运用植被指数时序特征对落叶松人工林分类

为探究植被指数时序特征是否有利于落叶松人工林提取,以孟家岗林场为研究试验区域,根据落叶松人工林季相和物候特征,利用Landsat8OLI影像数据提取研究区内5种植被的归一化植被指数(I NDV)、差值植被指数(I DV)、比值植被指数(I RV)、增强型植被指数(I EV),构建相应的植被指数时序特征。采用最大似然和随机森林两种方法对单一时相影像和加入植被指数时序特征的影像进行对比试验。结果表明:影像中加入植被指数时序特征后,最大似然算法的分类总体精度为89.53%,Kappa系数为0.87,比单一时序特征的影像分类精度提高了13.35%;随机森林算法的森林类型分类总体精度为93.22%,Kappa系数为0.92,比单一时序特征的影像分类精度提高了19.8%。因此,加入植被指数时序特征后能得到更高的落叶松人工林提取精度。     

柑橘轮斑病的适生区预测及风险分析

【目的】 柑橘轮斑病（citrus target spot）作为一种新发柑橘病害,造成发病果园严重的经济损失。本研究针对该病害进行适生区预测及风险分析,以便对该病采取及时、有效的管控措施,最终达到降低其流行风险等级,防止病害传播扩展的目的。【方法】 基于环境变量数据和柑橘轮斑病发生分布数据,运用MaxEnt生态位模型模拟预测柑橘轮斑病菌（Pseudofabraea citricarpa）在中国的潜在适生区分布。并通过ROC（receiver operating characteristic）曲线下面积（area under the curve,AUC）评估预测模型的精度,运用正规化训练增益刀切法（regularized training gain）获取气候因子与分布概率间的关系。同时采用有害生物风险分析理论,以有害生物风险分析的规定程序为依据探索柑橘轮斑病病害的风险分析体系和评价值的计算方法,对评价指标进行定性分析,进而量化评价值。在建立综合评价模型的基础上,计算柑橘轮斑病风险性危害值,最后对病害的风险性危害值进行评价。【结果】 柑橘轮斑病菌MaxEnt模型预测结果的平均AUC值为0.998,表明预测结果精度高。柑橘轮斑病菌的潜在适生区面积约占全国面积12.19%,高适生区、中适生区、低适生区各占全国面积约2.85%、3.99%、5.35%。高、中适生区主要集中于长江中上游柑橘优势区及其周边。其中,高适生区主要集中在四川、重庆、陕西南部,以及贵州、湖北等少量地区。中、低适生区是高适生区的外围扩展。通过MaxEnt模型正规化训练增益刀切法获取的环境变量重要性分析结果表明,最冷季度平均温度（Bio11）、最干季度平均温度（Bio9）、最冷月最低温（Bio6）是影响柑橘轮斑病菌分布的3个关键环境因子,这意味着低温、干冷季节柑橘轮斑病发生可能性大。风险分析最终创建出5个准则层、13个指标层的多指标综合评价体系,并对各指标层定量与定性分析,柑橘轮斑病在我国的风险性危害值（R值）为2.08,处于高度风险等级,对长江中上游及湖北西部-湖南西部两大柑橘产区的潜在危害最大。【结论】 柑橘轮斑病风险性较高,需要尽快建立监测体系,针对病害采取有效控制措施,阻止病害在长江中上游柑橘优势区及相邻柑橘产区传播。     

农产品监测预警模型集群构建理论方法与应用

【目的】农产品供给与需求的准确分析测定,是农业监测预警能力提升的重要表现。构建产品多品种多环节模型集群理论方法,可高效解决单一环节或单一模型难以解决的分析技术难题。【方法】在农产品供需的重要要素即生产量、消费量、贸易量、价格等分析预测过程中,针对农产品品种间关联性强,自然、社会、经济诸多影响因素纠缠,模型多变量强耦合、非线性、参数时变的特点,提出多品种农产品“因素分类解耦、参数转用适配”方法,以构建多时空维度的监测预警模型集群。【结果】利用“因素分类解耦、参数转用适配”技术方法,研究构建了不同农产品的生产类、消费类、贸易类、价格类的模型集群。这些模型集群可用于对不同时空维度的水稻、玉米、小麦、肉类等主要农产品供需的长中短期的分析预测,支撑形成了农业展望中的主要农产品平衡表,其中主要农产品全国年度生产量6年平均预测精度高于97%。【结论】研究提出的农产品监测预警模型集群构建理论及其方法,有效提升了农产品多品种模型集群的求解效率和准确率,增强了农产品供需分析预测的系统性与智能性,为系统揭示农产品复杂的时空供需变化特征、促进农产品市场调控科学性和可预见性,提供了新技术方法。     

