海州湾紫菜养殖空间格局变化及其驱动力分析

【目的】海州湾紫菜养殖作为连云港重要的农业产业,其养殖规模的动态监测和产业发展内在驱动力分析对紫菜产业的发展规划以及整片海域的生态环境评估意义重大。【方法】文章以2004—2019 年海州湾冬春两季Landsat 系列遥感影像为基础数据源,通过Google Earth Engine 的随机森林算法提取紫菜养殖区的时空动态变化状况和近岸人工开发信息,结合紫菜产业近期的统计资料和促进保障政策,进行了紫菜产业发展的空间格局变化以及驱动因子分析。【结果】结果表明：（1）在空间上,海州湾紫菜养殖区总体呈近岸向外海拓展变化趋势,由沿海岸线带状分布变成片状分布在整个海州湾;（2）时间上,2004 年紫菜养殖面积最少为1 551 hm2,约占江苏省紫菜养殖面积1/13,2015—2019 年养殖规模迅速增长至22 700 hm2,约占江苏省紫菜养殖面积的1/2;（3）针对15 年的紫菜养殖面积、价格、政策、海岸工程建设（龙桥）等数据实施量化并进行整体相关性分析。【结论】文章证实了价格与紫菜养殖面积之间存在极显著相关（相关系数R=0.79,P<0.01）,龙桥等基础设施建设与养殖面积也存在极强相关性（R=0.84,P<0.01）,政策与养殖面积显著性不强（R=0.34,P>0.05）,揭示了海州湾紫菜养殖产业空间分布格局由沿海向外海扩展的分布规律主要受紫菜受市场价格机制和海岸工程建设（龙桥）的影响。     

基于碳卫星的中国东北地区叶绿素荧光反演

【目的】实现基于简化物理模型方法的碳卫星叶绿素荧光反演,并将反演结果与OCO-2荧光产品进行对比。【方法】文章选取770.1 nm处受大气影响较小的KI夫琅和费暗线,利用碳卫星的L1B级星下点观测数据和对日定标数据,以中国东北为研究区,利用基于简化物理模型的荧光提取算法,反演得到中国东北地区2018年7月的叶绿素荧光信息,并利用同期MODIS数据的云掩膜产品来剔除受云影响的区域,得到晴空条件下的荧光结果。【结果】该研究反演得到的东北地区2018年7月荧光结果值介于-3～7 mW/m~2/sr/nm之间,荧光强度较大的点分布在锡林郭勒盟中西部,辽宁省的中部和东部,吉林省的西南部以及黑龙江的西部地区。【结论】将该文反演结果与OCO-2卫星的荧光产品进行对比,发现两者之间具有很好的一致性,说明基于简化物理模型的反演算法可以较好地实现碳卫星的叶绿素荧光反演。     

大西洋鲑循环水养殖系统弧菌总数快速预测模型

为探明弧菌总数与水质参数之间的定量关系,对大西洋鲑循环水养殖系统中弧菌总数和水质参数的动态变化进行了为期12个月的系统监测。采用多元线性回归法对弧菌总数与水质参数进行了相关性分析,并通过蒙特卡罗模拟法模拟了关键水质参数随机性变化对弧菌总数的影响。结果表明,温度,盐度和化学需氧量(COD)对弧菌总数有显著影响(P0.01)。采用多元线性回归法建立了温度,COD,盐度和弧菌总数之间关系的数学表达式:弧菌总数对数值=–7.24+0.355×COD+0.323×温度+0.129×盐度(R2=0.694,P0.01)。通过蒙特卡洛模拟验证了温度,COD,盐度和弧菌总数动态变化的相关性,结果表明,COD与弧菌总数的动态变化最为相关(R2=0.756),COD是大西洋鲑循环水养殖系统中促进弧菌生长的最大风险因素。为了验证预测模型的有效性,对大西洋鲑循环水养殖系统中弧菌总数和水质参数进行了12个月的测定,并将S–T模型的预测值与本研究的预测值进行了比较。结果表明,本研究模型与观测数据基本吻合(P0.01)。多元线性回归模型和蒙特卡洛模拟法可以作为大西洋鲑循环水养殖系统快速评估弧菌数量的重要工具。     

