盐城市农业废弃物资源化利用的现状、存在问题及建议

为治理农村污染,农业部明确了“一控、两减、三基本”的目标,主要是通过资源化利用的办法从根本上“控制农业用水的总量,减少化肥农药的施用总量,解决畜禽养殖污染、地膜回收和秸秆焚烧等问题”。阐述总结盐城市农作物秸秆能源化、肥料化、基料化、饲料化和工业原料化方面的利用,畜禽水产养殖污染治理和农业投入品等废弃物资源利用的进展,分析目前存在的问题,并提出下一阶段的工作建议。     

基于TM影像的海南岛橡胶种植面积信息提取

以ERDAS IMAGINE为操作平台,利用2008年Landsat-TM卫星数据作为遥感信息源,通过监督分类方法和实际调查,提取海南岛天然橡胶种植面积信息,并与2008年年鉴中橡胶面积数据进行对比分析。结果表明:利用TM遥感影像调查橡胶种植面积的准确率约为91%,基本能反映区域橡胶种植分布情况。     

应用隔年卫星遥感影像评估区域麦稻连作水平

为探讨利用稀缺或隔年卫星遥感影像估算大地理区域麦稻连作水平的可行性,以江苏省常熟市为例,利用隔年TM卫星遥感影像,提取小麦和水稻种植面积并分析了麦稻连作水平。在解译隔年稻麦卫星遥感影像获取麦稻连作面积信息的基础上,运用马尔可夫链建模方法构建麦稻连作水平评估模型来估算麦稻连作水平,并用GPS 实地取样调查对估算精度进行验证。结果表明,常熟市麦稻连作指数为0.76,即有76%的小麦连作水稻,估算精度在95%以上,与传统的地面调查方法相比较,统计麦稻连作指数或水平更能反映大地理区域麦稻连作的现状。     

茶皂甙的性质及其精细化利用进展

本文对茶皂甙的理化性质、生物活性等方面进行了分析,茶皂甙具有较大的表面张力特性,具有抑制微生物活性、溶血与鱼毒、抗氧化与抗炎、抑制酒精吸收和保护肠胃以及抗高血压与抗血糖等作用,在水产养殖、农药开发以及日化品等方面具有较好的精细化利用价值。     

利用HJ-1A卫星遥感影像进行水稻产量分级监测预报研究

以江苏省盱眙县、金湖县和洪泽县为例,利用我国的环境减灾卫星(HJ-1)遥感影像,开展了水稻产量分级监测预报研究。在利用GPS实地取样调查和建立解译标志的基础上,进行HJ-1A卫星影像精校正,将GPS样点数据校验贯穿到整个水稻种植面积分类与解译过程中,面积信息解译精度在90%以上。分别利用水稻抽穗期归一化植被指数和比值植被指数反演了叶面积指数和生物量数据信息。结合水稻遥感估产模型进行产量估算,并叠加样点产量信息验证,估产精度达到85%以上;依据预测的水稻产量数据进行产量分级预报,制作了盱眙县、金湖县和洪泽县水稻产量遥感分级监测预报图。结果说明,环境减灾卫星影像基本能满足水稻种植面积提取和产量预报的需求,能够在遥感估产中推广应用。     

盘锦市河蟹养殖现状及前景分析

<正> 1 盘锦市河蟹养殖现状及有关问题 盘锦市是河蟹人工养殖发祥地。自1982年盘山县水产局技术工作者张跃双在盘山县渔场(现市湖滨公园)人工养殖河蟹试验成功,1986年河蟹育苗成功,开辟了河蟹人工养殖的历史。至今河蟹养殖不仅成为盘锦市农村的支柱产业,而且成为大江南北     

一龄幼蟹池塘高产养殖技术试验研究

<正> 人工养蟹是新的水产养殖项目,具有投资大、技术性强的特点。但管理技术不善,往往导致失败。为了促进养殖业的发展,给养蟹户提供科学的养蟹依据,为此我们初步进行了一龄幼蟹池塘高产养殖技术试验研究。通过一年的试验,14亩池塘产出一龄幼蟹1400公斤,平均亩产100公斤,增重373.33倍,成活率23.53％,饵料系数为5.32。     

关于泰州市蟹田稻米产业化发展战略的思考

稻田养殖是近年泰州市农业结构调整中比较令人瞩目的亮点之一。特别是稻鱼共作突破了以往单纯的水稻和水产的生产 ,集优质无公害（或绿色）稻米生产和水产养殖于一体 ,是一种高效生态农业的可持续发展模式。蟹田稻由于其特殊的生态环境和管理措施 ,是生产无公害、绿色大米的最佳原料 ,具有广阔的开发利用前景。一、诱人的开发潜力１．蟹田稻是泰州市极具特色的资源泰州市土壤肥沃 ,水资源丰富 ,生态环境优越 ,是全国重要的商品粮生产基地。其所辖的姜堰和兴化市 (县 )国家级生态示范县 ,是我国优质稻米三大主产区———长江下游粳稻区中最理…     

