基于机器学习与高光谱数据的湿地植被物种识别研究

为了探索利用高光谱高空间分辨率遥感数据进行湿地植被物种识别,笔者在分析6 种湿地植被原反射光谱、二阶微分及连续统去除光谱的基础上,利用马氏距离法和相关系数法提取特征波段,并将其作为特征参数参与C5.0 决策树分类与信息提取。结果显示：（1）基于机器学习的C5.0 决策树法总体分类精度为79.87%,Kappa 系数为0.765,与监督分类最大似然法相比,植被信息提取总体精度提高9.95%,Kappa系数提高0.114;（2）机器学习C5.0 决策树法与最大似然法相比,其独特的优势在于对藻类的信息提取精度大大提升,狐尾藻和水蕴草的用户精度提升最大,分别提升了18.67%和15.86%。该方法能够实现湿地植被物种信息的高精度提取,为同类研究提供借鉴,为湿地生态健康评价提供科学与技术上的支持。     

1965—2015年庆阳塬区气温和降水极端事件研究分析

为了研究庆阳塬区气温和降水极端事件变化的特点及规律,提供防灾减灾科学依据,利用1965—2015年庆阳塬区西峰站的平均气温、日最高气温、日最低气温、降水等观测资料,应用多种方法和指标进行分析。结果表明：（1）庆阳塬区年平均降水量539 mm,极端降水阈值22.7 mm,极端降水日数4.8天,极端降水强度36.6 mm/d,暴雨32次。（2）年平均气温9.0℃,极端最高气温29.2~36.4℃,极端最低气温-22.6~-11.3℃,夏天日数65.1天,低温日数125.7天,高温31次。（3）年降水量、极端降水量、极端降水日数及强度均呈减少趋势,年最大日降水量呈不显著上升趋势,暴雨变化趋势比较平稳。（4）年平均气温、极端最高气温、极端最低气温、夏天日数均呈上升趋势,低温日数减少趋势与年平均气温、极端最低气温出现增温相对应。（5）年降水量与极端降水量之间,极端降水量与极端降水日数和强度之间均呈线性正相关,极端最低气温的升高、低温日数的减少对平均气温的升高贡献最为显著。     

白菜贮藏期间的管理

大白菜贮藏期限长达半年之久．从头年11月起，直到翌年4月，甚至到“五一”节结束。在这一阶段，外界气候变化是错综复杂的，从初冬进入隆冬，气温不断下降，而且下降幅度常呈曲线趋势，经常在低温后又重新回升，这就要求贮藏技术要适应多变的复杂自然条件，既要防冻．又要注意防热。从冬至进入立春，是一年间气温最低的时期，夜间最低气温一般在-10℃～-18℃，白天最高气温为0℃左右，气温变化不大，只要预防受冻便可安全贮藏。由立春到清明，外界气温逐渐上升，有时可出现倒寒流现象，这一阶段既要加强通风换气，义要防止外界高温的侵袭，才能延长贮藏时间。     

荸荠大粒高产栽培技术

云和县地处浙江省西南部,位于119°21′～119°44′E,27°53′～28°9′N之间。属中亚热带季风气候,气候温和,土地肥沃,雨量充沛,四季分明,多年平均气温17.6℃,最热月(7月)平均气温28.4℃,最冷月(1月)平均气温6.3℃,极端最高气温40.9℃,极端最低气温-8.3℃,年平均降水量1465～1969mm,无霜期240d,日照1774.4h。受所处地理环境和山多、地形复杂的影响,河流冲积区的沙壤土或壤土十分适宜荸荠的种植。     

高寒地区日光温室西葫芦栽培技术

大通县位于青海省东部农业区,海拔2280~4622m,年均温5.1℃,极端最高气温28.8℃,极端最低气温-21.5℃,全年平均日照时数为2503h,年均降水量512mm,无霜期119d。     

青海高原温室生姜栽培技术

大通县位于青海省东部农业区,介于36°43′～37°23′N,100°43′～37°23′E之间,海拔2280～4622m,年均温5.1℃,极端最高气温28.8℃,极端最低气温-21.5℃,全年日照时数平均为2503h,年均降水量512mm,无霜期119d左右。莱芜绵姜从山东省莱芜市引进,经3年的引进种植,在大通县表现性状为生长势强、叶绿色,相对外地     

