林权信息管理系统建设外业数据采集操作技术

林权信息管理是推进林地、林权流转的基础,是深刻贯彻落实党中央关于加强土地流转的基础性工作,利用空间数据源的地形图、航空图片底图和林权属性数据进行林地所有权边界权属的确认,并通过内业数据数字化处理,形成计算机网络系统,建立林权信息管理系统。从准备工作、现场勘界、制作边界确认汇集图、边界确认程序等环节总结出林权信息管理系统建设外业数据采集操作技术。     

红火蚁检疫饵剂的筛选

以鱼粉、火腿肠、甘蔗粉、蜂蜜、玉米粉、花生油等几种动植物性饵剂,对红火蚁进行了触角电位反应、室内趋向反应以及野外诱集试验。结果表明,几种饵剂均能引起红火蚁的触角电位(EAG)反应,其中以鱼粉引起的EAG反应最大,蜂蜜引起的EAG反应最小。室内趋向反应试验结果表明,鱼粉与花生油的混合物效果最佳,反应率达到了82%。田间诱集试验结果也表明,鱼粉与花生油混合物的效果最佳。     

基于嵌入式Web Server的农田信息采集传输系统研究

探讨了基于ARM-Linux的嵌入式Web Server系统在农田信息采集传输中的应用,给出了系统硬件结构和软件设计,重点研究了利用Boa作为Web服务器的过程、CGI程序的设计方法以及动态Web技术的实现。该系统能够对大范围内采集的大量数据进行有效传输,具备良好的稳定性和扩展性。     

一种便携式土壤温湿度数据采集器的研制

介绍了一种便携式土壤温湿度数据采集器,说明了其工作原理及主要特点,并给出了电路设计图,该仪器可用于田间土壤温度、湿度数据快速实时采集,已获得国家实用新型专利授权(专利号:ZL200620026085.1)。     

小麦生产风险标准化数据采集体系研究

做好粮食安全预警特别是小麦生产风险预警工作至关重要。本文从小麦生产风险数据采集方面入手,重点围绕风险数据采集规范的制订、数据采集网点的布局建设、风险数据的采集上报等内容开展先期的研究探讨,以期为整个课题的顺利实施奠定良好基础。     

基于LabVIEW的电液比例位置控制数据采集与显示系统设计

以美国NI公司的LabVIEW虚拟仪器软件为开发平台,结合工农业生产中电液比例位置控制系统的实际需求,构建了数据采集与显示系统,进行了系统配置与程序设计,该系统能实时观测液压缸运行状态并进行数据存储,优化了整体系统控制结构.     

赤狐生境选择研究进展

总结了赤狐生境选择的研究方法和研究内容,概括了影响赤狐生境选择的主要因素,并探讨了赤狐生境选择的灵活性及赤狐和与其同域分布的动物种的共存机制.最后,提出了赤孤相应的保护措施.     

果蔬农药残留萃取液颜色识别系统的研究

为实现果蔬农药残留萃取液颜色识别,设计了以3块TCS230颜色传感器为核心的颜色数据采集器;由单片机C8051F023对数据采集器输出的红、绿、蓝(RGB)三基色电压信号进行数据运算与处理,液晶显示器HTG240160C显示被测水果、蔬菜农药残留度。在算法上采用BP小波基函数神经网络算法,提高了颜色识别速度、精度和可靠性,该系统结构简单、操作方便。     

基于UAV-WSN的农田数据采集

【目的】将UAV（Unmanned aerial vehicle）引入传统的WSN（Wireless sensor network）中,可给静态WSN系统带来移动性和灵活性。通过将UAV-WSN结合起来应用于农田信息监测,有效地扩展单个WSN的覆盖面积,增强网络的鲁棒性,解决静态WSN在恶劣的自然环境中被划分成无法有效通信的独立子网所带来的农田监测信息采集失败的问题。【方法】选择3个物理位置独立的地块构建分簇的WSN网络,将UAV-WSN结合起来,系统中的传感器节点采用休眠-唤醒-工作-休眠的工作周期,利用UAV上的移动采集节点与UAV飞行轨迹经过的地面上的独立子网交互并采集农田信息,通过移动节点携带的3G网络将农田信息传输到农田监测数据中心。【结果】地块间距离超过100 m、UAV飞行高度维持在10 m时,UAV-WSN网络能够较好地完成农田信息采集任务,UAV WSN的通信质量明显优于静态WSN的通信质量,地块1、2和3的平均链路消耗分别降低了约10%、27%和14%,平均丢包率降低了约24%、68%和29%。【结论】UAV-WSN结构的网络通信扩展了静态WSN的传输距离、提高了WSN系统的能量效率、延长了系统的生命周期,可以为大面积的平原或山地环境下的农田信息采集提供参考。     

近红外光谱法测定土壤全氮和碱解氮含量

为探寻采用近红外光谱技术在野外快速测定土壤全氮和碱解氮含量的方法,采集土壤光谱信号,结合偏最小二乘法和主成分分析法,分别建立土壤全氮和碱解氮含量测定的定标模型。结果表明,采用PLS方法建模时,土壤全氮和碱解氮含量测定定标模型的精度较高。为提高模型的预测精度,采用多元散射校正、标准归一化、基线校正、卷积平滑和小波变换5种方法对光谱信号进行预处理,当用小波变换法对光谱信号进行去噪处理,并与PLS方法结合时,模型的预测精度最高,土壤全氮样品校正模型的相关系数为0.838 5,均方根误差为0.153 1,对应验证模型的相关系数为0.754 9,均方根误差为0.184 2,校正集和验证集土壤全氮含量预测值(y)与实测值(x)之间的关系模型分别为y=0.685 8x+0.198 0和y=0.621 4x+0.237 9;土壤碱解氮样品校正模型的相关系数为0.866 5,均方根误差为0.007 7,对应验证模型的相关系数为0.796 1,均方根误差为0.009 4,校正集和验证集土壤碱解氮含量预测值(y)与实测值(x)之间的关系模型分别为y=0.749 8x+0.019 4和y=0.700 7x+0.023 3。综合分析结果表明,应用近红外光谱技术对土壤全氮和碱解氮含量进行定量预测是可行的,且应用小波变换方法对光谱冗余信息进行预处理后,再与偏最小二乘法相结合可有效地提高模型的精度。