不同覆膜处理下春玉米叶面积指数高光谱估算

为实现快速、无损、实时监测不同覆膜处理下春玉米的叶面积指数（Leaf area index,LAI）,研究覆膜因子对LAI及冠层反射率的影响,借助高光谱遥感技术获取了各生育期春玉米的冠层反射率,在对光谱数据进行预处理后,经相关性分析提取各覆膜处理LAI的敏感单波段、敏感植被指数和特征指数,据此构建了全生育期各覆膜处理下LAI的高光谱估算模型。结果表明,覆膜对LAI的影响主要在抽雄期之前,相同施肥水平下覆膜与无覆膜处理之间LAI的差异随生育期的推进呈先减小、后增大的趋势,其中苗期差异最大,覆膜比无覆膜处理LAI增加78%以上;各覆膜处理冠层反射率之间的差异由大到小为生育中期、生育末期、生育初期,覆膜主要影响玉米对绿光和红光的吸收。基于3个指标构建各覆膜处理下LAI的估算模型,以特征指数为因变量建立的模型对LAI的反演结果精度较高,其拟合和验证决定系数R2均在0.8以上,均方根误差RMSE为0.45~0.65cm2/cm2,剩余预测偏差RPD均大于2,由于覆膜的影响,无覆膜处理LAI反演精度高于覆膜处理。以特征指数NI(722,731)为自变量建立的所有处理的混合LAI估算模型表现了反演的优越性,能降低覆膜对LAI反演的影响。     

竹叶片氮含量高光谱估测方法对比研究

为实现快速无损检测竹叶片氮含量,采用波长范围为350~2500nm的地物光谱仪获取竹叶片光谱数据,以金镶玉竹叶片为样本,对其进行高光谱分析。将高光谱原始反射率及其一阶微分、对数一阶微分和二阶微分值,与化学法测量的竹叶片氮含量值进行了相关性分析,分别获得了不同微分变化下的特征波段;基于微分变换后的高光谱反射率数据,分别采用二元线性回归、多元逐步回归、偏最小二乘回归和基于主成分分析的BP神经网络方法,建立了4种金镶玉竹叶片的氮含量高光谱估测模型。对比4种估测模型的校验结果表明,在光谱反射率的对数一阶微分变换下,采用拓扑结构为6-10-1的基于主成分分析的BP神经网络估测模型,校验环节决定系数为0.838,均方根误差RMSE为0.0452,具备较好的竹叶片氮含量估测效果。     

基于全子集-分位数回归的土壤含盐量反演研究

为提高植被覆盖条件下卫星遥感对土壤含盐量的估测精度,以河套灌区解放闸灌域为研究区,以高分一号卫星影像为数据源,同步采集不同深度土壤含盐量,通过全子集筛选法(Best subset selection)分析不同波段和光谱指数对于不同深度土壤含盐量的敏感性,并采用人工神经网络(Artificial neural network,ANN)、支持向量机(Support vector machine,SVM)和分位数回归(Quantile regression,QR) 3种方法,构建全子集筛选前后0～20 cm、20～40 cm、0～40 cm、40～60 cm、0～60 cm等不同深度下的土壤含盐量反演模型。结果表明,B4、BI、SI1、SI3是0～20 cm、0～40 cm处土壤含盐量的敏感变量组合,B4、BI、NDVI为20～40 cm、40～60 cm、0～60 cm处土壤含盐量的敏感变量组合;在各深度下,分位数回归模型的精度最高,模型的决定系数R2c1、R2v1均在0. 4以上,均方根误差RMSEc1、RMSEv1均小于0. 4%,SVM次之,ANN最差;在20～40 cm深度下QR反演模型效果优于其他深度,为本文土壤含盐量估算的最优模型,其建模和验证的决定系数R2c1、R2v1分别为0. 611和0. 671,建模和验证均方根误差RMSEc1、RMSEv1分别为0. 177%和0. 160%。本研究可为卫星遥感大范围监测植被覆盖条件下土壤盐渍化程度提供参考。     

基于高光谱和深度迁移学习的柑橘叶片钾含量反演

针对传统柑橘叶片钾含量检测方法耗时费力、操作繁琐且损伤叶片等弊端,引入高光谱信息探索柑橘叶片钾含量快速无损检测与预测模型,选用ASD Field Spec 3光谱仪采集柑橘4个重要物候期(萌芽期、稳果期、壮果促梢期和采果期)的叶片反射光谱,同步采用火焰光度法测定叶片的钾含量;先用正交试验确定小波去噪的最佳去噪参数组合,再进行不同光谱形式变换,对不同物候期光谱进行基于堆栈稀疏编码机-深度学习网络(Stacked sparse autoencoder-deep learning networks,SSAE-DLNs)的特征提取迁移和融合多种特征,对比支持向量机回归、偏最小二乘法回归、广义神经网络、逐步多元线性回归等多种诊断模型,结果表明,模型SSAE-DLNs基于一阶微分光谱特征建立全生长期钾含量预测模型的性能最优,其校正集和验证集决定系数分别为0. 898 8、0. 877 1,均方根误差分别为0. 544 3、0. 552 8。试验表明,深度迁移学习网络可对柑橘叶片钾含量进行精确预测,为高光谱检测技术用于柑橘树长势监测和营养诊断提供了参考。     

