多对象特征提取和优化神经网络的玉米种子品种识别

为了实现机器视觉代替人的视觉,对玉米种子品种进行实时、客观、准确和无损伤识别,研制了玉米品种识别硬件系统和软件系统。针对玉米种子及种子图像的特点,对玉米种子品种识别技术与算法进行了深入地研究和探索,提出了一种基于多对象有效特征提取和主成分分析优化神经网络的玉米种子品种识别方法,提取了玉米种子的几何特征和颜色特征参数,优化了基于机器视觉的玉米种子图像处理策略和品种识别算法,提高了玉米品种识别的速度和准确率。对农大108、鲁单981、郑单958、五岳18共4个品种玉米种子进行了品种识别试验,每粒种子识别的平均耗时为 0.127 s,综合识别率达到97%以上。研究表明,基于机器视觉的玉米种子品种识别与检测方法是可行的,该方法可提高玉米种子品种识别效率和正确率。     

基于GIS的农业综合开发信息系统应用研究

本文针对GIS在农业综合开发信息系统的开发应用上的研究，对基于GIS的农业综合开发信息系统的系统构成，数据库，设计等作了讨论，指出地理信息系统将有效的提高农业综合开发的管理工作，并将有很好的应用前景。     

基于核主成分分析(KPCA)的一种食品评价模型

该文提出了一种新的食品评价模型核主成分分析(KPCA).它通过一个非线性变换,首先将原变量空间映射到高维特征空间,然后在这个高维特征空间中进行线性主成分分析.通过核技巧,不必知道非线性变换的具体形式,只要选取适当的核及其参数,就可使第一主成分的贡献率达到85%以上,从而能有效地避免主成分分析(PCA)只能处理线性问题和降维效果不明显的弊端.在对豆腐乳的品质进行评价时,得到了较理想的评价效果.     

基于地理网格的陕西省农业水土资源分区研究

准确评价不同区域农业水土资源的耦合利用程度,有助于提升农业水土资源的现实生产力。基于农业水土资源的自然禀赋和人为利用情况建立嵌套分区指标体系,运用地理网格、主成分分析以及聚类分析方法,对陕西省109个县域的农业水土资源利用现状进行了调查和区划。结果表明:陕西省农业水土资源可被划分为5个一级区和17个亚区; 一级分区总体差异明显; Ⅰ区水热充足,水资源利用情况最好,耕地利用情况中等; Ⅱ区水热条件良好,耕地利用情况很好; Ⅲ区水热条件一般,水资源利用情况良好,耕地利用情况中等; Ⅳ区气候湿润,水资源利用情况很好,但是耕地利用较不充分; Ⅴ区低温干燥,水资源较短缺,耕地利用不佳,耕地资源紧张。亚区图斑多集中在陕西中部地区。研究结果明晰了陕西省农业水资源和土地资源的匹配程度和开发利用潜力,可为有效地开发和利用水土资源提供研究基础。     

基于GIS的江苏省水土保持区划方法

江苏省水土保持区划是为了弥补全国水土保持3级区划在江苏省水土保持上的不足,从而更有效地开展水土保持管理。结合江苏省的特点构建江苏省区划的指标体系,并通过主成分分析方法对指标体系的要素指标进行降维,结合GIS软件绘制江苏省指标体系中自然、社会经济、土地利用和水土流失4个要素分布图,并运用层次分析法得到各个要素的权重,在GIS软件中使用有条件栅格图像叠置法完成4个要素层的叠置,对叠置成果层的栅格图像进行数据的重分类,初步完成了江苏省水土保持的定量区划。该方法可提高水土保持区划的效率和准确性,在一定程度上弥补水土保持区划主观定性的不足。     

基于颜色矩的典型草原牧草特征提取与图像识别

针对内蒙古乌兰察布市荒漠化草原牧草监测与数字化程度较低的问题,该文实现了2种典型牧草的特征提取与图像识别,为多牧草种类识别与草业管理提供依据。利用智能导航车采集草原原始图像,对羊草和灰绿藜2种牧草图像提取RGB与HSV颜色矩特征并建立相应的规则库,数据表明二者的颜色矩特征具有明显区别。采用2G-B-R色差特征的模糊C-均值聚类算法对图像进行背景分割后,构建了一种3层BP神经网络模型,通过主成分分析法(principal component analysis,PCA)将15维输入特征参数降为10维以提高识别速度,且最终的整体识别率达到89.5%,实现了羊草与灰绿藜图像的有效分类识别,同时得到灰绿藜与羊草在测试图像中的植被覆盖度分别约为9.78%、34.21%。试验结果表明,利用颜色矩特征为基础,模糊C-均值聚类算法与BP(back propagation,BP)神经网络模型为分割、识别手段能够有效地实现典型牧草的图像分类研究。自动识别牧草是草业数字化的重要组成部分,可为监测植被物种多样性、草种退化及病虫草害的控制提供科学依据,是实现现代草原生态环境保护,发展草原经济的重要途径。     

