拓展农机职业教育引领农民职业转化

农民职业转化是农业经济高速发展的必然要求．农民的文化科技素质较低制约了农民职业转化。如何提高农民素质，推进农民职业高质量转化已成为当今农村经济发展的焦点问题。作为农村职业教育基础的农机培训部门，要利用自身条件与优势，在培训教育市场中去拼搏，必须加强自身建设。适应市场变化需要，面对市场竞争，形成职业教育自我特色．才能走在农民职业培训的前列，引领农民职业转化。     

基于中值点Hough变换玉米行检测的导航线提取方法

为解决机器视觉对早期玉米苗带在多环境变量下导航线提取耗时长、准确率低的问题,该研究提出了一种基于中值点Hough变换作物行检测的导航线提取算法。首先,改进了传统的2G-R-B算法,再结合中值滤波、最大类间方差法和形态学操作实现土壤背景与玉米苗带的分割。其次,通过均值法提取玉米苗带特征点,然后采用中值点Hough变换拟合垄间两侧玉米苗列线,最后将检测出的双侧玉米苗列线为导航基准线,利用夹角正切公式提取导航线。试验结果表明：改进的灰度化算法能够正确分割玉米苗带与土壤,处理一幅640×480像素彩色图像平均耗时小于160 ms,基于中值点Hough变换检测玉米苗列再提取导航线的最大误差为0.53°,相比于传统Hough变换时间上平均快62.9 ms,比最小二乘法平均精确度提高了7.12°,在农田早期玉米苗带多环境变量影响因素下导航线提取准确率均达92%以上,具有较强的可靠性和准确性。     

基于离散小波分解与重构的多源土壤含水量数据融合方法与评估

为提高土壤含水量格点数据的区域适用性、准确性，该研究提出了基于离散小波多尺度分解与重构的多源土壤含水量数据融合方法，利用2016-2018年6-9月ESA-CCI、SMAP、ERA5-Land数据集以及地面站点观测的土壤含水量数据，在以黄河流域为主体的主要农业气候区开展了融合方法可行性和适用性研究。结果表明，融合方法能有效捕获融合数据源的多尺度特征信息，通过多源多尺度逐层特征信息权重融合与重构，能有效改进单一数据源在不同农业气候区域的适用性、时空结构和波动特征的准确性。融合结果总体评估的均方根误差、偏差(Bias)和相关系数(r)分别为0.053 m³/m³、0.001 m³/m³和0.721，时空分解评估的综合表现均优于单一融合数据源的评估指标，多尺度时空波动频谱结构特征与观测时空序列更吻合，特别在25 d时间尺度以内时空波动吻合度改进最为明显。该研究获得了较理想的区域土壤含水量改进预期，可为区域生态环境监测、农业可持续发展、水土保持、防灾减灾等科学研究和业务应用提供可行有效的方法参考。     

新安江流域降水、径流演变特征分析

为了掌握新安江流域降水、径流的演变特征,采用Mann-Kendall检验法、Morlet小波分析法对新安江流域近57年的降水、径流数据的月、年际变化,年序列的突变和周期特征进行了统计和分析。结果表明:春夏季的4—7月是新安江流域降雨和径流最为集中的时段,新安江流域年降雨、径流的年际变化均呈明显增多的趋势,新安江流域年径流、降雨的突变异常时间基本吻合,两组序列的第1主周期均为17 a,第2,3周期分别是7 a,3 a,目前正处于不同周期中的丰水年中。两组序列高度相关,且具有极其吻合的同步变化特征。可见新安江流域属于雨水补给型河流,降雨是影响该流域径流最主要的因子。新安江流域可利用径流和降雨两组序列建立了线性回归模型,其拟合和预报效果较好,在流域长期径流量预报业务中有一定的应用价值。     

Ureolytic Activity of Soybean and Corn Residue Extracts

The enzyme urease is responsible for the rapid hydrolysis of urea in agroecosystems where more than 50% of the applied nitrogen (N) can be lost via ammonia volatilization. The objectives of the study were to (1) extract urease from corn (Zea mays L.) and soybean (Glycine max L.) and (2) compare the urease activity from soybean and corn residues to Jackbean (Canavalia ensiformis) urease using Fourier transform infrared spectroscopy (FTI-R). Concentrations of urea and sodium bicarbonate ranging from 0 to 200 mM were analyzed with FTI-R to determine the correlation to peak height. Bicarbonate produced the most responsive peaks to concentration at 1,362 cm^?1. Urease extracted from soybean residue was active, producing a bicarbonate peak at 1362 cm^?1, whereas no urease activity was observed in corn residue. Variation among urease activities in crop residues could suggest a need for more precise nitrogen management in conservation tillage agroecosystems to reduce ammonia volatilization.     

