基于面向对象的资源3号遥感影像森林分类研究

森林类型识别技术是遥感分类中的重点和难点,采用面向对象的遥感影像分类方法是实现森林类型分类的新方法。资源3号遥感影像可为森林类型提取提供新方向。以资源3号遥感影像作为基础研究数据,采用面向对象的分类方法,选择分形网络演化法进行多尺度分层分割,并结合典型地物的光谱特征、纹理特征、几何特征以及植被指数,构建了适用于森林类型提取的决策树模型,并与分割尺度不同的支持向量机分类方法进行比较分析。结果表明:多层分割的决策树分类方法分类精度高于单层分割的支持向量机分类方法,分类精度分别提高了6.1%和12.5%。说明建立多层分割的决策树分类方法适用于森林类型的分类研究。     

基于CART决策树的自然保护区植被类型分布研究

目的针对保护区监测需求，充分发挥GF-1 WFV影像的宽幅特点和面向对象、机器学习算法在遥感影像分类中的优势，提高保护区植被类型遥感监测的精度，为保护区管理决策提供依据。方法以甘肃省白水江国家级自然保护区为研究区，主要数据源包括GF-1 WFV多光谱数据、Landsat-8 OLI遥感数据、DEM数据、野外调查数据等。首先，对GF-1 WFV数据进行多尺度分割，将研究区划分为诸多区域性的分割对象；然后，以分割对象为基本单元，研究光谱特征、几何特征、纹理特征不同组合情况下，基于CART决策树分类的结果；最后，利用训练样本建立基于TTA的精度检验，并基于混淆矩阵对分类结果进行分析。结果在多尺度分割过程中，形状因子、紧致度分别设置为0.2和0.5时地物边界显示较好；当形状因子和紧致度固定时，研究区最佳分割尺度为40。精度检验结果表明，基于CART决策树的保护区植被类型分类结果整体精度均在83%以上，Kappa系数在0.80以上，优于最邻近分类法和支持向量机分类算法，其中基于光谱特征、几何特征、纹理特征的CART决策树分类结果精度最高，总体精度为85.18%，Kappa系数为0.832 2，优于光谱特征分类、光谱特征结合几何特征分类的方法。结论基于CART决策树算法和面向对象方法的GF-1遥感影像分类方法适用于保护区植被类型分布研究，可有效辅助保护区监测工作。      

基于无人机RGB影像的大豆种植区提取方法研究

针对皖北大豆主产区——阜阳市太和县境内的典型破碎农田环境，基于无人机RGB影像与多种机器学习算法构建大豆遥感识别模型，据此实现种植区的精细制图。除了R、G、B波段的相对反射率外，还选取了3个HLS色彩空间分量、9个可见光植被指数、6个纹理特征和1个几何特征共22个候选特征变量扩大RGB影像的信息量。采用与分类器相耦合的特征选择方法筛选出针对4种算法——随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、极端梯度提升(XGBoost)和BP神经网络(BPNN)的特征子集，并基于最优特征子集和相应的算法构建监督分类模型进行大豆分布区的提取制图，并对比效果差异。结果表明，在4种算法下，基于优选特征子集构建的监督分类模型的提取效果全部优于基于原始RGB波段的提取效果，其中，RF算法结合优选特征的表现最佳，总体精度为93.96%,Kappa系数达到0.87。总的来看，RF算法结合特征优选方法在无人机大豆遥感识别中具有较大的应用潜力，通过特征筛选可在较高的分类精度与较少的数据量之间取得平衡。     

