基于SHAW模型的南疆典型灌区适宜盐分淋洗定额空间分布

明晰西北旱区休闲期土壤盐分淋洗定额的空间分布特征,对于水资源有效利用、土壤盐渍化防控具有重要意义。受制于土壤盐分、土壤质地的空间变异性,在某一点尺度获得的盐分淋洗定额难以全面反映区域的情况。该研究以南疆阿拉尔灌区为例,采用统计学和空间插值相结合的方法,确定灌区土壤盐分、土壤质地的空间分布特征,并通过划分模拟单元,建立基于SHAW（the simultaneous heat and water）模型的灌区尺度分布式模型,得到了不同灌水模式下适宜的盐分淋洗定额空间分布特征。结果表明：阿拉尔灌区土壤盐分呈现出\     

耦合耕地综合质量和空间连通性的基本农田划定研究

保护集中连片的优质耕地对于保障国家粮食安全具有重要意义。本文以江西省兴国县为例,从耕地的自然质量、立地条件、生态条件3个层面系统构建耕地综合质量评价指标体系;基于TOPSIS(Technique for order preference by similarity to an ideal solution)综合评价法对耕地综合质量进行评价,引入耕地连片度、耕地空间连通格局分析了耕地空间集聚特征,综合耕地质量及其连通特征划定永久基本农田。结果表明：从耕地综合质量来看,兴国县耕地质量由高到低划分为4个质量等级,面积分别为6204.95、16.03172、19321.79、3573.76hm2,占总耕地面积的13.75%、35.52%、42.81%、7.92%。总体来看,兴国县中等质量耕地居多,占比为78.33%。从耕地连通性来看,兴国县耕地连片程度由高到低划分为5个等级,其中一级~五级连片耕地面积分别为24731.44、6199.73、3131.54、7397.71、3671.80hm2,分别占耕地总面积的54.80%、13.73%、6.94%、16.39%、8.14%,耕地存在不同程度破碎化。将耕地质量三等以上、连片程度四级以上耕地划入基本农田,面积为37029.62hm2,占耕地总面积的82.05%,与原有划定基本农田相比,实现了划定后永久基本农田“总体稳定、布局优化、质量有提升”的目标。     

基于改进DenseNet和迁移学习的荷叶病虫害识别模型

病虫害的发生将会严重影响莲藕品质与产量,开展病害诊断与识别对藕田病虫害及时对症对病诊治、提升莲藕生产质量与经济效益具有重要意义。该研究以荷叶病虫害高效、准确识别为目标,提出了一种基于改进DenseNet和迁移学习的荷叶病虫害识别模型。采用分支结构对模型的浅层特征提取模块进行改进,并在Dense Block与Transition Layer中引入Squeeze and Excitation注意力机制模块和锐化的余弦卷积,最后基于Plantvillage数据集进行迁移学习,实现了91.34%的识别准确率。该研究实现了对荷叶腐败病、病毒病、斜纹夜蛾、叶腐病、叶斑病的识别,并将改进后的模型推广应用于基于无人机图像的藕田病虫害检测,实现了病害分布可视化,可对莲藕病虫害的智能化防治提供有益指导。     

基于改进YOLOv5s的名优绿茶品质检测

针对实际检测过程中茶叶数量多、体积小、茶叶之间颜色和纹理相似等特点,该研究提出了一种基于YOLOv5s的名优绿茶品质检测算法。首先,该算法在骨干网络层引入膨胀卷积网络,通过增大感受野的方式增强茶叶微小特征的提取。其次,改进特征融合进程,基于通道注意力和空间注意力抑制无关信息的干扰,构建CBAM注意力机制优化检测器。接着根据swin transformer网络结构在多个维度对小尺度茶叶的特征进行交互和融合。最后,配合SimOTA匹配算法动态分配茶叶正样本,提高不同品质茶叶的识别能力。结果表明,改进后的算法精准度、召回率、平均精度均值、模型体积、检测速度分别为97.4%、89.7%、91.9%、7.11MB和51帧/s,相较于基础的YOLOv5s平均精度均值提高了3.8个百分点,检测速度提高了7帧/s。利用相同数据集在不同目标检测模型上进行对比试验,与Faster-RCNN、SSD、YOLOv3、YOLOv4等模型相比,平均精度均值分别提升10.8、22.9、18.6、8.4个百分点,进一步验证了该研究方法的有效性和可靠性。     

改进MobileViT网络识别轻量化田间杂草

为解决现有的田间杂草识别方法无法兼顾高准确率与实时性的问题,该研究提出了一种基于改进MobileViT网络的轻量化杂草识别方法。首先,该方法使用高效的MobileViT网络构建杂草特征提取网络,在保证特征提取能力的同时实现更少的模型参数量与计算量;其次,通过高效通道注意力机制加强下采样后特征图中的重要特征,进一步提升模型的特征提取能力;最后,特征提取网络中的MobileViT模块被用于同时学习局部语义信息和全局语义信息,仅通过少量模块的组合便能够准确地捕捉到不同类别杂草与作物间细微差异。为验证该方法的有效性,该研究以农田环境下采集的玉米幼苗及其4类伴生杂草图像为数据进行了模型训练,试验结果表明,该方法的识别准确率、精准度、召回率和F1分数分别为99.61%、99.60%、99.58%和99.59%,优于VGG-16、ResNet-50、DenseNet-161、MobileNetv2等常用卷积神经网络;同时,可视化结果表明该方法能够有效提取杂草图像中的关键特征,并抑制背景区域对识别结果的影响。该研究提出的方法能够精准、快速地区分出农田环境下形态相似的多种杂草与作物,可为智能除草设备中的杂草识别系统设计提供参考。     