权重约束AdaBoost鱼眼识别及改进Hough圆变换瞳孔智能测量

针对传统鱼眼瞳孔直径测量方法耗时、耗力,且数据主观性强的问题,该文提出基于权重约束AdaBoost和改进Hough圆变换的鱼眼瞳孔直径智能测量方法。首先,利用工业相机采集实验板上的鱼图像,从正负鱼眼图像样本中训练出基于权重约束AdaBoost算法的鱼眼分类器;然后,采用该分类器对试验图像进行检测,将检测到的鱼眼局部图从整体图中分离出来;最后,采用改进的Hough圆变换检测出鱼眼的瞳孔,并计算得到瞳孔直径。对100条金鲳鱼进行试验,鱼眼分类精度达97.1%,瞳孔正确检测率达94.2%,相比改进前分别提升了1.7个百分点和10.5个百分点,与人工测量瞳孔直径值的平均偏差为6.5%,比改进前低了5.9个百分点,总的平均测量时间为324.371 ms,比改进前减少了10.707 ms。试验证明:该文提出的方法能够精确、实时、自动地测量出鱼眼瞳孔的直径,有效避免了传统测量方式的复杂性和测量数据的主观性,可为鱼体生长状况评估、良种选育提供重要参考。     

基于HJ-1卫星影像的三大农作物估产最佳时相选择

对于农作物遥感估产,精确选择最佳估产时相是关键环节。该文利用中国自行研发的HJ-1卫星CCD影像对黑龙江八五二农场3大作物（水稻、玉米、大豆）进行遥感估产的最佳时相选择,通过构建小波变换滤波方法和移动平均法的时序NDVI曲线数据,并依据平滑后的时序NDVI曲线分别确定3大作物的遥感估产最佳时相。研究结果表明,从平滑后的时序NDVI曲线中识别出来的3大作物的关键生长期与当地作物的物候期相对比,水稻生长期拟合误差为-0.003356508,玉米生长期拟合误差为-0.001687117,大豆生长期拟合误差为-0     

红外光谱技术在淀粉粒有序结构分析中的应用

傅里叶变换红外光谱技术(FTIR)可用于研究淀粉粒的有序结构,包括透射模式和衰减全反射模式2种。本文探讨不同去卷积设置条件对FTIR波谱的影响,并分析FTIR在淀粉粒有序结构分析中的应用。研究结果表明,不同去卷积设置对FTIR波谱和相关峰强度影响较大,以半峰宽19 cm^-1和增强因子1.9的设置对FTIR原始波谱去卷积,获得的结果较好。天然淀粉晶体类型不同,其FTIR波谱有差异,表现在马铃薯和山药淀粉的衰减全反射FTIR波谱相似,与水稻淀粉明显不同;水稻和马铃薯淀粉透射FTIR波谱相似,与山药淀粉明显不同。淀粉中的水分含量影响衰减全反射FTIR波谱,当水分含量超过60%时,对波谱分析结果基本没有影响。酸水解优先降解淀粉粒无定形区的结构成分,提高淀粉粒的有序度。淀粉葡糖苷酶水解淀粉对淀粉粒外部区域的有序度影响不大,但明显提高整个淀粉粒的有序度。不同品质稻米淀粉的衰减全反射FTIR波谱相似。上述研究结果为应用FTIR分析淀粉粒有序结构提供重要的参考作用。     

一种基于小波包变换和有效值算法

近年来，随着科技的迅猛发展，各种敏感电力电子设备在工业中的应用越来越广泛，使得电压暂降与中断已上升为最严重的电能质量问题。对电压暂降扰动发生、恢复时刻和暂降幅值的检测是电压暂降补偿首先要解决的问题。在对现有的电压暂降检测方法进行仔细的研究和比较后，提出一种将小波包变换和有效值算法相结合的电压暂降检测方法，利用这种方法可以更加准确、简洁地检测出电压暂降扰动。利用小波包变换理论实现了电压暂降的精确定位和消噪处理，其消噪效果优于小波变换；利用有效值算法快速、直观地实现了电压暂降幅值的检测。仿真结果验证了该方法的有效性。     

农林环境机器视觉导航路径生成算法及应

提出两种自然环境中的路径导航线生成算法:对于矮小作物规则分布的农田场景,在标准Hough变换的基础上,预先检测共线点峰值的限定偏角阈值,以迅速检测关键信息;对于林地环境及类林地环境的高大作物农田场景,寻找树干与地面的交点,形成机器人行走的左右边界,再求两边交点的中值产生一列点簇.对该列点簇进行Hough变换检测直线作为导航线,或应用最小二乘法拟合左右边界,求其中线作为路径导航线.Matlab对比仿真表明,几种算法对各自适用的场景具有可靠稳定的路径辨识能力,可对图像进行有效的批量处理.