无人机遥感的农作物精细分类研究进展

【目的】农作物精细分类是面积估算、长势监测、产量预测及灾害评估的重要前提和基 础。近年来,无人机低空遥感技术因其操作成本低、空间分辨率高、灵活性强等优势,成为田 块尺度下农作物精细分类的重要工具。【方法】文章系统总结了国内外近10 余年无人机遥感在 农作物分类领域的研究进展,介绍了目前常用的无人机平台和传感器,归纳了农作物分类特征 及算法的使用情况,指出了无人机遥感农作物精细分类研究存在的问题。【结果】当前无人机 遥感农作物精细分类研究存在一些不足之处：（1）无人机遥感监测面积小,无法在较大尺度区 域实现农作物精准监测。（2）适用于无人机遥感的农作物分类特征仍需进一步挖掘,面向高光 谱影像的农作物分类特征及特征组合尚需进一步明确。（3）分类器使用单一,分类算法的普适性 和稳定性不强。【结论】无人机遥感农作物精细分类研究的发展趋势主要包括3 个方面：（1）无人 机遥感影像与星载遥感数据的高效融合,拓宽无人机的监测范围。（2）面向无人机遥感影像 的农作物分类特征提取与优化研究。（3）适合无人机遥感的农作物分类算法改进。     

苹果品质的气体表达及感知技术现状

【目的】水果品质检测技术,尤其是无损检测技术的发展和应用对苹果品质管理具有重要作用,而其中气体表达和感知技术是水果品质无损检测的重要研究方向。【方法】文章从苹果果实的气体表达角度出发,分别对苹果释放的香气(挥发性有机化合物主要成分)、内源乙烯和呼吸作用中二氧化碳的产生、作用和研究意义进行阐述,同时对其现有检测技术进行归纳总结。【结果】3类气体的产生具有紧密关联关系,其变化直接反映苹果的品质状态,而现有检测技术多关注于单一对象贮藏期内变化情况,功能较单一,应用受限。【结论】3类气体的检测对于提升果品品质、育种、贮藏等具有重要的意义和研究价值。苹果气体感知技术和设备应该向低成本、高性能、多功能、集成化、智能化等方向加快发展速度。     

基于预适应路径追踪的收割机 RAC 导航系统

【目的】针对模糊纯追踪模型追踪误差大、响应速度慢的问题,分析收割机实际工作环境和工作特征,将预测控制理论与模糊纯追踪模型融合,设计并实现一种应用于收割机全自动作业的预适应路径追踪模型。【方法】该模型采用模糊控制理论中根据运动情况对参数动态调节的方法,将纯追踪模型中的前视距离参数由原本的固定值替换为根据追踪误差自适应的变化量,从而满足农业机械在农田复杂环境中的路径追踪需求。针对参数动态调节不能立即生效问题,该模型采用预测控制理论,通过内置收割机运动学模型,在追踪发生之前预测追踪结果,提前对追踪量进行校正,提高其追踪精度。【结果 /结论】通过使用Matlab+Simulink平台对基于预适应路径追踪模型的收割机RAC导航系统进行仿真和实际测试,结果表明,改进后的导航系统相比基于模糊纯追踪模型的农机导航系统,追踪误差下降了91.9%。通过在搭载了RAC卫星接收机的收割机上部署该导航系统,经过测试,在3 km/h的速度下追踪误差为平均0.63 m,满足低成本收割机全自动作业需求。     

草原生态环境监测现状与需求

【目的】草原生态环境监测是保护草原的关键和基础,文章对我国草原生态环境监测 现状与需求进行分析,明确急需解决的问题并提出解决方案,为未来发展提供参考依据。 【方法】该文通过网络调查、实地问卷调研相结合的方式,以相关领域科研人员、不同层级 的草原生态环境监测管理人员为调查对象,对该领域科研学者、管理人员及其从业人员对 我国草原生态环境监测现状与需求情况进行调研分析。【结果】受访者认为当前我国草原监 测情况需要加强,特别需要加强长时序、高频次连续监测的技术研发和相关人员培训;此 外,虽然现在对草原生态环境监测的重视程度提高,但目前的研究重心仍集中在关键技术的 突破方面,对于草原生态环境监测的宏观政策和调控方面不满足需求。对于草原生态体系建 设方面,约一半受访者认为加大专项投入和建立职能完善高效的监测队伍是当前最为重要的 工作。【结论】结果表明,目前我国仍处在草原生态环境监测规范化和信息服务体系的研究 积累阶段,在实用技术产品开发和实用技术推广方面空缺明显。需要我们从以下六个方面加 强草原生态环境监测与信息服务体系建设工作：（1）着力完善草原标准监测体系,（2）努力 推动草原固定监测点建设,（3）切实履行各级草原监测工作职能,（4）加大资金投入力度, （5）提升监测技术水平,（6）充分运用草原监测成果提高信息服务能力。     

