干旱区农户灌溉方式选择的影响因素--以河北省张北县为例

对于干旱缺水的华北地区,推动节水灌溉被认为是可以有效减少农业用水的措施,近年来我国政府也加大了对该地区农业节水技术的投资力度。但由于缺乏对采用农业节水技术影响因素的深入了解,在很大程度上阻碍了节水技术的大面积推广。本文基于河北省张北县的实际调研数据,从地块特征、农户自身特征以及社会环境因素三个方面,采用多项Logit和决策树两种模型对比研究了干旱区农户选择灌溉方式的影响因素;同时构建了一般线性模型,分析了农户采用现代社区型节水技术程度的影响因素。结果表明:政府扶持是农户选择现代社区型节水技术的关键因素,其次是地块面积和家庭水浇地经营规模,但这三个因素对采用该技术程度的影响并不显著。此外,农户的年龄、受教育程度以及土壤类型对灌溉方式选择及其采用程度都具有重要影响,但农户所感知的水资源供求状况没有显著影响。     

机器学习在奶牛临床疾病预测中的应用

机器学习是指计算机通过大量数据训练及分析来模拟人类的学习行为,从而获得新的知识和技能,是人工智能的核心。近年来,机器学习在奶牛疾病预测领域的应用已成为国际上的研究热点。论文介绍了利用奶牛机体生理指标和生产数据建立奶牛疾病预测模型的方法,重点阐述了如何利用决策树和神经网络筛选奶牛疾病风险因子、预测疾病和疾病分类。同时,综述了机器学习预测代谢性疾病、跛行、乳房炎、热应激和传染性疾病的进展。     

不同砷形态在水产品中的毒理及转化研究进展

为了研究不同砷形态化合物在水产品体内的毒力大小、毒理效应和转化机制，本文综述了国内外近二十年几种常见砷化合物在水产品中蓄积规律的研究，发现在所有砷化合物中，无机砷的毒性往往大于有机砷，但也有研究发现三价态的有机砷MMA毒性比无机砷高数几倍；在对水产品体内不同砷化合物含量测定的研究中可以得出有机砷是主要的存在形式。但研究也还存在不足，对水产品的砷含量研究多集中于沿海地区的海产品类，今后还需要加大对淡水性水产品类砷含量以及蓄积规律的研究力度。本文主要阐述了砷的几种常见形态As3+、As5+、DMA、MMA、AsB、AsC、TMAO、TETRA(TMAs+)、砷糖和砷脂间的毒力大小比较及其毒性产生机理、环境中砷元素的来源和砷形态在水产品内的迁移、转化、代谢机理，旨在不同价态砷化合物在水产品中的研究提供参考价值。     

干涉测量土地利用影像分类决策树法森林识别研究

利用ERS－1和ERS－2 SAR串行轨道数据经干涉测量处理生成的干涉测量土地利用影像对森林识别方法进行初步研究。内容包括基于目标识别选择合成干涉测量土地利用影像处理方法、应用斜分类器（OCI）生成分类决策树以及在自主开发的软件中调整分类决策树、对分类结果进行像元级别上的精度检验和误差分析等。结果表明：ERS－1和ERS－2 SAR串行轨道数据经干涉测量处理，利用其强度影像和相干影像可以合成多种干涉测量土地利用影像；其中最小值影像和 标准差影像较之于其它强度影像和变化影像更有利于区分水体和森林；由于OCI生成决策树的算法决定了在分类处理中没有不可分类别的存在，所以在初期选择分类类别时，要尽可能多的覆盖原始影像的数值区间；选择的各类别样本数据要尽可能的“纯”，以减少类别间数值区间的重叠，从而减少误分类情况。     

基于改进端元提纯模型的MODIS森林类型识别研究

MODIS遥感数据具有很高的光谱辐射精度,以及成本低、覆盖面积广、获取容易、周期短等数据特征,可以实现全覆盖大尺度区域森林类型信息快速提取,但由于其空间分辨率较低,遥感数据中存在混合像元。利用混合像元分解模型进行分解可得到较好的分类结果,但混合像元分解的端元组分直接影响分类的精度。利用决策树分类模型改进端元提纯,分析各地物的MODIS时间序列植被指数变化规律及物候变化规律,利用决策树模型分类的结果进行端元组分的提纯,最后进行混合像元分解。研究结果表明:分类精度最高的是线性混合像元分解,其次是最大似然分类,最差的是非线性混合像元分解,其中带约束和不带约束的线性分解模型的精度相差不大。     

