患出血病鲫鱼主要组织可溶性蛋白质变化的研究

采用SDS-聚丙烯酰胺凝胶电泳法(SDS-PAGE)对正常和患出血病的鲫鱼心、肝、肾、鳃、脑、肌肉、肠、眼8种组织中可溶性蛋白质进行比较分析。结果表明：病鱼的心、肝、肾、鳃、脑、肌肉6种组织的蛋白质电泳谱带与正常鱼相比有较大变化，心和肾各缺失5条谱带；肝新诱导出1条谱带，另有1条谱带缺失；鳃中新诱导出2条谱带，有2条谱带缺失；脑中增加了4条新谱带，1条谱带缺失；肌肉新增5条谱带。说明鱼在遭受病原菌侵袭后，蛋白质的合成代谢受到较大影响。这些变化可作为辅助疾病诊断的生化指标。     

基于SRTM的地形因子提取方法研究

地形是影响土壤侵蚀的重要因子,在侵蚀估算模型中常用坡度和坡长(LS)来衡量,在大区域上常基于数字高程模型(DEM)提取.SRTM作为大区域尺度上质量高、易获取的高程数据,在全球土壤侵蚀评价中得到广泛应用.但现有地形因子提取算法要求高程和栅格单元的单位(通常为m)一致,需对SRTM进行坐标变换才能使用.针对大区域上SRT...     

基于BERT-Attention-DenseBiGRU的农业问答社区问句相似度匹配

为了解决问答社区中相同语义问句文本的快速自动检测,提出一种基于BERT的Attention-DenseBiGRU农业问句相似度匹配模型.针对农业文本具备的特征,采用12层的中文BERT文本预训练模型对文本数据进行向量化处理,并与Word2Vec、Glove、TF-IDF方法进行对比分析,得出BERT方法能够有效地解决农...     

宇宙射线中子法测量区域土壤水分准确性季节变化研究

为证实典型气象条件下宇宙射线中子法测量区域土壤水分准确性的差异和应用普适性,以季节为时间划分尺度,并选取典型气象条件时段,对比研究山地地形下垫面宇宙射线中子法(CRNS)与频域反射法(FDR)土壤水分连续观测效果差异.结果 表明:山地地形下垫面,CRNS水平测量足迹的季节变化较为稳定,垂直足迹在耕作层范围内有一定波动....     

基于XGBoost算法的多云多雾地区多源遥感作物识别

快速、准确地获取作物种植面积信息是长势监测、产量估算、病虫害监测和预警的基础。针对我国江南区域多云雾的特点,以Sentinel-1/2为数据源,综合采用光学遥感影像和合成孔径雷达(Synthetic aperture radar, SAR)影像等多源数据,针对研究区作物早春覆膜的特点,构建地膜植被指数(SAR plastic-film vegetation index, SPVI);利用时序光谱和植被指数特征,研究基于XGBoost算法的作物识别方法。以安徽省宣城市宣州区为研究区,开展实例验证研究。在作物生育期内,云雾影响较大,光学遥感覆盖稀疏区域以Sentinel-2影像为主,获取时序指数数据集,增加4期Sentinel-1雷达影像,用以补充云雾时期(5—7月)光学影像的缺失。以本文设计的方法,得到作物识别总体精度为84.87%,优于随机森林的83.93%,主要作物烟草制图精度88.69%,用户精度95.51%。仅使用生育期Sentinel-2影像的作物识别总体精度79.01%,主要作物烟草制图精度82.30%,用户精度93.49%。研究结果表明,本文构建的基于XGBoost算法多源...     

基于CLUE-S模型的煤矿城市土地利用变化模拟

以淮南市为研究区,选择1985、1995、2005、2016年土地利用数据,在分析土地利用动态变化特征的基础上,利用CLUE-S模型模拟预测了未来土地利用格局。结果表明：1985—2016年,研究区耕地面积减少11.62%;建设用地和水体面积百分比分别增加7.98个百分点和4.29个百分点。2005—2016年是各地类变化最强烈的阶段,其综合土地利用动态度最大,为13.46%。建设用地变化速率最快,其土地利用动态度为5.19%。土地转移主要发生在耕地、水体和建设用地之间,以耕地向建设用地和水体的转换为主。耕地转为建设用地的面积达207.61 km²,新增水体集中分布在潘谢矿区。加入空间自相关性和土壤质量因子后,耕地和建设用地的Logistics回归效果显著改善,ROC分别增加0.201和0.133。年均降水量是影响耕地变化的主要驱动因子,与耕地分布概率呈负相关;而建设用地变化主要驱动因子为GDP。土地利用模拟的Kappa系数为0.74,CLUE-S模型在研究区域具有较好的模拟能力。运用CLUE-S模型预测了研究区2028、2034、2040年土地利用空间分布,未来...     

