基于LBPHSV+ResNet50融合的水稻冠层氮素营养监测方法

为采用数码相机拍摄的水稻冠层图像来估测作物的氮素含量。以自然环境下获得的水稻冠层图像为研究对象,提出一种基于图像纹理色彩特征(LBPHSV)和ResNet50网络融合算法的氮素含量预测方法。LBPHSV+ResNet50融合算法是通过运用LBP算子和HSV颜色空间矩阵提取图像特征参数,将提取到的融合特征集作为ResNet50模型输入以加强对作物氮素营养的表征,并将预测结果与常用的多元线性回归、随机森林(RF)、支持向量回归模型、多层感知机、卷积神经网络、长短记忆网络(LSTM)及组合模型预测结果进行对比分析。结果显示:相比于浅层机器学习模型,深度学习算法能显著提高预测模型的准确率;LBPHSV+ResNet50融合模型的预测能力和泛化能力达到最优,R²和 RMSE分别为 0.97、0.02。相比于RF、LBP+LSTM、ResNet50,新模型的R²分别提升了16.36%、9.72%、16.55%和1.13%,RMSE 分别下降了 0.35、0.46、0.05和 0.002。因此,LBPHSV+ResNet50融合模型在预测水稻氮素含量时可提供令人满意的性能,能够满足对水稻氮素营养无损精准监测的农业需求。     

融合无人机多光谱和纹理特征的马铃薯LAI估算

目的 研究融合无人机遥感影像多光谱信息和纹理特征估算马铃薯Solanum tuberosum叶面积指数(Leaf area index,LAI)方法,提高马铃薯LAI反演精度。方法 利用大疆P4M无人机采集2021年2－4月南方冬种马铃薯幼苗期、现蕾期、块茎膨大期多光谱影像,用LAI-2000冠层分析仪实测LAI数据。提取影像光谱、纹理等信息,分析植被指数、纹理特征与LAI的相关性,基于R²_adj的全子集分析优选特征变量。采用主成分分析,融合光谱和纹理特征,用PCA-MLR(Principal component analysis-multiple linear regression)模型估算马铃薯LAI。结果 从幼苗期到块茎膨大期,PCA-MLR估算模型优于T-MLR(Texture multiple linear regression)和VI-MLR(Vegetation index multiple linear regression)模型,R²分别为0.73、0.59和0.66。结论 本研究提出一种估算马铃薯LAI的PCA-MLR方法,为马铃薯的长势监测和田间管理提供数据支持。     

基于“高分一号”遥感影像反演华南地区亚热带典型作物冠层SPAD

【目的】以广州市增城试验基地为例,探索国产高分卫星影像数据在反演华南地区亚热带典型作物冠层叶绿素相对含量（SPAD）的应用.【方法】根据2013年10月1日“高分一号”影像数据和相应的亚热带典型作物的实测数据,建立植被指数与典型作物冠层SPAD之间的关系模型,并分别探讨9种植被指数与SPAD之间线性和非线性关系,以便获得最佳的植被指数和相应的回归模型反演华南地区亚热带作物冠层叶绿素相对含量.【结果和结论】7种植被指数均与亚热带典型作物冠层SPAD有极显著的相关性,其中比值植被指数（RVI）相关性最好,其次是差值植被指数（DVI）.经分析,RVI的指数回归模型Y=31.445e^0.141X（R² =0.889）是反演亚热带典型作物冠层SPAD的最佳回归模型,实际拟合精度达92.75%,故使用该回归模型估测研究区内大范围亚热带典型作物冠层SPAD是可行的.     

