果树LAI快速检测的随机分布模型构建

目前对精确喷施机具本身研究较多,而对喷施对象—果树叶面积指数（LAI）的快速检测方面达不到与机具对接的要求。其中,LAI快速检测样机构建中,光学模型的构建是关键。针对果树具有单一、独立、冠层不规则、不均匀的特点,进行了计算机随机分布模型的仿真和LAI计算。基于从简单到复杂、一般到个别的原则,用VC语言构建了平面随机分布矩形叶子及其LAI测试界面。根据真实番石榴果树的具体参数如投影区域面积和叶宽度等进行匹配,构建随机分布计算分析模型,并应用在基于真树和人造树的虚拟番石榴树LAI计算中,得到虚拟果树阴影率的变     

基于半球摄影法的果树叶面积指数检测张立俊3，洪添胜1,2,3，吴伟斌1,2,3※，Joseph Mwape Chileshe1,2,3

摘要：为解决传统方法中从数据获取到数据处理出现的误差,进一步改善操作方法,该文设计了一种半球摄影法检测系统,使用鱼眼镜头在不同位置下拍摄单棵果树。对拍摄的图像进行处理,并对叶面积指数测量值和真实值进行验证对比,研究影响测量叶面积指数的因素。研究结果表明：鱼眼镜头在不同方位、不同偏移、不同高度下拍摄,以及不同软件处理方法都会对叶面积指数的测量产生影响。最优化的参数组合为：选择果树东方位拍摄,鱼眼镜头距离柑橘树主干25 cm,距离地面高度89 cm;在软件处理分析时,应取LAI4R,天顶角设为60°,同时采用软件遮罩功能对与冠层无关的区域进行屏蔽。在上述方法操作下,系统线性回归模型的决定系数R2为0.8268,测量值与真实值的平均绝对误差为0.31,平均相对误差为14.19%。该方法可为单棵果树叶面积指数的检测提供研究基础。     

基于植被指数的宁夏灌区春小麦叶面积指数模型

利用宁夏灌区典型代表站（永宁站）2005-2008年连续4a的大田春小麦叶面积观测资料和同期MODIS/Terra资料,对LAI（叶面积指数）与10种植被指数（MODIS-VI）间的相关性进行了分析。得出,抽穗-乳熟期所有植被指数与LAI的相关性均不显著,三叶-拔节期和三叶-抽穗期归一化差异光谱指数（NDSI）、再次归一化光谱指数（RDSI）与LAI相关性不显著外,其他指数与LAI均显著相关,因此,用分段函数模拟全生育期LAI才能达到最佳效果。经检验,模拟值与实测值之间直线方程的决定系数（R2）为0.9759,均方根误差（RMSE）为0.5519,准确度（Accuracy）为1.0745,说明模型具有较好的可靠性和适用性,可为今后开展基于LAI参数的春小麦长势监测、遥感估产及作物模型中参数的动态修订等提供参考。     

Comparison of two inversion methods for winter wheat leaf area index based on hyperspectral remote sensing

冬小麦叶面积指数（LAI, leaf area index）是评价其长势和预测产量的重要农学参数,高光谱遥感能够实现快速无损地监测叶面积指数。该文旨在将田间监测与高光谱遥感相结合,探索研究不同冬小麦叶面积指数高光谱反演方法的模拟精度及适应性。针对国际上普遍应用的2种高光谱遥感反演LAI模型方法,即回归分析法和BP神经网络法,在介绍2种LAI反演模型的基础上,选择位于黄淮海平原的山东省济南市长清区为研究区域,通过ASD地物光谱仪和SunScan冠层分析系统对冬小麦的冠层光谱及LAI变化进行田间观测,然后利用回归分析法和BP神经网络法构建冬小麦LAI反演模型,将模型估算LAI值和田间观测LAI值进行比对,分析评价2种方法的反演精度。结果表明,BP神经网络法较回归分析法估算冬小麦LAI的精度有较大提高,检验方程的决定系数（R2）为0.990、均方根误差（RMSE）为0.105。利用BP神经网络法构建反演模型能较好的对冬小麦LAI进行反演。研究结果可为不同冬小麦长势遥感监测提供理论和技术上的支持,并为大尺度传感器监测冬小麦长势和估产提供参考。     

