基于多载荷无人机遥感的大豆地上鲜生物量反演

以多载荷无人机获取数据和地面实测的数据为基础,将大豆生殖生长期分段建模,采用植被指数和光谱参数相结合再加上农学参数株高,通过最小二乘法建立多元线性回规模型的方法,来估算大豆开花期和结荚期的鲜生物量,采用高光谱植被指数法估算大豆鼓粒期和成熟期的鲜生物量。结果表明:在大豆开花期和结荚期内,采用混合法构建生物量反演模型利用交叉验证法,验证结果的R~2和RMSE分别为0.714和0.393;在大豆鼓粒期和成熟期内,采用高光谱植被指数法构建生物量反演模型,利用交叉验证法,验证结果的R~2和RMSE分别为0.697和0.386;大豆开花结荚期构建的模型和鼓粒成熟期构建的模型都有比较高的精度和可靠性,利用这两种模型完成了高光谱影像鲜生物量的遥感空间制图,能反映当地当时大豆的真实长势情况。     

基于无人机成像高光谱影像的冬小麦LAI估测

利用无人机Cubert UHD185 Firefly成像光谱仪和ASD光谱仪获取了冬小麦挑旗期、开花期和灌浆期的成像和非成像高光谱以及LAI数据。首先,对比ASD与UHD185光谱仪数据光谱反射率,评价两者精度;然后,选取7个光谱参数,分析其与冬小麦3个生育期LAI的相关性,并使用线性回归和指数回归挑选出最佳估测参数;最后利用多元线性回归、偏最小二乘、随机森林、人工神经网络和支持向量机构建了冬小麦3个不同生育期LAI的估测模型。结果表明:UHD185光谱仪光谱反射率在红边区域与ASD光谱仪趋势一致性很高,反射率在挑旗期、开花期、灌浆期的R^2分别为0.9959、0.9990和0.9968,UHD185光谱仪数据精度较高;7种光谱参数在挑旗期、开花期、灌浆期与LAI相关性最高的参数分别是NDVI(r=0.738)、SR(r=0.819)、NDVI×SR(r=0.835);LAI-MLR为冬小麦LAI的最佳估测模型,其中开花期拟合性最好,精度最高(建模R^2=0.6788、RMSE为0.69、NRMSE为19.79%,验证R^2=0.8462、RMSE为0.47、NRMSE为16.04%)。     

玉米茎结构参量与产量关联及最优化分析

高效高产农业是可持续生产的重点,为研究玉米茎结构参量综合利用效率及最优利用率产量提高幅度,本研究使用2015年北京市小汤山镇获取的玉米数据,将玉米茎结构参量作为输入指标,生物量、产量和经济系数为产出指标,运用数据包络分析探讨利用效率及最优利用效率。结果表明:‘京华8号’玉米茎结构参量利用效率都保持在0.7以上,仅67%达到最优利用效率水平;小喇叭口期和抽雄期茎结构参量利用效率中上部茎粗最差,下部茎粗最优但仍有提高潜力;玉米茎结构参量综合利用效率最优效率时资源充分利用产量有不同程度的提高,其中抽雄期提高产量最大为32%。玉米茎结构参量利用效率尚未达到最优,提高其利用效率尤其抽雄期可显著提高产量。     

无人机机载激光雷达提取果树单木树冠信息

定株管理是未来果园精准生产管理的趋势，果树单木树冠信息的提取是定株管理的关键。该研究利用无人机采集的苹果园激光探测与测量数据（Light Detection and Ranging，LiDAR）检测和测量每棵果树的树冠面积和树冠直径，并评价空间分辨率对于果树单木树冠检测与提取的影响。该方法主要包括使用反距离权重插值法间接生成冠层高度模型（Canopy Height Model，CHM）；使用局部极大值滤波算法和标记控制分水岭分割算法（Marked-Controlled Watered Segmentation，MCWS）对果树进行单木树冠检测与提取，通过与参考数据的比较，评估了该方法的精度，并定量分析了空间分辨率对于单木树冠检测与信息提取结果的敏感性。结果表明，该方法有效地实现果树单木树冠检测与信息提取，代表果树检测精度的F1得分为94.86%，树冠轮廓提取准确率为86.39%，树冠面积的提取数据集和参考数据集的线性拟合结果决定系数和归一化均方根误差分别为0.81和20.56%，树冠直径的提取数据集和参考数据集的线性拟合结果决定系数和归一化均方根误差分别为0.85和14.79%，树冠面积和直径不同程度地被高估。此外，冠层高度模型的空间分辨率接近果树平均树冠直径的1/10时精度最高，可以有效检测果树单木树冠及提取树冠轮廓，从而准确提取果树单木树冠信息。     

