基于GF-1和Sentinel-2时序数据的茶园识别

由于茶园大多分布在地形复杂的山区,地块破碎,分布零散,形状差异大、植被混杂且茶园所处环境长期受到云雨的影响,增加了茶园遥感识别的难度与不确定性,针对这一问题,该研究提出了利用高分1号(GF-1)和哨兵2号(Sentinel-2)时序数据提取茶园的方法,以浙江省武义县王宅镇为研究区,采用GF-1号为主要数据源,并利用MODIS地表反射率产品和Sentinel-2反射率数据,基于时空融合算法得到时间分辨率5 d的10 m Sentinel-2完整的时序数据。综合利用GF-1在空间细节方面的优势和重建的Sentinel-2高观测频率时序数据在反映茶树生长过程方面的优势,分别基于GF-1的光谱和纹理特征及GF-1的光谱、纹理特征和Sentinel-2时序特征两种特征组合方式,采用随机森林算法提取茶园。结果表明,GF-1光谱、纹理信息结合Sentinel-2时序信息分类结果的准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为96.91%、3.09%、89.00%、83.09%和0.86,仅基于GF-1光谱和纹理信息的分类准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为94.72%、5.28%、73.09%、84.61%和0.78,添加时序信息分类结果总体优于未添加时序信息的分类结果。表明高空间分辨率结合高频率时序遥感数据是提高茶园分类精度的有效手段。     

玉米芯骨料生态混凝土的制备及性能

农村大量玉米芯焚烧或占地堆放,严重污染环境且造成资源浪费。玉米芯具有轻质、保温等建筑性能,可用于制备生物质建筑材料,该研究将破碎后的玉米芯颗粒掺入再生砂浆中制备玉米芯骨料生态混凝土,通过改变胶砂比及玉米芯体积分数探讨生态混凝土的基本性能。试验结果表明:玉米芯小颗粒(4.75 mm≤直径d (27)9.5 mm)与大颗粒(9.5 mm≤d (27) 19 mm)的质量比为1∶1.5时骨料的级配较合理,生态混凝土的强度较高;生态混凝土的胶砂比对干密度影响不大,但导热系数和强度则随胶砂中再生砂比重的增加而降低;随生态混凝土中玉米芯含量的增加,混凝土的干密度、导热系数及强度均明显降低。试验范围内,生态混凝土的干密度为1 200～1 550 kg/m3,导热系数为0.20～0.26 W/m·K,28 d强度为2.0～5.7 MPa。玉米芯骨料生态混凝土的研究可为开发轻质保温的墙体材料用于农业农村建设提供参考。     

高镉累积水稻对镉污染农田的修复潜力

为探究高镉累积水稻品种扬稻6号和玉珍香对镉污染农田土壤的修复潜力,通过大田小区试验,测定6个不同生育期(返青、分蘖、孕穗、齐穗、蜡熟、完熟)5个部位(根、茎0～10 cm、茎10～20 cm、茎20 cm以上和谷)稻草的镉含量,开展高镉累积水稻镉累积规律、移除时间和移除高度研究。结果表明,水稻扬稻6号和玉珍香各部位镉含量随生育期的延长而增加,孕穗期增幅最大,完熟期达到最大值,在同一时期不同部位镉含量分布随株高呈递减趋势;完熟期,水稻品种扬稻6号和玉珍香的根、茎0～10 cm、茎10～20 cm、茎20 cm以上部分和谷中镉含量分别为19.3、11.8、9.4、8.1和3.9mg/kg与19.5、16.3、14.3、9.7和3.7 mg/kg,其对应的镉富集系数均大于1,对镉表现出高积累特性;稻草镉的移除含量在全育期均表现从大到小依次为整株收割、地上部全收割、离地10 cm收割、离地20 cm收割,完熟期整株移除情况下,扬稻6号稻草镉累积移除含量达1 652.11μg/株,玉珍香稻草镉累积移除含量达1 547.70μg/株;一年种植一季水稻扬稻6号和玉珍香,整株移除情况下土壤镉移除效率分别为9.1%和8.5%,地上部全移除情况下土壤镉移除效率分别为7.2%和7.1%。因此为兼顾水稻移除修复效果和可操作性,建议稻草在完熟后按地上部全收割的方式移除。研究结果可为镉污染稻田的植物修复治理提供新的思路。     

