青蒿素最佳提取工艺研究

以干青蒿叶粉末为原料,搅拌速度、溶剂量、温度、时间和原料粒度为考察因素,设计五因素四水平正交试验,研究青蒿素最佳提取条件。结果表明,青蒿素最佳提取条件为搅拌速度800 r/min,溶剂量60 mL(1 g原料),提取温度50℃,提取时间120 min,原料粒度0.25 mm。     

结合Sentinel-2影像和特征优选模型提取大豆种植区

准确获取大豆的空间分布对于产量估计、灾害预警和农业政策调整具有重要意义,目前针对种植结构复杂地区所开展的大豆遥感识别研究鲜有报道。该研究以安徽省北部平原的典型大豆产区——龙山、青疃镇为研究区,基于Sentinel-2数据提出一种分层逐级提取策略的大豆识别方法。该方法首先构建决策树筛选规则,剔除研究区内非农田地物,获得田间植被的总体分布;然后生成19个候选特征因子,包括分辨率小于等于20 m的10个波段反射率以及9个植被指数。在典型地物类型样本的支持下,将ReliefF特征权重评估算法与随机森林(RandomForest,RF),BP神经网络(Back-Propagation Neural Network,BPNN)和支持向量机(Support Vector Machine, SVM)相结合,分别构建ReliefF-RF、ReliefF-BPNN、ReliefF-SVM三种组合模型筛选出对于大豆识别最有效的特征,并基于布设在研究区内6个样方(大小为1 km×1 km)的无人机影像提取得到的大豆分布来评估3种模型在大豆制图中的表现。结果表明,ReliefF-RF模型表现最佳,基于该模型筛选出7个优选特征因子,大豆制图的总体精度介于85.92%～91.91%,Kappa系数在0.72～0.81之间,各个样方的提取效果均优于其他两种模型。此外,基于优选特征达到的提取精度明显高于原始波段反射率,虽然略低于全部19个特征的结果,但是数据量降低了63.16%。该研究可以为农田景观破碎、种植结构复杂地区的大豆种植区提取相关研究提供有价值的参考和借鉴。     

基于双目视觉的香蕉园巡检机器人导航路径提取方法

为实现移动机器人香蕉园巡检自动导航,研究提出了一种基于双目视觉的香蕉园巡检路径提取方法。首先由机器人搭载的双目相机获取机器人前方点云,进行预处理后对点云感兴趣区域进行二维投影并将投影结果网格化,得到网格地图;然后采用改进的K-means算法将道路两侧香蕉树分离,其中初始聚类中心通过对网格地图进行垂直、水平投影以及一、二阶高斯拟合确定;最后基于最小包围矩形提取导航路径,将道路两侧网格以最小矩形框包围,提取两包围框中间线作为期望导航路径。测试结果表明,改进的K-means算法聚类成功率为93%,较传统方法提高了12%;导航路径提取平均横向偏差为14.27 cm,平均航向偏差为4.83°,研究方法可为香蕉园巡检机器人自动导航提供支持。     

基于中值点Hough变换玉米行检测的导航线提取方法

为解决机器视觉对早期玉米苗带在多环境变量下导航线提取耗时长、准确率低的问题,该研究提出了一种基于中值点Hough变换作物行检测的导航线提取算法。首先,改进了传统的2G-R-B算法,再结合中值滤波、最大类间方差法和形态学操作实现土壤背景与玉米苗带的分割。其次,通过均值法提取玉米苗带特征点,然后采用中值点Hough变换拟合垄间两侧玉米苗列线,最后将检测出的双侧玉米苗列线为导航基准线,利用夹角正切公式提取导航线。试验结果表明：改进的灰度化算法能够正确分割玉米苗带与土壤,处理一幅640×480像素彩色图像平均耗时小于160 ms,基于中值点Hough变换检测玉米苗列再提取导航线的最大误差为0.53°,相比于传统Hough变换时间上平均快62.9 ms,比最小二乘法平均精确度提高了7.12°,在农田早期玉米苗带多环境变量影响因素下导航线提取准确率均达92%以上,具有较强的可靠性和准确性。     

采用K均值聚类和环形结构的狭叶锦鸡儿木质部提取算法

针对木质部交互统计误差大、效率低、重现性差、劳动强度高和传统图像处理算法精度不理想等问题,该文以狭叶锦鸡儿木质部切片图像为研究对象,根据木质部特点提出基于K均值聚类算法和环形结构提取算法相结合,实现木质部准确提取的方法。首先通过动态巴特沃斯同态滤波法对30幅供试图像进行光照不均校正,然后采用K均值聚类法对光照补偿后图像初分割,最后采用环形结构提取算法实现木质部提取计数。试验结果表明:采用K均值聚类算法对光照补偿后的木质部图像初分割分割误差R(section error, R)、过分割误差OR(over-segmentation error, OR)和欠分割误差UR(under-segmentation error, UR)均值分别为5.15%、1.48%和6.46%,优于未光照补偿和3R-G-B算法;该文提出的环形结构提取算法对初分割后木质部图像检测的平均相对误差为2.26%,比分水岭法低11.69个百分点,比凹点匹配法低4.93个百分点。从速度上看,该算法平均耗时3.17 s,比分水岭法快1.40 s,比凹点匹配法快4.88 s。该算法检测的均方根误差RMSE(root mean squared error, RMSE)为0.52%,约相当于分水岭法的1/3,约相当于凹点匹配法的1/2,该算法优于其他2种分割算法;在图像结构复杂、光照不均匀、内部分布不均等缺陷条件下,该文算法也能很好地实现木质部的分割和提取。该方法不仅能对狭叶锦鸡儿木质部自动分割和提取,也可为其他植物木质部分割提取提供参考。     

