基于累积分布函数匹配的多源遥感土壤水分数据连续融合算法

数据融合是解决不同来源遥感数据无法直接对比分析这一瓶颈的有效方法。实时更新的SMOS土壤水分数据(soil moisture and ocean salinity)可开展实时干旱评价(2010年至今),但由于序列短无法开展频率及演变分析。CCI(climate change initiative)土壤水分数据是联合了多种主被动遥感数据合成的长序列数据产品(1979—2013年)。为提高不同来源遥感数据的融合精度,该研究基于累积分布匹配原理构建了多源遥感土壤水分连续融合算法,将SMOS和CCI融合成长序列、近实时的遥感土壤水分数据。经验证分析,累积概率曲线相关性中表征干旱的低值区纳什效率系数由0.52提高到0.99,且融合后土壤水分数据可以较准确地反映当地的干旱事件。该研究提出的多源遥感土壤水分连续融合算法显著提高了现有融合算法的融合精度。     

基于RVM的配比变量排肥掺混均匀度离散元仿真及验证

采用试验测量或现有的间接标定方法很难实现配比变量排肥离散元仿真的参数标定,针对此标定难题,该文提出一种基于肥料掺混均匀度-仿真参数相关向量机模型主动寻优的标定方法。将配比变量离散元排肥过程看作特定的非线性系统,采用相关向量机机器学习方法揭示模型参数与肥料掺混均匀度之间的映射关系,建立回归元模型;基于最优模型参数值对应的肥料掺混均匀度值应与试验值一致,采用建立的元模型结合试验统计结果构建适应度函数;基于约束最优的数学思想建立数学模型,通过最优参数值遗传算法迭代计算,得到最优值。5种排肥转速下(30、40、50、60、70 r/min),排肥器采用碰撞边缘为外凸曲线形的A型掺混腔时,标定模型排肥后肥料掺混均匀度与试验值的相对误差均值:氮肥为6.4%,磷肥为4.1%,钾肥为5.9%;标定前氮肥为26.8%,磷肥为28.9%,钾肥为36.1%。采用碰撞边缘为直线形的B型掺混腔时,标定模型排肥后肥料掺混均匀度与试验值的相对误差均值:氮肥为5.8%,磷肥为5.6%,钾肥为4.9%;标定前氮肥为21.9%,磷肥为32.5%,钾肥为28.9%;采用碰撞边缘为内凹曲线形的C型掺混腔时,标定模型排肥后肥料掺混均匀度与试验值的相对误差均值:氮肥为5.0%,磷肥为3.7%,钾肥为8.7%;标定前氮肥为36.2%,磷肥为31.6%,钾肥为24.4%,该方法能够实现配比变量排肥离散元仿真参数准确有效的标定。     

Methods for reserve selection: Interior point search

Spatial reserve design concerns the planning of biological reserves for conservation. Typical reserve selection formulations operate on a large set of landscape elements, which could be grid cells or irregular sites, and selection algorithms aim to select the set of sites that achieves biodiversity target levels with minimum cost. This study presents a completely different optimization approach to reserve design. The reserve selection problem can be considerably simplified given the reasonable assumptions that: (i) maximum reserve cost is known; (ii) the approximate number of new reserves to be established is known; (iii) individual reserves need to be spatially contiguous. Further assuming the ability to construct a set of reserves in an efficient and close to optimal manner around designated reserve locations, the reserve selection problem can be turned into a search for a single interior point and area for each reserve. The utility of the proposed method is demonstrated for a data set of seven indicator species living in an conservation priority area in Southern Australia consisting of ca 73,000 selection units, with up to 10,000 cells chosen for inclusion in a reserve network. Requirements (ii) and (iii) above make interior point search computationally very efficient, allowing use with landscapes in the order of millions of elements. The method could also be used with non-linear species distribution models.     

