空间变异在土壤性质长期定位观测及取样中的应用

通过对中国科学院沈阳生态实验站30m×42m样地进行网格法分层取样,采用经典统计学与地统计学相结合的方法,以土壤pH和有机碳(TOC)为例,探讨了空间变异在土壤性质定位试验及取样中的应用。结果表明,49对样本的pH和TOC变异系数均小于10%,变量在0~10cm和10~20cm两个层次的基本统计数值基本接近,最佳理论模型的参数显示各变量空间变异主要受结构性因素的影响,且以135°方向的变异为主;相对误差为10%时采集6个和10个土样可分别达到95%和99%的置信水平,结合空间分布格局可以确定更为精确的取样方案;综合分析表明待选样地可以作为土壤性质长期定位观测试验用地。     

基于RealSense深度相机的多特征树干快速识别方法

针对农业机器人在果园定位和导航中,环境背景复杂、光照强度变化大等问题,本文提出了一种基于RGB-D相机并利用颜色、深度、宽度和平行边特征的树干快速识别方法。首先,使用RealSense深度相机获取果园的彩色图像和深度数据;然后,将彩色图像转换为HSV颜色空间,再对HSV颜色空间中的S分量进行超像素分割,并将颜色特征和深度特征相近的相邻超像素块进行合并;随后,对深度图像进行树干宽度特征检测,对宽度置信率大于阈值的物体看作是待处理物体;最后,对待处理的物体进行平行边特征检测,在待处理物体边缘区域选择感兴趣区域窗口（ROI）进行边缘检测,搜索可能的树干边缘直边,当物体边缘的置信率R_B大于设定的阈值T_LB时,则识别为树干。通过对树干的多特征提取,有效提高了在不同环境下树干识别准确率。利用移动机器人平台在果园环境进行试验测试,以检验在强光照、正常光照和弱光照条件下树干识别算法的性能。试验结果表明,本文的树干识别算法在强光照、正常光照和弱光照条件下,树干识别的准确率分别为92.38%、91.35%和89.86%,每帧图像平均耗时分别为0.54、0.66、...     

基于GEE的山东省近30年农业大棚时空动态变化研究

针对精确获取大尺度空间范围内农业大棚的分布情况并进行长时间的序列动态监测存在数据量大、计算效率低、精度不高等问题,利用Google Earth Engine(GEE)云平台能够实现快速存取、实时处理海量卫星数据,基于多时相Landsat影像进行农业大棚时序光谱特征和纹理特征的自动提取,采用随机森林算法实现山东省农业大棚的遥感分类,从而生成了山东省近30年农业大棚的空间分布和时空动态变化图。结果表明,本文分类流程具有较高的分类精度,其平均总体精度达到91.63%,Kappa系数均值为0.8642。经分析,山东省农业大棚从1990年的6.67 km^2增加到2018年的9919.40 km^2,增长速度为354.03 km^2/a。     

基于深度学习的大豆生长期叶片缺素症状检测方法

为了检测作物叶片缺素,提出了一种基于神经网络的大豆叶片缺素视觉检测方法。在对大豆缺素叶片进行特征分析后,采用深度学习技术,利用Mask R-CNN模型对固定摄像头采集的叶片图像进行分割,以去除背景特征,并利用VGG16模型进行缺素分类。首先通过摄像头采集水培大豆叶片图像,对大豆叶片图像进行人工标记,建立大豆叶片图像分割任务的训练集和测试集,通过预训练确定模型的初始参数,并使用较低的学习率训练Mask RCNN模型,训练后的模型在测试集上对背景遮挡的大豆单叶片和多叶片分割的马修斯相关系数分别达到了0.847和0.788。通过预训练确定模型的初始参数,使用训练全连接层的方法训练VGG16模型,训练的模型在测试集上的分类准确率为89.42%。通过将特征明显的叶片归类为两类缺氮特征和4类缺磷特征,分析讨论了模型的不足之处。本文算法检测一幅100万像素的图像平均运行时间为0.8 s,且对复杂背景下大豆叶片缺素分类有较好的检测效果,可为农业自动化生产中植株缺素情况估计提供技术支持。     

