利用介电参数和变量筛选建立玉米籽粒含水率无损检测模型

为了实现玉米含水率的快速无损检测,该文利用精密阻抗分析仪和自制介电参数测量传感器通过激励电压在1 kHz～5.462 MHz频率范围内测量了热风干燥过程中不同含水率与不同温度下玉米籽粒的介电常数ε''和介电损耗ε"。通过对双介电参数频谱的分析,对含水率回归模型建模频段进行了初步选择,以1.072～5.462 MHz之间15个测量频点的双介电参数和温度值T共计31维变量作为支持向量回归机（support vector regression,SVR）模型的输入全变量,分别利用竞争性自适应重加权算法（competitive adaptive reweighted sampling,CARS）、迭代保留信息变量算法（iteratively retains informative variables,IRIV）和CARS-IRIV联合算法筛选特征变量,建立全变量、CARS、IRIV和CARS-IRIV筛选特征变量与玉米籽粒含水率的SVR模型。引入鲸鱼优化算法（whale optimization algorithm,WOA）优化SVR模型参数c（惩罚因子）和g（核函数参数）,结果表明CARS-IRIV筛选特征变量（ε''3.854MHz、ε"3.854MHz、ε''5.462MHz、ε"5.462MHz、T）建立的SVR模型经WOA优化后（CARS-IRIV-WOA-SVR）具有最优的预测精度,预测集决定系数、预测集均方根误差和剩余预测偏差分别为0.998 4,0.40%和24.55,且模型复杂度最低。该研究为基于双介电参数和支持向量回归机实现玉米含水率快速无损检测提供了新的研究思路和基础数据。     

基于介电特性与IRIV-GWO-SVR算法的番茄叶片含水率检测

为了探究利用介电特性检测作物水分状况的可行性,研究了一种基于介电特性的有效、快速、精确检测番茄叶片含水率的方法。以300片不同含水率的番茄叶片为研究对象,通过LCR测量仪测定叶片在0.05~200 k Hz下的相对介电常数ε′和介质损耗因数ε″,并采用干燥法测量叶片含水率。利用迭代保留信息变量法(iteratively retains informative variables,IRIV)对介电参数进行特征变量选取,并与连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)进行比较,利用支持向量回归机(support vector regression,SVR)分别建立叶片全变量、2种特征变量与叶片含水率的关系模型。结果表明,基于迭代保留信息变量法选取特征变量的支持向量回归模型(IRIV-SVR)具有良好的预测能力,但预测精度仍需提高,故引入灰狼优化算法(grey wolf optimizer,GWO)优化模型的参数c(惩罚因子)和g(核函数参数)。最终,经GWO优化后的模型(IRIV-GWO-SVR)的预测集决定系数R2与均方根误差RMSE分别为0.963 8,0.020 7。因此,利用介电特性结合IRIV-GWO-SVR算法预测番茄叶片含水率是可行的,同时为其他叶片含水率检测提供了一种新的方法和思路。     

基于高光谱成像技术的青贮玉米饲料pH值无损检测

为实现青贮玉米饲料pH值的快速、无损检测,该研究采用高光谱成像技术建立不同品质青贮玉米饲料pH值的定量检测模型。采集青贮玉米饲料样本936～2 539nm的平均光谱,采用6种预处理方法对青贮玉米饲料平均光谱进行处理,通过建立偏最小二乘回归（partialleastsquaresregression,PLSR）模型得出多元散射校正（multiplicativescatter correction,MSC）和卷积平滑（savitzky-golay,SG）两种预处理方法效果较好,使用竞争性自适应重加权算法（competitive adaptive reweighted sampling,CARS）、变量组合集群分析算法（variable combination population analysis,VCPA）以及迭代保留信息变量（iteratively retains informative variables,IRIV）算法对经MSC和SG卷积平滑预处理光谱进行特征波长提取,利用PLSR和极限学习机（extreme learning machines,ELM）分别建立饲料全波段、特征波长...     