采用双模态联合表征学习方法识别作物病害

基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在病害诊断中表现出色,逐渐成为了研究热点。但是,基于深度卷积神经网络建立的视觉识别模型通常只利用了图像模态的数据,导致模型的识别准确率和鲁棒性,都依赖训练数据集的规模和标注的质量。构建开放环境下大规模的病害数据集并完成高质量的标注,通常需要付出巨大的经济和技术代价,限制了基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在实际应用中的推广。该研究提出了一种基于图像与文本双模态联合表征学习的开放环境下作物病害识别模型(bimodalNet)。该模型在病害图像模态的基础上,进行了病害文本模态信息的嵌入,利用两种模态病害信息间的相关性和互补性,实现了病害特征的联合表征学习。最终bimodalNet在较小的数据集上取得了优于单纯的图像模态模型和文本模态模型的效果,最优模型组合在测试集的准确率、精确率、灵敏度、特异性和F1值分别为99.47%、98.51%、98.61%、99.68%和98.51%。该研究证明了利用病害图像和病害文本的双模态表征学习是解决开放环境下作物病害识别的有效方法。     

基于优化Transformer网络的绿色目标果实高效检测模型

果园环境中,检测目标果实易受复杂背景、果实姿态和颜色等因素影响,为提高绿色目标果实检测的精度与效率,满足果园智能测产和自动化采摘要求,本研究针对不同光照环境和果实姿态,提出一种适于样本数量不足的绿色目标果实高效检测模型。该模型采用优化Transformer结构,首先借助卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)网络提取图像特征;然后输入编码-解码器生成一组目标果实预测框,最后通过前馈神经网络(Feed-forward Network,FFN)结构预测检测结果。在训练过程中,引入重采样法扩充样本数量,解决样本数量不足问题;引入迁移学习,加速网络收敛。分别制作苹果、柿子数据集用于模型训练。试验结果表明,经迁移学习后该模型训练效率大幅提高;与流行的目标检测模型相比,优化后的模型在检测绿色柿子与绿色苹果时,精度分别为93.27%和91.35%。该方法可为其他果蔬绿色目标检测提供理论借鉴。     

纳米氧化锌/葡萄皮红改性大豆分离蛋白膜的制备与性能研究

为改善大豆分离蛋白膜的性能,将纳米氧化锌(Zno Nanoparticles,Zno NPs)和葡萄皮红(Grape-Skin Red,GSR)加入大豆分离蛋白(Sov ProteinIsolate,SPI)中制备SPI/ZnO NPs/GSR复合膜,对复合膜的性能进行表征。结果表明当葡萄皮红、ZnO NPs和大豆分离蛋白以1:2:25的质量比制备复合膜时,相对于SPI/ZnO NPs膜,葡萄皮红可提高ZnO NPs和大豆分离蛋白的相容性,改善ZnO NPs在SPI膜中的分散性,并与ZnO NPs发挥协同作用提高SPI膜的机械性能、耐水性能和热稳定性(P0.05)。SPI/ZnO NPs/GSR复合膜相比较于SPI膜,拉伸强度从1.37 MPa升至3.28 MPa,熔点从194℃升至231℃,含水率从34.41%降至25.37%,水蒸气透过系数从5.57×10~(-12) (g·cm)/(cm~2·s·Pa)降至4.74×10~(-12) (g·cm)/(cm~2·s·Pa)。此外,复合膜对金黄色葡萄球菌和大肠杆菌表现出优异的抗菌性能,抑菌圈直径随着活性成分的添加呈上升趋势(大肠杆菌:SPI 膜无,SPI/ZnO NPs 膜 2.29 cm,SPI/ZnO NPs/GSR 膜 2.36 cm;金黄色葡萄球菌:SPI 膜无,SPI/ZnO NPs 膜 2.32 cm,SPI/ZnO NPs/GSR膜2.42 cm),在活性包装应用中具有极大潜力。研究结果为大豆分离蛋白基薄膜的生产应用提供参考。     

不同类型山丘区输变电线路工程水土流失的来源、影响因素及措施体系配置

[目的] 明确不同山丘区输变电线路工程水土流失特征,为山丘区水土保持设计、监测和防治提供理论参考。[方法] 以全国不同山丘区（东北黑土低山丘陵和漫岗丘陵区、西北黄土丘陵区、南方红壤丘陵区、青藏高原区、新疆山地区）输电线路工程为研究对象,通过文献查阅、野外调查并结合工程实例,对山丘区输变电线路工程水土流失来源、影响因素及措施体系配置进行归纳和总结。[结果] 输变电线路工程主要水土流失来源分区可分为站区、道路区、临时堆置区、塔基区、牵张场区和弃土弃渣堆置区;输变电线性工程水土流失具有不均衡性,其中站区占水土流失量的比例最高,达总水土流失量的48%～62%,其次为塔基区,其主要来源时段为施工期。[结论] 不同山丘区水土流失影响因素和防治重点差异显著,水土保持设计时须考虑土壤侵蚀形式的差异,并因地制宜地配置水土保持措施。     