基于高光谱的水浇地与旱地春小麦拔节期叶绿素含量估测模型对比研究

测定拔节期水浇地与旱地春小麦冠层光谱、叶绿素含量、覆盖度、苗高和叶宽,采用回归分析方法建立春小麦叶绿素含量高光谱估测模型,并对模型精度进行检验。结果表明: 阳坡和双面坡地春小麦拔节期叶绿素含量与原始光谱反射率在可见光和近红外波段均呈正相关,水浇地和阴坡地在723 nm以前相关系数为负,723 nm以后为正。各地类春小麦叶绿素含量与各高光谱变量的相关性均较好,均达到了极显著水平(P<0.01)。无论在可见光还是近红外波段,水浇地春小麦叶绿素含量均与倒数之对数lg(1/R)的相关性最好,相关系数最大值可达0.98;阴坡地则与一阶微分的相关性最好,最大为0.94;而与阳坡和双面坡地相关性最好的高光谱指数为归一化植被指数。在 各个波段,倒数之对数模型lg(1/R)、一阶微分模型(p′)和归一化植被指数模型(N)分别是估测水浇地、阴坡地、阳坡和双面坡地春小麦叶绿素含量的最佳模型。虽然各模型R²均超过0.90,精确度均大于0.91,但阴坡地、阳坡和双面坡地的模型精确度和准确度略低于水浇地。以上模型的建立可为今后估测水浇地与旱地春小麦的健康状况提供参考。     

基于无人机热成像的棉花根域土壤水分含量估测研究

为探究棉花冠层无人机热红外影像对根域土壤水分含量反演规律,以棉花花铃期土壤水分为研究对象,利用小区水分胁迫控制试验和模型模拟的方法,获取棉花花铃期在不同干旱胁迫天数下（灌水后第2、10和32天）的叶片含水量、根域各土层（0~10、10~20、20~30、30~40、40~50 cm）土壤相对含水量（Relative soil water content,RSWC）,同步获取无人机热红外影像数据,通过将棉花冠层温度与叶片、大气温度结合构建差值温度指数（Difference temperature index,DTI）,比值温度指数（Ratio temperature index,RTI）和归一化差值温度指数（Normalized difference temperature index,NDTI）,选择与RSWC相关性在0.6以上的指标（冠层温度、冠-高温差、冠-均温差、DTI2、DTI3、NDTI2、NDTI3）构建不同土层水分含量估测模型,并进行验证。结果表明：1）随干旱胁迫天数的增加,棉花叶片含水量呈先升高后降低的趋势,土壤相对含水量随干旱胁迫天数的增加逐渐降低;2）冠层温度协同叶片、大气温度构建的温度指数估测根域土壤水分含量精度要优于单一使用冠层温度,具体表现为NDTI3>DTI3>DTI2>NDTI2>冠-均温差>冠-高温差>冠层温度;3）多元线性回归模型对棉花根域土壤含水量具有较高的估测精度,其中干旱胁迫第2天对10~20 cm根域土层的估测精度最高,R²为0.600,RMSE为0.388;第10天对20~30 cm根域土层的估测精度最高,R²为0.721,RMSE为0.267;第32天对30~40 cm根域土层的估测精度最高,R²为0.918,RMSE为0.068。因此,利用无人机热成像仪获取棉花冠层温度并结合叶片及大气温度,可对作物根域土壤水分含量进行拟合估测,对发展节水灌溉等土壤水分调控与管理技术具有现实意义。     

