基于GF-1和Sentinel-2时序数据的茶园识别

由于茶园大多分布在地形复杂的山区,地块破碎,分布零散,形状差异大、植被混杂且茶园所处环境长期受到云雨的影响,增加了茶园遥感识别的难度与不确定性,针对这一问题,该研究提出了利用高分1号(GF-1)和哨兵2号(Sentinel-2)时序数据提取茶园的方法,以浙江省武义县王宅镇为研究区,采用GF-1号为主要数据源,并利用MODIS地表反射率产品和Sentinel-2反射率数据,基于时空融合算法得到时间分辨率5 d的10 m Sentinel-2完整的时序数据。综合利用GF-1在空间细节方面的优势和重建的Sentinel-2高观测频率时序数据在反映茶树生长过程方面的优势,分别基于GF-1的光谱和纹理特征及GF-1的光谱、纹理特征和Sentinel-2时序特征两种特征组合方式,采用随机森林算法提取茶园。结果表明,GF-1光谱、纹理信息结合Sentinel-2时序信息分类结果的准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为96.91%、3.09%、89.00%、83.09%和0.86,仅基于GF-1光谱和纹理信息的分类准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为94.72%、5.28%、73.09%、84.61%和0.78,添加时序信息分类结果总体优于未添加时序信息的分类结果。表明高空间分辨率结合高频率时序遥感数据是提高茶园分类精度的有效手段。     

红外相机技术在河北雾灵山国家级自然保护区中的应用

为了充实河北雾灵山自然保护区的野生动物资源本底资料,提高监测能力和监测水平,雾灵山保护区自2015年开始将红外相机技术应用到野生动植物的资源调查和管护中。目前应用红外相机技术发现兽类5目10科14种,鸟类4目6科10种,掌握了区内主要物种猪獾(Arctonyx collaris)、狍(Capreolus)和勺鸡(Pucrasia macrolopha)的日活动节律,补充了保护区的本底调查资料,为保护区进一步开展金钱豹(Panthera pardus)、斑羚(Naemorhedus goral)和鸟类多样性等科学研究奠定了基础,为保护区制定关于野生动物资源的相关管护政策提供了科学依据。     

典型草原枯落物分解过程中官能团的动态特征

选择锡林浩特东部国家气候观象台的生态监测研究样地,对大针茅(Stipa grandis)、羊草(Leymus chinensis)、糙隐子草(Cleistogenes squarrosa)、知母(Anemarrhena asphodeloides)枯落物的化学结构特征进行阐释。结果表明:(1)枯落物分解速率呈先增大后减小的变化趋势,且知母枯落物分解速率高于大针茅、羊草和糙隐子草;枯落物总碳(TC)含量为富集-释放模式,在第120d时,知母枯落物TC含量高于其他3种植物。(2)大针茅、羊草、知母、糙隐子草枯落物所含的主要官能团为-OH;=C-H、-CH 2、-CH 3;C=O;C=O、C=C;C-O。(3)不同植物枯落物官能团含量在分解初期迅速减少,在分解后期减少趋势较为缓慢,与分解过程中枯落物的分解速率变化趋势一致;知母的含碳官能团含量在分解结束后最低,而羊草的则最大,且知母和糙隐子草损失量最大,与分解过程中枯落物TC含量的特征一致。(4)大针茅的支链化指数最大,羊草的最小;糙隐子草的芳香性指数最大,知母的最小。不同植物芳香性指数在分解初期迅速减少,在分解后期减少趋势较为缓慢,与分解速率变化趋势一致。     

不同合成树脂工艺对改性材性能影响研究

为研究树脂对改性材性能的影响，采用2种不同工艺合成三聚氰胺-脲醛树脂（MUF），测试了树脂的相关性能。结果表明，不同合成工艺路线下制备的 MUF 树脂在固体含量、粘度、固化时间、游离甲醛含量间存在显著差异。最终树脂的分子结构类型相似性极高，但相同结构组分在不同树脂中所占比例各有差异。羟甲基基团在MUF2中所占比例高，而亚甲基桥键及醚键在MUF1中含量高。MUF1改性材的增重率（weight percent gain，WPG）值更大，但MUF2改性材的抗溶胀性（anti-swelling efficiency，ASE）和体积膨胀率（bulking rates，B）更高，MUF2改性材的尺寸稳定性更好。     

