分选加工中稻米垩白自动检测算法

林地利用变化会对森林固碳总量产生一定的影响,林地利用过程碳汇效率可以从投入产出解释不同林地利用类型的固碳效应,以帮助实现林地利用结构最优时碳汇产出水平的最大化。该文基于区域的视角,通过选用数据包络分析方法（data envelopment analysis,DEA）的C2R-I模型,将不同类型的林地利用数量作为投入,将森林固碳总量作为最终产出,结合全面的历史统计资料查证与实地校验,对杭州市域林地利用过程碳汇效率进行了测度与实证研究。研究结果表明：杭州市域林地利用过程碳汇效率发展不平衡,各县市区之间差距较大,并且碳汇效率的空间分布与各县市区经济发展水平之间存在一定的反向关联性。而根据"土地利用、土地利用变化及林业（land use, land-use change and forestry,LULUCF）"指南和"复杂系统数据包络分析（complex system data envelopment analysis,CSDEA）"转化法则,提高不同林地利用类型的单位面积蓄积量,充分考虑本地区的城市化水平与森林自然度状况,将是影响区域林地利用过程碳汇效率优化的3个重要因素。文章最后给出了包含这3个影响因素的投入产出优化计量模型。模型计算结果表明,杭州市域"造林再造林"投入优化可增加蓄积量3 279.68 m3/a,"森林管理"投入优化可增加蓄积量2 9871.23 m3/a,"森林采伐"投入优化可增加蓄积量111 959.19 m3/a,"森林固碳"产出优化可增加固碳总量7.61 Tg/a。文章结论不仅对区域林地利用过程的碳汇效率研究具有理论贡献,而且可以从碳循环调控的角度为区域低碳经济发展的模式选择与发展战略提供参考。     

基于近红外光谱技术的茶油原产地快速鉴别

为研究茶油原产地溯源问题,维护其市场秩序,促进公平竞争。该文利用近红外光谱技术采集湖南、江西、安徽和浙江4个不同产地茶油的光谱数据,并运用 Savitzky-Golay 平滑（savitzky-golay, SG）、多元散射校正（multiplicative scatter correction, MSC）、一阶导数（first derivation, FD）和矢量归一化（vector normalization, VN）等4种方法对其进行预处理。采用偏最小二乘法（partial least squares, PLS）提取最佳主成分,构建 PLS 回归模型;同时,采用主成分分析（principal component analysis, PCA）和 PLS 算法提取最佳主成分,作为 BP 人工神经网络（BP artificial neural network, BPANN）输入变量,构建 PCA-BPANN 和 PLS-BPANN 模型。以验证集相关系数 RP 和验证集均方根误差 RMSEP 为模型的评价指标,分别优选最佳 PLS 和 BPANN 模型。试验结果表明,SG-PLS-DA 和 SG-PLS-BPANN-DA 模型对未知样本的整体分类准确率均大于90%。其中,SG-PLS-BPANN-DA 的鉴别效果优于前者,其建模集相关系数 RC、均方根误差 RMSEC 分别为0.974、0.170,验证集相关系数 RP、均方根误差 RMSEP 分别为0.972、0.172,对上述两类样本集的总体分类准确率分别为98.15%、95.83%,该模型能较准确鉴别茶油原产地。研究结果可为快速辨别茶油原产地提供参考。     

大蒜联合收获切根试验台设计与试验

为了提高大蒜联合收获切根作业性能,解决大蒜切根过程中根系一次清除率低、蒜头损伤率高等问题,该文设计了一种大蒜联合收获切根试验台,该试验台主要由毛刷辊、前旋转切刀、夹持输送机构、排序-对齐机构、浮动切根机构等组成,可一次性完成蒜株的根系清理和预切、蒜株排序和对齐、根系浮动切割等作业工序。该文确定了切根装置关键结构参数和作业参数,并对影响切根作业质量的主要因素开展了试验研究。试验结果表明,影响切根作业质量的主次作用因素为夹持输送速度、夹持角度、浮动切刀转速,较优参数组合方案为夹持输送速度1.05 m/s、夹持角度79°、浮动切刀转速2 200 r/min(切割线速度为17.3 m/s),此时根系去净率为96.1%,蒜头伤损率为2.39%,满足大蒜切根作业质量要求。该文研究结果可为大蒜联合收获切根装置的设计提供参考。     