基于随机森林回归的玉米单产估测

为了提高玉米单产估测精度,以河北省中部平原为研究区域,以条件植被温度指数(VTCI)和上包络线S-G滤波的叶面积指数(LAI)为特征变量,通过随机森林回归确定玉米主要生育时期VTCI和LAI的权重,构建加权VTCI和LAI与玉米单产的单变量和双变量估产模型。结果表明,基于随机森林回归的双变量估产模型精度最高(R~2=0. 303),达极显著水平(P 0. 001)。将随机森林回归双变量估产模型用于研究区域2012年各县(区)玉米单产估测,结果表明,53个县(区)玉米估测单产与实际单产的平均相对误差为9. 85%,均方根误差为824. 77 kg/hm~2,模型精度较高。基于随机森林回归双变量估产模型逐像素估测研究区域2010—2018年玉米单产,结果表明,玉米单产在空间上的分布特征为西部地区最高、北部和南部次之、东部地区最低,年际间的分布特征为在波动中呈先减少后增加的趋势。     

盘刷式矮密栽培落地红枣集条装置研制

针对新疆落地红枣人工集条劳动强度大、机械化程度低的问题,研制一种与落地红枣捡拾机配套的红枣集条装置。重点设计避障系统和仿形机构等关键部件,确定盘刷、液压缸行程和仿形机构的工作参数,结合避障工况需求,设计扫盘避障液压系统并对液压元件进行计算选型。以盘刷转速、盘刷前倾角和前进速度为影响因素,集条率和破损率为评价指标,开展三因素三水平正交组合试验,结果表明：各因素对集条率影响显著性顺序为盘刷前倾角、前进速度、盘刷转速,各因素对破损率影响显著性顺序为盘刷转速、前进速度、盘刷前倾角;采用多元统计分析方法得出最优水平组合为前进速度08 m/s、盘刷转速200 r/min、盘刷前倾角15°,此时集条率为97.54%、破损率为1.11%;在最佳参数组合下进行田间验证试验,集条率为96.64%,破损率为1.13%,试验值与理论预测值相对误差分别为0.93%、1.77%,各项指标符合设计要求。     

Direct evidence of multiple paternities in natural population of viviparous Japanese surfperch by allelic markers of microsatellite DNA loci

This study was performed to obtain information on the occurrence of multiple paternities in three species of viviparous Japanese surfperch using allelic markers of microsatellite DNA loci. Direct evidence for multiple fertilizations was established by reconstructing paternal genotypes from the progeny of gravid females. Multiple paternities were ascertained in five of 10 broods of Ditrema temmincki and in three of nine broods of Neoditrema ransonneti, but not in Ditrema viride. The number of patrilines detected in the progeny of D. temmincki and N. ransonneti females were two or three, respectively, as determined by the GERUD v2.0 algorithm for reconstructing parental genotypes from half-sib progeny arrays.     

基于回归等值线法的不同下垫面红壤水分时空变化规律研究

基于回归等值线法对百喜草覆盖、百喜草敷盖和对照处理的红壤水分时空变化进行了比较分析。结果显示,从年初到年终,随时间的推移,各处理各层土壤含水量均表现出"先减小,后增大"的趋势。在测定深度内,随土层深度增加,各处理各层土壤含水量却表现出"先增大,后减小"的趋势。百喜草覆盖处理,特别是上中层土壤含水量,随时间变化较大,与气候和百喜草生长密切相关,但随深度变化,层间土壤含水量变化较慢;百喜草敷盖和对照处理,土壤含水量受土层深度因素影响更明显。对于百喜草敷盖处理,随深度变化,层间土壤含水量变化较慢,但对于对照处理,随深度变化,层间土壤含水量变化较大。     

Disulphide structure of high-molecular-weight (HMW-) gliadins as affected by terminators

This study aimed at elucidating SS-bonds of HMW-gliadins (HGL) from wheat with the focus on terminators of glutenin polymerisation. HGL from wheat flour extracts non-treated or treated with the S-alkylation reagent N-ethylmaleinimide (NEMI) were compared. HGL from wheat flour Akteur were isolated, hydrolysed with thermolysin and the resulting peptides pre-separated by gel permeation chromatography and analysed by liquid chromatography/mass-spectrometry using alternating electron transfer dissociation/collision-induced dissociation. Altogether, 22 and 28 SS-peptides from samples without and with NEMI treatment, respectively, were identified. Twenty-six peptides included standard SS-bonds of α- and γ-gliadins, high-molecular-weight and low-molecular-weight glutenin subunits. Eleven SS-bonds were identified for the first time. Fifteen peptides unique to HGL contained cysteine residues from gliadins with an odd number of cysteines (ω5-, α- and γ-gliadins). Thus, gliadins with an odd number of cysteines, glutathione and cysteine had acted as terminators of glutenin polymerisation. Decisive differences between samples without and with NEMI treatment were not obvious showing that the termination of polymerisation was already completed in the flour. The two HGL samples, however, were different in the majority of ten peptides that included disulphide-linked low-molecular-weight (LMW) thiols such as glutathione and cysteine with the former being enriched in the non-treated HGL-sample.     

多邻域保持嵌入的人脸识别方法

现有流形学习算法在学习人脸数据时,假设所有数据点位于单一低维嵌入流形之上,当数据点实际分布在不同的流形上时,单流形假设就会影响数据真实空间结构。为此提出一种基于多邻域保持嵌入（multiple neighborhood preserving embedding, M-NPE）的学习算法来发现不同类别数据在不同维度的低维嵌入空间中分布的多流形结构。首先,单独学习不同类别数据的流形,得到反映其本质特征的流形;再通过遗传算法搜索每个流形的最优维数;最后依据最小重构误差分类器对样本分类。在Extended Yale B和CMU PIE这2个大型人脸库上实验结果验证了该算法的有效性。