融合光谱反射率与时频特征的坡垒叶绿素含量估测模型研究

【目的】研究估测坡垒叶绿素含量的高光谱模型，探讨融合光谱反射率与时频特征估测叶绿素含量的可行性，为坡垒叶绿素含量的快速无损检测提供参考。【方法】以2年生坡垒为研究对象，设置N0（0 kg/hm²）、N1（35 kg/hm²）、N2（70 kg/hm²）3个氮肥水平，测定不同氮肥水平下坡垒冠层叶绿素含量和光谱曲线，采用离散傅里叶变换（DFT）和短时傅里叶变换（STFT）方法提取光谱时频特征，采用偏最小二乘回归（PLSR）算法,构建基于光谱反射率、时频特征及其二者融合特征的不同氮水平的分区模型以及全氮肥水平下的综合模型，估测不同氮肥水平下坡垒叶绿素含量，并以决定系数（R²）、平均绝对百分比误差（MAPE）、相对均方根误差（RRMSE）作为评价指标比较各模型精度，确定最优估测模型。【结果】（1）不同叶绿素含量下坡垒冠层光谱反射特征的整体变化趋势相似，在可见光波段（380~750 nm）内，光谱反射率随着叶绿素含量的增加而降低。（2）在构建的分区模型中，基于光谱反射率和时频特征构建的模型均能较好地估测坡垒叶绿素含量，检验R²分别为0.626~0.816，0.662~0.797，检验MAPE分别为4.966％~9.269％，6.029％~8.181％，检验RRMSE分别为6.827％~11.593％，8.247％~9.792％；基于融合光谱反射率与时频特征（融合特征）构建的分区模型检验R²为0.913~0.951，检验MAPE和RRMSE均低于10％。（3）在构建的综合模型中，当引入哑变量时，基于融合光谱反射率与时频特征（融合特征）构建模型的检验R²为0.814，MAPE和RRMSE分别为7.212％和8.578%，二者较基于光谱反射率构建的模型分别降低了37％和36％，较基于时频特征构建的模型分别降低了47％和45％。【结论】基于融合光谱反射率和时频特征（融合特征）构建的模型能够提高坡垒叶绿素含量估测的精度，对于不同氮肥水平下坡垒叶绿素含量有较好的估测效果，可作为估测坡垒叶绿素含量的优选方法。     

协同冠层SIF和PRI光谱指数的构建及其在小麦条锈病监测中的应用

【目的】利用反射率光谱在作物生物物理方面的优势和日光诱导叶绿素荧光(solar-induced chlorophyll fluorescence,SIF)、光化学反射率指数(photochemical reflectance index,PRI)在光合生理方面的优势,构建协同冠层SIF和PRI光谱指数(synergistic spectral index of SIF and PRI,SISP),旨在提高作物病害遥感探测精度。【方法】基于3FLD(three bands fraunhofer line discrimination)算法,估测小麦条锈病在不同病情严重度下的单波段SIF强度,利用对作物冠层几何结构敏感的归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和重归一化植被指数(re-normalized vegetation index,RDVI)对SIF和PRI进行处理,再利用处理后的SIF和PRI数据构建SISP指数,通过建立传统的光谱指数和SIF、PRI及其组合对小麦条锈病的遥感监测模型,以病情指数(disease index,DI)实测值与预测值之间的决定系数(R²)、均方根误差(RMSE)和相对分析误差(RPD)评价模型精度,进而与SISP指数建立的模型进行比较,分析SISP指数对作物病害遥感监测的有效性。【结果】（1）综合利用SIF和PRI数据能够提高对小麦条锈病的遥感探测精度,3组验证样本数据集中,以PRI和SIF的简单组合PRI+SIF为自变量构建的小麦条锈病监测模型,预测DI值与实测DI值间的R²比单一PRI和SIF至少提高14.0%和1.7%,RMSE至少降低7.1%和3.7%。（2）利用反射率光谱指数NDVI和RDVI处理后的SIF和PRI构建的SISP指数,对小麦条锈病DI的预测精度优于直接利用PRI和SIF组合的各种指数,验证样本数据集中预测DI值与实测DI值间的R²至少提高3.7%,RMSE至少降低9%。（3）以SISP和反射率光谱指数为自变量构建的小麦条锈病多元线性回归(multiple linear regression,MLR)和径向基神经网络(radial basis function neural network,RBFN)模型的精度,高于仅利用反射率光谱指数构建的模型精度,其预测DI值与实测DI值间的R²分别较反射率光谱指数提高13.42%和5.72%,RMSE分别减少29.93%和19.24%,RPD分别提高44.53%和29.80%。【结论】利用NDVI和RDVI处理后的SIF和PRI构建SISP指数,能够减弱作物群体生物量对冠层SIF和PRI信号的影响,提高小麦条锈病的遥感监测精度。     