草地早熟禾对立枯丝核菌侵染的生理响应

为探索立枯丝核菌(Rhizoctonia solani)侵染后草地早熟禾(Poa pratensis L.)的生理响应,以2个对褐斑病抗性不同的草地早熟禾品种‘午夜’和‘蓝孔雀’为材料,在接种立枯丝核菌后,统计了草坪草的发病率和病情指数,并测定分析不同时间点草坪草叶片内的相对电导率值、丙二醛含量、脯氨酸含量、叶绿素含量等生理指标的变化规律。结果表明：与接种前相比,接种后的草叶随着时间的推移,其病情指数、相对电导率、丙二醛和脯氨酸含量都显著增大,而叶绿素含量显著降低。其中,易感病品种‘蓝孔雀’的病情指数、相对电导率、丙二醛和脯氨酸含量的增幅均高于抗病品种‘午夜’,而且前者叶绿素含量的降幅也大于后者。相关分析表明,丙二醛含量、脯氨酸含量和相对电导率与病情指数的变化呈显著正相关,叶绿素含量与病情指数呈显著负相关。     

土壤动物对土壤质量变化的响应述评

土壤动物对土壤质量指示作用的研究已成为国际土壤生态学领域的热点和前沿课题。文章述评了土壤质量表征指标,土壤动物指示作用以及土壤动物指示作用与土壤质量的联系现状,指出了土壤动物作为土壤质量的指示者潜力巨大,具有坚实的基础和良好的应用前景;并对未来在土壤动物及土壤动物指示作用领域的研究进行了展望。为我国从土壤动物学角度开展土壤质量健康维持的研究,以及将土壤动物指标纳入土壤质量评价体系提供参考     

海南岛日最低、最高气温空间插值研究

为探索适用于海南岛日最低、最高气温空间插值的方法,研究以经度、纬度、海拔、坡度、坡向、海陆距离、NDVI等为环境变量,采用多元线性回归(multiple linear regression,MLR)、地理加权回归(geographically weighted regression,GWRK)、多元线性回归克里格(multiple linear regression-Kiging,MLRK)和地理加权回归克里格(geographically weighted regression-Kriging,GWRK)等4种方法对海南岛2016年1月1日—6月30日的日最低、最高气温进行了插值。结果表明:4种方法对日最低气温插值的总的平均绝对误差:MLRGWRGWRKMLRK,但GWR、GWRK、MLRK对日最低气温插值的总的平均绝对误差十分接近,对日最高气温有相同的规律。MLRK对日最低、最高气温的总体平均绝对误差分别为0.50℃和0.73℃。GWRK、MLRK对逐日最低气温插值的平均绝对误差也十分接近,对日最高气温也有相同的规律。无论是对日最低气温还是对日最高气温,MLRK、GWRK插值空间分布的主要差异均在站点稀疏的山区。因此,在海南岛,宜采用多元回归克里格(MLRK)对日最低、最高气温进行空间插值。     

基于随机森林算法的日光温室内气温预测模型研究

开展日光温室气温预报,为农业生产提供参考,指导农户采取调控措施,为作物生长提供适宜条件,促进品质和产量提升。研究选取温室外气温、日照等气象因子,建立随机森林算法预测模型,就室内最低、最高气温进行拟合预测分析和预测因子重要性评估。结果表明,温室内最低、最高气温拟合值与观察值的拟合度分别达99.69%和99.85%,温室外最低气温是室内最低气温的重要预测因子,室外日照是室内最高气温的重要预测因子。同时建立支持向量机、神经网络、多元回归、逐步回归模型,通过对各个模型中平均绝对误差、均方根误差等3个指标进行比较,得出随机森林模型的预测精度优于其他模型。基于随机森林算法的气温预测模型精确度较高,可推广应用到后期日光温室气温预测中。     