基于高光谱的油麦菜叶片水分CARS-ABC-SVR预测模型

为了实现油麦菜生长期间更合理的灌水管理,研究一种基于高光谱技术的精确、快速、有效检测油麦菜叶片水分的新方法。以5种不同水分胁迫水平的油麦菜为研究对象,通过高光谱成像系统获取高光谱图像并利用干燥法测量叶片含水率。采用多项式平滑(Savitzky-Golay,SG)结合标准变量变换(standard normalized variable,SNV)对高光谱数据去噪平滑。利用竞争性自适应加权算法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)进行特征波长选择,并与逐步回归分析(stepwise regression,SR)及连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)进行比较,利用支持向量回归机(support vector regression,SVR)分别建立油麦菜叶片全光谱数据、3种特征光谱数据与干基含水率的关系模型。结果表明,基于竞争性自适应加权算法波长选择的支持向量回归模型(CARS-SVR)效果最佳,但预测精度尚不够理想,故引入人工蜂群算法(artificial bee colony,ABC)优化模型的参数惩罚因子和核参数。最终,经人工蜂群算法优化后的模型(CARS-ABC-SVR)的预测集决定系数R2和均方根误差RMSE分别为0.9214和2.95%。因此,利用高光谱技术结合CARS-ABC-SVR模型预测油麦菜叶片水分含量是可行的。     

红茶感官品质及成分近红外光谱快速检测模型建立

以在发酵过程中小叶种工夫红茶为研究对象,分别建立了基于近红外光谱检测技术的感官品质评分和理化品质指标(茶黄素、茶红素、茶褐素、儿茶素和酚氨比)的定量分析模型。在模型建立过程中,探讨了特征变量优选方法对预测模型的影响。首先,对获取的近红外光谱数据进行标准正态变量变换法(standard normal Z transformation,SNV)预处理,进而采用联合区间偏最小二乘回归(synergy interval PLS,Si-PLS)、随机蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm,SFLA)、竞争性自适应权重取样法(competitiveadaptivereweightedsampling,CARS)和连续投影(successive projections algorithm,SPA),筛选出各品质指标的最优特征波长变量;最后基于优选波长分别建立各发酵品质指标的偏最小二乘法(partial least squares regression,PLS)线性预测模型和支持向量机(support vector regression,SVR)非线性预测模型。模型结果比较表明,Si、CARS、SFLA和SPA等变量筛选方法可有效压缩变量,以及进一步提高模型精度。非线性模型的预测均方根误差值(root-mean-square error of prediction,RMSEP)均明显小于PLS模型,相关性系数(correlation coefficient,R)和相对分析误差(relative percent deviation,RPD)均高于PLS模型。对于红茶发酵品质的检测上,非线性模型性能优于线性模型。感官品质、茶褐素和儿茶素的最优变量SVR预测模型的RPD值分别为3.923、3.234和5.462,酚氨比和茶红素模型的RPD值分别为2.815和2.223。除茶黄素的评价模型外(RPD为1.77),基于最优特征波长的各品质指标SVR模型的RPD值均大于2,表明模型具有极好的预测性能。研究结果为实现工夫红茶发酵品质的近红外光谱快速检测的实际应用奠定理论基础。     

高光谱图像结合特征变量筛选定量检测羊肉中狐狸肉掺假

为了探讨快速无损检测羊肉糜中狐狸肉掺假含量的可行性,该研究利用高光谱技术结合特征变量筛选方法开展了其定量检测研究。利用遗传算法、竞争性自适应重加权算法和二维相关光谱分析（Two-Dimensional Correlation Spectroscopy,2D-COS）3种方法分别对代表性样品全部846个波长进行特征波长筛选,得到207、34和14个特征波长;基于全部波长和特征波长建立羊肉糜中狐狸肉掺假含量的偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression,PLSR）和支持向量回归（Support Vector Regression,SVR）模型并进行比较。研究结果表明,基于全部波长和特征波长建立的SVR模型性能均优于PLSR模型。其中,利用2D-COS方法提取的14个特征波长建立的SVR模型（即2D-COS-SVR模型）性能最优,其预测集决定系数和均方根误差分别为0.928和3.00%,相对分析误差为4.85,表明高光谱结合2D-COS-SVR模型可以有效实现羊肉糜中狐狸肉掺假的定量检测。该研究结果为开发低成本肉类掺假检测系统提供技术支持和参考依据。     