广东省农作物种质资源调查与分析

【目的】为了解和摸清广东省农作物种质资源家底,广东省 2016 年启动第三次全国农作物种质资源普查与收集行动。【方法】2016 年 7 月至 2018 年 12 月,通过普查征集与系统调查收集相结合,对广东省 92个农业县（市、区）进行实地访问和资源调查收集。【结果】（1）本次资源普查与收集涉及 19 个地级市,东西跨度约 770 km,南北跨度约 590 km,横跨粤西、粤东、粤北和珠三角地区 687 个镇（包括街道、乡、村委）,实现了广东农业县（市、区）全覆盖。（2）广东省农作物种质资源在当地种植年代平均为 45 年,百年以上资源占 8.9%;提供资源农户的平均年龄为 56 岁,2.72% 农户为瑶族、壮族和畲族。（3）共收获资源 6 873 份,收集粮食作物种质资源 2 288 份、果树 1 445 份、蔬菜 2 189 份、经济作物 766 份、牧草绿肥 3 份、其他 182 份,涉及 83 科 192 属 283 种;粮食作物的食用豆、蔬菜的根茎类、果树的木本常绿果树、经济作物的糖茶桑烟等资源份数居多,占 52.12%;份数居前十位的科有豆科、禾本科、葫芦科、薯蓣科、百合科、十字花科、姜科、天南星科、山茶科和芸香科,占 70.3%;份数较多的种有大豆、水稻、豇豆、甘薯、花生、芋、茶树、丝瓜、姜、饭豆、南瓜、蒜、番木瓜、叶用芥菜、荔枝,占 49.5%。【结论】广东省第三次全国农作物种质资源普查与收集行动基本摸清我省农作物种质资源家底,抢救性收集古老地方品种、古老育成种、野生近缘和濒危野生种质资源,为创新种质、获得突破性品种提供可能。     

实时荧光定量PCR技术的概述及应用

实时荧光定量PCR技术是在传统PCR技术上发展而来的,不仅能判断某一基因的有无,而且还能对其进行定量分析。由于该技术与常规PCR相比,能够进行实时监测、且自动化程度高而被广大研究者青睐。本文对实时荧光定量PCR的原理、数据分析、定量方法、分类以及应用进行了系统而详细地综述。     

规划引导下利津县村庄分类与整治策略

科学开展村庄分类及其整治策略研究是分区分类推进乡村振兴的基础和关键。以山东省利津县为研究区,基于规划约束和村庄自身资源禀赋提出了一套先分区、后分类的顺序递进式村庄类型划分方法体系。首先,依据规划引导和特色资源禀赋将村庄划分为城镇化区、特色历史文化区和一般农村地区;然后,构建村庄空间布局适宜性评价体系,利用Ward系统聚类法对一般农村地区的村庄开展具体类型划分;最后,结合村庄演化方向和资源禀赋、区位特点、社会经济状况,针对城镇化区、特色历史文化区和一般农村地区内的村庄分类结果提出不同的演化分类和整治策略。结果表明:先分区、后分类的顺序递进式划定思路有效落实了城镇开发边界和历史文化保护专项规划对不同演化方向的村庄的空间管控要求;利用Ward系统聚类法进行类型划分,能最大程度体现类型区的区内相似性和区间差异性,分类结果更加科学合理;利津县村庄可划分为城乡融合型(107个)、特色保护型(6个)、集聚发展型(21个)、存续提升型(180个)和搬迁撤并型(198个) 5类,根据村庄类型特征分别提出了不同演化方向下村庄的整治策略和发展建议。本研究成果可为区域乡村振兴战略实施、美丽乡村建设和农村人居环境改善提供理论和方法指导。     