FTIR结合小波变换分析鉴别8种根茎类作物

为了区分鉴别8种根茎类作物,通过采用傅里叶变换红外光谱(FTIR)结合小波变换(WI)、主成分分析(PCA)和聚类分析(HCA)的方法,测试研究了8种根茎类作物40个样品的红外光谱。结果表明：8种样品红外图谱相似,但在1800~700 cm-1范围内,红外光谱的峰位、峰形及吸收强度差异明显。对此范围内的原始红外光谱进行连续小波和离散小波变换。提取连续小波变换的第15层系数和离散小波变换的第5尺度细节系数数据,进行主成分分析和聚类分析。连续小波和离散小波的前3个主成分的累计贡献率分别为93.12%、89.78%,主成分分析和聚类分析正确率为100%。最终结果显示：傅里叶变换红外光谱技术结合小波变换的方法可以区分鉴别不同种的根茎类作物。     

FTIR结合小波变换分析鉴别8种根茎类作物

为了区分鉴别8种根茎类作物,通过采用傅里叶变换红外光谱(FTIR)结合小波变换(WI)、主成分分析(PCA)和聚类分析(HCA)的方法,测试研究了8种根茎类作物40个样品的红外光谱。结果表明：8种样品红外图谱相似,但在1800~700 cm^-1范围内,红外光谱的峰位、峰形及吸收强度差异明显。对此范围内的原始红外光谱进行连续小波和离散小波变换。提取连续小波变换的第15层系数和离散小波变换的第5尺度细节系数数据,进行主成分分析和聚类分析。连续小波和离散小波的前3个主成分的累计贡献率分别为93.12%、89.78%,主成分分析和聚类分析正确率为100%。最终结果显示：傅里叶变换红外光谱技术结合小波变换的方法可以区分鉴别不同种的根茎类作物。

     

淀粉的红外光谱及其二维相关红外光谱的分析鉴定

旨在采用傅里叶变换红外光谱(FTIR)、去卷积光谱、二阶导数光谱以及二维相关红外光谱,区分鉴别3种淀粉样品。对原始光谱1200~900cm-1波数段进行傅里叶去卷积处理,计算能反映淀粉分子有序程度的1050/1020cm-1峰强度比值;对其指纹区(1700~800cm-1)做二阶导数处理。结果红外光谱显示3种淀粉原始光谱吸收峰非常相似,仅在吸收峰强度和峰位上有微小差异。发现3种淀粉颗粒有序结构的相对含量由多到少排序依次为莲藕淀粉、马铃薯淀粉、红薯淀粉。另外,3种淀粉样品在1607~1487cm-1波数段以及1468、1187、1055、931cm-1波数处二阶导数谱差异明显。并且,由3种淀粉样品的2D-IR光谱得知：在1150~1500cm-1以及860~1200cm-1波段内,不同淀粉光谱自动峰位置和强度显著不同。应用红外光谱、去卷积光谱、二阶导数光谱以及二维相关红外光谱技术不仅可以提供淀粉的分子振动信息,还可以对不同的淀粉进行很好的区分。因此红外光谱法对于分类鉴别不同种类的淀粉是一种快速、准确、有效的方法。     

近红外快速测定干辣椒中辣度的研究

以干辣椒为对象,采用近红外快速测定方法检测其辣度。首先,使用高效液相色谱法对8种干辣椒中辣椒碱类物质含量进行准确测定,确定了定量指标辣度。然后,采集干辣椒粉样品的近红外光谱数据,利用偏最小二乘法(PLS)建立检测模型,并对检测波长范围及模型主因子数进行了筛选。结果表明,使用PLS进行模型的建立,校正集方程相关系数0.987 1,验证集方程相关系数0.870 4;校正均方根误差2 870,交叉验证均方根误差9 476,主因子数为8。最终得到的检测模型能够满足对干辣椒中辣度的快速检测要求,且具有较好的准确度。     