犬阴道增生的诊治要点

犬阴道增生是指阴道及外阴部粘膜水肿和增生,并向后脱出于阴门内或阴门外的一种外生殖道的一种疾病,多发生于母犬的发情期前和发情期,是阴道粘膜对雌激素反应亢进引起的。这种     

基于夏玉米冠层内辐射分布的不同层叶面积指数模拟

为了模拟夏玉米冠层内各层叶面积指数垂直分布,光合有效辐射（photosynthetically active radiation, PAR）是研究作物群体光合作用和长势的重要特征参数,阐明冠层内PAR的垂直分布规律与冠层结构等参数之间的相关关系,可为遥感定量反演冠层结构参数提供模型基础。该文基于PAR在冠层内的辐射传输规律结合冠层结构模拟不同太阳高度角的PAR透过率垂直分布模型,并用地面冠层分析仪测量值进行验证,结果表明模型对封垄前玉米抽雄期冠层内PAR透过率垂直分布模拟精度较高。通过不同太阳高度角PAR透过率的垂直分布模型结合消光系数运用不同算法分别反演层叶面积指数（leaf area index, LAI）,并与不同高度层LAI实测值进行比较。结果显示：Bonhomme& Chartier算法反演不同高度层LAI精度较高,上层均方根误差（root mean square error,RMSE）为0.18,中层RMSE为0.55,下层RMSE为0.09。不同太阳高度角反演结果存在差异,30°和45°高度角均能较好地反演下层LAI,RMSE分别为0.11与0.09;30°高度角反演中层LAI精度较高,RMSE为0.30;45°高度角反演上层LAI精度较高,RMSE为0.18。结果表明基于不同太阳高度角构建的层LAI反演模型更适于实现夏玉米不同高度层LAI的遥感估算。该研究可为模拟垄行结构冠层内LAI垂直分布提供参考。     

基于超像素分割的田间小麦穗数统计方法

【目的】 小麦穗数是产量构成的重要因素。通过图像处理技术快速准确地统计小麦穗数,为作物长势监测和产量估测提供重要依据。【方法】 本研究以经氮肥梯度处理后不同长势的小麦为研究对象,首先,通过简单线性迭代聚类算法（simple linear iterative cluster,SLIC）对田间小麦图像进行超像素分割的预处理;提取并分析图像的部分颜色特征参数,选择适宜的颜色特征参数训练分类器;选择准确率最高的分类器对图像进行分类处理,识别麦穗。其次,对麦穗识别结果进行二值化;经腐蚀、膨胀等一系列形态学计算提取麦穗主体并进行区域统计;提取麦穗骨架,检测骨架角点数,结合角点数与区域统计结果计算小麦穗数;最后,通过线性回归分析方法验证了无氮（0）、低氮（1/2常规施氮量）、正常氮（常规施氮量）、高氮（2倍的常规施氮量）4个氮水平麦穗统计结果。【结果】 （1）利用超绿值（E_g）和归一化红绿指数（D_gr）作为分类特征可以有效地识别麦穗、土壤和叶片;（2）相较于直接基于像素进行图像处理,经超像素分割处理后麦穗识别结果更理想,识别出麦穗主体清晰,形态更为完整;（3）经比较,高氮水平下小麦长势较好,穗数统计准确率最高,为94.4%,无氮水平下小麦长势较差,穗数统计准确率最低,仅为81.9%;排除无氮情况后,长势较均匀的氮水平混合样本中麦穗计数准确率达到92.9%,相较于长势差异较大的混合样本准确率提高了8.3%。【结果】 在一般环境下,利用超像素和颜色特征的麦穗自动统计方法可以快速准确地对大田小麦进行穗数计算,长势过弱以及差异过大区域不推荐使用,研究结果为小麦大田估产提供了新的参考。     

