唑草腈及其与苄嘧磺隆、五氟磺草胺和扑草净混用对双季水稻田杂草的防效,并评价了双唑草腈对水稻及后茬作物的安全性。结果表明:2%双唑草腈GR对双季水稻田杂草具有良好的防治效果,210、315和420 g/hm~2处理药后30、45 d对禾本科杂草和阔叶类杂草的防效均在87%以上,低剂量140 g/hm~2处理药后30、45 d对双季水稻田禾本科杂草和阔叶类杂草防效均在75%以上。2%双唑草腈GR 140、210、315和420 g/hm~2处理对后茬作物小白菜、马铃薯、小麦、紫云英和冬季油菜生长安全。2%双唑草腈GR以140、210 g/hm~2分别与苄嘧磺隆或五氟磺草胺混用,药后30、45 d对禾本科杂草和阔叶杂草的防效均在93%以上,显著优于2%双唑草腈GR相应浓度的单剂处理,其中2%双唑草腈GR 210 g/hm~2+10%苄嘧磺隆WP 30 g/hm~2混用可以达到2%双唑草腈GR 315 g/hm~2处理的防治效果,且对水稻生长安全;单独施用50%扑草净WP 450 g/hm~2对双季稻田禾本科杂草的防效较差,其与2%双唑草腈GR混用后防效显著提高,但对水稻生长有较强的抑制作用。综上,双唑草腈及其与苄嘧磺隆、五氟磺草胺混用对双季水稻安全,可在双季水稻田推广应用。