生态系统服务权衡最新研究进展

生态系统服务权衡研究对协调生态环境保护和社会经济发展至关重要。为推动生态系统服务管理和提升人类福祉,本文以Web of Science核心合集(WOS)和中国科学引文数据库(CSCD)为数据源,运用文献计量分析法,系统梳理和总结生态系统服务权衡研究的学科知识基础、科学领域结构和热点变化等发展现状以及最新研究进展。研究表明:1)不同研究层面上,生态系统服务间的权衡关系受外部风险和人类需求、参数选取和服务提供者及区域差异性和不均衡性的影响。2)研究方法主要有基于关系识别和具体表征的权衡分析、权衡模拟和预测的模型量化分析和生态系统服务权衡管理优化的多准则分析3类。3)生态系统服务权衡关键驱动因子为城市化、生态工程和气候变化。基于此,我们认为把握生态系统服务权衡不同研究层面的关联特征、创新和优化生态系统服务权衡研究方法、准确甄别生态系统服务权衡关键驱动因子以及充分整合多维生态系统服务权衡资源搭建数据共享平台是未来研究的重点。     

超声提取-气相色谱法测定土壤1,9-癸二醇

1,9-癸二醇是由水稻根系分泌物中发现的一种新型生物硝化抑制剂,在农业生产中可提高氮肥利用率,减少氮素损失。为建立一套超声波提取-气相色谱检测土壤中1,9-癸二醇的方法,分别对超声波提取条件(提取剂、提取次数、液料比、超声时间)和气相色谱检测参数(进样口温度、检测器温度、升温程序)进行研究。结果表明,超声波提取土壤1,9-癸二醇的最佳方法为甲醇作为提取剂超声提取1次,液料比40mL·g~(–1),超声时间30 min。气相色谱Agilent8890测定1,9-癸二醇的最佳条件为进样口温度250℃;氢火焰离子化检测器(FID)温度310℃;升温程序:初始柱温60℃,保持2 min,以20℃·min~(–1)的速率升至150℃,然后以3℃·min~(–1)的速率升至180℃,保持2 min,最后以20℃·min~(–1)的速率升至270℃。在最佳提取和测定条件下,不同浓度1,9-癸二醇的加标回收率为90.58%～94.55%。超声提取-气相色谱法检测限低、灵敏度和精密度高,快速高效、重复性好,为今后1,9-癸二醇的实际应用工作奠定了基础。     

垃圾堆放场周边土壤重金属含量的分析及污染评价

土壤重金属污染日益受到关注,重金属是垃圾渗滤液的主要成分之一。本文对苏北某市的一废弃垃圾堆放场周围的农田土壤进行分析,通过测定重金属的全量以及有效态含量来评价垃圾场的污染程度。结果表明垃圾场周边农田土壤Cd含量超过国家土壤质量二级标准,说明垃圾场周围的土壤可能存在重金属Cd的农产品污染风险。Hg、As、Pb、Cr四种元素的含量均高于非污染土壤,但都未超过土壤质量二级标准。随着距离的增加土壤重金属含量呈现出减少趋势,垃圾堆放点对周边大约150m范围内的土壤产生重金属污染。     

不同施用方式下污泥堆肥对土壤性质和草坪生长的影响

为解决城市污泥处理难题,探讨污泥堆肥及其不同施入方式对绿地土壤的改良效果,进行了污泥堆肥绿地土壤改良试验。试验设混合(H)、覆盖(F)、混合+覆盖(HF)3种施入方式,结果表明:不同施入方式均能显著降低绿地土壤容重,提高土壤中有机质、碱解氮、速效钾、有效磷含量,HF和H的改良效果最好;不同施入方式还均能显著促进草坪生长和分蘖,其中HF,F,H处理的分蘖密度分别比对照高45%,37%,32%;F处理的杂草抑制率在96%以上,HF为78%,H处理未能抑制杂草;各施入方式均能显著提高土壤微生物碳和土壤微生物氮含量,改良1年后,F、H和HF的土壤微生物碳含量分别是对照2.4,3.1,3.4倍,微生物氮含量分别是对照的1.7,3.0,2.8倍;与对照相比,HF处理与H处理的土壤脲酶、酸性磷酸酶和蔗糖酶活性均显著提高。     

造纸废水灌溉对芦苇不同生育期土壤中硝态氮含量的影响

在沈阳农业大学综合试验场内构建小试装置模拟盘锦双台河口天然湿地,用50,175,300mg/L浓度的造纸废水进行灌溉,研究造纸废水灌溉对土壤硝态氮含量的影响,为盐碱化湿地修复提供可参考的废水灌溉方式。结果表明,在3种浓度造纸废水灌溉下,0-40cm土壤剖面硝态氮含量随深度增加呈"S"形变化趋势,造纸废水与清水相比能增加土壤硝态氮含量。经双因素方差分析和多重比较,在发芽期灌溉浓度为50mg/L废水时土壤硝态氮与初始值相比增加最大。在发芽期灌溉废水大大增加了收获芦苇后土壤中的硝态氮含量,宜使用50mg/L浓度废水灌溉。