城市绿地重金属污染模糊综合评价

为给成都市区城市绿地土壤重金属污染的预防和修复工作提供科学依据,对成都市区不同绿地土壤重金属(Cu、Zn、Pb和Cd)进行了分析调查,采用模糊综合评价法对绿地重金属污染状况进行了评价。结果表明:成都市城市绿地土壤主要的重金属污染因子为Cd,生产绿地、附属绿地符合土壤一级环境质量标准,防护绿地、公共绿地、道路绿地符合土壤二级环境质量标准。不同绿地类型重金属污染由轻到重的顺序为:生产绿地、附属绿地、防护绿地、公共绿地、道路绿地。     

基于层次分析法的米果果小镇创意农业发展水平模糊综合评价

创意农业是现代农业发展的一种新型业态,缺乏科学的方法与标准来进行评价。本文运用层次分析法建立创意农业发展水平的评估体系,再利用模糊综合评价法对米果果小镇进行评价。研究发现,在创意农业发展水平评价中,优先级排序为:经营水平>创意水平>产业基础>生态效应。米果果小镇的创意农业发展水平为“好”,并进一步提出米果果小镇的创意农业发展建议。     

基于随机森林算法的橡胶林地上生物量遥感反演研究——以景洪市为例

以景洪市橡胶林为研究对象,将获得的样地植被指数和生物量数据用随机森林方法建立相关关系,将建立的关系用Landsat TM影像反演出整个研究区域的生物量分布,用影像和实地样地调查数据进行分析和验证,实现光学遥感的大范围生物量反演。在反演过程中将植被指数作为自变量,使用R语言环境下的随机森林方法进行变量筛选和建模,并对该方法的适用性进行分析评价。结果表明：随机森林算法适用于森林生物量反演;选择的变量为可见光大气阻抗植被指数（VARI）、简单比值指数（RVI）、归一化植被指数（NDVI）、水分胁迫指数（MSI）、中红外指数（MidIR）;总体模型反演精度R2=043,RMSE=4605。反演结果对于生物量密度较低的区域回归效果较好,对于生物量超过200t/hm2的地区,反演结果偏低,且随着生物量密度的增加,反演结果偏差逐渐增大。     

迭部旅游资源定量评价与可持续发展研究

迭部以其优美的自然生态和灿烂的历史文化成为甘肃省旅游的新亮点。旅游资源的合理开发利用是决定旅游地可持续发展的关键因素,所以在开发利用前进行旅游资源评价就显得尤为重要。本文采用模糊评判方法对迭部各景区旅游资源进行综合评价,得出各景区旅游资源综合评价结果,并对此进行分析和论证,指出当前旅游地发展的优势与劣势。最后,就旅游地的可持续发展问题笔者提出几点对策。     

分类规则挖掘算法综述

分类规则挖掘是数据挖掘中一个重要的研究领域.通过介绍当前数据挖掘中具有代表性的分类算法,总结了各种算法的优缺点,给出了分类算法的应用以及分类算法面临的挑战,并对分类算法的发展方向进行了展望,为使用者选择算法或研究者改进算法提供了借鉴.     

基于AdaBoost模型和mRMR算法的小麦白粉病遥感监测

除选择合适的建模方法外,选择合适的特征选择算法来优选建模特征对提高作物病害的遥感监测水平具有重要作用。选取陕西省关中平原西部小麦白粉病为对象,基于Landsat 8遥感影像共提取了18个特征变量,通过相关性分析(correlation analysis,CA)和最小冗余最大相关(minimum redundancy maximum relevance,mRMR)2种特征选择算法筛选出了2组不同的特征变量,分别将其输入Fisher线性判别分析(Fisher linear discriminant analysis,FLDA)、支持向量机(support vector machine,SVM)和AdaBoost 3种方法,构建小麦白粉病发生严重程度监测模型,并对其进行精度验证与对比分析。结果表明,2种AdaBoost模型对小麦白粉病发生严重程度的总体监测精度分别比FLDA模型和SVM模型高出27.9%、27.9%和14.0%、9.3%,mRMR算法筛选特征所建FLDA、SVM及AdaBoost监测模型的总体监测精度分别比CA筛选特征所建模型高出7.0%、11.7%和7.0%,且mRMR算法筛选特征结合AdaBoost方法所建监测模型的精度和Kappa系数分别为88.4%和0.807,为所有模型中最高。说明将AdaBoost方法用于作物病害遥感监测效果较好,在作物病害监测模型的特征变量选择中mRMR算法比常用CA算法更具优势。研究结果可为其他作物病害遥感监测提供方法参考。     

基于全卷积网络的哺乳母猪图像分割

猪舍场景下,光照变化、母猪体表颜色不均及与环境颜色对比度不大、母猪与仔猪的粘连等,均给目标分割带来很大的困难。该文提出了基于全卷积网络(FCN,fully convolutional networks)的哺乳母猪图像分割算法。以VGG16为基础网络,采用融合深层抽象特征与浅层细节特征并将融合的特征图上采样8倍的跳跃式结构,设计哺乳母猪分割的FCN。利用Caffe深度学习框架,以7栏伴有不同日龄仔猪的3811幅哺乳母猪训练样本进行母猪分割FCN训练,在另外21栏的523幅哺乳母猪测试集上的分割结果表明:该算法可有效避免光线变化、母猪颜色不均、小猪遮挡与粘连等影响,实现完整的哺乳母猪区域分割;分割的平均准确率达到99.28%,平均区域重合度达到95.16%,平均速度达到0.22 s/幅。与深度卷积网络的SDS(simultaneous detection and segmentation)及传统的基于图论的图像分割、基于水平集的图像分割方法做了对比试验,该文分割方法平均区域重合度分别比这3种方法高出9.99、31.96和26.44个百分点,有较好的泛化性和鲁棒性,实现了猪舍场景下哺乳母猪准确、快速分割,可为猪只图像分割提供了技术参考。     

基于改进杂草算法的温室农场多载AGV调度研究

随着人工劳力成本逐年上升,果蔬产品采摘后及时放置保鲜室存储成为现代化温室农场关注的重要环节之一。针对劳力成本与保鲜及时性问题,将自动导航小车(automatic guided vehicle,简称AGV)应用到农场果蔬搬运,以保证果蔬产品采摘后能尽快得到保鲜。以果蔬产品采摘后至冷库前的时间段长度平均值和完成搬运任务总时间最小作为优化目标,建立多载AGV调度问题的多目标优化模型,将基本杂草算法和改进算法应用到模型的求解。在仿真环境下,验证模型和算法的有效性和科学性,从而为实现温室设施装备自动化提供一种有效方法。     

改良模糊综合评价法在饲料配方中的应用

为了寻求更为科学有效的饲料配方评价方法,在原有饲料配方模糊综合评价法的基础上,针对营养满足度和配方成本提出了新的隶属函数,对生长育肥猪60～90 kg阶段的3个饲料配方进行评价。结果表明,改良的饲料配方模糊综合评价,可以科学高效地评价饲料配方的好坏,为饲料配方的科学选择提供了一种更有效的方法。     

环巢湖地区宗教旅游资源分析评价与思考

通过实地调研,结合大量文献资料,对环巢湖地区宗教旅游资源进行深入挖掘与全面梳理,并对其进行具体分类与分析。根据层次分析法与Fuzzy模糊评价方法,采用Delphi专家打分,对环巢湖宗教旅游资源进行综合评价,按评分结果大小划分为5个开发等级,最后从全域旅游的视角对环巢湖地区宗教文化旅游进行审视与思考。