智能甘蔗预切种工作站结构设计与切种精度分析

为提升甘蔗预切种种植的机械化程度,提高甘蔗预切种效率,降低蔗芽损失率,减少人工劳动强度,自主设计开发集甘蔗输送、蔗节智能识别、多刀协同切种等流程于一体的智能甘蔗预切种工作站,实现甘蔗自动协同切种工作。介绍智能甘蔗预切种工作站的输送系统、蔗节识别以及多刀数控协同切种等关键部件的结构设计及工作原理,重点对输送速度和黑箱照度对识别精度的影响,以及多刀切割工作台的定位精度等进行综合的分析。对拍照黑箱的识别精度试验研究表明,甘蔗横向传送速度和光照平均照度对蔗节识别精度具有显著影响,当甘蔗传送速度为0.1 m/s,光照平均照度为430.7 Lux时,识别精度较好,蔗节识别误差小于1.7 mm。通过对切种平台的定位精度试验分析,试验表明:6个移动切种工作台的横向直线移动运动的定位精度误差小于1.5 mm,重复定位误差为±0.2 mm;切种精度的综合误差小于3.4 mm,蔗节的相对综合误差小于5.67%,达到设计的预期目标,实现甘蔗智能横向多刀切种的功能。     

基于辐射和温度的ET0模型在吐鲁番地区的比较与修正

利用吐鲁番地区3个气象站2000—2015年逐日气象资料,以FAO-56 Penman-Monteith(FAO-56 PM)模型为标准,对6种ET_0模型(M-A模型、P-T模型、M-H模型、H-S模型、Traj模型和B-H模型)进行评价并修正,采用均方根误差(RMSE)、绝对平均误差(MAE)、平均相对误差(MRE)评价指标和Wilcoxon非参数检验法比较年、月尺度上各模型修正前后的估算精度,以筛选适用吐鲁番地区ET_0简化估算模型。结果表明:吐鲁番地区ET_0的主要影响因子是R_s(太阳辐射),其次是e_s(饱和水汽压)和R_n(作物表面净辐射);修正前,年尺度上,M-H模型的估算精度最高;月尺度上,各模型误差较大且与FAO-56 PM模型存在显著差异,适用性较差;修正后,各模型在年、月尺度上的精度均有明显提高,无显著差异,其中修正后的P-T、M-H和B-H模型估算精度最高,可作为吐鲁番地区ET_0简化估算模型。     

农地确权对小农户信贷可得性的影响——基于双稳健估计方法的平均处理效应分析

基于我国9省小农户调查数据,运用双稳健的平均处理效应模型,研究了农地确权对小农户信贷可得性的影响及其作用机理。结果表明:农地确权可以提升小农户信贷可得性。进一步研究发现,需求方面的影响路径是:确权提高了小农户的土地安全性,增加了农业长期投资,并提高了信贷意愿。供给方面的影响路径是:确权增加了小农户的财产权并使其拥有了可流转大额财产,传递了还款可能性增加的信号;而且可将农地作为抵押品获得农地抵押贷款,增加了金融机构的贷款供给。不过,农地的信号传递作用大于抵押作用,农地抵押作用的发挥需要进行进一步的制度和组织创新。     

张家港市农田土壤重金属含量高光谱遥感监测模型构建

以张家港农田土壤作为研究对象,在实验室测定土壤重金属元素As、Cd、Cr、Cu、Zn、Ni、Pb、Hg的含量,并与土壤可见近红外高光谱数据建立土壤重金属含量的定量估测模型,以快速获取研究区农田的土壤重金属含量。为保证模型预测的精度和稳定性,首先,对原始高光谱数据进行平滑处理,并进行一阶导数、倒数一阶导数、倒数的对数一阶导数、平方根一阶导数和连续统去除等形式的光谱变换;然后,提取不同变换光谱的特征波段进行相关性分析;最后,通过逐步回归法建立重金属含量的定量估算模型。结果表明:张家港市农田土壤中Cd、Hg、Cu、Zn存在一定的污染风险。在高光谱的不同变换形式中,一阶导数和连续统去除与重金属含量的相关系数高于其他变换形式。基于8种土壤重金属含量与高光谱数据建立的定量估算模型具有良好的预测精度。Cd、Hg、Cr、As、Cu、Zn、Ni、Pb估算模型的实际值与验证值的拟合度分别为0.874、0.879、0.800、0.646、0.513、0.655、0.603和0.542,可用于预测张家港市的农田土壤重金属含量。     

安庆市地温变化特征分析

本文利用安庆站1961～2019年共59a的逐日5cm、10cm、20cm、40cm平均地温资料,采用线性倾向估计、Mann-Kendall突变检验、Morlet小波分析等方法,对安庆站地温进行分析研究。     

