建设中的乌拉山自然保护区

乌拉山自然保护区是在原乌拉山林场建立的县级自然保护区的基础上,于2003年3月31日被内蒙古自治区人民政府正式批准建立自治区级自然保护区。是内蒙古自治区西部较大的天然次牛林区,位于巴彦淖尔市乌拉特前旗境内．西起乌拉特前旌两山咀镇,东至昆都仑河．南临110国道和包兰铁路,北以乌拉山分水岭为界,     

倾斜摄影测量技术提取油松单木信息

[目的]获取森林单木参数的信息是经营、管理森林过程中的一项重要内容.倾斜摄影测量技术以其多角度拍摄方法,成为目前高效获得单木信息的研究方法之一.[方法]本研究以内蒙古旺业甸油松林为研究对象,利用无人机倾斜摄影测量技术获取油松单木的树高、冠幅和材积,探究了4种不同的相片分辨率(1、0.5、0.25、0.1 m)对单木信息...     

基于数学形态学的相接触草莓果实的分割方法及比较研究

多个草莓在田间经常相互接触。为了便于机器人的自动化采摘,需将相接触的多个成熟草莓果实分开,并给出各个草莓的重心坐标。基于数学形态学的方法,研究了两种针对这种较复杂情况的成熟草莓果实分割的方法,即聚类快速分割法和分水岭区域分割法。首先对成熟草莓果实和背景使用BP神经网络方法进行分割,然后进行灰度化、二值化、孔洞填充等初步处理,最后分别利用聚类快速分割法和分水岭区域分割法分割相接触成熟草莓果实图像。两种分割方法可分别得到两个果实区域,通过对这两个区域计算重心即可为机器人采摘提供重心数据。结果表明,两种分割方法都能将相接触区域分开,各有优缺点和适用性。     

基于两级分割与区域标记梯度Hough圆变换的苹果识别

自然环境下果实的准确分割与快速识别是采摘机器人作业面临的难题之一。针对自然环境中的成熟苹果，该研究提出一种基于Otsu与分水岭相结合的两级分割算法与区域标记梯度Hough圆变换的苹果识别方法。首先，使用亮度自适应校正算法对表面亮度分布不均的苹果图像进行校正，增强图像的细节信息。结合果实颜色特征，提取YCbCr颜色空间的Cr分量图像作为预处理样本。然后，采用改进后的Otsu算法进行初次分割，得到苹果目标的二值图像，该算法通过引入形态学开-闭重建滤波去除大量背景噪声，通过缩减灰度级遍历范围提高分割速率。采用基于距离变换的分水岭算法进行二次分割，分离粘连果实区域，提取目标苹果的外部轮廓。最后，在轮廓外设置最小外接矩形标记有效区域，在标记区域内进行梯度Hough圆变换实现苹果目标的自动识别。对自然环境中采集的200幅苹果图像进行测试，并与传统梯度Hough圆变换方法进行对比，本文方法在顺、逆光下的识别准确率为90.75和89.79%，比传统方法提高了15.03和16.41%，平均识别时间为0.665和0.693 s，比传统方法缩短了0.664和0.643 s。所提的两级分割算法不仅可以从复杂环境中准确分割果实目标区域，而且可以从粘连果实区域中提取单个果实边界。利用区域标记的梯度Hough圆变换方法能够快速准确地对果实进行识别。研究结果能满足苹果采摘机器人对不同光照下目标识别速度和精度的要求，可为苹果等类球形果实的快速识别提供参考。     

基于飞地经济的青藏高原畜牧业发展新途径探索

飞地经济打破区域界限实现资源互补，飞地产业的发展更是连接了空间的分离。青藏高原因长期粗放的游牧方式和自然灾害等因素，不断造成高寒草地退化，严重限制草地畜牧业的可持续发展。长期以来，青藏高原在畜牧业提质增效和转型升级的关键时期，面临生态环境压力大、草畜资源时空配置失衡等问题的掣肘，直接影响畜产品的均衡供应，阻碍了高附加值畜产品市场竞争力，致使农牧民持续增收乏力。该文着眼"飞地经济"发展举措，在综述青藏高原畜牧业发展局限性的基础上，以生产效率和经济效益提升为目标，探讨青藏高原畜牧业发展路径，提出"飞地畜牧业"发展模式。针对该模式，开展了以牦牛和藏羊为研究对象的远地饲养研究，短期适应性研究证明牦牛和藏羊能够适应江淮分水岭地区冷季气候特点，实现冷季体重正增长，且藏羊表现出较好的繁殖适应性，在引入后第一年开始产羔；同时，牦牛经过两年的适应，首次实现了在江淮分水岭地区的繁殖。因此，"飞地畜牧业"产业发展模式具有成为青藏高原畜牧业发展新路径的巨大潜力，将为保障国家生态体系建设、加快高原畜牧业转型升级、满足市场供需关系等提供科技支撑。