面向对象的作物种植信息提取研究——以新疆奇台县为例

为快速获取农情信息与农作物种植结构,通过面向对象的识别方法,对新疆主要粮食产区之一奇台县进行作物信息提取的研究。以Landsat 8遥感影像为数据源,通过更新2016年土地利用现状图得到耕地分布信息。使用e Cognition 9. 0软件进行多尺度分割,通过ESP2插件确定研究区最佳分割尺度后进行尺度分割,结合实地调查资料,利用面向对象的Cart决策树分类器和随机森林分类器将作物分为小麦、玉米、打瓜和葵花四类主要作物,提取新疆奇台县作物种植信息。结果表明:研究区最佳分割尺度为90;对于本研究,随机森林分类器Cart树数量为80～90时分类精度较高; Cart决策树总体精度达到0. 925,Kappa系数0. 893;随机森林分类器总体精度达到0. 945,Kappa系数0. 921。表明,在县域级农作物识别时使用面向对象的识别方法对中等空间分辨率遥感影像分类是可行的。     

基于Landsat 8 OLI辅助的亚米级遥感影像树种识别

为研究高空间分辨率遥感影像与多光谱遥感影像协同进行面向对象树种识别的有效性,本研究以QuickBird高空间分辨率(全色0.61 m)和Landsat 8 OLI(30 m)遥感影像为基础数据,在分类的过程中采用2种分割方案(有Landsat 8 OLI遥感影像辅助的QuickBird遥感影像分割和无Landsat 8 OLI遥感影像辅助的QuickBird遥感影像分割)进行多尺度分割,对2种分割方案进行比较。基于QuickBird遥感影像和Landsat 8 OLI遥感影像提取光谱、纹理、空间3方面68种分类特征,应用最邻近分类法和支持向量机分类方法进行面向对象树种分类,采用相同的分类系统、统一的分割尺度以及同一套验证样本,利用Kappa系数、总精度、生产者精度和用户精度4个评价指标进行精度评价。结果表明:单独使用QuickBird高空间分辨率遥感影像的分割结果优于QuickBird高空间分辨率遥感影像与Landsat 8 OLI遥感影像协同分割的结果,最优分割阈值与合并阈值分别为25和90。在最优分割结果的基础上,多光谱Landsat 8 OLI遥感影像与QuickBird高空间分辨率遥感影像协同进行面向对象分类,最邻近分类法和支持向量机分类方法的分类总精度分别为85.35%(Kappa=0.701 3)和88.12%(Kappa=0.853 6);单独使用QuickBird高空间分辨率遥感影像进行面向对象分类,2种方法的分类总精度分别为79.67%(Kappa=0.693 9)和83.33%(Kappa=0.792 5)。QuickBird遥感影像在Landsat 8 OLI遥感影像辅助下,分类结果的地物边界更加清晰,总体精度及主要树种识别精度均得到了提高。研究成果应用在实地森林调查与区划时可有效缩短调査时间、减少调查成本、降低劳动强度、提高成果质量。      

依据季相特征GF-2影像的植被分类

以国产GF-2卫星影像对北京市鹫峰国家森林公园主要植被类型进行面向对象分类,通过光谱、纹理、植被指数、季相特征属性的筛选并建立规则集,采用3种分类方法(四季时相知识规则结合CART决策树、四季时相的最邻近法、单季时相的最邻近法)进行植被类型分类。结果显示:3种分类方法的总体分类精度分别为85.6%、79.0%、60.1%。充分证明了在植被类型较复杂的区域内,利用GF-2影像多季时相特征,采用分层逐步分类法与多种分类方法相结合能够提高植被类型的分类精度,为国产高分遥感影像在森林资源监测与管理上的应用提供了技术支持。     

