基于近红外光谱和深度模型转移预测烟丝总糖含量

模型转移主要用来解决一台仪器上开发的模型应用于新场景进行预测的问题。化学计量学领域开发了大量的模型转移方法可以实现多元校正模型转移。然而,随着深度学习技术在光谱数据建模中的广泛应用,传统的多元校正模型转移方法已不适合处理基于神经网络结构的深度学习模型。因此,本文利用深度模型转移策略,将一台仪器上构建的烟粉深度学习模型迁移到新仪器上用于烟丝总糖含量的检测。结果表明,深度模型转移无需标准样品构建传递函数,即可实现对不同仪器、不同样品物理状态之间的准确预测,与重新建立的偏最小二乘(PLS)和卷积神经网络(CNN)模型相比,其预测均方根误差分别降低了33.2%和27.2%。无标样深度模型转移支持在不同应用实践之间广泛共享、扩展深度学习模型,具有较好的应用前景。     

水资源利用与经济增长的动态关联研究——基于VAR模型的实证分析

为探索中国经济增长和水资源利用之间的动态关系,优化水资源配置,本研究基于2000—2018年的数据,通过构建用水量与产业增长的VAR模型,通过ADF检验、脉冲响应分析和方差分解等手段对全国的用水量和经济增长之间的关系进行分析。结果表明:经济总量增长、第一产业增长、第二产业增长与用水总量、工业用水量、农业用水量存在均衡关系;单纯增加用水总量、农业用水量、工业用水量无法带来产值的增加;产值的增加对水资源的需求会增强。因此,为保障水资源的供给,促进经济稳定增长可以从以下方面入手:进一步强化用水总量控制和定额管理,提高用水效率;加强不同区域之间的水资源协调利用;通过水权配置、水价改革、节水技术等手段的综合应用,不断提高水资源的综合利用效率。     

基于CA-Markov的台前县城镇开发边界划定研究

为防止城市盲目扩张和无序蔓延,促进城镇发展由外延增长向内涵提升转变,优化城镇布局形态和功能结构,提升城镇人居环境品质,有必要划定城镇开发边界。本文运用CA-Markov模型软件,结合土地利用变化现状数据对台前县2009—2018年城市增长过程进行模拟,进而预测2018—2035年城镇建设用地增长情况,初步划定城镇开发边界。同时,结合政策环境因素、规划传导因素和资源本底情况对边界进行修正,进一步完善台前县城镇开发边界划定方案。     

基于Landsat-8OLI数据的植被覆盖度反演模型研究——以西安市雁塔区为例

植被覆盖度遥感反演模型是用定量的方法来估算研究区范围内植被的覆盖分布。本文主要利用Landsat-8OLI遥感数据分别提取3类常用植被指数包括归一化植被指数NDVI、增强植被指数EVI、比值植被指数RVI,根据像元二分模型建立植被覆盖度反演模型。同时利用交叉验证的方式对其估算模型进行验证,来反映估算模型的精度。     

民族旅游村寨居民原真性感知及地方依恋与旅游支持行为的关系研究

居民作为民族旅游村寨发展的凝视主体与民族文化传承者,挖掘其原真性感知并产生积极的支持行为是民族旅游村寨获得可持续发展竞争优势的重要策略。本文从居民视角出发,探索原真性感知的内在维度,采用结构方程模型,构建居民原真性感知与旅游支持行为之间关系的概念模型,结果所示：原真性感知分为文化原真性与景观原真性2个内在维度;地方依恋是原真性感知与旅游支持行为之间的传导机制;地方依恋均能在原真性感知对其旅游支持行为的影响中起到部分中介作用,且依赖、认同链式中介变量的效应更强。研究结果为产生更加积极的旅游支持行为提供路径思考。     