近红外光谱变量筛选提高西瓜糖度预测模型精度

水果的内部品质是水果分级、保鲜及存储的一项重要指标,利用近红外光谱技术对西瓜内部品质进行快速无损检测研究有着非常重要的意义。为了研究变量筛选方法对西瓜糖度预测模型精度的影响,该文以麒麟瓜为研究对象,利用近红外漫透射光谱技术对麒麟瓜可溶性固形物含量（SSC）进行检测,采用偏最小二乘回归（PLSR）,多元线性回归（MLR）和主成分回归（PCR）建立麒麟瓜可溶性固形物数学模型,并探讨等间隔平均光谱和等间隔抽取光谱变量筛选结合连续投影算法（SPA）对预测模型精度的影响。研究结果表明：光谱经等间隔抽取（间隔5,115个变量）经归一化预处理,结合SPA优选出6个波长建立的PLSR预测模型的相关系数（rpre）为0.828、校正均方根误差（RMSEC）为0.589、预测均方根误差（RMSEP）为0.611。该模型预测效果相对较优,建模时间短,提高了模型的预测能力和预测精度。该研究为西瓜内部品质的在线无损检测提供研究基础。     

近红外光谱技术快速检测婴配乳粉GOS和FOS含量

为实现婴幼儿配方乳粉中低聚半乳糖（GOS）和低聚果糖（FOS）的快速检测，本研究分别采用标准正态变换（SNV）、多元散射校正（MSC）、归一化（Nor）和Savitzky-Golay平滑（SG）4种方法对获取的乳粉原始光谱进行预处理，再使用变量空间迭代收缩算法（VISSA）和竞争自适应重加权采样算法（CARS）提取具有代表性的特征波长，并建立线性偏最小二乘回归（PLSR）模型和非线性支持向量回归（SVR）模型对婴幼儿配方乳粉中的低聚半乳糖（GOS）和低聚果糖（FOS）含量进行预测。结果表明，乳粉的原始光谱经SNV预处理后，再使用VISSA算法能够有效提取GOS和FOS特征波长，建立的VISSA-SVR非线性模型能够得到较优的GOS和FOS预测结果，GOS的VISSA-SVR模型校正集相关系数为0.998 1，均方根误差为0.050 5，预测集相关系数为0.985 0，均方根误差为0.219 3;FOS的VISSA-SVR模型校正集相关系数为0.994 3，均方根误差为0.053 3，预测集相关系数为0.948 7，均方根误差为0.135 7。本研究可为实现婴幼儿配方乳粉生产过程营养成分...     

基于介电特性与SPA-SVR算法的水稻含水率检测方法

为提高基于介电法水稻含水率的检测精度,以北粳3号水稻为研究对象,利用阻抗分析仪及自制同轴圆柱型电容器测量了不同含水率水稻在1 kHz～1 MHz频率下的相对介电常数ε′及介质损耗因数ε"。采用x-y共生距离法划分了72个样本校正集和48个样本预测集。利用无信息变量消除法及连续投影法选取介电参数(ε′、ε"及ε′和ε"两者结合)的特征变量,分别利用所提取的特征变量以及单频、全频下的介电参数来建立预测水稻含水率的多元线性回归及支持向量机回归模型,分析模型的预测性能,并对最佳模型的含水率预测结果进行温度补偿。结果表明:基于ε′与ε"两者结合并利用连续投影法提取特征变量建立的支持向量机回归模型预测效果最佳,其预测集决定系数为0.980,预测均方根误差为0.403%。最佳预测模型对不同品种水稻的含水率预测值与烘干法测得的含水率实测值的绝对误差集中分布在±0.5%内,该研究可为粮食含水率的检测提供参考。     

