北京市树高胸径回归模型研建及一元立木材积表检验

利用北京市14 074株测高样木数据,以二元立木材积估计值为基础,研建北京市13个树种组的树高胸径回归模型,建立新的一元立木材积表,并对新老2套一元材积表的估计误差进行检验和评价。结果显示:现行13个树种组的一元立木材积表对总体蓄积量的估计误差为-1.14%,对各个树种组的蓄积量估计误差在-36.59%～47.76%之间,有11个树种组的一元材积表已超出±5%的允许误差范围;新建13个树种组的一元立木材积表,其平均预估误差(MPE)都在5%以内,总体相对误差(TRE)和平均系统误差(ASE)都在±1%以内。研究表明:北京市13个树种组的老一元立木材积表仅有2个尚能继续使用,其他11个需要修正或更新;新建13个树种组的一元立木材积表,能满足林业行业标准的精度要求。     

基于UAV-LiDAR和误差变量回归的落叶松人工林单木参数估测

【目的】以人工落叶松为例,探索基于无人机激光雷达（Unmanned aerial vehicle LiDAR, UAVLiDAR）点云的单木探测提取树高的误差对胸径反演的影响并校准,实现单木参数（胸径、树高）的准确度量,为大尺度高效便捷估测单木参数提供新的思路。【方法】以东北林业大学帽儿山实验林场13块4个龄组（幼龄林、中龄林、近熟林和成熟林）的落叶松人工林样地UAV-LiDAR数据及野外调查数据为数据源,基于UAVLiDAR点云的单木探测提取的树高,分别以普通最小二乘法（Ordinary least squares, OLS）和3种误差变量回归（标准主轴（Standard major axis, SMA）、远程主轴（Ranged major axis, RMA）和极大似然估计（Maximum likelihood estimate, MLE））构建胸径-树高模型,研究探测误差对各龄组人工落叶松胸径反演的影响并校准。【结果】利用UAV-LiDAR点云的单木探测提取4个龄组树高的相对均方根误差（rRMSE）,误差范围为3.41%～5.14%;在胸径-树高模型预测方面,3种误差变量回归均优...     

基于机器学习的辽东山区落叶松林蓄积量估算研究

作为森林资源信息的采集工具,遥感技术能及时有效的获取准确信息,是了解森林资源现状和获取森林结构参数的理想手段。以三类设计的作业小班为基础,小班中心为质点做25 m×25 m样方,取其公顷蓄积量作为因变量,提取影像各波段像元亮度值(digital number, DN)、植被指数、地形因子作为自变量指标,利用多元线性回归算法和人工神经网络建立了模型估算森林蓄积量。并利用实地调查的蓄积数据反演精度,对其算法的优劣进行了评价。经检验得知：多元线性回归平均绝对误差为35.68,相对均方根误差为39.32%;神经网络平均绝对误差为30.45,相对均方根误差为34.87%。典型地区精度可以达到80%。由评价表明：该模型使用良好,且误差在可接受范围内,利用人工神经网络方法获得的模型更优。     

基于无人机高光谱融合连续投影算法估算棉花地上部生物量

【目的】地上部生物量是表征植物生命活动的重要参数。探索不同的光谱预处理方法和建模方法,实现对棉花地上部生物量快速、无损、准确的估算,对棉花长势监测和大田精准管理具有重要意义。【方法】以新陆早53号、新陆早45号为研究对象,设置不同施氮处理,于出苗后不同阶段获取棉花地上部生物量和无人机高光谱数据,通过连续投影算法(Successive projections algorithm,SPA)筛选不同预处理[一阶导数、二阶导数、Savitzky-Golay(SG平滑)、多元散射校正]后的特征波长,基于筛选出的不同波长组合使用偏最小二乘法回归(Partial least square regression,PLSR)和随机森林回归(Random forest regression,RFR)分别构建棉花地上部生物量估算模型,比较不同预处理后建立模型的精度,确定最优估算模型。【结果】(1)利用SPA算法对不同预处理后的光谱信息筛选出特征波长9～26个,可实现光谱信息降维。(2)基于SG平滑-SPA处理及PLSR方法建立的模型最佳,R~2达到了0.63,均方根误差(Root mean square error,RMSE)为0.42,验证集的R~2为0.67,RMSE为0.44。(3)一阶导数-SPA处理后,采用RFR构建的模型最佳,R~2达到0.87,RMSE为0.45,验证集R~2为0.81,RMSE为0.37。【结论】采用一阶导数预处理结合SPA筛选特征波长,经RFR构建的估算模型结果和验证效果均最佳,可用于棉花地上部生物量定量估算。     