基于GC-Cascade R-CNN的梨叶病斑计数方法

为提高梨叶片病害发生程度诊断的效率和准确性,本文提出基于全局上下文级联R-CNN网络（Global context Cascade R-CNN,GC-Cascade R-CNN）的梨叶病斑计数方法。模型的主干特征提取网络嵌入全局上下文模块（Global context feature model, GC-Model）,建立有效的长距离和通道依赖,增强目标特征信息。引入特征金字塔网络（Feature pyramid network, FPN）融合浅层细节特征和深层丰富语义特征。使用ROI Align替换ROI Pooling进行区域特征聚集,增强目标特征表达。最后利用多层级联网络对目标区域进行边框回归和分类,完成病斑计数任务。在梨叶病斑图像测试中,模型的各类病斑平均精确率均值（Mean average precision, mAP）达89.4%,检测单幅图像平均耗时为0.347 s。结果表明,模型能够有效地从梨叶片病害图像中检测出多类病斑目标,尤其对叶片炭疽病斑检测效果提升显著;不同种类梨叶片病害病斑计数值与真实值回归实验决定系数R²均大于0.92,表明模型病斑计数...     

亚地块尺度秸秆信息丰度研究

不断拓展的秸秆资源应用途径丰富了亚地块尺度下秸秆信息丰度的研究,但界定和表达亚地块尺度下秸秆信息丰度尚缺乏科学规范。本文以机收小麦原茬地的秸秆信息丰度为研究对象,设计系列指标（立茬与碎秸的质量分布、碎秸堆叠层数、立茬侧影覆盖度）,分别探讨原位网格取样称草、平板匀铺图像处理、背景板图像处理、碎秸筛分、人工观察计数等手段与方法,进行原茬秸秆信息的指标化。将获取的多维秸秆信息进行归一化处理,并运用图像相似度分析法研究信息指标间的相关性。结果表明,本文提出的秸秆信息参数及测试方法增加了亚地块尺度下的秸秆信息丰度,秸秆信息图像间的相关分析也能反映出各指标间的内在联系。所得信息反映了收获机的留茬状态与碎草性能,碎秸质量集中分布在割幅中间区域。立茬质量分布受作物行间距影响,碎秸堆叠层数表达了机排草口的排草状况,立茬侧影覆盖度分布可反映收获机的留茬碾压破坏情况。秸秆信息指标间的相关分析表明,地表秸秆总质量与碎秸质量的相似度为0.89、与立茬质量相似度为0.43,碎秸质量与碎秸堆叠层数相似度为0.64,立茬质量与立茬侧影覆盖度相似度为0.48。本文界定的亚地块尺度下秸秆信息丰度及其参数化研究结果可为系统开展亚地块尺度下秸秆信息技术研发提供参考。     

基于地相位优化估计的RVoG三阶段森林冠层高度反演

极化干涉合成孔径雷达（PolInSAR）估测森林结构参数中,数据受基线长度、信噪比、环境地形以及雷达波长的影响,尤其在复杂森林环境条件下,会导致观测到的复相干存在误差,从而影响最终的反演结果。为解决此问题,首先探讨了体相干选择对RVoG三阶段森林冠层高度反演的影响,以地相位为参考逐像素选择距离地相位最远的相干性作为体相干。其次改进了地相位估计方法,采用戴明回归（DMR）和正交回归（OGR）2种相干直线拟合方法来改进地相位的估计,并在DMR拟合方法中设置了不同的误差比（0.3和0.6）来比较地相位估计方法对RVoG三阶段森林冠层高度反演的影响。研究结果表明：以地相位为参考逐像素选择体相干的反演结果相较于直接使用HV极化通道的复相干γ_HV为体相干的反演精度有明显提升,决定系数（R²）由0.349增加到0.383,均方误差由7.097 m²降低到5.755 m²。在体相干优化选择的基础上,采用了戴明回归和正交回归对地相位估计方法进行了改进。表明基于最小二乘回归（LSR）地相位估计的RVoG三阶段反演精度最...     

基于LightGBM和处方数据的番茄病害诊断方法

为高效地挖掘植物病害处方数据并辅助精准诊断,以番茄病毒病、番茄晚疫病、番茄灰霉病3种病害为研究对象,构建基于贝叶斯优化LightGBM的番茄病害智能诊断模型,探索作物病害处方数据挖掘及其精准诊断。重点对处方原数据（文本数据标签和One-hot编码等）进行预处理,以基于Wrapper的递归特征消除法进一步提取作物病害处方数据的特征;利用基于LightGBM算法构建番茄病害诊断模型,并与K近邻（KNN）、决策树（DT）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、梯度提升决策树（GDBT）、AdaBoost和XGBoost常见机器学习模型运行结果进行比较分析并进行优化;设计基于LightGBM模型的Android手机端植物医生病害诊断APP。实验结果表明,基于贝叶斯优化的LightGBM模型综合诊断准确率可达到89.11%,比其他7种机器学习模型的诊断准确率平均高3.65个百分点;同时特征选择后的LightGBM模型在保证模型准确率的基础上降低了前期数据收集难度,模型综合准确率提高至89.34%,其中番茄病毒病的诊断精确度和F1值均达到96%以上,运行时间减少了47.73%;最后通过番茄叶霉病和番茄早疫病两种病害对本文模型进行了泛化能力测试,实验结果表明该模型具有较强的泛化能力和实用性。基于LightGBM模型设计的APP可以实现用户人群友好的交互式可视化且满足实际诊断需求。