基于能值分析的农业土地利用强度

随着城市扩张和人口的剧增,区域土地利用格局变化对农业系统产生影响,需要以一个共同基准对农业土地利用强度进行量化。该研究以北京远郊区县为例,将各种形式的社会经济数据用转换因子（能值转换率）转换到太阳能值,通过主成分分析（PCA）和聚类方法来识别研究区的农业土地利用强度的特征和分类。提取了4个农业投入强度分量和6个产出强度分量,并分别综合成投入强度指数和产出强度指数。通过K-means聚类将农业强度分成6类,其中低投入中产出、低投入低产出类型分别占研究区的34%和27%。研究结果表明,PCA为区域农业土地利用强度的总体评价提供了有效的指标,并且能值方法可以将分析数据统一到一个共同的标准,使得本研究的结果更具有可解释性。     

基于GIS和PSR模型的石羊河流域生态安全评估

干旱内陆河流域一直是生态环境变迁敏感区和社会各界广泛关注的焦点区。研究以石羊河流域为研究区,依据压力-状态-响应模型建立了格网化的流域生态安全评价模型,进而提出了干旱内陆河流域生态安全评估框架和判断标准,在GIS技术的支持下,对评价体系中各指标进行100 m×100 m尺度下的网格化表达,运用基于栅格数据的空间主成分分析和层次组合赋权法实现对研究区生态安全进行空间表达。结果表明:石羊河流域生态安全地域空间分布差异很大,生态安全指数最高区分布在凉州区及周边,最大值达到87.14,最低地区分布在民勤北部靠近沙漠边缘,其生态安全指数(SESI)值只有43.96,这种情况造成流域内部生态流交互作用减弱,各景观斑块彼此间的生态修复能力减弱,使该流域生态安全两级分化严重。石羊河流域生态安全目前尚处在第III(生态威胁安全)和IV(生态不安全)区间,流域经济社会发展仍以资源环境破坏为代价,属粗放式发展。流域目前面临的生态安全和可持续发展问题,正在使农业和农村经济发展的成本急剧上升。     

关中地区农业节水分区研究

农业节水分区是促进区域水资源高效利用,缓解农业用水短缺的有效方法之一。针对关中地区水资源短缺、农业用水量大的现状,进行了该地区农业节水分区。收集分析了关中地区的地形地貌、气候特征、水资源利用状况以及农业结构方面的资料,采取系统聚类法结合主成分分析的方法展开关中地区农业节水分区的研究。结合关中地区农业相关的自然社会特点,构建了由气候指标、地形地貌指标、水资源及缺水程度指标、耕地灌溉程度指标、社会经济情况指标和农业结构指标等组成的农业节水分区指标体系;对指标进行变异分析和相关分析,筛选出13个原始指标;借助主成分分析法将原始指标表示成6个主成分以提高计算效率;运用系统聚类法把研究区内的42个县级区域划分成6个农业节水区,并结合自然、社会和经济情况对各区进行了水资源利用情况分析,对各区农业节水措施给出相应的对策建议。     

基于GIS的黄土高塬沟壑区砚瓦川流域地形特征提取与分析

以GIS技术为依托,研究了典型高塬沟壑区砚瓦川流域的地形分布特征.以1:5万地形图作为信息源,矢量化等高线,并用Hutchinson方法建立DEM(ANUDEM).从DEM中提取了坡度、剖面曲率和坡长三个地形因子,并对其特征进行了分析,同时与丘陵沟壑区相应地形因子特征进行了对比.结果显示:流域50%的面积坡度在9°以下、剖面曲率小于7,这反映出高塬沟壑区地面比较平坦的地形特点.坡长分布主要集中在10～150 m,其中10 m坡长分布最广.这些地形特征信息为砚瓦川流域及同类地区的生态建设与农业生产提供了有力的技术和基础数据支撑.     

基于最小数据集的青藏公路沿线土壤质量评价

为明确青藏公路沿线土地土壤质量的基本特征,通过采集沿线3种不同土地利用类型(农地、草地和沙地)的土壤样品,采用主成分分析法(PCA,Principal Component Analysis)筛选最小数据集(MDS,Minimum Data Set)指标,并构建土壤质量指数(SQI,Soil Quality Index)定量评价其土壤质量。结果表明:(1)相较于农地和草地,沙地的土壤肥力较为贫瘠,其土壤有机质、全氮和有效磷的土壤肥力等级均为6级。9个土壤指标均为中低度敏感指标,沙地土壤黏粒和粉粒含量具有更强的空间分异性。(2)沿线土壤质量评价最小数据集由全钾、全磷、有机质、黏粒和粉粒组成,最小数据集能够较好地替代全数据集进行土壤质量评价(p<0.01)。(3)沿线农地的土壤质量指数SQI(0.535±0.043)高于草地SQI(0.499±0.044)和沙地SQI(0.449±0.066)。该研究发现沿线农地土壤质量为中等水平,沿线草地和沿线沙地土壤质量处于较低水平,土壤有机质是影响青藏公沿线土壤质量的主要因素。     

