地方涉农高校科技人员参与精准扶贫的实现路径

科技扶贫是精准扶贫的重要组成部分,发挥科技人才的支撑作用是科技扶贫的关键,地方高校科技人员是地方科技扶贫的中坚力量。文章分析了地方高校科技人员参与精准扶贫工作的现状、服务优势和现实困境,并提出要充分发挥地方高校科技人员精准扶贫服务能力,应该为地方高校科技人员提供有效实现途径。为此提出,政府应厘清贫困地区产业发展科技需求,提升科技服务对象的精准性;以政策吸引劳动力回流,强化贫困村生产建设主体和组织体系建设;校地联动,协同搭建精准扶贫工作平台;建立激励机制,充分发挥和提升科技人员精准扶贫服务能力。     

校地合作推进贫困村科技特派员培训工作的实践探索

贫困村科技特派员精准扶贫的中坚力量,校地合作培训是强化贫困村科技特派员人才队伍建设,提升他们"十三五"脱贫攻坚能力的重要路径。基于校地合作推进贫困村科技特派员培训工作的实践,分析了培训成效、存在的问题及改进策略。     

遥感技术在烟草长势监测及估产中的应用进展

烟草长势信息是烟草生产管理的重要依据,全面了解遥感技术在烟草长势监测及估产中的应用进展,为利用遥感技术支撑科学化、精细化烟田管理提供科学参考。在对相关文献分析和归纳的基础上,从地面光谱、无人机遥感、卫星遥感3种尺度对目前遥感技术在烟草长势监测与估产方面的应用进行系统总结,并对进一步研究进行展望。（1）基于地面光谱对烟草的监测,主要是利用反射率光谱及其不同的变换形式、光谱指数和光谱位置变量估测其生理生化参量（氮、磷、钾、生物量、叶面积指数、叶绿素等）,为诊断烟草生长、健康状况、成熟度提供依据,进一步实现烟草长势监测、估产与品质评定。（2）利用无人机遥感技术能够在小尺度上对作物的面积进行提取、监测长势及估产,但受搭载相机分辨率、地形、自身稳定性等影响,不能监测烟草的细微变化。（3）参考LandSat、SPOT、MODIS、HJ-1等光学遥感数据以及SAR数据,利用遥感影像融合、分类等技术能够实现对大面积烟田病害、长势进行监测和产量估计。结合多源、多平台遥感数据,对烟草的参数进行定量研究,并利用同化技术对大尺度上烟草生长过程进行动态监测,来探索烟草的最佳采收期是未来研究的重点。     

机构改革对县(区)农机化公共服务体系建设的影响——以南宁市西乡塘区为例

随着中央机构改革落地,县(区)机构改革已经基本完成。机构改革有利于农业部门结构化调整,优化基础设施,更好地实施乡村振兴战略。文章以机构改革为背景,论述了机构改革对县(区)农机化公共服务体系建设的影响和存在的问题,为进一步深化机构改革,优化农机化公共服务体系建设提供建议。     

基于高光谱分数阶微分的烟叶SPAD值估测

基于高光谱分数阶微分估测烟叶SPAD值,旨在提升高光谱数据估测烟叶SPAD值的准确度。首先,确定估测烟叶SPAD值的最优变换方式,并进行分数阶微分处理;然后,基于相关性分析、袋外数据(OOB)重要性、随机森林(RF)相结合的方法,筛选特征波长;最后构建烟叶SPAD值估测模型。结果表明：（1）估测烟叶SPAD值的特征波长主要有绿波段(499、500 nm),红边波段(634、636、702、703、732 nm)、近红外波段(972、1286、1289、1295、1298、1316 nm)、短红外波段(1450、1453、1456、1806 nm)。（2）以1.9阶次的特征波长所构建的RF-SPAD模型的精度最高,R²=0.690,较0、1、2阶次分别提高了22.1%、42.6%、87%,RMSE=2.799,比0、1、2阶分别减少了13.5%,20.2%,27.8%。利用1.9阶次特征波长构建的RF-SPAD模型较整数阶次模型有效提高了烟叶SPAD值的估测精度,为高光谱分数阶微分技术估测SPAD值提供了新的思路。     

科学人才观与高校农学专业人才培养

从充分认识农学专业人才培养的重要性和紧迫性出发,树立"人人都可以成才"理念,提出了坚持"以人为本",农学专业人才的培养措施。     

广西贫困地区农业科技人员工作满意度分析及其提升策略——基于双因素理论的视角

利用赫茨伯格的双因素理论对广西贫困地区农业科技人员工作满意度现状进行了调查与分析。调研结果表明,贫困地区农业科技人员工作满意度较低,保健因素和激励因素的提供明显不足。要提升农业科技人员工作满意度,应在厘清其工作中保健因素和激励因素基础上,改善保健因素,增强"保健"功能;强化激励因素,提升"激励"功能;密切关注科技人员工作中的动态需求,适时配置激励要素。     

基于SIF-PLS模型的冬小麦条锈病早期光谱探测

为实现冬小麦条锈病早期探测、提高冬小麦产量和品质,研究了日光诱导叶绿素荧光(Solar-induced chlorophyll fluorescence,SIF)对冬小麦条锈病早期探测的可行性。基于3波段夫琅和费暗线(3-band Fraunhofer line discrimination,3FLD)和反射率荧光指数2种方法提取了冠层SIF数据,计算了对小麦条锈病敏感的光谱指数(Spectral index,SI),通过相关性分析优选了遥感探测小麦条锈病早期的特征参量,利用偏最小二乘(Partial least squares,PLS)算法构建冬小麦条锈病早期光谱探测模型。研究结果表明:O2-A波段的荧光强度(SIF-A)以及反射率荧光指数ρ_(440)/ρ_(690)、ρ_(675)ρ_(690)/ρ_(683)~2、ρ_(690)/ρ_(655)、ρ_(690)/ρ_(600)、D_(λP)/D_(744)、D_(705)/D_(722)均与小麦条锈病早期病情指数(Disease index,DI)达到了极显著相关,相关系数分别为-0. 793、-0. 523、-0. 539、-0. 497、0. 541、0. 446、0. 490,可作为冬小麦条锈病早期光谱探测的荧光特征参量;基于3组SIF数据构建的PLS-SIF检验模型的决定系数分别为0. 801、0. 772、0. 807,均方根误差分别为3. 3%、3. 1%、3. 2%,较反射率光谱指数构建的SI-PLS模型决定系数至少提高了27%,均方根误差至少减少了24%。因此,冠层SIF数据更适于冬小麦条锈病的早期探测。本研究结果对及时进行冬小麦条锈病防控具有重要应用价值,可为利用卫星荧光遥感数据对小麦条锈病早期大面积、无损探测提供参考依据。