中稻—再生稻稻田养鱼技术

稻田养鱼是水稻种植与水产养殖有机结合的复合生产模式,不仅能提升稻田的产出附加值,还能产生一定的社会生态效益。总结了长汀县中稻—再生稻稻田养鱼模式下的水稻种植技术、鲤鱼养殖技术以及产生的经济效益。     

茶皂素的鱼毒活性及其应用的研究 Ⅰ.茶皂素对对虾及沙蚕的毒性影响

有害鱼类的危害,是影响人工养殖对虾产量的主要因素。为寻找一种专门供我国水产养殖的定型“清池剂”,特对茶皂素的鱼毒活性进行了研究。试验结果表明,对虾对茶皂素具有较高的耐受力,在不加入为充气的自然条件下,茶皂素的使用安全浓度>10ppm;茶皂素对对虾的饵料生物——沙蚕具有一定的毒性,其致死浓度>3ppm。在海水中,茶皂素的鱼毒活性约在2天内会自行降解至无效。     

基于GEE和Landsat时间序列数据的海南岛土地利用分类研究

土地利用/覆盖变化（land use/cover change,LUCC）是当前全球变化研究的核心内容之一。土地利用遥感监测是土地利用变化相关研究的重要技术手段,尤其是高分辨率遥感技术和谷歌地球引擎（Google Earth Engine,GEE）云计算平台的出现,为土地利用空间信息的获取提供了新的途径和方法。本研究基于GEE云平台提供的Landsat-8 OLI时间序列卫星影像数据,采用随机森林（random forest,RF）和支持向量机（support vector machines,SVM）分类算法,对海南岛土地利用类型进行了遥感分类研究。结果表明：RF与SVM算法对海南岛土地利用中水体和建筑用地的分类精度均较高,对耕地、园地和林地分类精度较低。与SVM方法相比,RF分类方法能够更准确识别各类地物信息,更适于海南岛土地利用分类的研究。海南岛林地（包括天然林、橡胶林等）所占比例最大,主要分布在海南岛中部;耕地和园地面积接近,相间分布于海南岛大部分区域;水体和建筑用地面积较小,在海南岛均呈零散的分布状态,以沿海地区为主。GEE平台对于开展大区域土地利用分类与遥感动态监测具有重要的意义。     

冬小麦叶面积指数真实性检验尺度扩展方法研究

为在空间尺度上实现冬小麦LAI地面观测与遥感观测直接匹配,从1 m×1 m范围的实测LAI出发,通过优化采样方法扩展得到16 m×16 m范围的冬小麦LAI,然后利用空间分辨率为16 m的高分1号卫星的多光谱数据计算样本点的植被指数,建立其与冬小麦LAI的拟合模型,从四种植被指数的拟合模型中挑选表现最好的LAI估测模型,获得16 m×16 m尺度的LAI分布图,并经过重采样聚合为250 m×250 m尺度的LAI格点图,从而实现从地面点测量数据到卫星尺度数据的扩展。检验结果表明,16 m×16 m和250 m×250 m两个研究区域模拟点值和实测点值的相对误差分别为4.18%和3.64%,说明这种尺度扩展方法是科学可行的。     

基于适宜尺度选择的冬小麦赤霉病遥感监测

为快速、准确获取江淮麦区县域冬小麦赤霉病发生信息,选用中、高空间分辨率卫星遥感影像做多尺度信息融合研究。在筛选适宜冬小麦田块分布特征的空间尺度遥感影像基础上,通过分析冬小麦长势指标和赤霉病病情指数之间的互作关系,构建基于多农学参数的冬小麦赤霉病估测模型,并对县域冬小麦赤霉病空间变化进行遥感监测。结果表明:(1)2m×2m、8m×8m和16m×16m三种空间尺度融合影像的均值相差不大,平均梯度和标准差存在明显差异。16m×16m融合影像的清晰度最好,信息量也多,比较适合研究区域冬小麦田块分布特征。(2)16m×16m融合影像提取的归一化植被指数(NDVI)和比值植被指数(RVI)值明显高于2m×2m和8m×8m融合影像,说明16m×16m融合影像光谱信息量较丰富,有利于冬小麦的识别。(3)冬小麦叶面积指数、叶片叶绿素含量和地上部生物量是影响赤霉病发生的主要长势指标。基于主要长势指标构建冬小麦赤霉病估测模型,平方根误差(REMS)为10.5%,相对误差为14.6%。该方法可以实现对县域冬小麦赤霉病空间变化的有效监测。     