基于GIS空间模型的库区生态敏感性评价研究

水电为社会提供了一种取之不竭的清洁能源,但是水电站的建立对于流域的生态环境而言是一个严峻的考验。为了有效的预防和解决水电站建成之后所带来的生态环境的负面影响,开展区域生态敏感性研究,了解其空间分布格局,对问题环境的保护和整治工作提供切实可行的依据。以龙滩库区为研究对象,利用QuickBird影像对库区土地利用类型进行人工区划和判读,建立库区土地利用类型数据库。并在此基础之上建立基于ArcGIS地理处理框（Geoprocessing Framework）的空间数据分析模型,通过对库区空间数据的建模,实现统一空间数据库的建立与管理,对库区生态敏感性和生态区划的方法进行研究,为库区的生态保护决策提供依据。     

基于空间统计学和GIS的农牧交错带土壤养分空间特征分析--以内蒙古翁牛特旗为例

土壤养分是土壤肥力的重要标志，是土地评价和管理的重要指标之一。通过空间统计分析和GIS分析了农牧交错带土壤养分的空间分布特征。结果表明，土壤有机质的Moran I系数对尺度响应敏感，随着尺度的增大，空间自相关性减少，而全氮、速效磷和速效钾的Moran I系数对空间的尺度响应不明显；土壤的有机质、全氮和速效磷在50km的范围内表现出空间的正相关，而在60km以外表现出空间的负相关；土壤表层速效钾变程最大（33000m），全氮次之（11000m），速效磷最小（3000m）；土壤表层养分的变程与分维数呈明显的负相关关系，土壤表层有机质和速效钾的最佳拟合模型为指数模型，而全氮和速效磷的最佳拟合模型为球状模型。     

高光谱数据降维技术研究

高光谱数据对地物具有更高的光谱分辨率,但是由于高光谱数据巨大的数据量以及相邻波段之间的强相关性,导致了对这种数据的许多分类方法达不到应有的效果,从而在某种程度上制约了其广泛的应用。研究表明,特征提取的理论与方法对高光谱信息的优化处理是十分有效的。实验结果表明,在一定的分类精度范围内,减低维数而不丢失信息,可以提高分类器的效能,实现高维遥感数据的优化处理和高效利用。     

基于GIS的表征水分资源气候要素的推算及空间变化特征

为了揭示水分资源的空间变化特征,满足地质勘探、地质灾害预报、设施农牧业工程、工农业基地工程的建设以及开发利用降水资源各用户的需求,利用GIS工作平台,采用傅抱璞先生提出的半经验半理论气候资源回归模拟方法,将呼伦贝尔市水分资源推算到3”×3”小网格上,建立的41个表征水分资源空间分布模型,34个通过了极显著性检验,7个通过了显著性检验。有88％的模型回代检验和83％的模型模拟检验的平均相对误差均在-5％～5％之间,从而实现了水分资源快速、准确的查算。在此基础上分析了水分资源的空间变化规律,为该地区充分合理利用水分资源提供科学依据。     

基于GIS的黄土高原气象要素空间插值方法

在地统计学和地理信息系统支持下,采用多种插值方法对黄土高原降雨量和年均温等气象要素进行空间插值研究。结果表明,对于降水量和年均温来说,地统计学方法优于传统的反距离加权插值、多项式插值和径向基函数插值方法;降水量插值以普通克里金方法最优,对于年均温来说,考虑高程影响的简单协克里金方法优于一般的克里金方法和普通协克里金方法。通过空间插值分别得到黄土高原降水量和年均温分布图,黄土高原年均温和降水量均总体分布呈现西北低、东南高的态势,界限明显;降水量117～721mm,年均温7.0～14.0℃,黄土高原气候以半湿润-半干旱气候为主,适宜农牧业发展。     

基于GeoCA和GIS的水土流失空间演化模拟研究

传统的水土流失研究主要是以通用方程(USLE)为基础的一种确定性分析。实际上,水土流失是一个影响因素众多,边界条件复杂的连续不间断的不确定过程。研究了用地理元胞自动机来模拟水土流失的原理、方法和工作流程,并在GIS技术支持下采用标准的Von.Neumann邻居定义,着重探讨元胞状态转化所遵循的规则和水土流失从一种强度到另一种强度这一微观动态变化过程,最终形成GeoCA—SoilErosion系统。最后,以重庆市万洲区为例,用元胞空间与研究区域相一致的地理元胞自动机模型,得出了重庆市万洲区水土流失等级图并分析了水土流失与其背景的空间关系。研究结果表明,万洲区水土流失已经得到有效控制。并运用ArcView软件作为开发平台与之集成,将这一过程可视化表达。