基于无人机与激光测距技术的农田地形测绘

平整地技术是提高作物单产的重要措施,而获取高精度的农田地形测绘数据与农田数字地形模型,是进行精准平整地作业的必要条件。为了解决传统接触式地形测绘效率低、基于航拍摄影技术的遥感地形测绘精度差及作业成本高等问题,该研究提出了一种基于多旋翼无人机与激光测距技术的农田地形测绘方法。在多旋翼无人机测绘平台上搭载激光测距模块与后处理动态差分全球定位系统设备（Post-Processing Kinematic Global Positioning System,PPK-GPS）,获取激光测距序列、PPK-GPS三维定位数据以及无人机的飞行姿态数据。首先使用均值滤波器处理原始激光测距序列,并将得到的激光测距序列与PPK-GPS定位数据进行同步处理,使二者建立空间对应关系。根据无人机倾斜状态时的测距激光方向与理论竖直方向的空间几何关系,使用从无人机的飞行控制器中提取的姿态信息校正激光测距序列,消除无人机平台在飞行过程中俯仰与横滚姿态变化对激光测距精度的影响。最后,根据PPK-GPS定位数据的海拔高度分量与激光测距序列计算试验地块内地面测量点的海拔高度,共获取1 417组地面测量点的有效测绘数据。利用手持PPK-GPS设备对地面测量点的海拔高度进行测绘精度检验。验证试验结果表明,本文提出的无人机农田地形测绘系统获取的海拔高度与手持PPK-GPS设备采集的海拔高度的均方根误差为5.2 cm,表明该无人机农田地形测绘系统具有较高的测绘精度。与利用手持GPS设备进行地形测绘作业的方法相比较,本文提出的无人机农田地形测绘系统具有自动化程度高、作业效率高等优点。该研究可为促进精准平整地技术的大规模应用提供数据支持。     

双循环格局下茶产品营销模式的创新与发展

数字革命和新技术的传播,消费者消费行为发生改变,驱动茶产品营销模式的创新.本文阐述了茶产品营销的既有模式和存在问题,并从数字技术、分享产品、创新产品、科技营销、高效流通、评价机制六个方面指出双循环格局下茶产品营销模式的创新路径.     

基于变量优选与机器学习的干旱区湿地土壤盐渍化数字制图

土壤盐渍化是导致土壤退化和生态系统恶化的主要原因之一,对干旱区的可持续发展构成主要威胁。为了尽可能精确地监测土壤盐渍化的空间变异性,该研究收集新疆艾比湖湿地78个典型样点,其中选取54个样本作为训练集,24个样本作为独立验证集。基于Sientinel-2 多光谱传感器（Multi-Spectral Instrument,MSI）、数字高程模型（Digital Elevation Model,DEM）数据提取3类指数（红边光谱指数、植被指数和地形指数）,经过极端梯度提升（Extreme Gradient Boosting,XGBoost）算法筛选有效特征变量,构建了关于土壤电导率（Electrical Conductivity,EC）的随机森林（Random Forest,RF）、极限学习机（Extra Learning Machine,ELM）和偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression,PLSR）预测模型,并选择最优模型绘制了艾比湖湿地盐渍化分布图。结果表明：优选的红边光谱指数基本能够预测EC的空间变化;红边光谱指数与植被指数组合建模效果总体上优于其与地形指数的组合,3类指数组合的建模取得了较为理想的预测精度,其中RF模型表现最优（验证集R2=0.83,RMSE=4.81 dS/m,RPD=3.11）;在整个研究区内,中部和东部地区土壤盐渍化程度尤为严重。因此,XGBoost所筛选出的环境因子结合机器学习算法可以实现干旱区土壤盐渍化的监测。     