多时相高分辨率遥感影像的森林可燃物分类和变化分析

目的本文针对国内外利用多时相高分辨率遥感影像进行森林可燃物分类研究匮乏的情况,探索高分辨率影像的分类方法,并研究多时相森林可燃物分类结果的差异,以及与海拔、坡度变化的关系。方法以鹫峰林场为研究区,针对鹫峰林场内植被状况及以往研究成果,主要依据植物群落、林型和燃烧特性划分可燃物类别,研究对比不同森林可燃物类型的光谱特征曲线,建立遥感图像与森林可燃物的联系。选用GF-1号5、8、10月的遥感影像为原始数据,利用EnMAP-box中的支持向量机(SVM)算法、随机森林(RF)以及基于CART的决策树分类方法进行森林可燃物分类,将可燃物类别最终划分为:针叶林、阔叶林、针阔混交林、灌木林和非林地5种类别,并分别对其特征进行描述,之后将最优分类方法应用到多时相的遥感影像中,并使用变化检测算法来确定非防火期(5—10月)森林可燃物类型之间土地面积的变化情况。同时,我们将数字高程模型(DEM)分为4类(1类(< 250 m)、2类(250~500 m)、3类((500~750 m)和4类(>750 m)),坡度分3类:缓坡(< 15°)、斜坡(15°~35°)、陡坡(>35°),并使用Jenks方法分别对海拔和坡度每个类别土地面积变化计算百分比,研究随着海拔和坡度变化,森林可燃物面积的变化规律。结果划分的5种森林可燃物类别的光谱特征具有很好区分性,SVM分类最为准确,取得惩罚参数(C)为1 000和核参数(g)为10使得SVM分类模型达到最优,其总体分类精度为91.88%,Kappa系数为0.89,精度相对RF和CART分别提高了2.72%和9.36%。非防火期内(5—11月)森林可燃物类型变化有一定的规律,针叶林、混交林属于中等稳定类别,没有显著变化,分别保持93.74%和94.87%不变。相比之下,阔叶林和灌木林发生了较大变化,分别发生14.64%和13.36%。随着海拔的增加和坡度的变化,森林可燃物类型土地面积也发生了变化,海拔500~750 m和坡度16°~35°的土地上面积变化最大,达到了20%以上。结论多时相高分辨率遥感影像的森林可燃物分类中,基于SVM分类方法能够将可燃物更好地分类,且随着时间、海拔和坡度的变化,森林可燃物面积的变化有一定的规律,5—10月阔叶林和灌木林在海拔500~750 m和坡度16°~35°变化最大。      

基于多时相GF-1遥感影像的作物分类提取

为了提高遥感影像数据对作物分类提取的精度,更多地反映作物的空间分布结构和物候差异,以黑龙江农垦赵光农场为研究对象,提出一种基于分区与决策树分层分类相结合的作物遥感分类方法,利用2014年高分一号卫星(GF-1)WFV遥感影像数据(4景)开展主要作物的识别分类提取。首先,结合实地调查与影像光谱特征信息的总体分布,将研究区分割成3个子区域(西南区、北部区和东南区);其次,基于多时相遥感影像序列,分析主要作物的反射光谱和植被指数的时序变化特征,构建基于决策树分层分类的主要作物遥感分类模型,成功提取了赵光农场主要作物的空间种植信息。结果表明,2种分类方法的精度都很高,总体精度均在97.00%以上,Kappa系数均在0.900 0以上。分区分类更优于整幅图像非分区分类,总体精度达到98.10%,Kappa系数达到0.960 7;非分区分类总体精度为97.50%,Kappa系数为0.948 3。研究表明,基于分区与决策树分类法相结合的作物分类结果精度,明显优于不使用分区分类的结果。由分区与决策树分层相结合的分类方法能够有效提高黑龙江垦区主要种植作物分类的准确性和精度。     

基于GF-2遥感影像的葡萄大棚信息提取

随着设施农业的不断发展,快速准确获取农业大棚的空间分布和种植面积有助于农业经济增长模式调整,实现农业资源的高效利用。以2017年5月的GF-2遥感影像 为数据源,在构建最优特征空间的基础上,采用面向对象随机森林分类方法开展南方丘陵地区葡萄大棚信息提取。结果表明：①利用尺度评价工具ESP和邻域差分绝对值与标准差比RMAS结合的方法可以实现特定地物目标的最优分割尺度选择,分割效果良好;②通过Gini指数进行特征选择能减少数据冗余,提高分类精度,在优选的15个特征变量中,光谱特征占有绝对优势,其次是纹理特征和几何特征;③基于最优特征子空间的随机森林模型能有效提取葡萄大棚的分布信息,总体精度高达92.5%,F值为0.91,其面向对象的精度评价指数GTC为0.12。 结果表明,该方法对基于GF-2影像的南方丘陵区域葡萄大棚信息提取具有较大的应用潜力,并可为其他地区的农业大棚信息提取提供较好的解决思路。     

