自动检索最小独立闭合环的算法

控制测量数据内业平差处理时,对于多边形控制网而言,以最小独立闭合环为单位进行平差。基于站点的角度外业观测数据,提出最小独立闭合环的计算机自动快速检索算法。     

PCA和PLS-DA用于晒青毛茶级别分类研究

利用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)和偏最小二乘法判别分析(Partial Least Squares Discriminant Analysis,PLS-DA)对晒青毛茶进行级别分类,并通过统计分析找出重要理化成分。结果表明:PCA和PLS-DA均可以直观地对晒青毛茶级别进行分类,其中能够稳定地分类出3级毛茶,而难以将6级和9级毛茶明显地分类。通过PCA载荷图(Loadings plot)和PLS-DA变量重要性因子(Variable important for the projection,VIP)分布图可得出氨基酸含量为级别分类的重要理化成分,其中赖氨酸(Lys)、脯氨酸(Pro)和苯丙氨酸(Phe)是对级别分类最重要的3种氨基酸组分。     

爪哇稻Wanilava细胞质雄性不育系的创建及AFLP指纹图谱分析

初步鉴定了爪哇稻Wanilava细胞质雄性不育系的特征特性,并以2套水稻（Oryza sativa）同核异质材料273JW（爪哇型胞质不育系）、273D（D型胞质不育系）及其对应的保持系273B, 803JW（爪哇型胞质不育系）、803WA（野败型胞质不育系）及其对应的保持系803B为研究对象,利用AFLP 分子标记技术构建了JW型不育胞质的指纹图谱,分离了JW型胞质与野败型胞质及保持系的差异片段。     

植物生长物质对马铃薯叶片同化物及产量品质的影响

在大田条件下,于马铃薯块茎膨大期叶面喷施2-N,N-二乙氨基乙基己酸酯(DTA-6)、烯效唑(S330)7和SOD模拟物(SODM)3种植物生长物质,研究其对马铃薯叶片同化物代谢、产量和块茎品质的影响。结果表明:DTA-6提高了马铃薯叶片淀粉运输速率、可溶性糖和还原糖含量,SODM提高了生育后期马铃薯叶片可溶性糖含量,两种物质均延缓了生育后期可溶性蛋白的下降速率,S3307对同化物代谢的调节作用不明显。综合分析得出:3种物质均提高了马铃薯的产量,改善了块茎品质,其中以SODM作用为最佳,DTA-6次之。     

基于连续投影算法和光谱变换的冬小麦生物量高光谱遥感估算

为探索基于全波段冠层高光谱以及变换光谱的冬小麦地上部生物量的遥感估算方法,以2016、2017年冬小麦田间试验为基础,通过对冠层光谱和地上部生物量的相关性分析,筛选拔节期、抽穗期的冬小麦冠层光谱、一阶导数光谱、对数变换光谱和连续统去除光谱对地上部生物量的敏感波段,并结合偏最小二乘法(PLS)分别建立拔节期和抽穗期基于SPA算法的冬小麦地上部生物量估测模型,再与基于任意两波段组合的最佳归一化光谱指数、比值光谱指数、差值光谱指数和已报道光谱指数的冬小麦地上部生物量估测模型进行比较。结果表明：(1)SPA算法较好地利用了全波段冠层光谱信息,并显著降低了光谱维度,不同变换光谱的地上部生物量敏感波段个数在4~14之间;(2)拔节期和抽穗期冠层光谱与地上部生物量的相关性高于开花期和灌浆期,各生育时期一阶导数光谱与地上部生物量之间的相关性优于连续统去除光谱、对数变换光谱和光谱指数;(3) 利用抽穗期一阶导数光谱敏感波段建立的预测模型和验证模型达到了较高的精度,其预测模型的决定系数和均方根误差分别为0.78和0.87 t·hm^-2,验证模型的决定系数和均方根误差分别为 0.84和0.69 t·hm^-2,预测相对偏差为2.74。这说明,抽穗期是估算地上部生物量的最佳生育时期,且基于冠层一阶导数变换光谱,结合连续投影算法和偏最小二乘回归方法所构建抽穗期地上部生物量估算模型具有最优的精度和预测能力,可用于地上部生物量的定量估算。     

