基于改进级联神经网络的大豆叶部病害诊断模型

针对大豆叶部病害性状特征与病种之间的模糊性和不确定性,将数字图像处理技术与神经网络智能推理技术相结合,充分挖掘大豆受病害胁迫后表现性状与病种之间的潜在规律,提出了基于改进级联神经网络的大豆病害诊断模型。首先利用自制载物模板无损采集大田大豆叶部病害数字图像,计算病斑区域的形状特征、颜色特征及纹理特征14维度特征参数;为突显各方面特征对于不同病害种类决定作用的差异性,构建各子神经网络并联的第1级网络,第2级网络的输入为第1级网络的输出,利用多维特征各自优势来自动取得病种模式推理规则,建立了用于大豆叶部病害自动诊断的两级级联神经网络模型,仿真实验准确率为97.67%;同时应用量子遗传计算优化级联神经网络参数,平均迭代次数为743,平均网络误差为0.000 995 445,提高了学习效率,实现了大豆叶部病害的高效自动诊断和精确测报,为大田农作物全面系统地开展作物病害监测、智能施药及自动防治提供了理论依据。     

土壤类型对优先流路径和磷形态影响的定量评价

以中国贡嘎山由青灰色砂质冰水堆积物发育而成的疏松岩性土壤和德国厄尔士山渍水土壤优先流路径为研究对象,通过野外染色示踪试验和改进的Hedley磷形态提取法,使用优先流染色面积比和优先流程度评价指数定量评价不同类型土壤的优先流程度,通过相关关系分析进一步揭示不同土壤类型中优先流路径对磷形态分布的影响。结果表明:贡嘎山和厄尔士山优先流图片总染色面积比分别为31%和52%,厄尔士山渍水土优先流比贡嘎山疏松岩性土发育较好。贡嘎山疏松岩性土壤优先流发育程度与潜在生物可利用无机磷和有机磷贡献率显著正相关,而即时生物有效无机磷和磷灰石磷与厄尔士山渍水土壤优先流发育程度显著正相关。土壤类型影响优先流路径分布和土壤磷形态分布,从而影响土壤磷赋存状况和下游水质安全。     

雾滴图像粘连特征改进判断及分离计数方法优化

雾滴在靶标上常出现粘连的情况,为准确测量雾滴尺寸、掌握雾滴分布规律,需要判断雾滴是否粘连,并用图像处理技术将粘连雾滴分开。首先提出判断雾滴是否粘连的改进方法,该方法结合雾滴的形状因子和面积阈值对粘连雾滴进行判断和特征提取,并用极限腐蚀法和迭代开运算法对粘连雾滴进行计数处理,其次调用迭代开运算标记的分水岭算法分割,最后对分割后雾滴的连通域进行标记及形状圆整。试验结果表明：该方法可实现粘连雾滴的自动判断和特征提取,弱粘连准确率100%,强粘连可达97.2%以上。该算法获得的雾滴粒径参数与激光粒度仪试验测量结果接近,其尺寸测量准确度较Deposit Scan软件计算平均提高了7.67%。基于相同的样本,与人工计数标定结果对比表明,该方法获得的雾滴个数快速且精准度达97.06%以上。     

苹果图像的背景分割与目标提取

水果的缺陷、大小和颜色差异以及光照等因素影响图像背景分割与目标提取精度.以苹果为研究对象,针对4种不同光照强度条件下采集的280幅不同姿态的苹果图像,将彩色图像的R、G、B分量进行算术运算,然后采用形态学开运算进行消噪处理,采用线性空间滤波消除锯齿状边界,采用自动阈值分割方法进行背景分割与目标提取.结果显示,203幅图像的分割偏差小于1％,占总量的72.5％;70幅图像的分割偏差大于1％而小于2％,占总量的25％;偏差大于2％的有7幅,占总量的2.5％.最大分割偏差为2.83％.     

