缓控释肥料缓释期的快速测定研究

采用25℃水浸提法和高温快速浸提法,研究了3种不同类型的缓控释肥料缓释期快速测定的最佳温度,测定三者在25℃下的缓释期,并对其在缓释期最佳测定温度和25℃下达到相同氮素累积释放率所需时间进行相关分析.结果表明:微溶性二价金属磷酸铵钾盐为包裹层的多层包裹粒状水溶性肥料(1#)肥料缓释期最佳预测温度为40℃,热塑性树脂包膜...     

黄土丘陵沟壑区地表过程响应单元划分及其地形特征提取

地表过程解析与调控是保障人与自然和谐相处的重要途径,高效、合理地划分地表过程响应单元则是开展地表过程研究的重要前提.针对黄土丘陵沟壑区土壤侵蚀的地形地貌分异特征,提出在小流域内以沟谷线、山脊线、分水线和沟缘线相互交叠,构成具有相对均一坡向、坡度与坡位的地表过程响应单元,在ArcGIS9.2中,以Hc-DEM为基础数据,通过确定沟谷线、山脊线、分水线和沟缘线的提取方法,以及响应单元平均坡度、整体坡向、面积与周长等地形特征的测算技术,实现地表过程响应单元的快速划分及其地形特征的高效提取.研究结果对促进黄土丘陵沟壑区以土壤侵蚀为代表的地表过程研究具有重要的基础意义.     

棉花异性纤维中麻绳与羽毛的分类特征

摘要：为准确识别棉花异性纤维中较难识别的羽毛和麻绳异性纤维,采用机器视觉技术,通过图像处理方法采集异性纤维目标,对羽毛和麻绳异性纤维的色彩和纹理特征进行有效的特征提取,形成异性纤维目标的特征向量。再通过一种自底向上的凝聚型层次聚类算法对提取的羽毛和麻绳的色彩与纹理特征进行层次聚类分析,选择最优特征向量。将8个特征向量进行降维分析并比较各维数下的层次聚类效果,试验结果表明,选取红色(R_ave)、绿色(G_ave)、蓝色(B_ave)、能量、熵、惯性矩等6个特征进行层次聚类效果最好,羽毛识别率达到94%,麻绳识别率达到95%, 说明选择的特征向量对这2种异性纤维具有理想的区分性。该研究可为棉花异性纤维的正确识别提供参考。     

协助自然修复微量元素污染酸性土壤研究：8年田间试验

There are many remediation techniques for organic contaminated soils,but relatively few of them are applicable to trace elementcontaminated soils.A field experiment was carried out to investigate assisted natural remediation（ANR） of an acid soil contaminated by As,Cd,Cu,Zn and Pb using one inorganic amendment,sugar beet lime（SL）,and two organic amendments,biosolid compost（BC）and leonardeite（LE）.The experiment was arranged in a completely randomized block design with four treatments in three replicates:1) a non-amended control（NA）;2) SL amended at 30 Mg ha^-1 year^-1;3) BC amended at 30 Mg ha^-1 year^-1 and 4) LE amended at 20 Mg ha^-1 year^-1 plus SL amended at 10 Mg ha^-1 year^-1（LESL）.The amended plots received two doses of each amendment（DO2）:one in October 2002 and another in October 2003.The plots were then divided in half into two subpolts and one subplot received another two doses of the same amendments（DO4） in October 2005 and October 2006.In 2011,the pH values of the amended soils were greater than that of the NA soil,with the SL-amended soil showing the highest pH.Total organic carbon（TOC） was also greater in the amended soil,and greater with DO4 than with DO2.Amendments reduced the concentrations of 0.01 mol L^-1 CaCl₂-extractable Cd,Cu and Zn,especially in the SL-amended soil.Plant cover of colonizing vegetation was enhanced by amendments,but was independent of amendment doses.Changes in soil properties from 2003 to 2011 showed that the first amendment application of DO2 caused a high differentiation between all the amendment treatments and the NA treatment.After the second application of DO2,soil pH and TOC continued increasing slowly.Further two applications of amendments（DO4） caused differences only in the organic treatments.Plant cover increased over time in all the treatments including NA.It could be concluded that the slow and steady natural remediation of this soil could be enhanced by amendment application（ANR）.     

