基于多时相Sentinel-1A数据的水稻面积提取

合成孔径雷达(SAR)具有全天候、全天时获取遥感影像的能力,因此在南方多阴雨地区有着较高的应用潜力。本研究以江苏省盐城市建湖县为研究区域,选用当地水稻生长周期内的长时间序列Sentinel-1A影像作为数据源,依据光谱微分变换分析法,采用一种雷达微分变换的方法,通过对长时间序列SAR影像进行一阶和二阶微分变换处理,选取其中水稻与其他地物后向散射系数差异明显的时间段,再利用支持向量机(SVM)模型进行分类从而获取水稻信息。与利用多时相极化SAR影像的阈值分类法进行比较可知,基于二阶微分变换的SVM分类方法优于阈值分类方法,其总体精度为89.88%,Kappa系数和F1值分别为0.841 2和0.879 5,水稻提取面积为525.32 km²,相对误差为11.58%。说明,经过微分变换的时序SAR数据结合SVM模型进行分类可以进一步提高水稻面积提取精度,为作物识别提供了一种新的思路。     

汉中市南郑区平川油菜根肿病防治试验

近年来,油菜根肿病在南郑区平川油菜主产区发生较重,且呈逐年加重趋势。为有效控制油菜根肿病发生危害,对油菜根肿病开展了不同品种、肥料及药剂的相关试验,旨在探究油菜根肿病有效的防治方法。结果表明：不同品种的抗病性有差异,油菜根肿病的发病率也不相同;增施有机肥和农家肥也可降低根肿病的发生率;58%甲霜灵代森锰锌可湿性粉剂600倍液和30%噁霉灵水剂1 000倍液喷雾和灌根对油菜根肿病有较好的防治效果。     

以学生为中心的互动式课堂教学模式在“食品专业英语”课程中的应用与探讨

专业英语教学在食品专业中扮演越来越重要的角色,传统专业英语教学以讲授为主,效果不佳。通过分析以学生为中心的互动式课堂教学模式的优势,选取浙江医药高等专科学校食品专业英语课程进行教学改革实践,并通过试验组和对照组的比较评价教学效果。结果表明,以学生为中心的互动式教学模式能够显著提高学生学习兴趣,获得更好的教学效果。     

辽宁省山洪灾害监测预警管理平台升级完善研究

为总结近10年来山洪灾害监测预警平台的建设经验,集成应用山洪灾害调查评价成果,本文结合信息技术发展的新趋势,在国家防汛抗旱指挥系统框架内,重点建设完善了"一级部署、四级应用"的省级山洪灾害监测预警管理平台,兼具了省、市、县平台的各项功能,实现了山洪灾害监测预警管理平台的集约化建设和管理,进一步提升了辽宁省山洪灾害监测预...     

汉中市小麦肥效试验

为牢固树立生态文明理念,全面推进农业面源污染治理,农业技术上推行化肥和农药减量施用,以促进绿色农业发展。为此,在汉中市开展了小麦肥效试验。结果表明,氮、磷、钾肥对于增加小麦茎蘖数、单株分蘖数等产量构成因素起重要作用。氮磷钾处理（配方施肥）能提高小麦分蘖数,明显提高穗粒数、穗数等产量构成因素。氮对小麦产量的影响最大,磷次之,钾最小。氮肥同一水平条件下,增施磷肥可以提高小麦产量,磷肥对小麦的增产效应高于钾肥。氮磷钾处理（配方施肥）氮素的农学效率和利用率较高（主要表现施氮处理产量和效益较高,而不施氮处理产量和效益较低）,磷、钾素偏低。     

浅论汉中优质稻米产业化开发

阐述了汉中市优质稻米产业化开发的优良自然资源禀赋及目前稻米的生产开发现状,分析了汉中优质稻米产业开发中存在的主要问题。重点从培育壮大新型经营主体、规模化生产、标准化栽培、加工龙头企业培育、品牌深度开发、产销对接等方面前瞻性地提出了促进汉中市优质稻米产业开发的主要措施,为做大做强本市优质稻米品牌提供建议与对策。     

基于遥感修正作物系数的冬小麦需水量预测

作物需水量是确定灌溉制度和灌溉用水的重要依据。为准确预测冬小麦的需水量,以河北邯郸漳滏河灌区为例,利用sentinel-1A雷达影像反演灌区的土壤墒情以修正作物系数,并结合未来15 d的气象预报数据计算的参考蒸散发(ET₀),预测漳滏河灌区重要灌水期的冬小麦需水量。结果表明：通过遥感反演的土壤含水量与实测值相近,平均相对误差为4.60%;经气象预报数据预测研究区12月11-25日ET₀预测值为15.32 mm;结合土壤水分修正系数与预测ET₀数据,计算冬小麦平均需水量预测值为12.64 mm,其中,磁县需水量最大,为14.23 mm,广平县冬小麦需水量最小,为12.04 mm;由MOD16A2产品计算研究期平均需水量为10.65 mm,较预测值相对误差为18.69%。该方法可以有效地预测作物需水量及其空间分布,可为灌区作物生育期用水预测与管理提供理论参考。     

基于耦合算法的花生叶片光合色素含量反演模型

准确获取及预测光合色素含量可为精细化种植管理提供数据依据,为探究花生冠层叶片色素吸收特征,该研究以开花下针期的花生冠层叶片为研究对象,以ASD Field Spec4野外便携式高光谱仪采集的光谱数据为数据源,进行花生叶片叶绿素含量和类胡萝卜素含量反演。通过对比7种单一筛选特征波长变量算法及结合4种模型(PLSR、SVR、GBDT和XGBoost)的结果,优选出3种算法进行两两耦合。结果表明:1)在单一算法试验中IRIV、UVE和GA算法结果较优;2)在耦合算法试验中UVE-IRIV、GA-IRIV和GA-UVE方法都能有效降维,且模型稳定性提升。在叶绿素含量反演模型中,GA-IRIV-XGBoost模型精度最高,R²=0.622,RMSE=0.235 mg/g;在类胡萝卜素含量反演模型中,UVE-IRIV-XGBoost模型精度最高,R²=0.575,RMSE=0.056 mg/g;3)比较两种色素反演模型的预测精度,表明叶绿素的预测精度优于类胡萝卜素。该结果可为快速、准确预测花生叶片光合色素含量提供一种方法。