基于多元振荡黏菌算法的田路分割模型参数优化方法

田路分割是农机轨迹语义分割模型的重要任务之一,其目的是将轨迹自动分割为田间作业轨迹和道路行驶轨迹。田路分割模型的参数是影响其分割准确性及精度的关键因素,传统的参数选择方法效率较低且难以获得较好的方案,限制了模型的分割性能。因此,该研究选用基于方向分布的田路分割模型（Field-Road Trajectory Segmentation Based on Direction Distribution,BDFRTS）,尝试从参数优化的角度研究模型的性能提升,提出的方法主要包括两个方面,首先建立了一种基于元启发式算法（Metaheuristic Algorithms,MA）的田路分割模型参数优化解决方案;其次,在黏菌算法（Slime Mould Algorithm,SMA）的基础上提出了一种改进的多元振荡黏菌算法（Multiplex Oscillation Slime Mould Algorithm,MOSMA）求解参数优化方案以更好地提高模型的分割性能。MOSMA分别提出一种动态引导策略与多元振荡策略强化了黏菌的振荡收缩反应及细胞质的流动过程,进而增强了算法的优化能力。为验证所提参数优化方法的有效性,将博创联动提供的中国农机在2021年9 月底-10月中下旬进行水稻收割的作业轨迹作为数据集开展试验。试验结果表明,该研究所提方法有效地提升了田路分割模型的准确性和性能。MOSMA-BDFRTS分割模型在10组高密度轨迹中的平均准确率相比网格搜索田路分割模型、粒子群田路分割模型分别提高了25和28个百分点;在10组低密度轨迹中分割的平均准确率分别提高了17和14个百分点。该研究可为田路分割技术提供合理的性能优化方案,也为农业机械运动轨迹分割技术的效率研究提供参考依据。     

基于混沌免疫算法和遥感影像的土地利用分类

为提高利用遥感影像进行土地利用分类的精度，采用了基于混沌免疫算法(Chaos Immune Algorithm)的多光谱遥感影像分类方法。首先应用混沌免疫算法对样本进行自学习得到全局最优的聚类中心，然后通过得到的聚类中心对整幅影像进行分类。该方法利用混沌变量的遍历性，进行粗粒搜索，优化免疫算法的初始抗体群；通过克隆选择算子、变异算子、抗体的循环补充操作，避免陷入局部最优解，得到全局最优的聚类中心。在对淮南矿区采用TM影像进行的土地利用分类中，试验结果表明该方法分类总精度为89.9％，Kappa系数为0.8     

免疫算法在土壤资源质量评价中的应用

Based on the geographic information system （GIS） technology, ArcInfo software was adopted to collect, process and analyze spatial data of Guangdong Province for an evaluation of soil resource quality. The overlay analysis method was used in combining evaluation factors of Guangdong soil resource quality to determine the evaluation units. Because of its favorable convergent speed and its ability to search solutions, the immune algorithm was applied to the soil resource quality evaluation model. At the same time, the evaluation results of this newly proposed method were compared to two other methods： sum of index and fuzzy synthetic. The results indicated that the immune algorithm reflected the actual condition of soil resource quality more exactly.     

基于GA的GRNN高光谱遥感反演冬小麦叶片氮含量模型的建立与验证

基于人工神经网络理论,针对高光谱遥感中数据冗余问题,本文建立了基于遗传算法(GA)的广义回归神经网络(GRNN)模型,利用回归分析问题中参数筛选方法,对表征冬小麦叶片全氮的光谱参数进行了筛选,并和线性回归方法对比,线性回归方法的均方根误差(RMSEP):在冬小麦叶片氮含量为34.0g kg-1~62.5g kg-1预测范围内,逐步回归模型为14.4g kg-1,后向选择为11.8g kg-1,而广义回归神经网络为3.40g kg-1。说明神经网络方法所筛选到的光谱参数更能反映小麦叶片全氮含量,且神经网络模型预测精度高。     