采用改进CNN对生猪异常状态声音识别

猪只声音能够体现出其生长状态,该研究针对人工监测猪只声音造成的猪只疾病误判以及耗时耗力等问题,研究基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）的生猪异常状态声音识别方法。该研究首先设计猪只声音实时采集系统,并利用4G通讯技术将声音信息上传至云服务器,基于专业人员指导制作猪只异常声音（生病、打架、饥饿等）数据集,提取猪只异常声音的梅尔谱图特征信息;其次引入多种注意力机制对CNN进行改进,并对CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力机制进行优化,提出_CBAM-CNN网络模型;最后将_CBAM-CNN网络模型分别与引入SE_NET（Squeeze and Excitation Network）、ECA_NET（Efficient Channel Attention Networks）和CBAM注意力机制的CNN神经网络进行对比,试验结果表明该文提出的_CBAM-CNN网络模型在最优参数为128维梅尔频率、2 048点FFT（Fast Fourier Transform）点数、512点窗移下的梅尔谱图特征下相较于其他模型对猪只异常声音识别效果最佳,识别率达到94.46%,验证了算法的有效性。该研究有助于生猪养殖过程中对猪只异常行为的监测,并对智能化、现代化猪场的建设具有重要意义。     

钾肥种类及用量对三七养分吸收和产量及品质的影响

选取一年生三七[Panax notoginseng(Burk.)F. H. Chen]作试验材料,通过连续 2年田间试验研究施用硫酸钾(K2SO4)和氯化钾(KCl)及不同施钾(K2O)水平(0、337.5、675、1012.5 kg/hm²)对三七生长发育、养分吸收、钾肥利用率和品质的影响。结果表明,施用 K 2SO4和 KCl可促进三七株高、叶长、叶宽、茎粗和生物量的增加,显著增加了三七产量( P.0.05),增幅 7.21%～27.33%,以施用 K 2SO4 675 kg/hm²处理(KS 2)产量最高。施用 K 2SO4和 KCl增加了三七地上部、根部氮、磷、钾累积量,三七地上部、根部氮、磷、钾累积量随施钾水平的提高而增加;钾肥农学效率表现为先升高后降低的趋势,施钾量 675 kg/hm²时达到最高;钾肥偏生产力随施钾量的增加而显著降低( P.0.05)。施用 2种钾肥均在一定程度上降低了三七根腐病的发病率,与 K 0相比,施用K2SO4和 KCl分别平均降低根腐病发病率 35.80%和 28.40%;各施钾处理中以 KS 2处理降低根腐病发病率幅度最大。施用 K 2SO4和 KCl均明显提高了三七皂苷 R1含量和人参皂苷 Rg1、Rd、Re、Rb1以及总皂苷含量,增幅分别为 21.74%～89.13%、21.65%～57.22%、21.88 %～68.75%、15.79%～68.42%、19.11%～ 49.68%和     

黄土高塬沟壑区综合治理试验示范成果评述与高质量发展研究展望——以陕西省长武县王东沟小流域30 a多治理实践为例

[目的]研究黄土高塬沟壑区典型小流域综合治理的成效以及生态文明建设时期面临的问题,旨在为该区域高质量发展提供理论支持和实践经验。[方法]以陕西省长武县王东沟小流域综合治理试验示范研究实践为例,基于1986年以来的监测和研究资料,总结分析了该流域30 a多来不同时段在生态环境、土地生产力和农民经济收入等方面的变化。[结果]王东沟小流域综合治理过程存在明显的阶段性。①综合治理阶段(1986—1995)。以提高土地生产力为突破口,重点提高粮食产量和人均经济收入。同时从塬面到沟道综合整治水土流失,合理开发利用土地。②生态保护阶段(1996—2005)。更新与升级粮果管理措施,保护和改善生态环境,进一步稳定和提高了土地生产力。③高质量发展试验示范研究阶段(2006—2019)。以王东沟小流域为试点,从发展绿色高效技术的角度进行研究和示范,探索适合小流域内涵式高质量绿色发展的技术体系,为黄土高塬沟壑区的高质量发展奠定基础。[结论]为实现黄土高塬沟壑区的高质量发展,必须在生态文明理念指引下,重点研究流域生态管理和技术创新体制和机制建设,在总体控制水土流失基础上,保障人居环境的生态性,社会经济系统发展的可持续性以及流域生态系统结构和功能的和谐与完整性。