基于改进YOLOv7的复杂环境下红花采摘识别

针对光照、遮挡、密集以及样本数量不均衡等复杂环境造成红花机械化采摘识别不准问题,提出一种基于YOLOv7的改进模型,制作红花样本数据集建立真实采摘的复杂环境数据,增加Swin Transformer注意力机制提高模型对各分类样本的检测精准率,改进Focal Loss损失函数提升多分类任务下不均衡样本的识别率。经试验,改进后的模型各类别样本的检测平均准确率（mAP）达到88.5%,与改进前相比提高了7个百分点,不均衡类别样本平均精度（AP）提高了15.9个百分点,与其他模型相比,检测平均准确率与检测速度均大幅提升。结果表明改进后的模型可以准确地实现对红花的检测,模型参数量小识别速度快,适合在红花采摘机械上进行迁移部署,可为机械化实时采摘研究提供技术支持。     

基于MCI的新疆近60 a干旱时空特征分析

利用新疆99个气象站点1961-2020年逐日气象数据,根据最新修订的《气象干旱等级》国标,计算各站点1961-2020年逐日气象干旱综合指数序列(MCI).利用相关分析、线性趋势、突变检验、EOF等方法,分析了近60a新疆干旱强度的时空变化特征.结果 表明:(1)新疆MCI监测结果与降水距平百分率、干旱灾情记录具有较...     

武功山山地草甸生态系统土壤无机磷垂直地带性分布特征

利用土壤无机磷形态分级方法,以江西省武功山山地草甸为研究对象,分析不同海拔高度(1 600～1 900 m)和不同土壤深度(0－20和20－40 cm)下,土壤无机磷形态的含量与分布特征,及无机磷各形态与有效磷的相关性。结果表明,1)武功山山地草甸土壤无机磷含量的变化范围在175.48～524.06 mg·kg-1,无机磷总量随海拔高度的升高而显著增加(P0.05),随土层深度的加深而显著减少,呈现表聚性;2)无机磷中水溶性磷、Al-P、Fe-P、O-P、Ca-P的变化范围分别是0.423～4.781、16.27～90.72、54.13～344.34、19.66～90.32、15.12～76.21 mg·kg-1。各无机磷形态均随海拔升高呈现垂直分布规律,且具有表聚性。同一海拔及土层上,水溶性磷＜Ca-P＜O-P＜Al-P＜Fe-P;3)有效磷含量与Al-P占无机磷总量的百分比呈极显著相关(P0.01),说明Al-P是该区域土壤有效磷的潜在来源。本研究既揭示了武功山山地草甸土壤无机磷形态的垂直地带性分布特征及其与有效磷的相关性,确定了土壤磷素有效性的潜在来源,同时也可为武功山山地草甸生态系统的植被恢复提供理论依据。     

宁夏荒漠草原植物群落的空间异质性

荒漠草原植被最显著的特点是植物种类贫乏,几乎全部为旱生种类,且空间异质性强,植物与自然环境之间的联系密切,小地形的差异势必会造成植物群落物种多样性的变化及其在不同尺度上的空间异质性。本研究于2011年9月在宁夏盐池县试验区封育10年的荒漠草原围栏内,采用样线取样法在坡面尺度上调查不同坡位上草地群落的空间分异,分析微地形条件对荒漠草原植物群落空间异质性的影响。结果表明,植物群落的空间变异性在不同坡向及不同坡位间存在差异;矮小半灌木功能群在空间上的分布斑块化最明显,多年生草本功能群次之,一年生草本功能群在阴坡上的分布斑块化程度较高,在阳坡上其斑块性明显下降;在草地植物群落恢复演替的进程中,多年生草本植物已发展到相对稳定的程度,矮小半灌木处于增长期,一年生草本植物在阴坡的增长大于阳坡。     

基于综合视角的县域国土空间冲突测度与功能优化——以江西省宜黄县为例

[目的]测度国土空间冲突强度,分区探讨国土空间冲突管理和优化国土空间利用途径,为县域国土空间可持续开发利用提供新的思路。[方法]以江西省宜黄县为例,通过景观生态指数模型、可开发强度分析、用地现状与适宜性评价叠加3种方法,以“把握景观格局—明确开发强度—摸底适宜性—实现功能优化”综合视角为导向,构建综合视角下国土空间冲突测度模型,识别乡镇尺度下空间显著冲突与区域本位基底相耦合的综合冲突类型区,进而提出功能优化措施。[结果](1)2010—2020年宜黄县城镇化趋势扩大,生态空间的容纳度变低,国土空间主要表现为农业生产空间和生态空间向工矿生产空间和城镇生活空间转移。(2)2010—2020年宜黄县区域空间冲突强度加剧,不同时段和区域下空间冲突强度和分布情况差异显著,可控空间主要分布在南部,轻度和中度冲突在域内分布较为均匀,重度冲突主要分布在北部、中部和东部。(3)根据开发强度和冲突产生诱因,可将宜黄县乡镇划分为地形发展劣势区、城镇开发密集区和自然保护地集中区3类,作为空间功能优化的重点。(4)宜黄县乡镇尺度上空间冲突类型区分布存在差异性,表现为：农业空间与生态空间冲突>城镇空间与生态...