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。     

红茶感官品质及成分近红外光谱快速检测模型建立

以在发酵过程中小叶种工夫红茶为研究对象,分别建立了基于近红外光谱检测技术的感官品质评分和理化品质指标(茶黄素、茶红素、茶褐素、儿茶素和酚氨比)的定量分析模型。在模型建立过程中,探讨了特征变量优选方法对预测模型的影响。首先,对获取的近红外光谱数据进行标准正态变量变换法(standard normal Z transformation,SNV)预处理,进而采用联合区间偏最小二乘回归(synergy interval PLS,Si-PLS)、随机蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm,SFLA)、竞争性自适应权重取样法(competitiveadaptivereweightedsampling,CARS)和连续投影(successive projections algorithm,SPA),筛选出各品质指标的最优特征波长变量;最后基于优选波长分别建立各发酵品质指标的偏最小二乘法(partial least squares regression,PLS)线性预测模型和支持向量机(support vector regression,SVR)非线性预测模型。模型结果比较表明,Si、CARS、SFLA和SPA等变量筛选方法可有效压缩变量,以及进一步提高模型精度。非线性模型的预测均方根误差值(root-mean-square error of prediction,RMSEP)均明显小于PLS模型,相关性系数(correlation coefficient,R)和相对分析误差(relative percent deviation,RPD)均高于PLS模型。对于红茶发酵品质的检测上,非线性模型性能优于线性模型。感官品质、茶褐素和儿茶素的最优变量SVR预测模型的RPD值分别为3.923、3.234和5.462,酚氨比和茶红素模型的RPD值分别为2.815和2.223。除茶黄素的评价模型外(RPD为1.77),基于最优特征波长的各品质指标SVR模型的RPD值均大于2,表明模型具有极好的预测性能。研究结果为实现工夫红茶发酵品质的近红外光谱快速检测的实际应用奠定理论基础。     

二维相关红外光谱分析鉴别不同产地黑木耳

不同产地黑木耳的营养成分含量存在差异,因此对黑木耳的产地鉴别具有实用价值。选取8个不同产地的黑木耳,采用傅里叶变换红外光谱(Fourier transform infrared spectroscopy,FT-IR)和二维相关红外光谱(two-dimensional correlation infrared spectroscopy,2D-IR),对不同样本的2D-IR谱图进行处理和分析,并结合系统聚类分析以鉴别黑木耳的不同产地。结果显示,不同产地黑木耳的傅里叶变换红外光谱整体特征极为相似,偏相关系数的最小值为0.955,不能用于区分黑木耳的产地。不同产地黑木耳在1 730～1 400 cm-1、1 350～1 040 cm-1以及1 030～900 cm-1范围内的二维相关红外光谱中自动峰数目不同,它们之间的自动峰和交叉峰的强度也有较大差异;对1 700～950 cm-1范围内的FT-IR光谱进行系统聚类分析,不同产地黑木耳都得到正确归类。结果表明,二维相关红外光谱分析,结合系统聚类分析能够简单、快速、无损地鉴别不同产地黑木耳。     

4LL–1.5Y型联合收割机割台的振动特性

运用有限元软件ANSYS workbench仿真分析4LL–1.5Y型联合收割机割台,得到割台机架前6阶模态频率和模态振型,结果表明,割台在受振动时易产生变形的部位是割台机架的两侧壁和割台机架进口处的底板。利用三轴加速度传感和Co Co–80动态信号测试分析系统,分别测得割台机架关键部位的加速度信号,对比非田间作业试验发动机空转、整机运转(不行走)分别在怠速(700 r/min)、中速(1 200 r/min)、高速(1 800 r/min)和田间作业不同工况下各方向的加速度,各测点水平方向加速度是其他2方向的2~4倍,表明割台的振动主要以水平方向振动为主,其中倾斜输送器受振动比较严重,加速度最大值高达97.28 m/s2。对比有限元分析与振动试验结果发现,对割台振动影响较大的激励频率(20、22 Hz)几乎都出现在割台机架的模态频率(18.679 Hz)附近。     

Detection of Frozen-Thawed Cycles for Frozen Tilapia (Oreochromis) Fillets Using Near Infrared Spectroscopy

Due to the ambient temperature fluctuation during the process of storage, transportation, and sale, frozen fillets may go through frozen-thawed cycles that result in quality changes. In order to detect the frozen-thawed cycles in frozen tilapia fillets, near infrared spectroscopy was applied. The thawing loss, cooking loss, moisture content, total volatile basic nitrogen, and texture profile of fillets in seven frozen-thawed cycles were analyzed to reflect the change of quality. A total of 60 fillets were used to collect the spectra on both dorsal and belly flesh in frozen and thawed state from the first to the seventh cycle. The results showed that there is a better discrimination among the once and the repeated frozen-thawed samples in the frozen state than the thawed state. Frozen samples were still conducive to the differentiation and had higher classification accuracy, ranging from 80% to 93.33%. Dorsal flesh was more beneficial for the differentiation than belly flesh and had the highest accuracy, ranging from 86.67% to 93.33% in the frozen state. These results showed that the nondestructive and fast detection of repeated frozen-thawed cycles in frozen tilapia fillets can be accomplished by near infrared spectroscopy, which has enormous potential for practical application.