基于氮素运转原理和GRA-PLS算法的冬小麦籽粒蛋白质含量遥感预测

【目的】及时、有效地预测籽粒蛋白质含量,能够为优质小麦品种的收购和加工提供科学合理的决策支持信息。本研究从籽粒蛋白质形成的氮素运转规律出发,研究冬小麦籽粒蛋白质遥感预测的可行性及在区域与年际间的扩展性,为高分辨率遥感卫星进行大面积蛋白质预测提供理论依据。【方法】利用2012-2013年4个冬小麦品种×4个氮肥梯度的试验数据和地面高光谱数据进行建模;基于小麦籽粒蛋白质形成的氮素运转机理,通过分析籽粒氮素累积量的两个主要来源及其之间的比例关系,重点抓住开花前的植株氮素累积量再运转这一主要来源,而灌浆期根际的氮素直接吸收则通过其与前者的比例关系来确定,通过相关农学参数模型的耦合,同时加入温度影响因子对籽粒氮素运转的影响,初步阐明了利用开花期小麦叶片氮含量可以预测籽粒蛋白质含量的应用机理;然后选择与叶片氮含量相关的植被指数,利用灰色关联分析-偏最小二乘算法（GRA-PLS）选择与叶片氮含量关联度较高的植被指数并进行小麦叶片氮含量的估算,通过与氮素运转模型的耦合构建了基于氮素运转原理的籽粒蛋白质含量遥感预测模型;最后利用2009-2010年的品种×播期×肥料试验和2012-2013年的其他品种氮肥处理试验进行验证。【结果】（1）通过GRA方法对叶片氮含量和植被指数间的关联度进行计算,选择关联度较大的前5个植被指数进行叶片氮含量建模,其植被指数分别为mND705、NDVIcanste、Readone、DCNI和NDCI;（2）通过PLS方法构建的叶片氮含量模型,建模结果的预测值与实测值的决定系数（R2）和均方根误差（RMSE）分别为0.859和0.257%,验证结果的R2和RMSE分别为0.726和0.063%,利用GRA-PLS方法估算叶片氮素含量具有较好的稳定性;（3）构建的蛋白质预测模型,建模结果和验证结果的预测值与实测值的R2和RMSE分别为0.713、1.30%和0.609、1.19%,预测模型具有较高的精度与可靠性。【结论】基于氮素运转规律构建的小麦籽粒蛋白质含量遥感预测模型,可以作为应用开花期遥感信息来预测籽粒蛋白质含量的机理性解释,初步实现了本研究区域和年际间的籽粒蛋白质含量预测,具有一定的应用前景。     

贺兰山东坡直翅目昆虫群落的边缘效应(英文)

[目的]探讨边缘效应对贺兰山东坡直翅目昆虫群落的影响。[方法]样带法采集取样,采捕过程中针对采捕的不同种类及生境中的具体情况,采用网捕法、徒手捕捉、诱捕法等。采集时将昆虫标本毒死后带回实验室,制作针插标本,根据相关文献专著鉴定并记录直翅目昆虫的种类和数量。并通过物种丰富度、Shannon-Wiener多样性指数、均匀性指数、优势度指数、群落相似性指标和多度值对调查数据进行了分析。[结果]斑翅蝗科、斑腿蝗科和癞蝗科个体数量分别占总数的42.65%、29.15%和12.76%,构成研究区域直翅目昆虫的优势类群。直翅目昆虫数量沿疏林草地、边缘和荒漠草地依次增加,边缘多样性高于疏林草地和荒漠草地内部,且边缘与疏林草地差异显著;无论是疏林草地还是荒漠草地,直翅目昆虫群落多样性都是随着距边缘距离的增加而降低。在疏林草地-荒漠草地过渡带出现了栖息地广布种、利用边缘的栖息地广布种、利用边缘的栖息地特异种和逃避边缘的栖息地特异种4种边缘反应类型。[结论]该研究可为直翅目昆虫生物多样性的保护和开发利用及保护生物学的发展提供数据和理论基础。     

中国传统吉祥图案在茶馆环境设计中的运用

在五千年社会发展和历史文明的积淀中形成的独具民族特色传统吉祥图案,已成为中国传统文化的不可或缺的一部分,代表了华夏儿女的吉祥观念以及对生活的美好祝愿。本文以茶馆环境设计作为研究对象,重点分析中国传统吉祥图案在茶馆设计中的运用,以及其所蕴藏的文化内涵与审美价值,旨在继承与发扬中国传统文化,让全世界人们了解中国博大精深的文化,同时,也为当前茶馆环境设计提供参考。