无人机农林业应用全球研究态势分析

无人机具有作业效率高、地形适应性好等独特优势，近年在农林业中应用范围不断扩大，相关研究成果数量呈快速上升式发展。为掌握无人机农林应用全球研究态势，本研究采集2011—2020年期间Web of Science 核心合集数据库中无人机农林应用全球研究相关文献数据，利用VOSviewer等统计软件对文献进行科学计量分析。分析结果表明，自2017年开始，无人机农林业应用研究发文数量快速增加，全球已有94个国家/地区、1778个机构开展了研究；发文量排名前三位的国家依次是美国、中国和澳大利亚，表明这三个国家从事无人机农林业应用的科研实力强，学术影响力大；共有398种期刊发表了有关无人机农林业应用研究文章，约占全部收录期刊的1.90%，说明更多的期刊开始关注无人机农林业应用研究；发文最多的期刊是由MDPI主办的Remote Sensing；被引次数最多的文章内容主要是关注无人机系统在摄影测量和遥感上的传感、导航、定位和通用数据处理等的研究现状。此外，对无人机农林业应用研究热点进行分析发现，无人机施药、无人机病虫害遥感、植物表型获取是无人机农林业应用的主要研究热点。本研究可为无人机在农林业上的创新研究、科研团队之间的合作提供参考。     

基于U-Net网络和无人机影像的松材线虫病变色木识别

松材线虫病是由松墨天牛等媒介昆虫快速传播的一种针对松树的毁灭性流行病。及时对染病变色木进行识别、定位,并砍伐清除是当前控制该病扩散蔓延的主要手段。该研究使用无人机航拍获取大区域染病松林可见光影像,结合深度学习分割网络U-Net开展染病松材变色木图像分割研究。使用制作的样本数据训练U-Net网络,得到训练精度和验证精度分别为98.74%和97.76%。使用混淆矩阵评估U-Net网络分割精度,表明变色木图像分割的用户精度和生产者精度分别达到93.51%和97.30%,误报率6.49%,漏报率2.70%。总体上,U-Net网络变色木识别精度95.17%,Kappa系数0.90,达到较高精度。U-Net分割网络运用于松材线虫病变色木图像识别较随机森林方法能更有效地降低误报,减少分割噪音。     

基于高光谱成像的不同药滴粒径的药效试验装置开发

正农药喷洒时的雾滴粒径和喷药压力是影响施药效果的两个关键因素,要根据作物栽培的实际情况来决定其参数。传统的方式是依据经验选取喷头的孔径,再根据孔径选取大致的压力范围,这种做法比较简单,但是忽略了作物的类型、生长阶段、叶片表面微观特征、农药类型、农药浓度等参数,对于试验精度要求较高的药效试验会产生诸多问题,试验结果存在一定程度的不确定性。开发药效试验装置可以瞄准解决雾滴粒径和压力调节这两个关键目标。控制雾滴粒径常规的     

西红柿粉的加工技术

<正> 西红柿粉的加工工艺流程为:西红柿→清洗→拣选→热破碎→打浆→真空浓缩→干燥。 1 原料选择:选用新鲜、成熟、色泽亮红、无病虫害的西红柿作为原料。 2 热破碎:西红柿的破碎方法有热破碎和冷破碎两种。热破碎是指将西红柿破碎后立即加热到85℃的处理方法。由于热破碎法可以将西红柿浆中的果胶酯酶和聚半乳糖醛酶得到及时的钝化,果胶物质保留量多,最后所得西红柿品具有较高稠度和品质。因此,一般多采用热破碎法。 3 打浆:为了去掉西红柿的皮与籽,采用双道打浆机进行打浆。第一道打浆机的筛网孔径为0.8～1.0厘米,第二     

基于小波分形的电能质量暂态扰动多分辨率分析

电能质量暂态扰动会给敏感负荷带来重大损失.采用小波变换的多分辨率分析思想,利用分形理论从图形模式辨识的角度出发对电能质量暂态扰动进行分类、辨析.首先采用计算简单的计盒维数对波形图像进行初步分析,随后根据盒的分布密度进行分段划分,将含暂态扰动的信息段从波形中提取出来,并根据多分辨率分析的思想对重点波形段进行分形及小波分析提取信号特征.仿真结果证明,该方法对电能质量扰动的暂态识别具有较好的适应性及稳健性,可以在噪声环境下识别小幅度的电能质量扰动,具有检测速度快、可并发执行的特点.     

