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1.
乳酸菌发酵作为果蔬汁的一种绿色加工技术,不仅可以赋予产品独特的风味,还可以转化其中的活性物质,提高产品的营养价值和保健功效。该研究以湖北杂交枸杞为原料,使用6种乳酸菌(植物乳杆菌、嗜热链球菌、嗜酸乳杆菌、鼠李糖乳杆菌、干酪乳杆菌及发酵乳杆菌)进行发酵,研究发酵前后枸杞果汁理化特性、主要活性成分及体外抗氧化变化,并利用主成分分析进行综合评价优选出理想的发酵菌株。结果表明,6种乳酸菌在枸杞果汁中生长良好,活菌数均能达到10.0 lg CFU/mL以上。发酵后的枸杞果汁中总糖和还原糖含量显著降低(P0.05),且植物乳杆菌和嗜热链球菌产酸能力更强,发酵后总酸含量达6.74、6.07g/kg。与未发酵枸杞果汁相比,经植物乳杆菌、嗜热链球菌、鼠李糖乳杆菌和发酵乳杆菌发酵的枸杞果汁中总酚含量增加了13.76%~28.07%,而嗜酸乳杆菌和干酪乳杆菌发酵后无显著性差异(P0.05)。6种乳酸菌发酵后枸杞果汁中总黄酮含量增加了55.80%~161.97%。发酵枸杞果汁的抗氧化活性与发酵前相比均有显著提高(P0.05)。基于主成分分析的综合评价函数显示经植物乳杆菌、发酵乳杆菌发酵的枸杞果汁品质更优,适宜作为开发枸杞高值化绿色加工饮品的发酵剂。  相似文献   
2.
基于GF-1和Sentinel-2时序数据的茶园识别   总被引:1,自引:1,他引:0  
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。  相似文献   
3.
融合光谱混合分解与面向对象的土地利用/覆被分类   总被引:2,自引:2,他引:0  
错综复杂的土地利用模式和破碎的地物斑块制约了土地利用/覆被分类的精度和效率。一方面,混合像元模糊了地物的光谱信息,影响了分类精度。另一方面,如何高效利用地物的光谱、形状和纹理特征是当前土地利用/覆被分类的研究热点。为了提高基于遥感技术的土地利用/覆被分类精度,该研究基于Sentinel-2A遥感影像,开展融合光谱混合分解与面向对象的土地利用/覆被分类研究。首先,基于地物的光谱、形状和纹理特征,在3个分割尺度通过NDWI(Normalized Difference Water Index)、NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)、SBL(Soil Background Level)等8个特征参数构建了不同地物信息的提取规则。其次,利用光谱混合分解模型提取研究区基质(SL;岩石和土壤)、植被(GV;光合作用叶片)和暗色物质(DA;阴影和水)3类通用端元。最后,尝试融合3端元光谱特征优化地物信息提取规则。研究结果表明:1)基于构建的光谱、形状和纹理的地物信息提取规则,使用模糊函数、阈值法进行土地利用/覆被分类,获得了较高的分类精度,总体精度为80.83%,Kappa系数为0.76。2)融合3端元的光谱特征的提取规则将分类精度提升至90.00%,Kappa系数提升至0.88。3)具有明确物理意义的3端元的融入增强了像元内各组分信息的差异性,弥补了传统光谱指数对植被与土壤间的亮度信息解析度不足的缺陷。该方法能充分利用影像的光谱信息,是一种由易到难、对不确定因素进行逐层剥离的土地利用/覆被信息提取技术。因此,对中高分辨率的多光谱遥感影像十分友好,在土地利用/覆被的精细化分类中有较大应用潜力。  相似文献   
4.
土壤水分是影响水文、生态和气候等环境过程的重要参数,而微波遥感是农田地表土壤水分测量的重要手段之一。针对微波遥感反演农田地表土壤水分受植被覆盖影响较大的问题,该研究提出了一种基于特征选择和GA-BP神经网络(Genetic Algorithm-Back Propagation neural network)的多源遥感农田地表土壤水分反演方法。首先对Sentinel-1微波遥感数据和Sentinel-2光学遥感数据进行预处理并提取21个特征参数;然后采用差分进化特征选择(Differential Evolution Feature Selection,DEFS)算法从21个特征中选出包含10个参数的最优特征子集,并利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)法将特征子集进行降维;之后建立BP神经网络,采用遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)对BP网络的节点权值进行优化,使用降维后的特征矩阵和部分实测土壤含水量数据对BP网络进行训练;最后利用训练好的GA-BP网络对研究区土壤水分进行反演,并利用实测数据对反演结果精度进行对比验证。试验结果表明,该研究反演结果的决定系数为0.789 3,均方根误差为0.028 7 cm~3/cm~3,相比单纯使用GA-BP神经网络,加入DEFS和PCA之后决定系数提高了0.215 7,同时均方根误差降低了0.029 5 cm~3/cm~3。该结果展示了DEFS和PCA算法在土壤水分反演最优特征集选择的有效性,为多源遥感农田地表土壤水分反演提供了新思路。  相似文献   
5.
王鹏  吴杰 《农业工程学报》2021,37(11):299-306
针对不规则果形梨果,为构建适用于评估果形不规则梨果硬度的硬度指标,该研究采用傅里叶描述子对梨果轮廓进行描述,并将试验模态分析和有限元模态分析相结合,研究果形变化对梨果振动频率的影响规律,基于振动频率和果形描述子构建硬度评估指标。结果表明,采用前15个傅里叶描述子可以准确描述啤梨果形轮廓特征,第1傅里叶描述子与啤梨低频弯曲、挤压、呼吸模态频率线性相关性较高,相关系数分别为-0.923、-0.922、0.700;挤压模态振动变形在赤道部较大,测试时易于提取共振频率,因此选取挤压模态频率构建含有第1傅里叶描述子的硬度指标,新指标评估硬度值与M-T穿刺硬度实测值决定系数为0.892。研究结果可为果形不规则梨果硬度评价提供参考。  相似文献   
6.
  【目的】   本研究调查了养分专家系统 (Nutrient Expert, NE) 推荐施肥在西北旱地冬小麦生产上的应用效果,以明确该方法在西北旱地小麦推荐施肥中的可行性。   【方法】   在陕西渭北旱塬两年共布置15个田间试验,所有试验均设置两个处理:养分专家系统推荐施肥 (NE) 和农户习惯施肥 (FP)。在小麦成熟期采集小麦样品和0—100 cm土层土壤样品,测定植株氮磷钾养分含量和土壤硝态氮含量,调查分析小麦产量及其构成要素、经济效益和肥料偏生产力。   【结果】   NE推荐的N施用量平均为158 kg/hm2,较FP处理 (N 192 kg/hm2) 减少了18%;P2O5施用量平均为62 kg/hm2,较FP处理 (134 kg/hm2) 减少了54%;而K2O用量为40 kg/hm2,较FP处理 (28 kg/hm2) 增加了43%。NE处理的冬小麦平均籽粒产量为5171 kg/hm2,与FP处理 (5111 kg/hm2) 籽粒产量接近,经济效益提高了7.8%,氮肥偏生产力提高25.1%,磷肥偏生产力提高了139.8%。与FP相比,NE处理的土壤0—100 cm土层硝态氮残留量无显著差异。   【结论】   相比农户习惯施肥,基于养分专家系统推荐的施肥方案减少了18%的氮肥和54%的磷肥用量,增加了43%的钾肥用量,冬小麦产量保持稳定,氮肥和磷肥的偏生产力和经济效益均显著提升,具有较好的化肥减施和增收效果,可在旱地冬小麦生产中推广应用。  相似文献   
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