基于社交媒体平台资讯的天然林保护工程社会影响分析

文中使用Python语言爬取了新浪微博和推特有关天然林保护工程的资讯,对资讯进行人工语义解读,将资讯所体现的情感态度分为正、中、负3类,根据资讯的语义及情感态度了解民众对天然林保护工程的社会意识,以分析我国天然林保护工程所产生的社会影响。结果表明：1)国内外社交媒体平台资讯的正向态度均占比较高,新浪微博的正向态度高达96.13%,推特正向态度为80.52%;2)新浪微博和推特的正向态度内容多为对我国天然林保护工程表示认可与支持,认为我国的天然林保护工程改善了生态环境,保护了野生动物,并为世界各国天然林保护做出了榜样;3)新浪微博负向态度多指出了当地天然林保护工程在资金落实、改革不到位等方面的问题,推特负向态度多是提出我国天然林保护工程加剧了世界其他天然林资源的消耗。总体而言,国内外公众对我国天然林保护工程认可度较高,虽有公众在国内外社交媒体平台提出质疑,但仍有可行的解决方法。本研究旨在通过媒体资讯探求天然林保护工程的社会影响,以期为林业信息舆情监测及林业资源保护相关政策的制定提供技术方法与决策参考。     

板式定制家具智能车间数字孪生模型探讨

介绍数字孪生技术的发展及应用现状,结合板式定制家具信息化建设情况及数字孪生车间解决车间具体问题的特有能力,分析数字孪生技术在板式定制家具生产车间应用的可行性。数字孪生技术能够有效地解决制造车间运行问题,应对生产动态变化,助力板式定制家具企业数字化转型。提出板式定制家具数字孪生车间的构建技术与实施策略,探讨信息采集、模型构建及数字孪生系统搭建等关键问题,以期为定制家具行业实施数字孪生体系做出初步探索,推进企业实现全面的智能制造。     

平原区土壤质地的反射光谱预测与地统计制图

基于地统计方法的土壤属性制图通常需要大量的采样与实验室测定。本研究提出利用可见光近红外(visible-nearinfrared spectroscopy,VNIR)光谱技术测定替代实验室测定,并与地统计方法相结合预测土壤质地的空间变异。通过建立砂粒(0.02 mm),粉粒(0.002~0.02 mm),黏粒(0.002 mm)含量的VNIR光谱预测模型,将模型预测得到的质地数据和建模点实测质地数据一同用于地统计分析和Kriging插值制图。以江苏北部黄淮平原地区为案例的研究结果表明,砂粒、粉粒、黏粒含量的预测值和实测值的均方根误差(RMSE)分别为8.67%、6.90%3、.51%,平均绝对误差(MAE)分别为6.46%、5.60%、3.05%,显示了较高的预测精度。研究为快速获取平原区土壤质地空间分布提供了新的可能的途径。     

数字经济下消费者网络购买农产品行为及影响因素——以徐州市为例

基于2020年408位徐州市消费者网络购买农产品行为的调查数据,首先分析数字经济下消费者网络购买农产品的种类、网络购买频率和电商平台选择的现状,并对比不同电子商务购买渠道的优劣;然后使用有序多分类Logistic模型对农产品网络购买频率的影响因素进行了实证检验;最后提出了促进农产品电子商务发展的建议。      

基于全数字摄影测量的林分立木高度量测

树高是森林资源调查中的主要测树因子之一,快速准确地量测树高具有现实意义和应用价值。该文收集了东北林业大学哈尔滨市试验林场的16张航片和相应的外方位元素,建立了一个测区,通过模型的内定向、相对定向和绝对定向构建测区的立体像对模型;在立体像对模型的基础上,利用专业的数字摄影测量平台,量测研究区域内的32棵样木的高度;同时使用超声波测高器在准同步状态下实地测量32棵样木的实际高度,并将实地测量结果与数字摄影测量结果进行对比分析。结果表明,两组数据的差异不显著,基于数字摄影测量的立木高度量测的实际精度为90.92％,使用数字摄影测量量测立木高度的方法精度较高。      

基于VirtuoZo NT的正射影像图的制作

利用VirtuoZo软件围绕正射影像的制作展开研究,改变了传统的依靠地面控制点的方法,直接利用外方位元素进行模型的定向,并在此基础上完成了东北林业大学校园正射影像图的制作.该方法的应用节省了大量的外业控制点测量,其成图精度经验证可以达到常规测图规范的要求.     

数字农业农田信息系统的建立

在遥感(RS)、地理信息系统(GIS)、全球定位系统(GPS)技术综合应用的基础上,通过对区域农田环境、作物等状况的数据采集和处理,完成3S技术功能的自适应融合和多源异构、空间与非空间数据以及基础空间数据与专题数据的融合,建立起一个以农田信息为主的资源与环境信息服务体系,用于专家进行数据查询、分析和决策.