基于改进YOLOv5算法的农田杂草检测

随着智慧农业技术和大田种植技术的不断发展,自动除草具有广阔的市场前景。关于除草剂自动喷洒的有效性,农田杂草的精准、快速地识别和定位是关键技术之一。基于此提出一种改进的YOLOv5算法实现农田杂草检测,该方法通过改进数据增强方式,提高模型泛化性;通过添加注意力机制,增强主干网络的特征提取能力;通过改进框回归损失函数,提升预测框的准确率。试验表明,在芝麻作物和多种杂草的复杂环境下,本文方法的检测平均精度均值mAP为90.6%,杂草的检测平均精度AP为90.2%,比YOLOv5s模型分别提高4.7%和2%。在本文试验环境下,单张图像检测时间为2.8 ms,可实现实时检测。该研究内容可以为农田智能除草设备提供参考。     

全球各主要季风区湿季和干季降雨变化趋势、变率和偏度特征的对比

对比了1979—2020年全球8个主要季风区湿季和干季降雨的长期变化趋势、变率和偏度特征。主要结果如下：（1）在长期变化趋势方面,东亚、西北太平洋和北非季风的湿季降雨以及印度季风的干季降雨呈现显著的增加趋势,而北美和南美季风的干季降雨和南美季风的湿季降雨呈现显著的下降趋势。东亚和北非季风（南美季风）的湿季—干季降雨差值呈现显著的增加（下降）趋势。（2）在变率方面,北美和北非季风湿季和干季降雨的方差在2000—2020年（P2时期）要小于1979—1999年（P1时期）;南非和澳洲季风湿季和干季降雨的方差在P2时期要大于P1时期;东亚、西北太平洋和南美季风降雨方差的变化在湿季和干季存在不一致性,湿季（干季）降雨的方差在P2时期增加（减小）。（3）在偏度方面,东亚、印度、澳洲和南非季风干季降雨和东亚季风湿季降雨的偏度值在P2时期增加;而西北太平洋季风干季降雨和北非季风湿季降雨的偏度值在P2时期减小。     

猪胴体在线瘦肉率回归预测研究

选购不同类型的商品猪94头,分别测其瘦肉率、胴体重、背膘厚度等指标,并以瘦肉率为因变量,其它指标为自变量,采用SAS8．0软件进行数据分析,建立了不同商品猪胴体瘦肉率最优回归方程,并对回归方程进行了方差分析及残差散点图的回归诊断,结果表明只采用胴体重和背膘厚度两个指标所得的胴体瘦肉率预测方程具有较高的准确度和精度度。     

基于BP神经网络的欠发达地区失地农民生计方式选择预测——以甘肃省兰州市安宁区为例

[目的]探析欠发达地区失地农民生计方式选择的影响因素,推进失地农民可持续生计研究,为精准实现失地农民可持续生计提供政策参考.[方法]以甘肃省兰州市安宁区失地农民群体为研究对象,基于可持续生计分析框架及实地调查数据,采用BP神经网络及二元Logistic回归模型定量分析人力资本和政策性因素对失地农民生计方式选择影响的边际效应.[结果]BP神经网络检验分类预测准确率达92.44%,二元Logistic回归模型检验分类预测准确率为78.15%,且BP神经网络的AUC值显著高于二元Logistic回归模型,表明BP神经网络具有更好的拟合性能,能更有效地分析失地农民生计资本对其转移就业选择的影响及边际效应.因征地补偿所获得的财产性收入和转移性收入在一定程度上降低了失地农民转移就业率;年龄对转移就业概率的边际效应呈倒U形,35岁以上失地农民的转移就业概率显著低于35岁以下群体,45岁以上失地农民的转移就业概率已低至0.5以下;欠发达地区教育水平仍是影响非农就业水平的关键因子,且高中以上教育水平对就业概率提升的影响显著.[建议]提高人力资本存量,增强职业技能培训;选取更合理的征地补偿措施,正确引导失地农民合理分配使用货币性补偿;完善失地农民劳动力市场体系,提供更有针对性的就业扶持及保障措施,缓解失地农民提前退出劳动力市场的现状.     

潜江市春玉米不同氮肥施用量效应试验结果分析

为摸清潜江市玉米作物三要素(氮、磷、钾)肥料养分与作物产量效应关系,参考"3414"肥效试验设计,在有代表性的玉米种植区进行了春玉米不同氮肥施用量效应试验。初步弄清了潜江市春玉米作物产量与氮要素肥料养分的效应关系,得出了所试区域春玉米作物的氮肥推荐施用量,为进一步优化潜江市玉米作物测土配方施肥肥料养分施肥推荐指标体系,促进肥料养分合理平衡施用和减肥增效提供了理论依据。