无人机影像反演玉米冠层LAI和叶绿素含量的参数确定

小型低空无人机（unmanned aerial vehicle, UAV）机动灵活、操作简便,可以按需获取高空间分辨率影像,是育种玉米长势监测的一种重要技术手段。针对UAV影像反演玉米冠层叶面积指数（LAI, Leaf Area Index）和叶绿素含量的参数确定问题,该研究以DJI S1000+无人机为平台,搭载法国Parrot Sequoia相机,获取海南三亚市崖城玉米育种基地的多光谱影像。基于预处理后的UAV影像,采用重采样的方式获得不同分辨率下（0.1～1 m）的不同植被指数,所构建的植被指数包括归一化植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）、叶绿素指数（grassland chlorophyll index,GCI）、比值植被指数（ratio vegetation index,RVI）、归一化红边红指数（normalized difference rededge-red index,NDIrer）、归一化红边绿指数(normalized difference rededge-green index,NDIreg)和重归一化植被指数(renormalized difference vegetation index,RDVI),通过将不同分辨率下的不同植被指数与地面实测数据进行回归分析,以获得各分辨率下植被指数与冠层LAI和叶绿素含量的关系模型及其决定系数,以决定系数的大小为依据来确定玉米冠层LAI和叶绿素含量反演的最优空间分辨率和最优植被指数。通过试验发现,在分辨率为0.6 m时,NDVI与地面实测LAI之间的决定系数R2为0.80,决定系数达到了最大,利用该分辨率下的NDVI反演得到的LAI验证精度R2达到了0.73;在分辨率为0.1 m时,NDIreg与地面实测叶绿素含量之间的决定系数R2为0.70,决定系数达到了最大,利用该分辨率下的NDIreg反演得到的叶绿素含量验证精度R2达到了0.63。因此得出结论：1）植被指数的选择：① 对于玉米冠层LAI的反演来说,不包含绿波段的植被指数的LAI反演精度较高,这说明绿波段对LAI的变化不敏感;② 对于玉米冠层叶绿素含量反演来说,包含红边波段的植被指数的反演精度较高,因此影像的红边波段对叶绿素含量的变化非常敏感。2）UAV影像空间分辨率的选择：反演LAI的最优分辨率是0.6 m,此时NDVI与实测LAI的决定系数达到最大;反演冠层叶绿素含量的最优分辨率是0.1～0.3 m范围内,此时NDIreg与实测叶绿素含量的决定系数达到最大。该研究可为UAV反演玉米表型参数时的分辨率和植被指数选择提供参考。     

冬小麦叶面积指数高光谱遥感反演方法对比

冬小麦叶面积指数(LAI,leafarea index)是评价其长势和预测产量的重要农学参数,高光谱遥感能够实现快速无损地监测叶面积指数。该文旨在将田间监测与高光谱遥感相结合,探索研究不同冬小麦叶面积指数高光谱反演方法的模拟精度及适应性。针对国际上普遍应用的2种高光谱遥感反演LAI模型方法,即回归分析法和BP神经网络法,在介绍2种LAI反演模型的基础上,选择位于黄淮海平原的山东省济南市长清区为研究区域,通过ASD地物光谱仪和SunScan冠层分析系统对冬小麦的冠层光谱及LAI变化进行田间观测,然后利用回归分析法和BP神经网络法构建冬小麦LAI反演模型,将模型估算LAI值和田间观测LAI值进行比对,分析评价2种方法的反演精度。结果表明,BP神经网络法较回归分析法估算冬小麦LAI的精度有较大提高,检验方程的决定系数(R2)为0.990、均方根误差(RMSE)为0.105。利用BP神经网络法构建反演模型能较好的对冬小麦LAI进行反演。研究结果可为不同冬小麦长势遥感监测提供理论和技术上的支持,并为大尺度传感器监测冬小麦长势和估产提供参考。     

梨树风送喷雾关键作业参数优化与试验

针对目前不同叶面积体密度果树风送喷雾关键作业参数设置缺少可操作性依据,该文通过叶面积体密度、出口风速、穿透距离对雾滴在树冠中的穿透率、沉积率及飘移率的影响试验,并以穿透率、沉积率和飘移率为评价指标,分析得出不同叶面积体密度果树喷雾的最佳出口风速。同时,根据叶单位面积所需药量标准,提出了估算喷雾机行驶速度的方法,从而优化了梨树风送喷雾的关键作业参数。该文还在试验基础上,建立了树冠内的雾量衰减模型。经检验,雾量衰减模型决定系数R2在0.90以上,平均预测误差在20%以内,有较高预测精度,能较好地预测树冠内各点雾量的分布,可对出口风速、行驶速度等参数的优化作进一步的定量分析。该文为实际喷雾作业参数的优化设置提供了参考。     