福建省长汀县崩岗生物治理模式的生态环境效应分析

崩岗是土壤侵蚀最严重、危害极大的特殊侵蚀地貌类型。长汀水土流失区崩岗发育数量众多,治理难度大。本文对比分析了崩岗采取生物治理措施后环境因子的变化,结果表明经生物措施治理后,崩岗侵蚀区土壤侵蚀量、小气候特征、土壤理化性质和生物群落特征等生态环境因子都得到显著改善,取得了明显的生态效应。生物治理模式可作为长汀县崩岗治理的一种有效措施加以推广。     

基于双闭环PID模糊算法的玉米精量排种控制系统设计

黄淮海麦玉轮作区秸秆全量还田模式下,小麦秸秆韧性好、粉碎还田效果差以及土壤较为黏重,传统被动式地轮驱动易秸秆缠绕、拥堵及黏土量较大,播种作业易断条。为有效解决这些问题,该文以勺轮式玉米排种器为研究对象,设计一种主动式玉米电控精量排种系统。该系统作业时,通过USART HMI四线制触控串口屏人机界面向控制器输入理论期望株距,由GPS测速传感器采集机具作业速度,结合旋转编码器实时采集排种器作业转速,基于双闭环模糊算法对PID参数进行自整定,得到排种器目标转速,通过控制器调节相应PWM占空比,以实现通过机具作业速度实时控制电机转速,实现精密排种。台架试验结果表明:理论排种转速6~54 r/min时,实际转速的变异系数均小于10.0%,实际转速在理论转速附近波动范围小,符合控制要求;在设定株距值下,车速为3~5 km/h时,株距合格指数94.0%,漏播指数3.0%;车速为6~8 km/h时,株距合格指数≥90.0%,漏播指数≤4.5%。田间验证结果表明该玉米排种控制系统作业时,株距合格指数≥87.75%,平均值为90.89%,漏播指数均小于4%,平均值为2.54%,与市场上常见的勺轮式玉米排种器相比合格指数提高2.12个百分点、漏播指数降低4.32个百分点,播种性能良好,满足玉米农艺种植要求。该文研究的玉米电控精量排种系统可有效提高排种质量并可为研制高速精量主动排种控制系统提供参考。     

黑土区田块尺度土壤有机质含量遥感反演模型

为了对田块尺度土壤有机质进行空间反演并提高模型精度和稳定性,该文以黑龙江省黑土带41.3 hm~2田块为例,获取2016年5月中下旬两期(受限于拍摄周期和天气原因而选择不同卫星影像,2016年5月17日Landsat 8影像和5月25日Sentinel-2A影像)裸土时期遥感影像和4 m分辨率DEM数据;分析单期影像与土壤有机质(soil organic matter,SOM)的关系,两期影像所包含的土壤含水量变化信息与地形因素对SOM预测模型精度的影响,建立基于BP神经网络的SOM遥感反演模型。结果表明:该田块内SOM含量差异较大;利用单期影像预测SOM时,基于红波段和785~899 nm波段建立的预测模型精度(建模均方根误差RMSE 1.033,检验RMSE 1.079)和稳定性(建模决定系数R2 0.677,检验R20.644)较高;两期影像时,基于红波段和1 570~1 650 nm波段建立的预测模型精度(建模RMSE 0.855,检验RMSE 0.898)和稳定性(建模R2 0.792,检验R2 0.797)显著提高;在两期影像模型基础上,加入地形因子作为输入量,模型精度(建模RMSE 0.492,检验RMSE 0.499)和稳定性(建模R2 0.917,检验R2 0.928)进一步提高。研究成果可为土壤碳库估算和农田精准施肥提供理论与技术支持。     

引入时相信息的耕地土壤有机质遥感反演模型

土壤有机质(soil organic matter,SOM)是土壤质量评价的重要指标。监测SOM含量及其空间分布对土壤利用与保护、土壤有机碳库估算等具有重要意义。该文以松嫩平原典型区为研究区,采集4种主要土壤类型样本共147个,获取裸土期多时相MODIS地表反射率8 d合成产品,以单期、多期影像所构建光谱指数作为输入量,构建包含含水量变化与有机质含量信息的多光谱指数,建立SOM线性回归遥感反演模型,揭示SOM空间分布规律。结果表明:由于土壤含水量空间差异随时间变化,基于单期影像构建的模型主要输入量发生规律性改变,其中年积日137 d裸土条件最好,反演模型最优;比值光谱指数R61与SOM显著相关,而和含水量相关性极小,适于作为反演模型输入量;基于多期影像构建的模型引入时相信息后,精度与稳定性较单期影像模型显著提高,其中基于年积日137、105 d两期影像光谱指数所建立的多元线性模型最优;松嫩平原SOM呈现由东北向西南递减趋势。     