基于机器学习的遮荫设施内参考作物蒸散量估算

为高效准确地估算遮荫设施内参考作物蒸散量（Reference Evapotranspiration, ET0）,该研究通过分析三七栽培遮荫设施（四周及顶部均由黑色遮阳网遮盖,通风性较好）内及设施外气象参数的关系,采用Sobol敏感性分析方法筛选出设施外有效的气象参数,并将其作为模型输入,以Penman-Monteith（FAO-56 PM）模型计算的值为标准值,采用贝叶斯优化（Bayesian Optimization, BO）算法优化机器学习方法（支持向量回归机（Support Vector Regression, SVR）、随机森林（Random Forest, RF）和极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM））中的参数,建立3种遮荫设施内ET0估算模型（BO-SVR、BO-RF和BO-ELM）。结果表明：遮荫设施内ET0对设施外平均相对湿度、平均风速、最高气温和平均气温的敏感性较高,一阶敏感系数分别为0.450、0.304、0.064和0.026,故基于4组气象参数建立模型。BO-ELM模型的测试精度整体优于BO-SVR和BO-RF,其中BO-ELM模型基于平均相对湿度、平均风速、最高气温和平均气温的气象参数组合估算精度最高,决定系数、均方根误差和平均绝对误差分别为0.928、0.069 mm/d和0.046 mm/d,BO-ELM模型也能很好地适应少量气象参数（平均相对湿度和平均风速）估算设施内ET0,决定系数、均方根误差和平均绝对误差分别为0.910、0.078 mm/d和0.057 mm/d。综合考虑计算精度和计算代价,可将BO-ELM模型作为气象参数缺失情况下遮荫设施内ET0的估算方法。研究为遮荫设施内ET0的估算提供有效方法。     

基于遗传算法的水土保持措施空间优化配置

如何在有限的水土保持投资下,将不同类型的水土保持措施合理地空间配置,以期充分发挥生态、经济和社会等综合效益,使水土保持措施的空间优化配置涉及多目标优化,选择合理可行的求解多目标优化问题的方法,已成为研究重点.本文以福建省红壤区土壤侵蚀严重的长汀县为研究区,以2012年水土流失区作为水土保持措施适宜性的评价对象,在封禁措施适宜性评价的基础上,将研究区划分为生态自然修复区和人工辅助治理区.以投入成本最小化、生态效益最大化以及适宜度最大化为目标函数,在人工辅助治理区内,构建水土保持措施空间优化配置模型,采用带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ),进行模型的求解,最终得到水土保持措施空间优化配置方案,并结合2013-2015年水土流失实际治理情况,进行分析验证.从优化结果显示,在政府投入资金一定的情况下,水土保持措施空间布局会朝着产生的生态效益最大化和空间分布适宜度最大化的方向发展.优化配置结果与实际治理情况在大部分区域内,水土保持措施空间分布较一致,吻合度为73.62％.研究结果表明,随着进化代数的增加,基于NSGA-Ⅱ算法的水土保持措施优化配置的优化效果明显,优化配置方案可行有效,可为政府实施水土保持措施空间配置提供决策依据.     

柑桔叶片黄龙病光谱特征选择及检测模型

为探索高光谱技术诊断黄龙病及分类的可行性,通过变量筛选方法组合为高维数据实用化提供参考。采集柑桔叶片高光谱图像并进行普通(polymerase chain reaction,PCR)鉴别分为轻度、中度、重度、缺锌和正常5类样品。用无信息变量消除算法(uninformative variable elimination,UVE)剔除无关信息,组合遗传算法(genetic algorithm,GA)和连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)筛选变量,对数据进行降维。结合极限学习机(extreme learning machine,ELM)和最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)构建柑桔黄龙病判别模型。对预测样品进行诊断分类,来评价模型判别能力。经对比发现,UVE组合SPA筛选变量后的LS-SVM模型效果最好,该模型以Link_kernel函数为核函数,惩罚因子(γ)最小为1.07,误判率最低为0。用全谱作输入变量时LS-SVM模型复杂程度最高且预测能力最差,误判率最高为11.9%,可能是包含无用信息和冗余信息变量造成的。研究显示,UVE组合SPA筛选变量,结合LS-SVM对柑桔黄龙病诊断并分类具有一定可行性,为高维度数据实用化提供一定参考价值。