浅议遥感技术在农业上的应用

信息技术和生物技术可以说是当今21世纪的两大前沿科学技术.遥感技术作为现代信息技术的前沿技术,能够快速准确地收集农业资源和农业生产的信息,结合地理信息系统和全球定位系统等其他现代高新技术,可以实现信息收集和分析的定时、定量、定位,客观性强,不受人为干扰,方便决策.因此,在农业发展的新阶段,运用遥感技术开展农业监测工作,将促使农业决策科学化提高到一个新的水平,同时也将为农业生产提供高质量的服务.     

Continuous Monitoring of Visible and Near-Infrared Band Reflectance from a Rice Paddy for Determining Nitrogen Uptake Using Digital Cameras

Abstract

A two-band digital imaging system —one band for the visible red band (RED, 630?670 nm) and the other for the near infrared band (NIR, 820?900 nm)— was devised and positioned at a height of 12 m above a rice field of 300 m² in area during the 2007 growing season. The imaging system automatically logged bird’seye view images at 10-min intervals from 0800?1600 every day. Radiometric corrections for the pairs of two-band images were done using solar irradiance sensors and preceding calibrations to calculate daily band-reflectance and the normalized difference vegetation index (NDVI) values for 9 plots of rice plants, with 3 levels of planting density and basal fertilization. The daily- averaged reflectance values in the RED and the NIR bands showed different but smooth seasonal changing patterns according to the growth of plants. At the maximum tiller number and the panicle formation stages, the RED and NIR reflectance values had correlation coefficients (r) of 0.79 and 0.81 with above-ground nitrogen absorption per unit land area (NA, g m-²), respectively, whereas the NDVI using the two band reflectance values showed r-value of -0.13. An empirically derived equation for the NA using two band reflectance values showed r-value of 0.96 and a root mean square of error (RMSE) 0.5 g m^–2 (10% of the mean observed NA) in the estimation for the original (not validated) data set acquired at the maximum tiller number and the panicle formation stages. The results indicated that reflectance observation in the RED and NIR bands using the digital imaging system was potentially effective for assessing rice growth.     

基于高速摄像系统的精密排种器性能检测试验

运用高速摄像系统对精密排种器的种子排种过程进行图像采集,将采集的图像进行背景去除、滤波、锐化、二值化等图像处理,提出了根据种子面积和质心位置特征值检测精密排种器性能的方法。在不同的工作参数下对排种精度和播种均匀性进行试验分析。试验结果表明：高速摄像检测和人工检测的排种合格指数相对误差小于1%,变异系数误差小于3%,此方法的检测精度满足精密排种器性能检测要求。     

数字技术对传统图书营销模式的影响

数字技术的推广应用加快了人们的生活节奏,有些人失去了对纸媒的兴趣而偏重数字化阅读,导致传统图书的阅读量大为下降。在这种背景下,传统图书市场需加快改革的步伐,创新营销模式并提高自身竞争力。结合数字技术的应用特点提出数字技术影响下图书营销模式策略,如“特色书店+特色服务”、“电子书店+电子交易平台”、“个别案例+个性化营销”等,以推动传统图书营销方式的革新,提高纸媒吸引力。     

基于机器视觉的智能种子分选机设计

针对目前市场上种子分选装置多以传统机械式、半自动式为主,智能化程度不高、分拣准确率较低的问题,基于机器视觉技术设计一种智能种子分选机,主要由传输系统、供料系统、图像采集系统、种子筛选系统和控制系统五大部分构成。以‘郑丹958’玉米种子为研究对象,以种子气流下斜抛的水平距离和传送带传输速度为寻优条件进行试验,确定最优气泵压力值和控制器脉冲频率。对960个种子样本（优质、劣质种子分别为824和136 个）通过目标检测模型进行质量识别,判别种子质量,对种子状态进行标注框选和坐标记录。使用PLC（SIMATIC S7-200 CN,CPU224XP）分选模块控制直动式电磁阀组,对种子进行分选试验。结果表明：1）最优组合气泵压力值为0.3 MPa,控制器脉冲频率为3 175 Hz。2）优质、劣质种子识别率分别为93.69%和91.91%,种子分选率为89.6%。该分选机能够有效满足种子分选要求。     

基于ICA和DWT的数字水印算法研究

研究了小波变换域在低频子带嵌入数字水印的效果、水印嵌入因子对宿主图像质量和提取水印图像质量的影响,研究表明：存在嵌入因子阈值T,在嵌入因子小于T时提取的水印图像有较好的质量,是一种非常有效的数字水印算法.     

角速度计检测信号数字滤波处理的研究

我们曾采用压电式陀螺仪角速度计检测行走车辆的角速度。但由于行走车发动机的振动、路面不平等因素的影响，在获得的信号中混有噪声，因而存在一定的误差。为了提高检测信号精度，有必要消除器器声。我们针对上述问题，采用数字滤波的软件实现方法来消除噪声，提高检测精度。对由实验所获得的数据进行了有、无数字滤波处理的对比分析，获得了较好的结果。这表明本研究通过软件的方法，既提高了检测精度，又降低了硬件成本。     

知识管理在数字图书馆中的实践

阐述了数字图书馆知识管理的内涵与特征,在数字图书馆建设中应用知识管理的理念做指导,提出了数字图书馆知识管理的实现对策.     

基于特征筛选算法的数字土壤制图研究

平缓地带数字土壤制图中，环境协变量的选择是提高制图精度的关键。已有研究证明遥感影像可作为推理制图的辅助因子，而如何确定环境因子推理制图时各自的权重已成为现阶段研究的重点。选取湖北省麻城市乘马岗镇为研究区，采用3种特征筛选方法进行有效环境变量筛选，探索参与平原-丘陵混合区域制图的因子并确定其重要性，依据选择的相对稳定的指标，进一步探索提高土壤类型制图准确性的途径。根据141个野外独立样点的检验结果表明：在推理制图中，遥感因子在平原区域的重要性程度高于丘陵区域，且遥感因子中归一化植被指数(NDVI)和均值(Mean)较为稳定；基于递归特征算法的按地形推理制图精度最高为75.89%，分别高于ReliefF算法和基于Tree的特征筛选算法13.48%和4.97%；此外3种特征筛选算法制图结果中，按地形因子分区制图的精度均高于整体区域制图。因此，遥感因子作为辅助手段参与推理过程可有效提高制图精度。本研究采用的特征挖掘与机器学习算法对提升土壤制图精度具有一定的理论意义。