基于dbiPLS-SPA变量筛选的固态发酵湿度近红外光谱检测

为了提高基于近红外光谱技术的固态发酵关键过程参数——湿度快速检测的精度和稳定性,研究采用动态反向区间偏最小二乘（dbiPLS）法结合连续投影算法（SPA）进行最佳光谱子区间和特征组合变量的筛选,通过交互验证法确定偏最小二乘（PLS）模型的主成分因子数,并以预测均方根误差（RMSEP）和相关系数（Rp）作为模型的评价标准。试验结果显示,最佳dbiPLS-SPA模型筛选的组合变量个数为8,其RMSEP和Rp分别为1.1795%（质量分数）和0.9430。试验结果表明,dbiPLS-SPA是一个有效的波长组合变量筛选方法,可简化模型结构、增强模型精度和稳健性。     

西南喀斯特地区城乡融合发展乡村振兴路径研究

西南喀斯特地区是中国乡村振兴建设的重点及难点地区。针对西南喀斯特地区乡村振兴发展条件及面临的问题,该文探讨了西南喀斯特地区城乡发展关系、乡村振兴的路径。研究表明:1)西南喀斯特地区应在已有城镇体系的基础上,构建以小城市、小城镇、重点镇及中心村为主体的新型山地特色城镇体系,完善城乡城镇体系,在提高城镇化率,减少乡村人口及乡村数量的基础上实现乡村振兴。2)以新型山地特色城镇体系和农业现代化转型为核心,促进乡村经济与城市经济的深度融合,形成乡村振兴的"内源"驱动发展机制。3)乡村振兴路径,应结合西南喀斯特山地特色,实施新型山地特色城镇体系建设工程,通过城镇的辐射带动,促进城市经济与乡村经济融合;实施以"劳动+技术+资本"多重集约化为特征的农业现代化转型,提高单位土地生产率和劳动生产率,保障农户收入持续增加;实施山地特色农业的纵向、横向延伸产业化工程建设,实现农业生产与经济发展的深度融合,实现农业的内源驱动发展。4)乡村振兴政策,应着力从创新农业经营体系,加强智力、人才支持,创新农村土地利用管理体制机制,因地制宜、科学规划,完善基础设施等方面,保障乡村发展转型与振兴。     

近20年黄河流域城乡耦合协调的演化特征及影响因素

[目的]探究黄河流域城乡耦合协调演化特征及影响因素,对于促进流域内城乡融合发展具有重要的指示作用。[方法]基于城乡耦合关系,构建评价指标体系,采用熵权TOPSIS法、耦合协调度和障碍度模型,从省域尺度测算2000—2019年黄河流域八省(区)城市、乡村综合发展水平,分析城乡耦合协调的演化特征及影响因素。[结果]研究期内黄河流域城市、乡村综合发展水平不断上升,分别由0.34,0.35增至0.43,0.4,均呈中下游地区高于上游地区的空间格局。时间分异上,黄河流域城乡耦合协调度整体呈由“基本失调”向“基本协调”发展的上升特征,八省(区)平均水平由0.5上升至0.59。空间分布上,黄河流域城乡耦合协调度呈现从上游到下游逐级递增的阶梯式格局,空间异质性突出。从城市系统阻碍城乡耦合协调发展的主要因素由城市人口密度、城镇常住人口转变为城市人均第三产业产值、城市人均GDP,从乡村系统阻碍城乡耦合协调发展的主要因素为经济领域的乡村人均可支配收入、乡村人均农林牧渔业产值,整体上黄河流域城乡耦合协调程度主要受经济发展水平影响。城乡政策和区域规划对城乡耦合起促进作用,资源禀赋对城乡耦合格局产生固化作用。[结...     