8种康乃馨的FTIR研究

为区分康乃馨植物,利用傅里叶红外光谱(FTIR)技术结合主成分分析(PCA)和聚类分析(HCA)方法,测试研究8种康乃馨品种40个样品的红外光谱。结果表明,8种样品红外光谱图比较相似,但在1800~700 cm^-1范围内红外光谱的峰位、峰形及吸收峰强度差异明显。选取1800~700 cm^-1范围内进行二阶导数处理,利用SPSS进行主成分分析(PCA)和聚类分析(HCA)。前3个主成分的累计贡献率达到96.2%,主成分分析准确率达95%,聚类分析准确率达100%。研究结果显示：傅里叶红外光谱(FTIR)技术结合主成分分析(PCA)和聚类分析(HCA)对康乃馨品种进行鉴别是一种可行的方法。     

傅里叶变换红外光谱法在橄榄油掺假鉴别中的应用

采用傅里叶变换红外光谱仪对橄榄油、葵花籽油、花生油、玉米油、大豆油、菜籽油、棕榈油7种食用植物油的红外光谱信息进行分析。结果表明,橄榄油的红外吸收光谱在吸收峰的位置及吸光度上均与其他种类的植物油有区别,以3005~3009 cm^-1、1117~1121 cm^-1处的吸收峰作为种类区分。模拟掺假过程,向橄榄油中掺入其他6种不同比例的低价值植物油后,发现1097、3005 cm^-1处吸收峰的峰面积与掺假百分比呈线性关系。此外,对7种食用植物油180℃加热2 h后的红外光谱图进行分析,发现968、1097 cm^-1处的吸收峰变化趋势有差异,橄榄油呈上升趋势而其他种类的植物油则呈现下降趋势。掺假橄榄油加热后谱图分析发现3005 cm^-1处的峰面积有所降低,但与掺假百分比仍呈线性关系,掺入5%低价油,3400~3650 cm^-1区域呈明显增加趋势,据此可以鉴别掺假量低至5%的橄榄油,这为橄榄油的掺假鉴别提供了一种快速高效的方法。     

基于近红外光谱定量分析技术对大米年际的研究

大米是我国居民膳食的重要来源,其新陈度直接影响到大米的营养成分。为了探索大米新陈度的高效、安全、快速检测方法,利用近红外光谱技术对150份大米进行检测研究。结果表明,采用偏最小二乘法建立的定量分析模型对不同年际大米的正确鉴别率高达94.1%。因此,使用近红外光谱对大米进行快速新陈度鉴别可取得较高精确和稳定的检测结果。     

The Development of Research on Chinese Drug by Infrared Spectroscopy

Chinese medicines have an important feature of infrared spectroscopy. The objective of this paper is to describe the latest development of infrared spectroscopy, especially the near infrared spectroscopy and Fourier transform infrared spectroscopy, and the latest application of the infrared spectroscopy in Chinese medicines. As we can see, the new technique of infrared spectroscopy has been applied to fast identification, quantitative analysis monitoring of Chinese crude drug and Chinese medicines. And it can be used for exploitation new drug and research the pharmacology of Chinese medicines. Overall, infrared spectroscopy is shown to have significant potential as a rapid ,nondestructive and accurate method for study Chinese drug.     

近红外光谱法测定玉米品质指标的研究

应用近红外光谱法(Near infrared spectroscopy,NIRS)和偏最小二乘法(Partial least squares,PLS)建立玉米粗蛋白质、粗脂肪和粗淀粉定量分析的近红外光谱数学模型,并对模型预测结果的准确性进行了评价。结果表明:近红外预测模型的内部交叉验证决定系数(R2cv)分别为:0.9778,0.9666和0.9927;交叉证实标准差(RMSECV)分别为:0.38,0.40和1.51;模型外部验证决定系数(Rv2al)分别为0.9391,0.9651和0.9875;外部验证标准差(RMSEP)为0.41,0.35和1.31。实际样品的常规分析结果得出玉米粗蛋白质、粗脂肪和粗淀粉的NIRS数学模型具有较高的预测准确性,可应用于玉米育种工作中的大批样品的品质分析。     

蜂蜜中水分 果糖和葡萄糖的近红外定量分析模型

采用近红外光谱(NIRS)技术和偏最小二乘回归(PLS)方法分别建立了蜂蜜中的水分、果糖和葡萄糖含量的近红外定量分析模型,并对模型进行评价和考察。结果表明,所建模型具有一定的实用性。