基于GF-2遥感影像的葡萄大棚信息提取

随着设施农业的不断发展,快速准确获取农业大棚的空间分布和种植面积有助于农业经济增长模式调整,实现农业资源的高效利用。以2017年5月的GF-2遥感影像 为数据源,在构建最优特征空间的基础上,采用面向对象随机森林分类方法开展南方丘陵地区葡萄大棚信息提取。结果表明：①利用尺度评价工具ESP和邻域差分绝对值与标准差比RMAS结合的方法可以实现特定地物目标的最优分割尺度选择,分割效果良好;②通过Gini指数进行特征选择能减少数据冗余,提高分类精度,在优选的15个特征变量中,光谱特征占有绝对优势,其次是纹理特征和几何特征;③基于最优特征子空间的随机森林模型能有效提取葡萄大棚的分布信息,总体精度高达92.5%,F值为0.91,其面向对象的精度评价指数GTC为0.12。 结果表明,该方法对基于GF-2影像的南方丘陵区域葡萄大棚信息提取具有较大的应用潜力,并可为其他地区的农业大棚信息提取提供较好的解决思路。     

丙草胺与4种磺酰脲类除草剂混用对稻苗安全性的影响

室内测定了丙草胺分别与磺酰脲类除草剂甲磺隆、苄嘧磺隆、醚磺隆和吡嘧磺隆混用后，一叶一心期稻苗抑制50％株高的使用浓度(IC50)和抑制10％株高的使用浓度(IC50)，并用共害系数(CHC)对混用组合安全性的联合作用进行了评价．结果表明：所有混配处理的CHC10均小于12．0，表现出强烈的解毒效应；不同混用处理的CHC50值差异很大，丙草胺与甲磺隆混用的CHC50均小于25．0，解毒效应显著．丙草胺与苄嘧磺隆混配的CHC50为26．1—167．8，丙草胺与苄嘧磺隆混用的CHC50为52.2—115.5，丙草胺与醚磺隆混用的CHC50为80．0—110．2．     

不同阶段肉仔鸡能量需要模型的建立

试验研究了0~8周龄肉仔鸡胴体与羽毛蛋白、脂肪的生长曲线及0~3、4~6和7~8周龄3个阶段每日摄入不同水平的能量及蛋白对其体蛋白、体脂肪沉积的影响,旨在确定胴体与羽毛蛋白、脂肪动态的沉积规律及日粮能量沉积为体蛋白及体脂肪的效率。试验1,包括3个饲养试验分别选取体重相近的0、21和42日龄爱拔益加(AA)肉仔鸡324只,按性别及日粮随机分为18个处理,每处理3个重复,每重复6只鸡。肉仔鸡每日限量饲喂,饲喂水平分别为正常采食量的90%、70%和50%,每日定量供给肉仔鸡高、中、低3个水平的高蛋白质基础日粮及由饲喂水平决定的定量淀粉,进而使肉仔鸡每日采食能蛋质量比(代谢能/粗蛋白)不同的9种日粮;试验2,选取体重相近的0日龄AA肉仔鸡144只,按性别不同随机分为2个处理,每处理4个重复,每重复18只鸡。试验初和试验末分别进行屠宰,以测定肉仔鸡胴体和羽毛蛋白、脂肪和干物质含量。结果显示:1)Gompertz方程能很好的拟合不同性别肉仔鸡蛋白和脂肪的生长,不同性别间蛋白和脂肪极限重量、羽毛蛋白和脂肪的生长速率差异显著(P<0.05),而胴体蛋白和脂肪的生长速率差异不显著(P>0.05)。2)在0~3、4~6和7~8周...     