基于乡村振兴和新型城镇化耦合视角的甘肃城乡融合研究

城乡融合发展已经成为新时代城乡关系演进的基本态势。为有效解决甘肃省城乡融合发展中的问题和矛盾,实现区域经济高质量发展和农业农村现代化。通过构建乡村振兴和新型城镇化综合评价体系,运用耦合协调度模型和灰色关联度分析法,分析了2012 — 2020年甘肃省城乡融合发展水平及其影响因素。结果表明:甘肃省各市州城乡融合发展水平整体呈上升趋势,但区域差异显著,新型城镇化发展较为缓慢。经济发展、生活状况、要素流动是影响甘肃省城乡融合发展的主要因素,其中人口要素流动、交通通达性、土地要素流动、城乡居民消费结构优化程度对城乡融合发展影响较大。因此,应从加快推进新型城镇化建设;促进农村一二三产业融合发展;健全城乡要素流动机制,促进人口、土地双向流动;健全基本公共服务体系,加快完善基础设施建设等方面推进甘肃城乡融合发展。     

四川农村人口土地和经济系统的协调发展及时空演变

本文利用量化分析法和GIS空间分析法,以四川省为例,研究了在快速城镇化背景下,农村人口、土地和经济协调发展的时空变化特征及问题,以探讨农村社会经济可持续发展的出路。研究结果表明:2014年,四川农村人口-土地-经济系统以勉强协调过渡类和良好协调发展类为主,但区域间差异较大,表现为优质协调发展与严重失调衰退现象并存;从时间特征看,2000—2014年农村人口-土地-经济系统协调发展的时序变化较大,轻度失调衰退区和勉强协调过渡区有所减少,良好协调发展区逐渐增多,2000年勉强协调过渡区和良好协调发展区分别占市(州)总数的61.90%和14.29%,到2014年则分别占总数的33.34%和52.38%,而优质协调发展区和严重失调衰退区均无变化,总体呈现良好发展态势;从空间特征看,协调发展度较高的地区主要分布在平原、丘陵地区,山地、高原等自然地理条件较差区域的协调发展度则较低。总体而言,由于受地形地貌、资源禀赋和地理区位等方面的影响,四川各市(州)农村人口、土地、经济发展水平和三者间的协调发展度存在较大差异,应根据区域发展特色与不足,确定农业发展目标和重点,促进农村社会经济的可持续发展。     

发达国家乡村转型特征与中国特色乡村发展路径探索

实施乡村振兴战略,首先要按规律办事。该研究提炼了西方发达国家乡村发展实践中功能转型、经济转型、社会转型、村落转型和政策演进等方面的共性特征,总结了中国乡村具有担负粮食安全任务、并联式现代化环境、家户小农主体、流动性多元化社会、聚落空间变革、发展基础薄弱等方面的特性。在此基础上,探索提出了树立城乡等值理念、重视粮食生产与农业现代化、培育壮大乡村二三产业、以精明收缩指导空间优化、巩固乡土文化和创新机制政策等中国特色乡村发展路径建议,为中国乡村建设提供理论支撑,为政策制定提供策略参考。     

农户对农村居民点整理意愿及影响因素研究——基于Logistic和SEM模型的实证分析

开展农村居民点整理对提高城乡土地利用效率,增加耕地面积,缓解建设用地供需矛盾,优化城乡建设用地空间配置的意义不言而喻。基于农户调研资料,采用二元Logistic回归模型和结构方程模型（SEM）,从微观角度分析了农户对开展居民点整理的意愿。结果表明:（1）研究区域农户整理搬迁意愿并不高,仅为41.5%;（2）在5个潜变量中,农户个人特征与其它变量对整理意愿产生了显著的负影响,农户分化、家庭经济、家庭住房等变量则产生了显著的正影响;（3）在反映潜变量的外生观测变量中,家庭收入、职业类型等对整理意愿具有显著的正影响,而年龄、家庭承包经营耕地面积等有显著的负影响;（4）在农村居民点整理中,要实现农户生计多样化,探索创新农村宅基地流转市场化,实现宅基地保障性功能转化,积极探索多样化整理模式,避免“一刀切”政策,保护具有历史文化和景观价值的传统建筑。     

