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。     

苹果树腐烂病田间分布型及其抽样技术调查

采用空间分布型检验、聚集强度指标检验和线性回归方法研究了武威市凉州区苹果树腐烂病田间分布型及其抽样方法。结果表明,苹果树腐烂病田间分布型呈聚集分布,聚集程度受栽培环境影响较大。建立了其理论抽样模型。     

芋疫病空间分布格局及其抽样技术研究

为了进一步提高对芋疫病预测预报,科学指导生产上的防治,应用最小二乘法、频次分布、聚集度指标、m^*-m回归分析和Taylor幂法则等对病株的空间分布型进行了分析。结果表明:当田间芋疫病病株率在0.427~0.513时,病株田间分布属聚集分布;当田间芋疫病病株率在0.720~0.820时,病株田间分布属均匀分布。此外其病株空间分布的基本成分是个体群,病株个体间相互吸引,病株在大田中存在明显的发病中心,且病株个体的空间格局随着病株密度的提高越趋均匀分。在此基础上,提出了Iwao最适理论抽样模型N=232.3783/m-87.9438,并建立序贯抽样模型T₀(N)=0.3689N±1.7177$\sqrt{N}$,即:调查株数N时,若累计病株率超过上界可定为防治对象田,若累计病株率未达到下界时,可定为不防治田,若累计病株率在上下界之间,则应继续调查,直到最大样本数m₀=0.3689时,也即病株率15%,所需抽样数542株止。     

马铃薯田扁蓄空间分布型及其抽样技术研究

为了给马铃薯田杂草科学防治和预测预报提供依据，采用空间分布型检验、聚集强度指标检验和线性回归方法研究了马铃薯田苗期扁蓄田间分布型及其抽样技术。结果表明，马铃薯田扁蓄空间分布型呈聚集分布，其理论抽样模型为n=3.841 6/D2(3.507 7/■-0.59)。     

农产品质量检测检验抽样过程中控制现场的原则和方法

随着时代的进步和科技的发展,国家对农业生产安全提出了新的目标和要求,需要不断提高农产品的质量,完善检验抽样过程中的方法,根据现状进行全面落实,总结经验进行综合实践,保障农产品的质量。笔者就对农产品质量检测检验抽样中控制现场的原则和方法进行简要的分析和探讨。     

黄土高原丘陵区枣和酸枣叶脉序特征分析

为了研究枣(Ziziphus jujuba Mill.)和酸枣(Z.jujuba var.spinosa)叶脉序的关系,选用黄土高原丘陵枣区的枣(55个)、酸枣(28个)和过渡型(7个)共计90个样品,利用LEAF GUI叶脉序分析技术,测定了叶脉密度(VLA)、叶脉间距离(IVD)和节点数(Nodes)等14个指标,主成分分析选出8个枣叶脉序特征指标,研究了枣和酸枣叶脉序指标特点及特征。结果表明,在干旱、贫瘠生境中生长的酸枣,其叶脉间距离(0.094 mm)、网眼面积(2.84×10~(-4)mm~2)和节点数(17 823个)都显著低于黄土高原丘陵区枣园栽培条件下的枣(p0.05),而酸枣的叶脉密度(7.14 mm·mm~(-2))显著高于栽培条件下的枣,表现出很高的生态适应性。并且,枣叶脉序特征指标的变异系数范围(15.24%～74.69%)大于酸枣(20.37%～52.84%)。因此,枣和酸枣可以通过权衡叶脉序指标之间的关系,采取不同的适应策略。酸枣相比枣,更倾向于选择高叶脉密度、低网眼面积、低节点数的适应策略。对陕北样品聚类分析,在相似系数为1.8时,分为I、II两大类群;对黄土高原丘陵区的样品聚类分析,在1.69时,分为I、II两大类群,分别为酸枣和枣,过渡型在两个类群中都有。说明酸枣经过渡型向枣的演化,也说明叶脉序可以区分枣和酸枣。而栽培枣被分为4个类群,相似系数为1.29,种间结构较为复杂,是由长期的人工选择和营养繁殖模式所决定。     

樟子松红斑病空间分布及抽样技术研究

通过野外调查,采用聚集度指标法构建Iwao m~*-m和Taylor幂法则2种回归模型,对樟子松红斑病害的空间分布格局和抽样技术进行了研究。结果表明,樟子松红斑病在调查区内病株个体之间互相排斥,当种群发病指数较低时,表现为均匀分布型;最适抽样模型显示,当允许误差相同时,样本数随着疾病等级平均值的增加而减少,而在平均疾病等级相同的情况下,误差随着样本数的减少而增加。试验结果对开展樟子松红斑病防控具有重要的参考价值。     

生猪宰前“瘦肉精”的检测与体会

为逐步规范动物及动物产品市场的质量安全，构建“瘦肉精”等违禁药物长效管理机制，维护公共卫生安全和人民群众身体健康，笔者对本地区生猪进行宰前环节“瘦肉精”抽样检测，其目的在于了解生猪定点屠宰场上市猪肉的健康状况。     

影响食用农产品抽样质量因素浅析

有效抽样是农产品质量检测的重要步骤,是检测数据真实可靠、科学公正的前提,是农产品质量安全监管的依据,是维护人民群众安全健康的重要保障。因此,掌握和排除各种干扰,保证所抽样品的代表性显得尤其重要。     

基于场景分析的风光储协调的配电网动态无功优化

针对风光储等分布式电源输出功率存在间歇性和随机性,无功的协调优化存在困难,运用概率场景分析的方法描述分布式电源这种不确定性,得到考虑随机特性的分布式电源有功出力及其相应的无功功率范围。采用拉丁超立方抽样和场景消减技术,得到全场景的时域概率,提出一种含源荷储协调的配电网无功优化模型。通过以风机和光伏出力调节储能系统的有功出力,并在此基础考虑网损,静态电压稳定裕度,无功补偿设备动作次数限制等多项指标为目标函数,建立多阶段的动态无功优化求解策略,采用引入禁忌表的精英保留策略的遗传算法对改进的IEEE33节点配电系统进行算例仿真,验证了所建立模型是合理有效的。