华东地区夏季极端高温特征及其对植被的影响

基于中国华东地区79个气象站1971-2006年夏季逐日地面最高气温和1981-2006年先进超高分辨率辐射计(AVHRR)的归一化植被指数(NDVI)资料,分析华东地区夏季极端高温热浪频次和平均持续时间的空间分布特征,并利用Morlet小波变换分析极端高温次数的周期性变化规律,同时采用奇异值分解(SVD)研究华东地区极端高温次数与植被指数之间的联系。结果表明:(1)华东地区夏季极端高温热浪频次的空间分布主要以北低南高,东低西高,平原高山区低为主。平均持续时间相对于频次,其高值区更靠近沿海。(2)华东地区夏季极端高温次数主要受22a、9a、4a左右的尺度波动影响。其中22a左右的时间尺度为第一主周期,周期振荡在整个时域中表现较稳定。第二主周期为9a左右,周期振荡的振幅从1994年开始逐渐由小增大,将对未来产生重要影响。(3)华东地区夏季极端高温次数与NDVI存在显著相关。当华东中南部地区夏季极端高温次数偏高时,江苏东部地区的夏季植被覆盖度偏低,而山东北部地区和江西西南及西北地区的夏季植被覆盖度偏高;当山东中部地区夏季极端高温次数偏低时,山东东北地区的夏季植被覆盖度偏高,而江苏东部、福建南部和江西北部的夏季植被覆盖度偏低。     

基于空间数据仓库的农业大数据研究

农业大数据能从海量的农业数据中寻找和挖掘有价值的数据以及隐藏的信息,准确把握数据之间的内在联系和规律,是发展现代农业的重要推动力。空间性是农业数据的重要特征之一,将空间数据仓库的理论和技术运用到农业大数据中是发展农业大数据的关键。空间数据仓库是数据仓库技术在空间领域的延伸,它能有效地存储、组织和管理农业空间数据,实现农业异质数据转换、集成与调度,并为农业数据分析提供支撑环境。讨论分析了农业大数据的体系结构,并利用空间数据仓库在空间数据处理上的优势,结合空间数据挖掘的理论知识,从数据采集、数据集成处理、数据分析和数据应用4方面对农业大数据进行了全面的研究和分析,最后针对我国农业大数据的研究现状提出了一些建议和思考。     

基于可见光红外成像辐射仪数据的地表温度反演

地表温度是农业旱灾和作物估产模型的重要参数。该文针对可见光红外成像辐射仪(visible infrared imager radiometer suite,VIIRS)传感器缺乏水汽通道的特点,联合Aqua卫星搭载的中分辨率成像光谱仪(moderate-resolution imaging spectroradiometer,MODIS)数据提出了基于分裂窗算法的VIIRS地表温度反演方法。对地表发射率和大气透过率这2个关键参数的获取进行了详细分析,选取了处于作物生长期的2013年6月4日VIIRS数据进行实例验证分析。结果表明,与全国气象数据比较该文算法在大尺度上能够较好地获取中国地表温度;与MODIS数据温度产品在高温产粮区比较,该文算法与MODIS温度产品精度较一致,两者差值小于1 K。使用MODTRAN(moderate resolution transmission)软件对算法的精度进行了模拟评价验证,分析表明:在一定的水汽和地表发射率条件下,算法反演精度一般保持在1 K内,平均误差为0.431 K,误差标准偏差为0.247 K。能够为农业干旱、作物长势等农情信息监测提供所需的地表温度数据。