基于物联网和LSTM的柑橘园土壤含水量和电导率预测模型

目的 构建柑橘果园环境信息物联网实时采集系统,建立基于物联网和长短期记忆(LSTM)的柑橘园土壤含量和电导率预测模型,为果园灌溉施肥管理、效果预测评估提供参考依据。方法 利用土壤温度、含水量、电导率三合一传感器,在柑橘果园中设置5个节点和1个气象站,通过ZigBee短距离无线通信和GPRS远距离无线传输,将果园气象数据和土壤墒情数据传输至远程服务器。利用LSTM模型建立气象数据与土壤含水量和电导率的预测模型,计算均方根误差(RMSE)和决定系数(R²)以进行性能评估。结果 物联网系统能够实现远程传输柑橘果园环境数据,建立了基于LSTM和广义回归神经网络(GRNN)的土壤含水量和电导率预测模型,模型在5个节点的数据集的训练结果分别为：LSTM模型训练的土壤含水量和电导率的RMSE范围分别为6.74~8.65和6.68~8.50,GRNN模型训练的土壤含水量和电导率的RMSE范围分别为7.01~14.70和7.60~13.70。利用生成的LSTM模型和气象数据进行拟合,将土壤含水量和电导率的预测值与实测值进行回归分析,LSTM模型拟合的土壤含水量和电导率的R²范围分别为0.760~0.906和0.648~0.850,GRNN模型拟合的土壤含水量和电导率的R²范围分别为0.126~0.369和0.132~0.268,说明LSTM模型的性能表现较好。结论 建立了柑橘果园环境的物联网信息传输系统,构建的基于LSTM的果园土壤含水量和电导率预测模型具有较高的精度,可用于指导柑橘果园的灌溉施肥管理。     

烤烟叶片镉含量高光谱预测模型的构建

为快速准确地获取烟草叶片镉含量,本研究模拟了4个镉污染水平,用美国ASD光谱仪获取每个污染水平的烟草叶片光谱反射率,并测定不同时期烟草叶片的镉含量,筛选出与镉含量相关性最好的敏感波段,并建立光谱参数,将光谱参数作为输入因子建立烟草叶片镉含量的BP神经网络模型。结果表明：随着镉含量增加,在可见光和近红外范围（400~910 nm）内反射率先降低后增加,在930~1 000 nm波段范围内,叶片反射率与烟叶中镉含量呈正相关,在1 000~2 500 nm波段范围内反射率先增加后降低。经筛选,比值植被指数（RVI）和归一化植被指数（NDVI）的光谱指数分别为RVI （520,710）和NDVI （530,710）; BP神经网络模型的决定系数（R²）为0.681,均方根误差（RMSE）为8.001,并对模型进行检验,R²为0.801,RMSE为4.430。研究表明,BP神经网络模型对烟草叶片镉含量具有良好的预测效果。     

基于迁移学习和卷积神经网络的生菜鲜重估测

为提高设施生产中对各生长阶段生菜鲜重的无损估测精度进而更好地指导生产，提出一种利用生菜冠层图像为输入，基于迁移学习技术和卷积神经网络估测鲜重的方法，对比分析AlexNet、VGG-16、GoogLeNet和ResNet-18模型迁移学习后在生菜鲜重估测任务上的效果；同时，对比不同迁移学习方法对模型性能的影响，通过冻结卷积层和减少全连接层改善模型的参数量和训练速度。结果表明:1)AlexNet和VGG-16两种模型能较好的实现生菜鲜重的估测，AlexNet模型的决定系数R²为0.928 0，标准均方根误差NRMSE为19.08%，VGG-16模型的R²为0.938 0，NRMSE为17.71%，但VGG-16模型存在参数量大训练慢的问题，综合考虑选取AlexNet模型迁移学习后作为生菜鲜重估测模型；2)与全新学习方法相比，在预训练模型基础上对生菜鲜重数据集进行迁移学习，可以明显提升生菜鲜重估测模型的训练速度和准确度；3)冻结卷积层能显著加快模型的训练速度，训练时间可减少18%，减少全连接层在保持精度的前提下能大幅度减少模型的参数量。基于迁移学习的卷积神经网络模型可用于生菜鲜重的快速估测，该方法也可以拓展应用到其他叶类蔬菜的鲜重估测中。     