不同来源三疣梭子蟹池塘养殖的生长比较

2014和2015年,将试验池塘分隔成2000m2的单个池塘,分别养殖3种来源的三疣梭子蟹:自然海域捕获的越冬蟹经室内暂养(称越冬种群)、首次放流的Ⅱ期幼蟹(增殖种群)和自然海区第一批抱卵蟹繁殖的Ⅱ期幼蟹(自繁种群),研究了同生态条件下池塘养殖梭子蟹的存活和生长,为评估莱州湾海域三疣梭子蟹放流效果提供参考。2014年越冬、增殖和自繁3个种群幼蟹的放养时间依次间隔20d,以3个种群梭子蟹作为类轴,分别以全甲宽及体质量为x、y轴进行二维图相关分析。结果表明,在同步养殖10d、20d时,可以直观区分出3个种群梭子蟹;同步养殖30d,参照全甲宽和体质量指标,只能区分自繁种群与越冬种群;同步养殖40d,自繁和增殖种群全甲宽和体质量指标逐步接近越冬种群,无法对3个种群进行有效区分。自繁种群的成活率极显著高于增殖种群(P0.01)。2015年,增殖和自繁两个种群同规格同步养殖15、30、45d和60d时,自繁种群平均全甲宽和平均体质量高于增殖种群,但差异不显著(P0.05),不能以全甲宽和体质量指标鉴别种群,自繁种群的成活率亦极显著高于增殖种群(P0.01)。本研究结果为梭子蟹增殖放流效果评价提供了参考。     

基于小波消噪柑橘内部品质近红外光谱的无损检测

为探讨柑橘内部品质无损检测方法,通过3阶Daubechies小波4级分解,对柑橘近红外光谱进行消噪预处理,并运用偏最小二乘法建立了柑橘贮藏中可溶性固形物、糖度、酸度和维生素C含量的校正预测模型.结果表明:建立的可溶性固形物含量预测模型,其预测值与标准值的相关系数为0.954,预测校正均方差为0.418%,最优光谱波段为6 101.7～4 246.5 cm-1;建立的可溶性总糖含量预测模型,其预测值与标准值的相关系数达0.975,预测校正均方差为0.490%,最优光谱波段为7 507.7～6 097.8 cm-1;建立的总酸含量预测模型,其预测值与标准值的相关系数达0.948,预测校正均方差为0.022%,最优光谱波段为 6 101.7～4 246.5 cm-1;建立的维生素C含量预测模型,其预测值与标准值的相关系数为0.957,预测校正均方差为0.039 mg/g,最优光谱波段为7 501.7～5 449.8 cm-1.     

最小二乘法与SVM组合的林果行间自主导航方法

为了提高作业装备在果园与树林行间的自主导航性能,该研究提出一种基于最小二乘法与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)融合的树行识别与导航方法。研究采用履带式小型喷雾机为作业平台,通过低成本的单线激光雷达获取果园或树林环境点云数据,融合姿态传感器进行数据校正,利用最小二乘法拟合识别树行,结合SVM算法,预测果园行间中心线,作为作业平台的参考导航线。在桃园、柑橘园、松树林3种不同的行间环境对导航算法进行了测试验证,并以松树林导航为例进行分析。试验结果表明:该导航算法最大横向偏差为107.7 mm,横向偏差绝对平均值不超过17.8 mm,结合作业平台的行驶轨迹,说明该导航算法能够保证作业平台沿树行行间中心线自主导航行驶,能够满足作业装备在果园与树林行间自主导航作业的需求。     

基于近红外光谱技术的灵芝提取物掺假定量快速无损检测研究

为了探索快速测定灵芝提取物掺假(淀粉)含量的方法,采用近红外光谱扫描掺杂0%、5%、10%、20%、40%、60%、80%淀粉的灵芝提取物,对其光谱进行预处理和波段选择,并结合偏最小二乘法(PLS)建立灵芝提取物掺假定量快速无损检测方法。结果表明,使用多元散射校正(MSC)预处理方法,波数范围8 000~7 500、6 000~5 500和5 000~4 000cm~(-1),主因子数为8时,建立的偏最小二乘法模型的校正决定系数(R_(cal))、校正均方根差(RMSECV)、验证决定系数(R_(val))和验证均方根差(RMSEP)分别为0.9962、0.0249、0.9960和0.0241。运用该模型对验证集样品进行预测并统计分析,可知预测值与实际掺假值之间无显著差异。本研究为灵芝功能食品市场检测提供了方法基础。