基于厘米级无人机影像的水土保持措施精准识别

基于厘米级高分辨率无人机影像,应用面向对象方法(Object-Based Image Analysis, OBIA)对吉林省伊通县椽子沟流域的横坡改垄、地埂植物带、生态恢复乔木林、生态恢复草地等水土保持措施进行自动精准识别。应用超绿指数(Excess Green Index,ExG)、超红指数(Excess Red Index,ExR)、归一化差异指数(Normalized Difference Index,NDI)等光谱指数,形状的主方向、形状指数等形状特征,均值(Mean)、方差(Variance)、对比度(Contrast)等纹理特征进行措施的特征提取。结果表明:研究区水土保持措施识别的总体精度可达91.24%,Kappa系数为0.87;对垄台、垄沟等线性水土保持措施总体精度可达72.33%,Kappa系数为0.63。基于厘米级无人机影像,应用面向对象方法基本可实现对黑土区水土保持措施的精准识别,也可对垄台垄沟等线性措施进行自动识别,研究结果可为水土保持措施实施范围及完好程度的动态监测提供参考依据。     

基于卷积神经网络与迁移学习的油茶病害图像识别

传统的植物病害图像识别准确率严重依赖于耗时费力的人工特征设计。该文利用深度卷积神经网络强大的特征学习和特征表达能力来自动学习油茶病害特征,并借助迁移学习方法将Alex Net模型在Image Net图像数据集上学习得到的知识迁移到油茶病害识别任务。对油茶叶片图像进行阈值分割、旋转对齐、尺度缩放等预处理后,按照病害特征由人工分为藻斑病、软腐病、煤污病、黄化病和健康叶5个类别。每个类别各选取750幅图像组成样本集,从样本集中随机选择80%的样本用作训练集,剩余20%用作测试集。利用随机裁剪、旋转变换和透视变换对训练集进行数据扩充,以模拟图像采集的不同视角和减少网络模型的过拟合。在Tensor Flow深度学习框架下,基于数据扩充前后的样本集,对Alex Net进行全新学习和迁移学习。试验结果表明,迁移学习能够明显提高模型的收敛速度和分类性能;数据扩充有助于增加数据的多样性,避免出现过拟合现象;在迁移学习和数据扩充方式下的分类准确率高达96.53%,对藻斑病、软腐病、煤污病、黄化病、健康叶5类病害的F1得分分别达到94.28%、94.67%、97.31%、98.34%和98.03%。该方法具有较高的识别准确率,对平移、旋转具有较强的鲁棒性,可为植物叶片病害智能诊断提供参考。     

长期用生活污水处理厂排放的废水浇灌影响了糙米和土壤中重金属的含量

A pot experiment was conducted in a plastic film house to evaluate the translocation and uptake of heavy metals(Pb,Cd,Cu,and Zn) into brown rice(Oryza sativa L.) and the heavy metals residues in soils which had previously been irrigated with domestic wastewater for a long time(3 years).The range of Pb,Cd,Cu,and Zn was 5.10 ± 0.01,0.105 ± 0.017,5.76 ± 0.42,and 23.56 ± 1.40 mg kg-1,respectively in the domestic wastewater-irrigated soil,and 0.370 ± 0.006,0.011 ± 0.001,0.340 ± 0.04,and 2.05 ± 0.18 mg kg-1,respectively,in the domestic wastewater-irrigated brown rice.The results indicated that application of domestic wastewater to arable land slightly increased the levels of Pb,Cd,Cu,and Zn in soil and brown rice(P < 0.01).The concentrations of heavy metals in brown rice were lower than the recommended tolerable levels proposed by the Joint FAO/WHO Expert Committee on Food Additives.However,the continuous monitoring and pollution control of hazardous materials from domestic wastewater are needed in order to prevent excessive build-up of heavy metals in the food chain.     