ICP-OES法同时测定果蔬中铅、砷、镉、铬、铜、锡含量

果蔬样品经混酸消化后,控制一定的酸度,定容后应用等离子体发射光谱法(ICP-OES)对果蔬中铅、砷、镉、铬、铜、锡六种有害重金属进行测定,研究了分析测定条件,方法简单快速。测定结果表明,五种元素的加标平均回收率在91.0%~107%之间。其RSD均小于3.5%。按该方法进行处理及测定铅、砷、镉、铬、铜、锡,在选择的测定条件下最低检出限分别为0.0006 mg/kg、0.0003 mg/kg、0.00003 mg/kg、0.00005 mg/kg、0.00003 mg/kg、0.0006 mg/kg。     

Characterisation of Neonicotinoid and Pymetrozine Resistance in Strains of Bemisia tabaci (Hemiptera: Aleyrodidae) from China

Four strains of the Q biotype and one of the B biotype of the whitefly Bemisia tabaci collected from China were characterised for resistance to four neonicotinoid insecticides and pymetrozine. Q biotype strains showed moderate to strong resistance to imidacloprid, thiamethoxam and acetamiprid, but little or no cross-resistance to dinotefuron. Resistance to neonicotinoids was consistently associated with resistance to pymetrozine, despite the latter having a distinct (though unresolved) mode of action. The single B biotype strain proved largely susceptible to all the insecticides investigated. Resistance in the Q biotype strains was associated with over-expression of a cytochrome P450 monooxygenase gene, CYP6CM1, whose substrate specificity presumably accounts for the observed cross-resistance profiles.     

贵州山区做好玉米区域试验的经验与方法

玉米区域试验是在不同生态条件下,对新育成品种的丰产性、稳产性、抗逆性、适应性及品质性状等进行全面鉴定和综合评价的中间环节,是新育成品种能否通过审定推广的重要过程,是农业科研与农业生产的重要纽带,是新品种是否能在本地区推广应用的科学依据,做好玉米区域试验事关重大.     

新疆野生观赏植物名录

据作者近年来实地调查,采集标本,归纳了新疆地区的野生观赏植物,观赏价值较高者共有54科117属392种。     

烘烤对烟叶微生物种群的影响

[目的]研究烘烤对不同部位烟叶微生物种群的影响。[方法]采用不同的培养基分离鉴定烘烤过程中烟叶上的微生物,调查在烟叶烘烤过程中微生物种群的变化。[结果]在新鲜烟叶上,微生物种类是下部叶比中部叶多,上部叶上的微生物种类相对最少。烟叶经过烘烤后,不同叶位烟叶上的微生物种类明显少于新鲜烟叶。烟叶在烘烤进程中,细菌种类一直在减少;放线菌在定色期有所增加;中、下部烟叶的霉菌在烘烤过程中减少,而在上部烟叶霉菌在变黄、定色期增加,然后在干筋期减少。[结论]该研究可为预防烟叶在烘烤过程中腐烂和提高烟叶品质提供科学依据。     

中国柑橘黄龙病研究30年

综述了我国自1978年以来有关柑橘黄龙病的研究概况,包括柑橘黄龙病在我国的分布与危害、黄龙病寄主、病原研究、病害诊断与检测、传播途径与病害流行、防控技术等.     

鹤岗市农业机械化发展情况的调查

通过对2008年以来鹤岗市农业机械化发展情况的调查,全面系统地掌握了当前全市农业机械化发展状况,以及发展中存在的问题,并有针对性地提出了＂五个破解与提升＂的建议,为今后农业机械化发展决策提供了重要依据。     

Delphi下,面向对象程序设计方法的实现

Delphi语言作为全面支持面向对象的语言，在程序设计中引入了类、对象、封装、继承、多态和抽象等概念。本文把Delphi所支持面向对象的特性作以全面探讨，并给出部分例子，仅供读者参考。