农业科技园区系统设计与应用

【目的】通过信息化手段,实现农业科技园区年度监测评价数据在线填报与采集,提 高园区监测评价效率。【方法】系统采用 JAVA 语言进行编写设计,使用 Spring、Struts、 Hibernate 3 个框架进行集成开发;开发使用 MVC 的设计模式,可对业务代码进行解耦,便 于后期维护与管理。（1）以广西壮族自治区农业科技园区监测评价指标体系为基础,以“园 区填报—市级单位审核—自治区级单位审核—专家评分”为构架,实现系统功能;（2）系统 开展了 2017 年和 2018 年广西壮族自治区农业科技园区监测评价数据填报,验证系统的实用 性。【结果 / 结论】系统极大减轻了基层科技部门的园区监测评价数据上报工作量,减少了 纸质材料报送导致的浪费;同时通过每年度的监测评价数据分析形成专题报告,为广西壮族 自治区农业科技园区主管部门,及时准确把握园区发展水平、加强园区建设管理等提供翔实 的数据支撑。     

1985—2018 年查干湖时空变化及其 对降水变化响应分析

【目的】查干湖是吉林省最大的淡水湖泊,其形态和面积的时空格局变化对当地生态 环境维护和相关产业发展有着重要意义。通过长时间尺度上遥感监测查干湖水体的时空格局 变化,分析其变化特征与规律,探讨降雨量对湖体的影响,从而为区域水环境的生态保护与 资源合理利用提出针对性建议。【方法】基于查干湖地区 1985—2018 年共 8 景 Landsat 遥感 影像数据,采用 NDWI 水体指数法对查干湖水体进行识别与提取,通过 ArcGIS 空间分析功 能探究查干湖水体的时空格局变化过程。同时,结合水体面积变化,利用降水数据探讨气候 变化对湖水容量的影响。【结果】1985—2018 年,查干湖水域空间格局呈波浪形上升变化, 水体时空变化区域主要位于辛甸泡、新庙泡和库里泡,查干湖主水体多为边缘性的扩张及缩 减;自然降水和“引松入湖”工程是查干湖水体变化的主要因素,引水工程初期对查干湖蓄 水量恢复起重要作用,随后水域面积慢慢转为自然降水影响。【结论】1985—2018 年来查干 湖水域面积受自然降水和引水工程的影响,未来需要进一步保护该地区的生态系统,通过自 然降水维持该地区的水域生态平衡,实现查干湖区域的产业发展和生态保护的共同发展。     

基于迁移学习的水稻病虫害识别

【目的】水稻病虫害是引起水稻减产的重要因素。准确地识别水稻病虫害类型,及 时采取有效的针对性预防措施,有助于避免因水稻减产带来的经济损失。然而,聚焦于人 脸和花草等常见事物的识别技术,在农业领域特别是水稻病虫害识别领域应用较少,而 目前已有的水稻病虫害识别研究存在数据量小和数据种类不够丰富等问题。【方法】文 章搜集了2.0372 万张水稻病虫害图片,并以此构建了完整的水稻病虫害识别数据集,基 于迁移学习的思想,在ResNet50 的预训练模型基础上构建了一个针对16 种主要水稻病 虫害识别的深度模型。同时,考虑实际应用的需要,搜集了9 928 张其他图片（包括人 像、汽车等）,结合9 675 张水稻病虫害图片,构建了一个二分类数据过滤模型,以此来 避免非水稻病虫害图片被识别为某一类病虫害的不合理结果。【结果】有预训练模型验 证结果的top-1 准确率达到了95.23%,F1 系数为77.83%,相较无预训练模型top-1 准确 率提升了24.51%,F1 系数提升了56.66%。数据过滤模型的过滤准确度达到了99.60%。 【结论】基于迁移学习的水稻病虫害识别模型,使水稻病虫害识别结果更加准确。非水稻病 虫害过滤模型,有效地解决了实际应用中非水稻病虫害图片被错分为某一类水稻病虫害的 问题。