区域种植业结构调整和布局优化模型的设计及实现

着重阐述了借助计算机技术建立区域种植业结构调整和布局优化模型的总体框架、基本思路和方法步骤等,试图建立以多级区域(县、村、某一地块…)为单位的一般性种植业结构调整及生产布局优化模型。最后,在此模型框架下．以安徽省凤阳县为实例,实现了2001年的种植业结构调整和布局优化。     

利用风险预测方法甄选农业气象灾害指标初探

农业气象灾害指标的确定是进行农业气象灾害预测预报和防灾减灾的基础,本文运用风险预测方法探索农业气象灾害指标的甄选。以农业旱涝指标K和降水距平百分率Pa为例,分别构建山西运城冬小麦1981-2000年、1981-2001年和1981-2002年播种-成熟、返青-拔节和拔节-成熟等3个生育阶段K指标和Pa的时间序列,运用马尔柯夫转移概率和农业气象灾害指标时间序列的概率密度函数对2001-2003年农业旱涝状态进行风险预测。结果表明,K指标预测状态与实际一致,而Pa效果较差,说明K指标在反映山西运城冬小麦旱涝指标上比Pa应用效果要好。同时研究也表明,运用风险预测方法甄选农业旱涝灾害指标是一种简单、快捷和有效的农业气象灾害指标挑选方法。     

基于马尔柯夫过程和概率分布特征的粮食产量预测

通过分析粮食单产中气象产量分量时间序列的变化规律，综合运用马尔柯夫模型和概率密度分布函数，构建相对气象产量预测模型。以河南省民权县和陕西省武功县1949—1999年小麦单产序列为例构建模型，预测得到2000年两地区小麦产量的相对误差在20％以下。预测结果表明：综合运用马尔柯夫过程和概率分布特征预测粮食产量的方法是有效的。     

计算机辅助小麦图像识别应用中颜色特征基本参量的表达

在计算机辅助图像处理中，运用颜色特征进行图像的分类和识别是简便而有效的一种方法。然而，颜色特征的表达和提取是否准确、合理直接决定着分类和识别的可靠性。本文在重点分析RGB、HIS和L*a*b*三种常用颜色模式基本参量含义及相互间关系的基础上，结合小麦图像自身的特点，通过对30幅小麦图像在三种颜色模式下的9个基本参量进行主成分分析，建立了应用于小麦图像识别的颜色特征基本参量表达式，并对这三种颜色模式的9个基本参量进行了分类，提出了确定而有意义的表征小麦颜色特征的主成分指标。结果如下：基于第一主成分的分类指标综合表达出小麦冠层的亮绿色特点，分类结果具有较高的准确性和可靠性；第二主成分指标主要表达小麦冠层黄绿颜色变化的特点，能够形成连续的量化指标空间。第三主成分指标主要表达小麦正常绿色的情况，在图像获取亮度差异较小时可以进行小麦正常绿色值的评价。     

棉花成铃时,空分布的优化设计方法研究

棉花生产中棉铃的重量及其纤维品质存在时空上的差异,这是客观事实。抓好优质铃期的生产管理是提高棉花生产效益的关键途径。本文提出了一套定量分析优质铃群体结构的方法,其分析结果与实际生产管理情况基本相符。     

基于颜色特征进行农作物图像分类识别的应用研究综述

利用农作物自身的特征对农作物图像进行分类识别是计算机视觉技术在农业自动化应用中的重要前提条件。本文首先探讨了基于颜色特征的两种图像分类识别方法：统计直方图法和颜色参量的统计特征法，并分析比较了两类方法的特点，试图为以农作物颜色为特征的图像分类识别应用提供思路。最后综述了从分析农作物外在的颜色特征进行农作物图像分类识别的国内外最新研究方法和成果，以促进计算机视觉技术在我国农业领域的应用和发展。     

基于图像处理技术的夏玉米叶面积指数估算方法研究

在大田条件下固定数码相机高度垂直拍摄夏玉米拔节期和大喇叭口期的群体图像,利用图像处理技术获取玉米地面覆盖度,建立覆盖度和叶面积指数间的关系模型。结果表明,覆盖度和叶面积指数间存在极显著相关关系（r2=0．9547）,模型的拟和度较高,对模型进行检验可知,模型的预测精度达到90．56％,说明利用图像处理技术估算夏玉米LAI具有很好的可行性。     

图像处理技术在冬小麦叶面积指数测定中的应用

为了探讨利用图像处理技术测定冬小麦叶面积指数的可行性,在室外光照条件下．固定数码相机高度垂直拍摄冬小麦群体图像,利用图像处理技术获取小麦冠层的图像叶面积指数(ILAI),并用手工测量获得小麦群体实际叶面积指数(LAI),建立ILAI和LAI间与施肥处理有关的关系模型,对该模型的稳定性和实用性进行统计检验。试验结果表明,利用图像处理技术通过ILAI获取小麦LAI是可行的,且简便易行,测量精度和效率都很高。     

冬小麦群体参数优化设计方法

为探讨冬小麦生产中合理群体结构的构建方法,在2009/2011和2012/2013年冬小麦生长季,利用3个田间试验建立不同冬小麦群体,分析冬小麦群体动态变化特征对产量的影响,并提出冬小麦群体参数优化设计的方法。研究结果表明:产量的形成与干物质最大积累速率、干物质快速增长的延续点及叶面积指数(LAI)动态变化特征参数相关,所建立的关系模型达到极显著水平(P0.01),对模型进一步用独立样本进行配对t检验,模拟值与实际值差异不显著(P0.05);冬小麦参数设计中,不同时期的干物质积累、LAI变化和群体生长特征参数的范围以及产量与群体的关系构成约束条件;该方法能定量描述冬小麦群体最优的生长动态过程,且灵活方便。本方法能为作物生产管理中合理群体结构的构建提供理论分析手段。