大孔吸附树脂纯化生姜提取物中6-姜酚工艺优化

比较了6种大孔吸附树脂对6-姜酚的吸附和解吸性能,在静态吸附研究基础上筛选出效果较好的树脂进行动态试验,并通过HPLC-UV和GC-MS对纯化前、后的成分进行了定性和定量分析。结果表明:D101型大孔树脂更适合纯化姜油树脂中的6-姜酚,其纯化的最佳工艺条件为:上样液质量浓度2 mg/mL,流速2 mL/min,3 BV去离子水洗脱,然后用体积分数80%乙醇以2 mL/min的流速洗脱4 BV,可以使6-姜酚的纯度从1.54%提高到71.32%。     

小波神经网络在降水量预测中的应用研究

根据吉林西部的自然条件,运用小波神经网络方法,分别对乾安、通榆、扶余三个地区1957-2010年的月降水量资料进行分析,利用多组输入输出数据对模型进行训练,最终分别确定上述三地区任35a的相应降水量值与之后10a每年月降水量最大值、最小值及平均值之间的映射关系,并预测这三个地区2011-2020年的降水量值。与前人利用一组输入输出数据对模型进行训练不同,本文利用多组输入输出样本对模型进行训练。使模型更可靠,更贴近实际,进一步提高了模型的精确性。结果表明:采用小波神经网络方法对降水量进行预测,方法可行、精度较高、结果可靠;上述三地区2011-2020年平均降水量较1957-2010年平均降水量偏少,处于降水量变化周期的枯水期。降水量预测可为当地的防洪、抗旱工作提供依据。     

典型断面渠道临界水深计算

系统总结了明渠特征水深研究领域的计算方法,评价了各方法的特点;为了优选出典型断面渠道临界水深简捷、通用、精度高、适用范围广的显式计算公式,通过定义包含典型断面几何要素及流量的量纲为一的参数,将目前成果中临界水深的显式计算公式用定义量纲为一的参数进行统一表达,并对其进行简捷性、精度及适用范围的综合评价比较,优选出梯形、圆形、弧底梯形、普通城门洞形、马蹄形等5种典型断面渠道临界水深的显式计算公式;对标准城门洞形断面的临界水深应用最优一致逼近原理,提出以幂函数形式分段表达的新显式计算公式．误差分析表明,在工程常用范围内,由推荐的显式公式所计算的6种典型断面的临界水深,其最大相对误差均小于1％,满足工程设计对精度的要求．该研究可为典型断面排灌渠道的设计及水力计算提供参考．     

黄土性土壤在连续液流条件下吸附、解吸磷酸根的动力学研究

采用连续液流法研究了黄土性土壤吸附,解吸磷酸根的动力学性质。结果表明：（１）供试土壤对磷酸根的吸附,解吸扫速率可分为快,中,慢三种反应类型;（２）描述吸附,解吸反应的最优模型均为Ｅｌｏｖｉｃｈ方程,最差模型分别为一级反应方程及双常数方程,拟合差的模型对反应速率变化“敏感”,可用于反应类型划分和机理研究;（３）粘粒含量及代换量对吸附速率有著影响,游离铁对吸附速率,ＣａＣＯ３对较低温度下的吸附及较高温     

长江口潮滩植物根际沉积物磷的累积及其生物有效性

通过对长江口潮滩植物生物量及根际沉积物中磷的赋存形态和含量的研究,结果表明各个采样点的海三棱草从春季开始生长并一直延续到初夏,到7月其生物量基本上都达到一个峰值。海三棱草根际沉积物中磷的赋存形态包括弱吸附态磷(Ad-P)、铁结合态磷(Fe-P)、自生磷灰石及钙结合态磷[(Ap+Ca)-P]、碎屑态磷(De-P)和有机磷(OP),它们都具有较好的季节性变化,在一定程度上都受到氧化还原状态的控制。文中还研究了根际沉积物孔隙水中的磷酸盐含量,发现其有效性受到了氧化还原状态及沉积物中铁的影响。     

基于3次指数平滑的水稻生产综合机械化发展水平预测

水稻机械化生产的发展过程因受外部因素的干扰,呈现出非线性的特点.为此,利用3次指数平滑的时间序列法进行水稻生产综合机械化发展水平的预测,能排除外部的偶然干扰,平稳地反映出水稻生产综合机械化水平的发展趋势,取得较贴近实际的预测结果,为区域农业机械化的发展规划提供决策依据.