农村土地综合整治的内在驱动力分析

为充分发挥农村土地综合整治的积极作用,从理论上探究其与城乡统筹发展的关系,从历史角度对其进行定位,并进行理论升华。在对农村土地整治内涵剖析的基础上,从经济、社会、政治3个方面分析农村土地综合整治的内在驱动力,揭示了农村土地综合整治对社会经济的积极影响,进而对农村土地综合整治进行了理性思考,最后从规划管理、决策机制、产权制度、收益分配、主导主体和配套制度等方面提出相关的对策建议,该文为进一步推进农村土地综合整治提供了较好的理论支撑和实践参考。     

基于供需均衡的农村建设用地盘活利用潜力、类型与路径

乡村振兴和新型城镇化建设对建设用地双向需求,加快盘活和释放农村建设用地资源的潜在价值,对于缓解城乡发展用地供给不足和推动区域高质量发展具有重要现实意义。该研究以供需平衡理论为基础,测算山东省县域尺度下农村建设用地盘活利用潜力与城乡发展用地需求,识别农村建设用地盘活利用类型,提出农村建设用地盘活利用潜力分配与释放路径。研究表明:1)山东省农村建设用地盘活潜力约24.9万hm~2,其中闲置建设用地规模占34.14%,其他闲散用地规模达16.4万hm~2。2)农村建设用地盘活利用高潜力区集中在鲁中及鲁西南地区,城乡发展用地高需求区则分布在经济水平较高且非农产业发展较快的胶东半岛、鲁北平原及省会、中心城区附近,空间上存在一定的供需不均衡性。3)农村建设用地盘活利用类型包括乡村发展-优先盘活类、乡村发展-适度盘活类等7种,呈现出高潜力情境下供过于求和低潜力情景下供不应求的分化特征。4)新时期农村建设用地盘活利用潜力应优先用于乡村发展,适当支撑城镇建设,以就地盘活与异地调整相结合的区域联动和跨区统筹补给等方式作为农村建设用地盘活利用潜力释放的有效路径。     

转型期中国农村土地综合整治重点领域与基本方向

该文以中国社会经济转型发展为切入点,探讨转型期中国农村土地综合整治面临的宏观背景和现实需求,进一步梳理和明确转型期中国农村土地综合整治基本方向、战略重点。结果表明,当前中国社会经济转型将进入较为剧烈、各类矛盾较为突出的关键时期,中国农村土地综合整治应立足农村、联动城乡,搭建新农村建设和城乡统筹发展新平台。以农用地整治及宜耕土地开发为先导,以农村居民点用地整治为战略重心是当前中国土地整治研究重点领域和核心内容。同时,基于农村土地整治多功能性,开展土地综合整治的多区域、多尺度社会经济、生态环境影响过程及其效应研究。把生态文明建设融入农村土地整治的全过程,以促进城乡一体化发展和适应现代农业专业化、标准化、规模化和集约化发展要求为目标,以维护农民合法权益为前提,以集中连片推进为手段,开展多目标土地综合整治是转型期中国农村土地整治的基本方向。并应加强对农村土地综合整治过程涉及的资金筹措与权益分配、资源环境效应及其整治模式等方面的研究。     

江苏省江都市农村居民点整理分区研究

以江苏省江都市为研究区域,从居民点景观布局,整理居民点能力和对居民点整理需求3个方面构建综合评价指标体系.以综合评价结果和人均居民点面积为依据划定整理分区.研究结果表明,江都市农村居民点整理可划分成优先整理区、重点整理A区、重点整理B区、适度整理区与优化调整区.优先整理区农村居民点整理应注重城乡一体化建设,加快城乡统筹发展步伐;重点整理A区应以经济基础为依据,注重农村空间重构;重点整理B区应加强闲置土地整治,且结合小规模迁村并点整理;适度整理区不宜开展大规模整治,应有步骤地对空闲和闲置土地进行整理;优化调整区主要是对居民点内部用地结构作优化,同时控制居民点外延扩张.该研究根据综合评价分值和人均居民点面积两层指标划定居民点整理分区,对制定居民点整理时序和居民点整理内容提供科学依据.