基于高光谱图像的茶树LAI与氮含量反演

为了对茶树进行实时、快速、无损的叶面积指数LAI和氮含量检测,该文以英红九号茶树为试验对象,利用便携式高光谱成像仪采集光谱数据、人工破坏性采摘叶片进行叶面积指数的计算以及传统化学方法测量叶片氮含量,比较不同高光谱特征变换形式与LAI和氮含量之间的相关性,并选择其中相关系数较高的高光谱特征变量作为自变量,分别采用线性、指数、对数和抛物线表达式建立LAI和氮含量的回归模型。结果显示:在多种高光谱数据变量建立的模型中,以绿峰反射率R_g为自变量的对数拟合模型最佳,其拟合样本的决定系数R~2和验证样本的均方根误差RMSE值分别为0.9和0.087 6。以植被指数变量VI_4(红边面积/黄边面积)与氮含量建立的指数模型为最佳建模效果,拟合样本的决定系数R~2和验证样本的均方根误差RMSE值分别为0.830 3和0.102 9,研究结果可为茶树叶面积指数LAI和营养成分的无损检测提供参考。     

基于SPOT-5遥感影像估算玉米成熟期地上生物量及其碳氮累积量

通过构建基于SPOT\|5光谱参数的玉米成熟期地上生物量、 碳氮累积量的遥感估算模型,为耕地生产力估测、 农田生态保护和碳氮循环研究提供依据。利用皮尔逊相关分析法分析玉米成熟期地上生物量、 碳氮累积量与同期14个预选光谱参数之间的相关性,筛选出适宜的光谱参数;通过回归分析,比较得出最优遥感估算模型。在构建的14个光谱参数中,土壤校正植被指数（SAVI）与玉米成熟期地上生物量和碳累积量均呈显著的正相关,相关系数分别达到0.831和0.846,因此以SAVI为底数的幂函数模型估算生物量和碳累积量的拟合效果最好,决定系数（R2）分别达到0.698和 0.722,在0.01水平下的F检验均呈显著性;与氮累积量相关性最强的是由近红外波段和绿波段构建的比值指数（R3/R1）,相关系数达到0.844;从而以R3/R1为自变量的线性模型对氮累积量拟合效果最佳,决定系数（R2）达到0.713,在0.01水平下的F检验呈显著性。因此,利用SPOT\|5的土壤校正植被指数（SAVI）、 近红外波段和绿波段的比值指数（R3/R1）构建的遥感模型来估算玉米成熟期生物量、 碳氮累积量是可行的。     

利用无人机多光谱估算小麦叶面积指数和叶绿素含量

利用无人机遥感的方式进行农作物长势监测是目前精准农业、智慧农业发展的重要方向,为了探究无人机多光谱反演小麦叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)和叶绿素含量的模型估算潜力,该研究在3个飞行高度(30、60、120 m)采集多光谱影像,通过使用全波段差值光谱指数(Difference Spectral Index,DSI)、比值光谱指数(Ratio Spectral Index,RSI)、归一化光谱指数(Normalized Spectral Index,NDSI)和经验植被指数与地面实测数据进行相关性分析,获得不同高度下的光谱指数与LAI和叶绿素含量的关系模型及其决定系数,以决定系数为依据分别构建多元逐步回归、偏最小二乘回归和人工神经网络模型,分析不同飞行高度无人机多光谱反演小麦冠层LAI和叶绿素含量SPAD(Soil and Plant Analyzer Development)值的精度。结果表明:1)30 m高度下,绿-红比值光谱指数与小麦LAI的相关性最高,相关系数为0.84;60 m高度下,红-蓝比值光谱指数与小麦叶绿素含量的相关性最高,相关系数为0.68;2)在60 m高度下,经验植被指数与小麦LAI和叶绿素含量的相关性较好,最大相关系数分别为0.77和0.50;3)利用偏最小二乘回归反演小麦LAI的精度最高,决定系数为0.732,均方根误差为0.055;利用人工神经网络模型反演小麦叶绿素含量的精度最高,决定系数为0.804,均方根误差0.135。该研究成果可为基于无人机平台的高通量作物监测提供理论依据,并为筛选无人机多光谱波段实现作物长势参数快速估测提供应用参考。     

数据融合技术在果树仿形喷雾中的应用

为了对果树进行仿形喷雾,必须对果树的形态结构参数进行准确检测。该文通过图像处理技术检测果树的形态结构参数,并以果树树叶稀密程度为例,研究在图像处理时成像距离对树叶稀密程度检测的影响。为了消除上述影响,根据数据融合系统模型,采用BP人工神经网络对树叶稀密程度与成像距离进行数据融合处理。试验结果表明,数据融合值与理论值之间的相对误差最小值为0.19%,最大值为5.31%,数据融合值可以用于果树仿形喷雾系统的喷雾控制。     

