基于无人机遥感影像的马铃薯产量估算

马铃薯产量的精准预测对于保障粮食安全具有重要作用。为实现快速精准获取马铃薯产量信息,研究利用无人机搭载可见光相机和多光谱相机,分别于马铃薯现蕾期、初花期、盛花期和终花期进行无人机RGB和多光谱影像的采集,并于收获期测定马铃薯产量。基于RGB和多光谱影像特征,对马铃薯产量与RGB指数和植被指数分别进行相关性分析,结合样本数量,筛选出相关性最高的前五个光谱指数作为模型输入变量,采用多元线性回归(Multiple linear regression,MLR)和随机森林(Random forest,RF)2种方法构建不同生育期和全生育期的估算模型,并进行对比,筛选出马铃薯产量估算的最优模型。通过RGB指数与植被指数结合可以提高马铃薯产量的估算效果,并且多元线性回归模型的反演效果要优于随机森林模型。最终产量的估算效果从高到低分别是盛花期>全生育期>终花期>初花期>现蕾期,马铃薯产量最优估算模型为盛花期以RGB指数与植被指数结合作为模型输入变量的MLR模型。测试集R²和RMSE分别为0.77、0.64 kg/m²;验证集R     

猪瘟病毒实时荧光定量PCR检测方法的建立及初步应用

为建立一种特异、灵敏、快速及量化的猪瘟病毒(CSFV)检测方法,设计扩增CSFV E2基因的特异性引物,建立Eva Green染料的RT-qPCR检测方法,对其特异性、灵敏性、重复性测试,并检测疑似猪瘟病毒感染的临床样品.结果显示,所建立的RT-qPCR检测方法标准曲线的线性相关系数R2=1.000,具有良好的线性关系...     

高分卫星影像遥感指数批量处理系统设计与实现

针对日益增长的高分卫星影像数据文件量和批量化计算处理其遥感指数的需求,采用交互式数据语言IDL,基于分层架构和事件驱动模型,设计和开发具有图形用户界面、不依赖ENVI软件、可跨平台独立运行的高分卫星影像遥感指数批量处理系统,实现影像读取、指数计算、数据输出的批量化、可视化、流程化处理,简化从繁芜复杂的高分影像数据文件中提取多种遥感指数的手工操作过程。在农业遥感业务中的实践应用结果表明：本系统能够稳定运行,高效地处理大批量的高分卫星影像文件,精准计算多种遥感指数,避免了传统方法存在的操作繁琐、重复劳动、频繁等待等问题,不仅极大提升了农业遥感业务的工作效率,而且对遥感数据分析处理和相关软件的开发应用也具有重要的参考意义。本系统的成功设计实现与应用,显示出了分层架构、事件驱动模型与IDL语言的结合对农业遥感领域信息系统开发和实践的有效性。     

基于高分辨率遥感影像的植被分类方法比较

以新疆库车市东部绿洲-荒漠过渡带为研究对象,利用GF-2号遥感影像为主要数据源,在野外调查的基础上,采用基于像元的监督分类和分层次多尺度分割的面向对象分类方法对研究区植被信息进行准确识别。结果表明:1)监督分类与面向对象的分类结果大体一致,两者的总体分类精度均可达到94%以上,Kappa系数大于0.93,都体现出了较高的分类精度;2)与监督分类相比,面向对象的分类方法在总体分类精度上提升了3.79%,Kappa系数提高了0.032,具有更好的分类效果和分类精度。通过确定最优尺度分割,面向对象的分类方法可更为准确地提取研究区植被信息,为合理评价区域土地荒漠化状况提供科学依据。     