5种典型荒漠植物群落的物种多样性研究

[目的]探究5种典型荒漠植物群落的物种多样性,为荒漠植物资源的保护和利用提供依据。[方法]通过调查古尔班通古特沙漠的5种典型群落,利用多样性指数、优势度指数、丰富度指数和均匀度指数研究荒漠植物的物种多样性。[结果]5个群落的丰富度指数(Ma)从大到小依次为白梭梭、白刺、柽柳、沙拐枣、梭梭;优势度指数(C)从大到小依次为沙拐枣、梭梭、白刺、柽柳、白梭梭;群落多样性指数(D)从大到小依次为白梭梭、柽柳、白刺、梭梭、沙拐枣;均匀度指数(Jsw)从大到小依次为梭梭、沙拐枣、柽柳、白刺、白梭梭。[结论]同时提高荒漠植物的丰富度和均匀度,可以提高荒漠生态系统的生物多样性。     

吉林省玉米生产省域尺度上比较优势分析及建议

从播种面积指数、单产指数、效益指数以及综合比较优势指数的角度分析了吉林省玉米生产的比较优势,结果表明,和全国其他省份相比吉林玉米播种面积指数和单产指数具有明显的比较优势,1997—2001五年平均均位于全国第三位;效益指数和全国平均水平相比具有比较优势,和全国优势省份相比不具有比较优势,1997—2001五年平均位于全国第十二位。综合比较优势指数具有明显的比较优势,1997~2001五年平均位于全国第四位。在此基础上,提出吉林省发展玉米生产的对策建议     

甘肃莲花山植物群落物种多样性对海拔梯度的响应

植物群落的物种多样性与海拔梯度的关系是植物生态学的研究热点。通过对甘肃莲花山自然保护区森林植物群落样地调查,计算乔木层、灌木层和草本层的多样性指数、丰富度指数和均匀度指数,分析森林植物群落物种多样性与海拔的之间的相关性,以此来探讨山地植物群落的变化对海拔梯度的响应,为山地植被的垂直地带性分布提供物种多样性分析的依据。通过分析得出,甘肃莲花山植物群落乔木层的丰富度指数较小,而灌木层的多样性指数较大,乔木层和草本层的均匀度指数在群落间变异幅度较大,而灌木层变异较小。在中海拔地区白桦、红桦和糙皮桦群落的针阔叶混交林中乔木层的丰富度指数、灌木层的多样性指数大于其他海拔地区。在低海拔地区乔木层、灌木层的群落物种多样性较高,而草本层的群落物种多样性较低。     

气象与农业业务化干旱指标的研究与应用现状

分析了国内目前干旱监测业务中使用的气象干旱指标、农业干旱指标和逐日动态干旱指标的构成要素,讨论了各指标揭示的干旱机理及其在各地使用的效果,并提出了干旱指标的研究正朝着多因子综合、能够用于动态监测并与地理信息系统结合的方向发展。     

玉溪市主要农作物比较优势研究

运用农产品比较优势理论,对玉溪市主要农作物进行效率、规模和综合优势比较.实证表明,与全国相比,玉溪市水稻、玉米、小麦不具有效率、规模和综合优势;甘蔗、烤烟作物不具有效益优势,但规模和综合优势明显;蔬菜、油菜、水果、茶叶具有一定的规模优势,但缺乏效率和综合优势;花卉、蔬菜、水果、烤烟种植经济效益显著.在此基础上提出玉溪市主要农作物生产发展优化粮食种植结构、强化科技与管理、推广优良品种、培育特色种植、调整粮经种植面积的可行建议.     