GF6卫星红边波段对春季作物分类精度的影响

为探究高分六号(GF6)宽幅遥感影像红边波段在春季作物识别中的应用,以河南省杞县为研究区,通过分析2019年3月25日单时相影像及其光谱特征,利用随机森林算法完成4种不同红边波段方案下冬小麦、大蒜和其他作物(油菜、蔬菜等)的分类提取,并基于地面采样数据实现不同方案分类精度评价、样本间可分性测度以及光谱反射率计算分析。结果表明,有红边波段参与下,较无红边波段参与时作物总体分类精度和不同作物可分性测度值均有所提高;单红边波段参与下,红边波段2作物总体分类精度较红边波段1提高了1.98个百分点;引入全部红边波段较无红边参与方案的作物总体分类精度由81.56%提高到86.19%,提高了4.63个百分点,Kappa系数由0.72提高到0.79,冬小麦-大蒜、冬小麦-其他作物、大蒜-其他作物的J-M(Jeffries-Matusita)可分性测度也分别增加了0.085 6、0.076 1和0.025 1。研究表明,红边波段的引入不仅增加了作物间的可分性测度,降低了分类结果中作物误分、漏分情况,也在一定程度上降低了结果中的"椒盐现象",为国产红边卫星数据在农业上的应用提供参考。     

2020-02ml 目录

目的采用非线性分位数回归方法构建樟子松树干削度方程，并对比分析9个分位数（τ = 0.1，0.2，0.3，0.4，0.5，0.6，0.7，0.8，0.9）模型和传统的非线性回归削度方程的预测精度。方法以七台河市林业局金沙林场154株人工樟子松干形数据为研究对象，选取简单削度方程、分段削度方程和可变指数削度方程，利用非线性回归和非线性分位数回归方法构建樟子松树干削度方程。采用确定系数（R2）、平均误差（MAB）、相对误差（MPB）、均方根误差（RMSE）为统计指标对构建的削度方程进行对比分析。结果（1）在9个分位点（τ = 0.1，0.2，0.3，0.4，0.5，0.6，0.7，0.8，0.9）下的各削度方程都可以收敛，分位数回归方法可以灵活预测各分位点树干曲线的变化。（2）与非线性回归相比，基于中位数（τ = 0.5）时的各削度方程在拟合过程中表现最好，其中以可变指数削度方程表现最优。（3）检验结果也表明:相对于非线性回归的各削度方程，基于中位数（τ = 0.5）的简单削度模型的MAB和MPB均下降26.7%，RMSE下降19.9%；基于中位数（τ = 0.5）的分段削度方程和可变指数方程预测能力较强。（4）中位数回归的各削度方程在树干大部分的预测能力都优于相应的非线性削度方程。结论分位数回归方法是一种稳健的建模方式，基于中位数（τ = 0.5）的可变指数削度方程的预测精度最高，适合该区域樟子松树干干形的预测。      

基于主被动遥感技术的地表覆被类型变化检测方法——以新疆西天山国家级自然保护区为例

旨在研究主被动遥感结合的地表覆被变化监测方法，使用高分数据和哨兵1号数据分别代表被动和主动遥感，对新疆西天山国家级自然保护区地表覆被变化情况进行检测，进而对得出的林地、草地、建筑物检测结果进行联合分析，最终得到主被动遥感联合变化检测结果。通过实地精度检验对主被动遥感联合变化检测结果进行验证。结果表明，该方法的变化检测结果精度达到90%以上。说明结合主动遥感和被动遥感既能克服天气的影响，又能在检测中保留光谱和纹理等丰富的信息，变化检测的精度较高；主被动遥感联合变化检测可以较为快速、准确地掌握地表覆被类型的变化，能够在一定程度上减少被动遥感数据的云量困扰。并且该方法在林地和建筑物上有较高的敏感性，适合森林自然保护区的森林变化和建筑监测。     

小波神经网络在玉米营养品质鉴定中的应用

玉米是生态农业的关键农作物之一,富含蛋白质、纤维素、脂肪等物质,为实现优质玉米的培养,需要对玉米营养品质进行快速鉴定。同时,针对同一品种的玉米对不同频率的光会产生不同光谱响应数据的特点,为实现利用光谱建模快速鉴定玉米营养品质的目的,提出了基于BP神经网络的平均影响值(BP_MIV)光谱因子筛选方法。利用BP_MIV法筛选出对玉米营养品质贡献率大的波长对应的光谱响应数据列,同时由于光谱测量过程中受到试验环境、仪器参数配置、光散射效应等因素的影响,光谱响应数据中除包含玉米样品营养品质含量的信息外,同时还存在各种噪音干扰,因此,对该响应数据进行小波去噪处理,最后建立优选波长因子下的小波神经网络玉米营养品质鉴定预报模型。结果表明,筛选出的波长因子能较好地代表众多光谱因子,对玉米蛋白质的预报精度较传统的统计方法要高。