基于国产高分数据的森林蓄积量反演研究

以内蒙古旺业甸林场为研究区,结合地面调查,对高分二号遥感数据进行预处理,并提取光谱信息、植被指数及纹理信息等48个遥感因子,采用Pearson相关系数法筛选出8个因子进行建模。采用多元线性回归、多层感知机、K-近邻、支持向量机、随机森林模型估测森林蓄积量,得到研究区内森林蓄积量反演图。结果表明:1)高分二号影像提取的遥感因子中,基于二阶矩阵的纹理特征均值(Mean)与森林蓄积量的相关性较高;2)随机森林相对于多元线性、多层感知机、K-近邻、支持向量机等方法具有更好的森林蓄积量估测精度,其相对均方根误差(rRMSE)为25.40%;3)研究区内森林蓄积量高的地区主要分布在西部和东南部;森林蓄积量低的地区主要分布在西北部、中部及北部,与实际调查情况一致。国产高分二号影像利用随机森林算法在森林蓄积量反演方面具有一定的潜力。     

柑橘黄龙病菌浓度对琼中绿橙果实品质的影响

为了定量衡量黄龙病菌量对琼中绿橙果实品质的影响,本实验以采自海南琼中橘园中感染了柑橘黄龙病的琼中绿橙为实验材料,用实时荧光定量PCR相对定量的方法测定果实中柑橘黄龙病菌的浓度,同时对果实品质的8个外在指标（果实纵经、横径、果形指数、单果重、果皮率、残渣率、种子数量、种子重量）和5个内在指标（果汁率、可食率、可溶性固形物含量、可滴定酸含量、固酸比）进行测定,研究黄龙病菌浓度对琼中绿橙果实品质的影响。结果表明：随着琼中绿橙果实中柑橘黄龙病菌浓度的增大,果实外观品质变化明显的指标包括果实纵经、果形指数、单果重（p<0.05）,其中果实纵经呈现明显下降趋势,从64.97mm下降到57.44mm,相对较少11.59%;果形指数呈现明显上升趋势,从0.83上升到0.94,相对增多13.25%;单果重呈现下降趋势,从166.35g下降到109.66g,相对较少34.08%;果实横径、果皮率、残渣率、种子数量、种子重量等指标变化不明显。随着琼中绿橙果实中柑橘黄龙病菌浓度的增大,果实内在品质变化明显的指标为可溶性固形物含量,可溶性固形物含量呈现明显下降趋势（P<0.05）,从9.65%下降到8.19%,相对减少15.13%;果汁率、可食率、可滴定酸含量和TSS/TA没有明显变化。结论：在黄龙病菌浓度增加的情况下,琼中绿橙在果实外观、内在品质等多个指标呈现下降趋势。研究结果为定量评价黄龙病对柑橘果实的影响提供参考。     

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。     

检测柑橘黄龙病的四对常规PCR引物特异性和灵敏度比较

柑橘黄龙病是目前危害柑橘产业的重要危险性病害,实验室中通过PCR技术检测柑橘黄龙病是最有效的方法,因此,确定一组特异性好、灵敏度高的引物至关重要。本文通过荧光定量PCR标定柑橘黄龙病菌核酸浓度的方法,对目前各实验室常规PCR应用比较广泛的4对引物（P400F/R、P535F/R、OI1/OI2,16SF/R）做了特异性和灵敏度的比较。结果发现4对引物均能排除其它来源核酸的干扰,表现出明显的特异性,但在灵敏度方面4对引物差别很大,灵敏度结果是依次为：16SF/R＞P400F/R ＞P535F/R=OI1/OI2,灵敏度最高的16SF/R引物检测柑橘黄龙病菌核酸含量约为1.87×10﹣2 ng/μl。本研究结果为实验室开展检测柑橘黄龙病研究提供了很好的理论与实践基础     

定量分析柑橘黄龙病菌在沙糖橘中的分布

柑橘黄龙病是由难培养的革兰氏阴性菌“Candidatus Liberibacter asiaticus”引起的严重为害柑橘的系统性病害。本研究通过实时荧光PCR 检测黄龙病菌在沙糖橘上的分布情况,结果表明不同部位黄龙病病菌浓度存在较大差异。其中果实中橘络部位病菌含量最高,且病原菌在果实中呈现富集的状态。本研究结果可为病原菌在植株体内的转运规律提供参考。