广州地区土地利用景观格局变化研究

以广州地区为研究区,在遥感与GIS技术的支持下,通过分析斑块和景观两个层次的格局指数变化,研究了20世纪90年代广州地区土地利用格局变化特征,结合马尔科夫过程与元胞自动机模型对广州地区2010年土地利用空间格局进行预测分析。20世纪90年代广州地区土地利用格局变化趋势是建设用地增加,耕地、林地和未利用地减少,水域和果园基本保持稳定;土地利用斑块数目增加,斑块形状指数和分维数下降;景观破碎度和多样性指数上升。21世纪头10年,研究区土地利用格局基本保持20世纪90年代的变化趋势。研究结果表明广州地区在快速城市化的过程中,土地利用格局呈破碎化趋势,斑块形状趋于简单,耕地减少没有明显减缓迹象。因此,迫切需要发挥土地利用规划的控制作用,加强耕地保护措施。     

用人工神经网络解决农业中的非线性问题

本文介绍了人工神经网络的发展和基本原理,对人工神经网络在农业中用于病虫害预报、产量预测、模型建立和图像识别等方面进行了综述。最后结合应用实践,对人工神经网络在计算机中的实现方法做了探讨。     

土壤重金属迁移模拟研究的现状与展望

随着工业发展和废弃物的排放不断增加,土壤重金属污染已经成为一个世界性环境问题。土壤重金属的分布转化以及污染修复的研究受到广泛关注,数学模型及计算机模拟研究成为重要的研究手段。该文对土壤重金属迁移的模拟研究的进展进行了回顾与归纳,集中阐述了对流弥散和经验随机两大类模型的特点和应用,并指出了研究中存在的问题及今后研究的发展方向。将数学模拟与土壤重金属信息系统及地理信息系统GIS的有机结合,将有可能为环境保护和农业决策提供新的重要依据。     

乙烯分解纳米光催化反应器关键性能参数研究

果品与蔬菜在采后贮藏过程中所产生和释放的乙烯是加速成熟、衰老和腐烂的重要环境因子。该研究采用纳米光催化技术开发设计了一种可以去除气调库中乙烯的玻璃管光催化反应器,并对其主要性能参数进行了模拟测试与分析。结果表明：气体流量、玻璃管直径与长度以及光源种类均是影响光催化反应器乙烯分解性能的主要因素。在该试验条件下,气体流量在40～80 L/h的范围内较佳;玻璃管的适宜内径为50 mm;在相同功率条件下黑光灯的光催化效果优于紫光灯。光催化反应器可以多级串联使用,以便提高系统的乙烯分解能力。这些研究结果为气调库用光催化乙烯分解装置设计提供了基础设计参数和指标。     

基于GF-6/WFV卫星遥感的大田冬小麦叶片氮素含量估测

为对大田冬小麦叶片氮素含量（LNC）进行快速、准确及无损监测,通过在江苏省泰州泰兴市、盐城大丰区和南通如皋市布设冬小麦遥感监测大田试验,在获取试验样点冬小麦冠层红光波段反射率（RED_ref）、近红外波段反射率（NIR_ref）和计算的十个光谱指数（RVI、NDVI、DVI、SAVI、OSAVI、MSR、RDVI、EVI2、NLI和SVI）基础上,将12个遥感光谱指标与冬小麦LNC进行相关分析,选出与LNC相关性较好的作为模型输入变量,构建基于BP神经网络的冬小麦LNC估测模型, 并利用GF-6/WFV卫星遥感影像对县域冬小麦LNC的空间分布开展监测。结果表明,12个遥感光谱指标与冬小麦LNC之间存在不同程度的相关性,其中NDVI、RVI、MSR、OSAVI和NLI与冬小麦LNC的相关性较好（相关系数不低于0.65）。将优选的5个遥感光谱指标作为模型输入变量,构建基于BP神经网络的冬小麦LNC估测模型（LNC-BPEM）,模型的估测精度r²=0.866,RMSE=0.246%,ARE=12.9%。将冬小麦LNC-BPEM估测模型和GF-6/WFV影像结合对县域冬小麦LNC的空间信息监测,获得了如皋县域冬小麦LNC的空间分布特征,该区域冬小麦LNC范围在0.9%~2.0%（长势正常）的种植面积为29 693.3 hm²,占冬小麦总种植面积的74%。这说明利用GF-6/WFV卫星的多个遥感光谱指标与神经网络结合建模可有效估测县域大田冬小麦叶片氮素含量。