基于计算机视觉的枣叶含水率估算模型

通过对枣叶图像预处理、颜色特征提取及含水率测定,分析枣叶图像颜色特征值与含水率的相关性。结果表明,枣叶G－R和H这2个颜色特征与含水率相关性显著。基于 G－R和 H建立枣叶含水率估算模型为：y＝0．8772－0．0015×（G－R）－0．1013×H,复相关系数R为0．8907,应用计算机视觉技术进行枣叶含水率估算可行。     

基于近红外光谱多种预处理的胡杨叶片含水量预测对比

通过比较5种不同光谱预处理方法（MSC、SNV、VN、一阶导数、二阶导数）提取胡杨叶片近红外光谱信息，分别采用遗传算法(GA)和连续投影算法(SPA)筛选特征波段，建立并比较偏最小二乘回归(PLS)模型对水分含量的预测效果，研究了胡杨叶片水分含量与叶片光谱信息的关系。结果表明，基于5种预处理方法使用SPA-PLS回归模型预测的相关系数R分别为0.764 4、0.869 79、0.806 01、0.779 93、0.816 8；预测均方根误差(RMSEP)分别为0.017 87、0.014 491、0.018 547、0.020 228、0.018 089；所选取的特征波段个数分别为11、20、24、18、18，较GA-PLS选取的特征波段数少，且预测效果普遍优于GA-PLS，其中基于SNV的预测结果最好。研究表明，基于近红外光谱数据，SPA算法相比于GA算法具有更好的选择特征波长能力，并且SPA-PLS算法的回归预测结果普遍优于GA-PLS，采用SNV-SPA-PLS方法可实现胡杨叶片水分含量的快速检测。     

气象因子对南疆地区骏枣果实品质的影响

为了了解新疆南疆地区气象因子对骏枣果实品质的影响,分析了2015-2016年南疆地区阿克苏、和田及库尔勒三个地区的温度、日照量、降雨量、相对湿度和风速等气象数据,研究了气候变化情况对骏枣果实品质的作用规律。通过对比两年内12项气象因子对单果重、Vc和可溶性总糖含量等骏枣果实品质的影响,发现南疆气候条件对骏枣果实品质有明显影响,不同品质指标的气象影响因子有所不同。结果表明对骏枣品质的关键指标(单果重、蛋白质、Vc和可溶性总糖含量)影响较大的气象因子分别为平均气温、平均最高温度、日照时数和降水量。其中Vc和可溶性总糖受空气平均最低温度的影响最明显。     

新疆红枣种质资源管理系统设计与实现

应用信息技术开发红枣种质资源管理系统,使分散的种质资料变成可供迅速查询的种质信息,对于促进新疆红枣种植产业的健康持续发展有重要意义。本文利用JSP技术和My Sql数据库系统,基于三层架构模式,设计出新疆红枣种质资源信息管理系统,实现了红枣种质数据的数字化存储和网络化共享,为红枣种质资源信息化管理和种植技术交流合作提供了一个较为便利、高效的服务平台。