酸法提取青稞麸皮结合酚工艺优化

为了提高青稞的附加利用价值,该文以青稞麸皮为研究对象,考察了提取试剂、酸质量分数、萃取pH值、料液比和提取温度对多酚质量分数和 DPPH·自由基清除能力的影响。采用中心组合设计优化其结合酚提取工艺。结果表明,青稞结合酚提取最优工艺条件为：提取试剂为硫酸,酸质量分数为11.10%,水料比为1：17 g/mL,提取温度为75℃,pH值不作处理,此条件下提取得到的结合酚质量分数达224.33 mg/(100 g),DPPH·自由基清除能力达9919.28μmol/(100 g),与预测值多酚质量分数243.80 mg/(100 g),其DPPH·自由基清除能力9087.02μmol/(100 g)基本一致。高效液相色谱法检测到最优工艺下所得青稞结合酚中含有8种酚酸及8种黄酮类物质,总量达325.104 mg/(100 g)。研究结果为全面评价青稞结合酚含量及青稞麸皮的高效利用提供科学依据。     

基于声信号特征加权的设施养殖羊行为分类识别

中国西部地区正在发展集约化和规模化的设施养羊业,通过监测羊舍内的声信号可以判别羊只的行为状态,从而为设施养羊的福利化水平评估提取基础依据。梅尔频率倒谱系数（mel frequency cepstrum coefficient,MFCC）模拟了人耳对语音的处理特点且抗噪音性强,被广泛用于畜禽发声信号的特征提取,但其没有考虑各个特征分量表征声信号的能力。该研究构建羊舍无线声音数据采集系统,采集20只羊在设施羊舍内的打斗、饥饿、咳嗽、啃咬和寻伴共5种行为下的声信号,并通过Audacity音频处理软件选出720个清晰且不重叠的声音样本数据。根据MFCC各分量对羊舍声信号表征能力,特征参数提取采用一种熵值加权的MFCC参数,再求其一、二阶差分并进行主成分分析降维,得到优化的19维特征参数。通过对羊舍声信号的声谱图分析,设计了支持向量机二叉树识别模型,并对模型内的4个分类器参数进行网格化寻优测试,该识别模型对羊只5种行为下的声信号进行分类识别,用改进的特征参数与传统MFCC和线性预测倒谱系数（linear predictive cepstrum coefficient,LPCC）进行对比分析。结果表明,该特征参数对5种行为的识别率平均可达83.6%,分别高于MFCC和LPCC参数14.1%和26.8%,羊只打斗和咳嗽行为的声信号属于相似的短时爆发类声音,其识别率分别仅为80.6%和79.5%,啃咬声特征显著不易混淆,其查全率可达到为92.5%,改进特征参数更好的表征了羊舍声信号的特征,提高了羊只不同行为的识别率,为羊只健康和福利状况的监测提供理论依据。     

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。     

基于GF-1 WFV数据的玉米与大豆种植面积提取方法

准确掌握农作物的空间种植分布情况,对于国家宏观指导农业生产、制定农业政策有重要意义。针对黑龙江省玉米与大豆生育期接近、光谱特征相似,较难区分的问题,以多时相16 m空间分辨率高分一号(GF-1)卫星宽覆盖(wide field of view,WFV)影像为数据源,选择归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、增强植被指数(enhanced vegetation index,EVI)、宽动态植被指数(wide dynamic range vegetation index,WDRVI)、归一化水指数(normalized difference water index,NDWI)4个特征,结合实地调查样本点,采用随机森林分类算法,提取黑龙江省黑河市嫩江县玉米与大豆种植面积。研究表明,区分玉米与大豆的最佳时段为9月下旬至10月上旬,即大豆已收获而玉米未收获的时段,在4个待选特征中,NDVI、NDWI与WDRVI指数组合表现最佳;随机森林算法与最大似然算法、支持向量机算法相比,分类精度更高,其总体分类精度为84.82%,Kappa系数为77.42%。玉米制图精度为91.49%,用户精度为93.48%;大豆制图精度为91.14%,用户精度为82.76%。该方法为大区域农作物的分类提供重要参考和借鉴价值。     

基于图像处理技术的小麦叶面积指数的提取

为了较好地模拟叶面积指数的变化动态,在大田条件下进行试验,获取5个品种5个密度下不同发育期的小麦群体冠层数字图像,并手工测得实际叶面积。通过研究设计了复杂背景下小麦冠层图像叶面指数的有效提取方法,将图像处理得到的叶面积指数数据与实际测得的数据进行拟合建立模型。结果表明：品种、密度和发育期的差异对拟合模型参数影响显著,对模型经过随机抽取样本图像进行假设检验,均能够通过检验。模型的相关系数平方均达到0.86以上,能够实现高精度的小麦冠层叶面积指数的估测。     

多对象特征提取和优化神经网络的玉米种子品种识别

为了实现机器视觉代替人的视觉,对玉米种子品种进行实时、客观、准确和无损伤识别,研制了玉米品种识别硬件系统和软件系统。针对玉米种子及种子图像的特点,对玉米种子品种识别技术与算法进行了深入地研究和探索,提出了一种基于多对象有效特征提取和主成分分析优化神经网络的玉米种子品种识别方法,提取了玉米种子的几何特征和颜色特征参数,优化了基于机器视觉的玉米种子图像处理策略和品种识别算法,提高了玉米品种识别的速度和准确率。对农大108、鲁单981、郑单958、五岳18共4个品种玉米种子进行了品种识别试验,每粒种子识别的平均耗时为 0.127 s,综合识别率达到97%以上。研究表明,基于机器视觉的玉米种子品种识别与检测方法是可行的,该方法可提高玉米种子品种识别效率和正确率。