基于高分一号影像光谱指数识别火烧迹地的决策树方法

森林火灾发生后,为及时、准确地掌握森林受灾情况,利用高分一号卫星(GF-1)16m宽幅影像各波段反射率信息,结合计算的归一化植被指数(NDVI)、过火区识别指数(BAI)、阴影植被指数(SVI)、归一化差异水体指数(NDWI)和全球环境监测指数(GEMI)等5种光谱指数,构建森林火烧迹地识别决策树模型(CART);在选取的研究区对该模型方法进行验证,并与最大似然监督分类法和非监督分类(ISODATA)方法所得到的结果精度进行了对比分析,结果表明:采用基于CART模型的决策树方法对火烧迹地识别结果精度较最大似然法总体分类精度提高了4.38%,Kappa系数提高了0.102 4,制图精度提高了14.96%,用户精度提高了8.50%;而采用ISODATA方法识别的火烧迹地的总体精度和Kappa系数都较低,制图精度和用户精度都没有达到1%。     

基于决策树的高寒湿地类型遥感分类方法研究

以索加-曲麻河区域为例,探讨了三江源区域高寒湿地遥感分类方法。利用TM 影像数据和DEM及缨帽变换后的亮度、绿度、湿度,以及归一化水体指数(NDWI)等复合识别指标,构建决策树模型,对研究区不同地类进行区分。然后通过与传统的最大似然法监督分类所得到的结果进行对比,结果表明:利用基于指数的决策树分类方法对高寒湿地类型进行分类,较传统的最大似然法监督分类总体精度提高12.05%;总体kappa系数提高0.140 7; 对于河流、湖泊、沼泽、滩地等湿地类型,生产者精度和用户精度分别提高了6.06%, 6.25%; 0.12%, 3.13%; 6.99%, 25.00%;6.12%, 28.13%, 比监督分类均有明显的提高。证明基于指数的决策树分类方法是高寒区域湿地遥感分类的一种有效手段。     

水果表面缺陷自动检测系统中的人工智能方法研究

通过计算机视觉技术获取了带有各种表面缺陷的苹果图像并进行预处理，采用自适应特征聚类（ＳＡＦＣ）神经网络与模糊加权决策树（ＦＷＤＴ）相结合的方法实现了缺陷区域的准确检测和详细分类。实验结果表明，用人工智能方法进行表面缺陷检测，具有良好的抗噪容错能力并能有效地克服传统图像分割方法适应性差的缺点，提高判别准确率和分类精度。     

基于决策树和图层叠置的精准农业产量图分析方法

作物产量限制因子的提取是精准农业变量施肥的重要环节之一。决策树和GIS图层叠置方法研究结果表明，土壤有机质始终占据决策树全部知识规则的第一次分支，起着重要的决定性作用，其次为速效磷和碱解氮；产量空间分布与有机质、碱解氮、速效磷高度吻合，平均吻合度分别达到91%、83%和49%。土壤有机质、速效磷和碱解氮含量是宁夏暖泉农场小麦产量主要限制因子，提高土壤有机质含量是提高单产的重要措施。结论得到生产实际验证，说明运用决策树和GIS图层叠置分析方法挖掘产量限制因子在技术上可行。     

基于HJ时间序列数据的农作物种植面积估算

通过对长时间序列遥感影像的波谱变化特征分析,可以有效地进行农作物种类识别与信息提取,提高农作物种植面积的遥感监测精度。中空间分辨率多光谱遥感影像适合于中国大范围大宗农作物面积监测,也是能够提供稳定时间序列遥感数据源之一。该研究以河北省衡水市为研究区域,采用2011年10月3日-2012年10月24日期间,16景30 m空间分辨率的HJ-1A/B卫星CCD(电荷耦合元件,charge-coupled device)影像月度NDVI(归一化植被指数,normalized difference vegetation index)时间序列数据,针对冬小麦、夏玉米、春玉米、棉花、花生和大豆等主要作物类型,在全生育期波谱特征曲线分析基础上,提取主要作物类型的曲线特征,采用基于NDVI阈值的决策分类技术,进行了农作物种植面积遥感识别,以15个规则的2 km×2 km的地面实测GPS(全球定位系统,global positioning system)样方进行了精度验证。考虑到大豆和花生2种作物的NDVI时间序列特征相似性较高,将这2种作物合并为一类进行分类,并命名为小宗作物。结果表明,冬小麦、夏玉米、春玉米、棉花和小宗作物等5类目标可以有效识别,分类总体精度达到90.9%,制图精度分别为94.7%、94.7%、82.4%、86.9%和81.2%,其他未分类类别精度为85.9%。利用中高分辨率遥感时间序列卫星影像,在大宗农作物时间序列的变化规律分析基础上,可以准确地提取大宗农作物种植面积,在农作物面积资源调查中具有较大的应用潜力。