回生抗性淀粉种类对米淀粉凝胶形成的影响

为寻找改善普通米淀粉制品的结构及品质的新型食品添加剂,该文以普通米淀粉为原料,采用快速黏度分析仪、扫描电子显微镜、质构分析仪、全自动X射线衍射仪及示差扫描量热仪等手段,研究添加锥栗、马铃薯与绿豆回生抗性淀粉(retrograded resistant starch,RSⅢ)对米淀粉凝胶微观结构及理化性质的影响。结果表明:添加锥栗、马铃薯及绿豆RSⅢ对米淀粉凝胶的结构及性质产生显著影响(P0.01),以锥栗RSⅢ的作用最为突出。添加锥栗、马铃薯与绿豆RSⅢ对米淀粉糊的黏度特性没有影响(P0.05)。未添加RSⅢ的米淀粉凝胶存在很多不规则、深浅不一的大洞,而加入RSⅢ使米淀粉凝胶的网状结构变得更为规整、致密,且其胶着性与黏聚性变化不大(P0.05);添加锥栗、马铃薯与绿豆RSⅢ后能加速米淀粉凝胶的形成,与未添加RSⅢ的米淀粉凝胶比,其硬度分别增加了2.38、1.97和1.25倍(P0.01),黏着性分别增加2.56、1.99和1.32倍(P0.01),弹性增加1.07、0.81和0.53倍(P0.01)。米淀粉以A-型晶体占优,锥栗RSⅢ以V-型晶体占优,马铃薯与绿豆RSⅢ均以B-型晶体占优;不加或加入RSⅢ的米淀粉凝胶粉末都转变为以V-型晶体为主,且总相对结晶度没有改变(P0.05)。加入RSⅢ后的米淀粉糊除有低温吸热峰外还出现高温吸热峰,是否添加RSⅢ对低温吸热峰的温度参数影响不大(P0.05),但吸热焓显著降低(P0.01);而对于高温吸热峰,添加马铃薯与绿豆RSⅢ的各项参数没有差别(P0.05),但比添加锥栗RSⅢ的显著增高(P0.01)。可见添加不同来源的RSⅢ可以有效改善米淀粉凝胶的结构与品质。该研究结果为抗性淀粉用于提高米制品品质与营养功能的研究和生产提供了重要参考。     

引入地形因子的黑土区大豆干生物量遥感反演模型及验证

为了对田块尺度农作物地上干生物量进行估测,提高大豆地上干生物量反演模型的精度和稳定性,该文获取了研究区地块2016年7、8月份的SPOT-6多光谱数据,并测定不同地形坡位的大豆地上干生物量,以归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)为输入量,建立田块尺度大豆地上干生物量一元线性回归模型;加入与地上干生物量相关的地形因子,建立逐步多元回归和神经网络多层感知反演模型.结果表明:1)使用传统的单一植被指数模型预测大豆地上干生物量有可行性,但模型精度和稳定性不高.2)加入地形因子(海拔、坡度、坡向)的神经网络多层感知器模型,有较高的精度和可靠性,模型准确度达到90.4％,验证结果显示预估精度为96.2％.反演结果与地块的地形、地貌、气温和降水特征基本吻合,反映了作物长势的空间分布特征,可以为田块尺度大豆地上干生物量动态监测和精准管理,提供借科学依据.     

4LZ-0.8型水稻联合收割机清选装置气固两相分离作业机理

为解决小型水稻联合收割机脱净率和损失率问题,提高脱粒清选质量,利用两相流动力学理论,分析了4LZ-0.8型水稻联合收割机脱粒清选分流筒中气流和杂物颗粒两相流动的规律。建立了杂物颗粒流的运动微分方程,导出了分离筒中杂物漂浮速度计算的一种方法,通过比较不同粒径、密度的物料的悬浮速度,得到了杂物颗粒最高速度与气流速度之比随气流速度变化的关系曲线,气流和杂物在分流筒及吸风管中运动时的压力损失随气流速度变化呈现先降后升的规律,压力损失中以加速损失和摩擦损失为主,各约占30%和26%。压力损失曲线存在最小值,此时的气流速度定义为经济气流速度。在喂入量为0.8 kg/s,谷草比为3:1脱粒条件下的经济的清选气流速度9.2 m/s,压力损失为630 Pa。该研究为4LZ-0.8型水稻联合收割机脱粒清选部件的参数优化设计及风机的选择提供了理论依据。