基于信息抽取的食品安全事件自动问答系统方法研究

针对从海量食品安全事件新闻报道中很难抽取出所需答案的问题,以食品安全事件语料库为研究对象,提出了一种基于信息抽取技术的自动问答系统。首先,利用深度学习模型TextCNN对用户输入的问题进行分类,得到其所属类型。其次,对于输入问题,借助Lucene搜索引擎找到其最佳匹配文档。再次,根据输入问题的类型,从食品安全事件数据库（采用信息抽取技术自动提取的一个结构化数据库）中筛选出该文档所包含的答案候选句集合。最后,利用深度学习模型Bi LSTM及基于答案候选句上下文的特征提取方法构建一个答案抽取模型,该模型能从给定的答案候选句集合中提取出最终答案。为检查基于食品安全事件数据库的答案候选句筛选方式及基于答案候选句上下文的特征提取方式对整个自动问答系统性能的影响,进行了多种比较实验,结果表明含有基于食品安全事件数据库的答案候选句筛选方式和基于答案候选句上下文的特征提取方式的问答系统表现最佳,其回答准确率达到44%。这相比于传统的问答系统,具有明显的优势。     

基于发展潜力评价与障碍因子识别的村庄分类与发展策略研究——以河南新县为例

科学划分村庄类型并制定针对性的村庄发展策略是分类推进乡村振兴的基础。本研究以河南新县为例,分别采用综合指数法和障碍度模型测算村庄发展潜力,识别阻碍村庄发展的障碍因子类型和数量,并以此为基础进行村庄分类和分区,制定差异化的村庄发展策略。结果表明：新县村庄发展潜力存在明显的地域分异,呈现南北部和县城周边较高、东西部较低的总体空间格局,坡度、地质条件、人口和村庄用地规模、距县城和卫生院距离等是限制新县村庄发展的主要障碍因子,其中东南部的田铺乡和西南部的卡房乡个别村庄障碍因子数较多,未来继续保留发展的难度较大。新县全域村庄划分为特色保护类23个、城郊融合类9个、集聚提升类79个、搬迁撤并类13个、整治改善类69个,占比分别为11.92%、4.66%、40.93%、6.74%、35.75%,并采用SKATER空间聚类算法划分村庄发展分区,在此基础上依据各分区村庄发展特征、优势和短板提出针对性村庄发展策略。本研究可为村庄发展障碍因子识别及乡村振兴精准施策等相关研究和实践提供借鉴。     

春玉米叶片光合生理参数对土壤水分的阈值响应及其生产力分级

试验设正常灌水处理和干旱胁迫处理,讨论春玉米叶片的光合生理参数对土壤水分的阈值响应并进行生产力分级。结果表明:正常灌水处理的叶片光合速率(Pn)、蒸腾速率(Tr)和气孔导度(Gs)呈单峰曲线变化,胞间CO2浓度(Ci)和气孔限制值(Ls)对水分变化具有相反的响应变化。干旱胁迫处理下叶片的Pn、Tr在进行控水后明显下降,灌浆以前Pn下降主要是由气孔限制引起的。随着水分胁迫的加剧,光合结构受损,Pn下降,主要受非气孔因素限制。短期干旱胁迫会适当降低玉米的水分利用效率(WUE),但是下降程度不显著,WUE能达到中等水平。长期严重的水分胁迫后,WUE下降明显,与正常灌水处理相比差异极显著。以光合生理参数为指标对玉米土壤水分有效性及生产力进行分级与评价,确定当36.8%<土壤相对湿度(RWC)<42.7%时为低产低效水;42.7%相似文献   

基于改进YOLOv7的苹果生长状态及姿态识别

针对目前苹果在复杂环境下难以进行生长状态分类识别、姿态信息同步获取等问题,该研究提出了一种基于改进YOLOv7的苹果生长状态分类和果实姿态融合识别方法。首先改进多尺度特征融合网络,在骨干网络中增加160×160的特征尺度层,用于增强模型对微小局部特征的识别敏感度;其次引入注意力机制CBAM(convolutional block attention module),改善网络对输入图片的感兴趣目标区域的关注度;最后采用Soft-NMS算法,能够有效避免高密度重叠目标被一次抑制从而发生漏检现象。此外,结合UNet分割网络和最小外接圆及矩形特征获取未遮挡苹果姿态。试验结果表明,改进YOLOv7的识别精确率、召回率和平均识别精度分别为86.9%、80.5%和87.1%,相比原始YOLOv7模型分别提高了4.2、2.2和3.7个百分点,另外苹果姿态检测方法的准确率为94%。该文模型能够实现苹果生长状态分类及果实姿态识别,可为末端执行器提供了抓取方向,以期为苹果无损高效的采摘奠定基础。