基于SVM的县域冬小麦种植面积遥感提取

冬小麦种植面积的精确提取,对于农业部门进行冬小麦生长监测与产量估测有着重要的支撑作用。本研究在对Landsat-8卫星15 m×15 m空间分辨率遥感影像进行预处理的基础上,基于最佳波段指数(OIF),采用支持向量机(SVM)算法中四种核函数进行影像分类,并比较分类精度,选择精度最高的核函数作为SVM最优核函数对盐城市大丰区冬小麦种植面积进行提取,与最大似然法、最小距离法的结果进行对比。结果表明,四种核函数中,Linear核函数分类精度最高,达到98.56%。将Linear核函数作为SVM最优核函数对大丰区冬小麦种植面积进行提取,提取到的种植面积为71 834.4 hm~2,提取精度、分类精度和Kappa系数分别为91.25%、98.56%和0.98。基于SVM的冬小麦面积提取效果明显好于传统监督分类方法,说明使用支持向量机与影像光谱特征进行影像分类能够准确提取县域冬小麦种植面积。     

海南省居民收入差距的实证分析——基于地区差距视角的研究

海南省居民收入的地区差距将对海南省国际旅游岛建设进程以及政策制定产生影响。以海南省居民的收入差距为研究对象,对海南省居民收入的地区差距进行历史考察,主要分析城镇居民收入的地区差距和农村居民收入的地区差距,提出改善地区差距的对策。     

基于面向对象分类的冬小麦种植面积提取

为探索冬小麦种植面积的多源遥感提取方法,以江苏省中部宝应、高邮和兴化三市为研究区域,对冬小麦拔节期Land/TM和ERS/SAR遥感影像进行数据融合,基于波段最佳指数和地物光谱可分性,选择3-4-5波段进行分类,针对传统的基于像素分类方法结果易受"同物异谱"和"异物同谱"现象影响的问题,采用面向对象分类方法,以影像对象为处理单元,结合地物丰富的空间、纹理信息进行小麦面积提取,并与基于像素分类方法(SVM分类)结果进行了比较。结果表明,面向对象分类精度达到了94.16%,较准确地提取出研究区内冬小麦种植面积,比SVM分类结果具有明显优势。该方法可为南方冬小麦种植面积信息的快速获取提供技术支持。     

基于GF-6/WFV卫星遥感的大田冬小麦叶片氮素含量估测

为对大田冬小麦叶片氮素含量（LNC）进行快速、准确及无损监测,通过在江苏省泰州泰兴市、盐城大丰区和南通如皋市布设冬小麦遥感监测大田试验,在获取试验样点冬小麦冠层红光波段反射率（RED_ref）、近红外波段反射率（NIR_ref）和计算的十个光谱指数（RVI、NDVI、DVI、SAVI、OSAVI、MSR、RDVI、EVI2、NLI和SVI）基础上,将12个遥感光谱指标与冬小麦LNC进行相关分析,选出与LNC相关性较好的作为模型输入变量,构建基于BP神经网络的冬小麦LNC估测模型, 并利用GF-6/WFV卫星遥感影像对县域冬小麦LNC的空间分布开展监测。结果表明,12个遥感光谱指标与冬小麦LNC之间存在不同程度的相关性,其中NDVI、RVI、MSR、OSAVI和NLI与冬小麦LNC的相关性较好（相关系数不低于0.65）。将优选的5个遥感光谱指标作为模型输入变量,构建基于BP神经网络的冬小麦LNC估测模型（LNC-BPEM）,模型的估测精度r²=0.866,RMSE=0.246%,ARE=12.9%。将冬小麦LNC-BPEM估测模型和GF-6/WFV影像结合对县域冬小麦LNC的空间信息监测,获得了如皋县域冬小麦LNC的空间分布特征,该区域冬小麦LNC范围在0.9%~2.0%（长势正常）的种植面积为29 693.3 hm²,占冬小麦总种植面积的74%。这说明利用GF-6/WFV卫星的多个遥感光谱指标与神经网络结合建模可有效估测县域大田冬小麦叶片氮素含量。     

Isolation and Identification of Burkholderia glumae from Symptomless Rice Seeds

A survey on isolation and detection of the casual organism of bacterial grain rot of rice was conducted during 1997–2006. In 2006, six pathogenic bacterial strains were isolated from two symptomless seed samples of rice (Oryza sativa L.) originally produced in Hainan Province and then planted in Zhejiang Province, China. They were identified as Burkholderia glumae which is the causal organism of bacterial grain rot of rice by physiological characteristics, colony morphology, pathogenicity test, Biolog, fatt...     

基于穗帽变换的TM影像水稻面积提取

利用水稻生育前期和后期两个不同时期TM影像分别进行穗帽变换生成亮度、绿度和湿度变量,并将它们合成为多时相影像,充分利用这3个具有物理意义的变量,特别是湿度变量进行水稻种植区影像分类和以水为背景的水稻面积提取,并使用亚米级GPS地面调查的数据进行分类验证。 基于穗帽变换影像的分类方法有效提高了水稻面积提取精度,水稻分类的生产者精度和用户精度分别为84.30％和85.18％,这比原始合成影像数据的分类结果提高了约3个百分点;另外,总精度也由原始合成影像的74.12％提高到经过穗帽变换的78.04％。