HJ-1卫星延寿期的CCD影像质量评价与可用性分析

HJ-1卫星发射升空投入运行以来,已在灾害与环境的快速监测与预报领域发挥了重要作用。HJ-1卫星目前已经成功运行3a多,属于超期服役状态。为了评价延寿期影像质量,该文从影像的几何校正精度、灰度特征和纹理特征3个方面对延寿期HJ-1A-CCD影像进行分析,并与正常寿命运行期的HJ-1ACCD影像、同时期的Landsat7 ETM+影像进行比较,分析结果表明:延寿期HJ-1A-CCD影像质量虽然有一定程度的下降,但其与正常寿命期影像质量接近,仍能较好地描述丰富的地物类型及地物细节信息,可以像正常寿命期影像一样,有效地用于环境监测、灾害监测、国土资源管理、城市规划、农业应用等方面。     

过去(1958-2007)和未来(2011-2060)50年淮河流域气候变化趋势分析

根据淮河流域1958-2007年观测资料和ECHAM5/MPI-OM模式对该流域2011-2060年气候变化的预估结果,分析淮河流域1958-2007年平均气温、极端高(低)温、农业界限温度和年降水量变化,并对2011-2060年气温和降水量变化趋势进行预估。结果表明:(1)淮河流域年平均气温,20世纪90年代以前以降温为主,90年代中后期增温显著;季节变化上,春秋两季气温呈波动增加趋势,冬季增温速率较高,夏季则呈下降趋势,极端气温事件出现次数和温度变化幅度均减小。淮河流域热量资源的时间变化以增温趋势为主,各界限温度初日提前,终日推迟,持续日数和累积温度增加。从区域分布上,流域东部增温趋势强于西部。1958-2007年年降水量和极端降水等无突变性的增加或减少趋势;季节变化上,流域夏季降水量变幅较大。(2)3种排放情景下淮河流域年平均气温升高趋势一致,且SRES-A1B情景升温幅度大于其它两种情景且约在2040年突变增温,3种情景下季节平均气温均为冬季升高最快;未来年降水量有微弱增加,但M-K检测均无显著变化趋势,未来50a淮河流域季节降水仍以春、夏季降水为主,约占全年降水量的70%。     

H5N1亚型AIVHA抗原表位的高效表达及其抗原活性分析

血凝素（hemagglutinin,HA）蛋白是禽流感病毒（avian influenza virus,AIV）的一个重要表面抗原性蛋白,在疾病诊断和防治上有重要意义。本研究为了探讨一种更为简便有效的HA重组蛋白表达途径,利用生物信息学软件,对H5N1亚型AIVHA基因编码的氨基酸序列进行分析,在分析其在大肠杆菌中的密码子偏好性、稀有密码子分布情况及有关蛋白的抗原性等重要特性后,构建了HA抗原表位重组表达质粒pET-32a（＋）-HA。经测试,该重组质粒在1mmol/LIPTG诱导剂作用下诱导过夜,能在大肠杆菌Rosetta-gami B（DE3）中高效表达,并得到48.1kD大小的目的重组表达蛋白。重组蛋白用6×His-tagged protein纯化试剂盒纯化后,与福氏佐剂等量混合制备成抗原,以200μg/鸡的剂量皮下注射2月龄SPF鸡3次,采血分离血清。Western-Blot试验结果表明,该重组表达蛋白能分别与所制备的高免鸡血清及H5N1亚型AIV阳性血清发生特异性反应,在硝酸纤维素膜上出现特异性杂交带。说明本试验研究的HA抗原重组表达蛋白具有良好的免疫原性和反应原性,保留了HA蛋白的抗原活性,提示该重组蛋白在H5亚型AIV的防治技术研究中具有重要的实际应用价值。     

