玉溪烟区K326不同部位初烤烟叶面形态特征的识别

[目的]探索初烤烟部位和叶面形态特征的关系。[方法]选用玉溪烟区K326品种的3个部位12个橘黄色等级共1 800个样品,分别测量初烤烟叶片的10个形态指标,以此换算成7个特征指标,并进行方差分析和聚类分析。[结果]叶片长宽比、叶基宽窄的变化和叶片最宽处的位置3项叶面形态特征指标在初烤烟部位间的差异均达到极显著水平,能将初烤烟部位细分为脚叶、下二棚叶、下偏中交界叶、下腰叶、腰叶、上腰叶、上二棚叶、下顶叶、上顶叶9个组别。[结论]该试验结果为烟叶分级过程中准确判定烟叶部位提供了参考。     

基于反卷积波束形成的噪声源识别方法研究进展

反卷积波束形成作为一种基于波束形成的噪声源识别方法已被广泛的运用,尤其在林业机械噪声源识别中。相比于传统波束形成,该方法可有效减小主瓣宽度并消除旁瓣,提高空间分辨率。概述了近年来国内外反卷积波束形成的研究进展,从旁瓣抑制能力、定位精度、计算效率方面对多种代表性方法进行对比分析,归纳总结其特点,讨论其局限性,为今后该方法的后续改进提供新的研究思路,以期获得更全面的反卷积波束形成算法,具有更优的适用性。     

北京市远郊区低收入农户增收与发展研究——以北京市怀柔区低收入农户为例

依据北京市对低收入农户精准识别标准,对北京市远郊区县低收入农户增收进行研究。以远郊的怀柔区低收入农户为例,通过精准识别及建档立卡,对怀柔区低收入农户基本情况进行了详细分析,并对低收入农户"致贫"成因与帮扶需求进行了深度分析,最后,依据致贫成因及帮扶需求,制定出精准的帮扶措施。     

国内12种常见龙船花属观赏植物鉴别与分类检索

针对目前国内对龙船花属(Ixora L.)观赏植物存在名称混乱、辨识困难的问题,通过比对植物标本、图鉴和文献资料,对12种(含变种和品种)常见龙船花属观赏植物进行了正名,归纳总结了识别要点;并以花和叶的形态、色彩及大小为基础,编制检索表。     

伊犁绢蒿荒漠草地退化等级的高光谱识别方法

本研究以伊犁绢蒿(Seriphidium transiliense)荒漠草地为研究对象,基于环境卫星HSI高光谱影像和群落冠层光谱,采用光谱角填图法和光谱信息散度法对草地退化等级进行识别。结果表明:以实地采集的冠层反射光谱为指导的HSI高光谱影像识别精度较差;基于HSI高光谱影像的退化等级识别结果较好,总体分类精度在76%以上,适合对伊犁绢蒿荒漠草地退化等级识别。     

基于时间序列MODIS-NDVI的冬小麦遥感识别

利用TM影像更新研究区的土地利用数据,提取冬小麦可能出现的区域作为掩膜限定识别范围,从而可以减少其他植被类型信息的干扰;通过选取冬小麦样点,在时间序列NDVI数据中提取纯冬小麦的时序曲线,根据曲线特征构建时相识别模型;在限定的范围内根据识别模型提取冬小麦,进而将两个尺度数据进行综合处理和面积统计,冬小麦面积为268.65×10~3 hm~2;利用统计年鉴数据和随机抽样两种方法进行精度分析,结果显示面积精度为91.56%,位置精度为87.46%。与实地调查和人工解译相比,大大提供了工作效率,减少了工作量,适用于大面积区域尺度的冬小麦监测。     

神经激素与啮齿类动物的社会识别研究进展

综述了催产素(OT)、精氨酸加压素(AVP)、性激素(包括雌激素、孕酮、雄性激素)这些神经激素与啮齿类动物的社会识别关系的研究进展。     

水青树木材红外光谱特征研究

采用傅里叶变换红外光谱(FTIR)法测定了水青树等6种木材红外光谱。结果表明,通过各自的特征峰和共有峰相对峰强的比较可以区别6种木材。水青树木材的红外光谱各官能团吸收峰的特征表明,其化学组分交错于针阔叶材之间,木质素含量和结构具有一定针叶材的特征。通过红外光谱共有峰率和变异峰率双指标序列法的分析,在系统位置上,水青树与金缕梅科处于更近的位置,而与木兰科更远。红外光谱在木材分类研究和鉴定领域有较好的应用前景,此技术也有望成为木材司法鉴定体系中的有效方法之一。     

基于HTK的宁夏银川方言普通话语音识别系统

自动语音识别(ASR)是机器或程序识别语音命令或听写的能力,其内容涉及将语音模式与所提供或获取的词汇匹配的能力。目前,主要使用基于隐马尔可夫模型(HMM)的语音识别器。本文旨在为应用于农产品交易领域的宁夏银川方言普通话构建语音识别系统,隐马尔可夫模型工具包(HTK)用于开发系统,它使用声学词模型识别孤立的词。系统训练113个常用农业词汇,训练数据收集于9位说话人,实验结果表明,HMM拓扑中10个状态的系统的整体精度为96.61%和95.49%。     

苏南地区变量施肥电子处方图系统的构建与应用

为在苏南地区农村推广变量施肥技术提供一种可能的实施途径,根据苏南地区的农业生产实践经验,探讨一种简易的农田施肥处方的获取途径,并结合百度地图API构建变量施肥电子处方图系统,对系统结构和实现方法进行了详细介绍,重点讨论农田电子地图的构建与应用普通精度GPS模块实现田块快速定位识别的方法。以江苏省南京市双鱼龙庄13.3hm2试验田为测试对象,在Android设备上构建相应的电子处方图系统,并进行基于自然田块的定位识别性能测定试验和变量施肥试验。试验结果表明:系统测试数据稳定,定位信息经过卡尔曼滤波算法处理后,当测试点距离农田边界2m时,定位识别正确率达到86.8%,距离边界2m时,定位识别正确率达到100%。系统指导变量施肥机施肥,其实际播量相对误差小于5.9%。说明本系统能够有效识别作业位置,具备指导田间变量施肥的能力。具备在苏南地区农村推广应用的前景。