基于结构方程模型的林木竞争指标研究

为了研究竞争指标之间的关系,本文基于长白山林区云冷杉针阔混交林的典型样地数据,选取12个可测指标并分为3类,即林木距离指标(简单竞争指标、竞争指标ME、竞争指标A、竞争木株数控制指标)、林木树冠指标(生长空间指数、生长空间竞争指数、伸展度、圆满度、投影比)和林木相对大小指标(相对胸径、相对树高、相对冠幅)进行信度检验和效度分析,并通过构建结构方程模型从总体层面对这3类林木竞争指标进行评价。结果显示:林木距离竞争指标的变幅较大、离散程度适中且一致,在结构方程中具有较为一致的显著正相关影响效用,林木距离指标的信度和效度最高,表明内在一致性最强且能够最真实地反映林木竞争状况;林木树冠各竞争指标离散程度和影响度差异较大,信度和效度相对较低,表明冠幅竞争指标的一致性、反映林木竞争状况的真实性较低,而且受到林木距离指标的影响;林木相对大小各竞争指标的变幅、离散程度、影响效用、信度和效度的变化介于林木距离指标和林木树冠指标之间,而且受到林木距离指标和林木树冠指标的影响。由此可知,与林木距离有关的竞争指标较为稳定和可靠,与林木相对大小有关的竞争指标次之,与林木树冠有关的竞争指标波动性较大。      

Effect of Different Treatment on Anther Callus Formation and Browning in Balsam Pear （Mornordica charantia L.）

Brown callus derived from anther limited the application of anther culture in balsam pear. In order to establish a more perfect regeneration system from anther cultuer, the effects of low temperature pretreatment, 2,4-dichlorophenoxyacetic acid （2,4-D）, vitamin C （Vc） and silver nitrate （AgNO3） on callus induction and browning in anther culture of balsam pear （Momordiea charantia L.） were investigated. The results showed that after pretreatment at 4 ℃ for 1 day, callus induction rate was the highest and browning rate was the lowest. Anthers on MS medium supplemented with 2,4-D 0.5 mg/L formed more and better callus. The medium supplemented with Vc or AgNO3 was advantageous to the induction of callus and reduction of browning. When cultured on medium supplemented with 50 mg/L Vc or 5 mg/L AgNO3, callus induction rate was the highest and browning rate was rather low.     

田东县气候特征及舒适性分析

选取田东县1954—2010年的气温、风、相对湿度、特殊天气等4个因子,对其气候特征及人体舒适性进行分析。结果表明,田东县雨水充沛,光照充足,气候宜人;全年综合舒适指数总体平均为次舒适以上,气候舒适度高,舒适期长,为适宜旅游观光之地。本研究可以为旅游部门合理开发旅游资源提供参考性建议,以进一步推进田东县旅游业的发展。     

三亚珊瑚礁国家级自然保护区海域水质环境状况分析及评价

2015年10月,对海南三亚珊瑚礁国家级自然保护区进行水质调查,调查站点布设三亚西瑁洲西端3个站点,鹿回头南端4个站点,亚龙湾2个站点,共布设9个调查站点。分析了水温、p H、盐度、溶解氧、化学需氧量、活性磷酸盐、无机氮、油类、铜、铅、锌、镉、汞、砷共14项指标。采用单项水质指数法、有机体污染指数法以及水质富营养化指数法对三亚珊瑚礁国家级自然保护区附近海域水质进行分析和评价,结果显示:该海域水质评价指数均小于1,单因子指数较小;有机污染评价指数A1,污染物浓度较低;富营养化评价指数E1,该海域海水水质均符合第一类海水水质标准,水质处于良好状态。     

森林生态系统物种多样性保育价值评估方法

生物多样性保育是当前国际生物学研究和实践的重要领域,目前计算生物多样价值均是人为因素占主导地位,不能确切反映实际价值。本文研究了基于Shannon Wiener指数、增加濒危指数修正和增加特有种指数再次修正的3种对森林生态系统物种多样性保育价值评估方法,并以云南省第7次森林资源清查数据对3种方法进行了论证,结果表明增加特有种指数再次修正的方法能够科学合理地反映出物种多样性保育价值。