基于无人机影像匹配点云的苗圃单木冠层三维分割

近年来较多的树冠提取算法以激光雷达数据为基础,然而激光点云数据量大、冗余多而且采集成本高。本文基于无人机影像匹配点云提取单木树冠轮廓,研究一种成本可控、能够补充甚至部分替代激光雷达的小范围森林制图方案。以福建省三明市某林场内苗圃地作为研究对象,在稠密的无人机影像匹配点云中截取2个25 m×25 m的样地作为测试样本。预处理后,首先构建植被冠层高度模型,以局部最大值法探测树冠位置并标记为种子点;从这些种子点形成的初始区域开始生长,迭代计算直到全部的影像匹配点云归并完毕;最后,将算法提取的树冠轮廓导入Arc GIS中获取树冠轮廓矢量边界,并与手绘参考树冠叠加,利用F测度实现精度的评定。依此方案,在2个林分范围内的树冠提取F测度均达到了89%以上,单木冠幅提取的误差在0.14 m以内。结果表明,该方案简单有效、精度可靠,适用于小范围、高精度的植被制图。     

土壤养分有效性测定及其方法

在提出土壤养分有效性测定概念的基础上 ,本文对各种土壤养分有效性的测定方法进行了总结 ,讨论了这些方法的测定机理、测定效果及近几年的进展。这些方法包括用于磷钾等元素测定的树脂法、用于氮测定的生物培养法和化学提取法、磷测定的氧化铁试纸法和氢氧化铁透析管法和钾的四苯硼钠法     

植物多糖的提取及对双歧杆菌的增殖作用

采用水提法提取枸杞、红枣、甘薯、淮山4种植物原料及花菇多糖,正交设计优化提取条件,并将植物提取多糖用于双歧杆菌的增殖试验。结果表明,植物多糖提取优化条件,加水比例分别为:枸杞、红枣1∶10,花菇1∶15,甘薯1∶3,淮山1∶9;提取温度:80～95℃;提取时间1～3h。5种原料在优化条件下的多糖提取率相对于植物取样质量分别为:枸杞51.8%、红枣53.2%、花菇28.2%、甘薯18.8%、淮山18.3%。5种原料提取多糖对双歧杆菌的增殖作用:菌体在对数生长期生长速率常数(R)提高135%～85%,世代时间(G)缩短56%～44%。     

超临界CO_2流体萃取技术提取核桃油的研究

以新鲜的核桃仁为原料 ,研究了在超临界状态下物料的粉碎度、萃取压力、萃取温度、萃取时间对核桃油萃取效果的影响。结果表明 ,超临界 CO2 流体萃取核桃油的最佳工艺条件为粉碎度 3 0目、萃取压强 3 0 MPa、萃取温度 4 5℃、萃取时间 5 h,此条件下核桃油的萃取率可达 93 .98%。     

新疆干旱区土地盐渍化信息提取及实证分析

对提取干旱区盐渍化信息的若干方法进行了评述,并且选取位于干旱区地带的盐渍化典型区域——阿克苏地区的库车、新和、沙雅县以及和田地区的于田县作为研究区进行实证分析。并采用同一时相的ETM+数据,运用K-T变换、比值变换以及通过NDVI指数和分类来提取信息发现效果明显。通过实证分析发现:虽然研究区都地处塔里木盆地周边地区,一个是塔北绿洲,另一个是塔南绿洲。但由于水文(盐渍化形成的关键)、气候(形成盐渍化土壤的驱动力)、地形(盐渍化土壤分布及差异的主要因素)、人类活动(盐渍化土壤形成的重要因素)等因素差异的存在,导致了盐渍化情况的差异。     

超微细菌Glaciecola多糖的超声提取工艺研究

多糖已作为免疫药物，应用于心血管疾病的临床治疗。研究了超微细菌Glaciecola多糖适宜的提取方法。通过研究常规水浸提法中不同料液比、提取温度和时间对细菌多糖得率、黏度和表面张力的影响，以及超声提取对多糖得率、黏度和表面张力的影响，结果表明：提取时间对多糖得率和多糖黏度均存在着显著的影响(p<0.05)，细菌多糖的适宜提取条件为料水比1∶15，提取温度在100℃左右，提取时间4～6 h。超声强化处理能显著提高超微细菌多糖的得率，降低提取液的表面张力(p<0.05)，超声强化处理后提取2 h的多糖得率，可达未处理前提取6 h的水平；超声提取条件以选择10～15 min、100 W功率，提取4 h为宜。超微细菌Glaciecola多糖的得率可达8.82%。