塔里木河流域2003年虚拟水计算初探

简要介绍了虚拟水含量的计算方法。根据2003年塔里木河流域的资料,计算了主要农产品单位质量的虚拟水含量、城乡居民消费的虚拟水含量和生产产品的虚拟水含量。(1)与西北其它地区相比较,塔里木河流域生产单位质量的农产品虚拟水含量相对较低。(2)从塔里木河流域虚拟水消费总量看,城镇居民与农村居民的消费相差不大,分别为3.71×109m3和3.30×109m3。而其中一些消费产品,如粮食、猪肉、家禽、鲜蛋、糕点和鱼虾等的消费在城镇居民与农村居民间仍然存在着一定的差异。(3)全社会消费的虚拟水数量和实际生产产品中的虚拟水含量分别为7.01×109m3和2.20×1010m3。可以看出在塔里木河流域实际生产产品的虚拟水含量远远大于各项消费的总虚拟水含量。     

基于Agent技术虚拟植物模型的研究与探索

该文简述了Agent技术基本原理及应用概况，并从基于Agent技术来解决农业系统问题的角度出发，针对农业系统复杂，系统内的各要素之间存在着很强的交互性和协作性等特点，以及目前虚拟植物模型构建方法可能带来的非结构化问题，提出了利用Agent技术构建虚拟植物模型的观点，给出了Agent植物体的结构模型，阐述了Agent技术在虚拟植物模型构建中的应用方法及技术路线。     

虚拟现实技术在温室中的应用

虚拟现实技术,即通过计算机等,最有效的模拟人在自然环境中视、听、动等行为的高级人机交互技术。这种技术已被广泛应用于工业、农业、军事、医学、建筑、造船、飞机制造和各种飞行训练等。该文概述了虚拟环境技术国内外研究进展,论述了“虚拟温室”研究的意义、研究的方法、应用以及将来的研究方向。     

齿轮虚拟参数化造型的新途径

提出逆向二次开发三维CAD软件的理念，利用三维CAD软件所具有的宏记录的功能，开发者避免了编写大量的程序代码，只要修改宏文件即可，降低了开发难度。通过应用Visual Basic(VB)程序语言，基于三维机械CAD软件SolidWorks2000平台，开发齿轮三维虚拟参数化造型设计系统的实例，介绍了应用该方法逆向开发三维CAD软件的全过程。解决了工业生产中齿轮三维虚拟造型设计的难题，并且提供了一种对三维CAD软件开发的方法，提高开发CAD软件的能力。     

虚拟土的基本理论问题研究

虚拟土研究具有重要的理论意义和实际价值,它为合理调整粮食种植结构与贸易政策、优化农业结构、推进生态环境建设和深化农用地价值研究等提供了全新的视角。我国学术界关于虚拟土的研究相对较少,且仅仅处于起步阶段。该研究对虚拟土的基本理论问题进行了探索,主要包括:厘定了虚拟土的命名、内涵与特点,分析了虚拟土的研究意义、理论基础和研究方法,探索了虚拟土的研究内容,并对虚拟土的测度方法进行了改进。     

甘蔗螺旋扶起机构的理论研究及虚拟样机仿真

根据田间生长的甘蔗实际状况和固有的力学性能，用系统动力学的观点，建立了田间生长的甘蔗力学模型。基于该模型，探讨了扶起搅龙与甘蔗的作用过程以及其对收获过程的影响。对扶起搅龙的工作过程进行了虚拟仿真研究以及高速摄影试验，从理论上解释了仿真和试验结果。该文的研究为扶起搅龙的改进设计提供了理论依据。     

服务器虚拟化助力数字图书馆的发展

随着数字图书馆的迅速发展,应用服务器数量越来越多,带来了服务器管理复杂、资源利用率低和数据备份困难等问题。将服务器虚拟化技术应用到数字图书馆中,可以简化服务器管理、节约硬件投入、提高服务器资源使用效率、方便系统的管理和平台迁移、实现数据的快速恢复。     

中国“农业北水南调虚拟工程”现状及思考

基于中国南北方粮食调动的变化分析,结合农业水足迹与虚拟水理论,提出中国在实施南水北调实体工程建设的同时,自1990年已经形成并运行着一个“农业北水南调虚拟工程”。计算结果表明,该工程在1990－2008年期间年均调运虚拟水量已超过200亿m3,远大于南水北调实体工程目前的调水规模;北水南调虚拟工程调水量总体上呈增加趋势,依靠现有南水北调实体工程难以支撑中国北方粮食生产,解决这一问题的唯一出路只能是依靠科学技术,大力发展现代节水农业,提高粮食生产的综合用水效率。考虑到中国南北方经济状况的现实差距,以及“农业北水南调虚拟工程”的长期运行,建议国家实施区域虚拟水贸易战略,同时,加强区域农业水足迹演变与控制研究,制定区域农业水足迹相关技术标准,为实施区域虚拟水贸易战略提供科学依据与政策支持。