CBERS-02B星HR高分辨率遥感数据融合研究分析

在阐述遥感影像融合原理的基础上,以贵州省贵阳市部分区域为研究区,应用PCA,Brovey,SVR,IHS共4种融合方法对CBERS-02B星HR数据与CCD数据进行融合实验。从光谱信息和空间信息两个方面对融合效果进行分析,对比4种融合方法对CBERS-02B星影像数据的适用程度,同时与SPOT-5融合数据进行对比分析。研究表明:(1)4种融合方法中,SVR变换法最适合CBERS-02B星遥感数据的融合,融合数据的各评价指标均高于其他融合方法,空间信息丰富,图像细节效果良好;(2)CBERS-02B星同源遥感数据融合影像的质量低于SPOT-5影像融合数据;(3)CBERS-02B星CCD数据的质量低是导致融合影像质量不高的主要原因,所以在CBERS-02B星HR数据的使用过程中应尽量寻求其他来源的多光谱数据进行融合。     

基于机器视觉的玉米果穗参数的图像测量方法

在玉米育种和品质研究中,经常需要对玉米的果穗长度、果穗宽度、穗行数、穗粒数等参数进行测量。该研究提出了一种基于机器视觉的玉米果穗参数图像测量方法。使用PC摄像头连续采集旋转台上的玉米果穗图像,经过图像处理,获得玉米穗的图像区域,进而得到玉米果穗的穗长和穗宽参数;通过对玉米果穗局部区域的x方向和y方向累计像素值曲线进行分析,提取出玉米穗行,获得每一穗行的穗粒数和穗行宽度;通过图像匹配,获得玉米果穗的穗行数。试验表明,使用该研究方法对玉米果穗的长度、宽度和穗行数的参数测量准确率可达98%以上,对穗行宽及总穗粒数测量准确率达95%以上,整穗的平均检测时间约102 s/穗。该研究实现了玉米果穗参数快速有效的自动检测,相对于目前采用的人工检测,大大提供检测效率,降低劳动强度,可应用于玉米千粒质量检测、产量预测、育种和品质分析等场合。     

松子壳热解重质油的催化改性

以红松松子壳为原料,采用连续热解装置研究了热解反应温度和时间对生物油得率的影响规律,在反应温度为450℃、反应时间为6 min时,生物油得率可达到40.74%,热值可达到22.66 MJ/kg。采用气相色谱质谱联用仪对生物油成分进行了分析,其成分以酚类为主,质量分数约为33.5%;选用HZSM-5及NiO/HZSM-5分子筛催化剂对热解重质油部分分别进行催化改性试验,结果表明:经NiO/HZSM-5分子筛催化剂催化后其中高沸点有机物质量分数降低约13个百分点;其黏度由原来的约3 290 mPa·s大幅度地降低至450 mPa·s,热值则由原来的约26.16 MJ/kg增加到30.33 MJ/kg,增加了16%,同时提高了重质油的燃烧性和稳定性;负载物氧化镍(NiO)的添加提高了HZSM-5催化剂的抗积碳能力。该研究也为后续生物油改性提供了参考。     

不同光照条件下农作物图像Contourlet域融合方法

为了更好地实现不同光照条件下的农作物图像融合,在Contourlet变换(contourlet transform,CT)的基础上采用了适合农作物图像的融合规则进行了融合处理。首先,采用Contourlet变换对源图像进行多尺度、多方向分解,得到低频子带系数和带通方向子带系数。然后,针对低频子带系数的选择,采用了一种改进的线性加权融合方法,以期减小噪声对融合结果的影响;针对带通方向子带系数的选择,结合人眼视觉特性,采用了一种基于梯度最大化规则的系数选择方案,得到待融合图像的系数。最后,经过Contourlet逆变换得到融合图像。与小波变换方法(wavelet transform,WT)进行了融合结果的比较,结果表明,与WT方法相比,该文方法在互信息量(mutual information,MI)、空间频率(spatial frequency,SF)、均方差(mean square error,MSE)、信息熵(entropy,Ent)、相关系数(correlation coefficient,CC)、平均梯度(average gradient,G’)和峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)指标上均有了较大提升,表明利用该方法可以取得优于WT的融合效果;在此基础上,利用CT常见融合规则与文中融合规则进行了比较,同样表明CT方法可以有效提高图像融合的效果。研究表明,将文中所采用的融合规则应用于不同光照条件下的农作物图像融合是有效的、可行的。该研究可为变光照条件下的作物图像融合技术提供参考。