毛竹竹鞭内生细菌的特征及16S rDNA多样性分析

本研究利用传统的细菌分离方法,结合16S rDNA序列分析对毛竹竹鞭内生细菌的特征和多样性进行了分析。从福建省武夷山、将乐、长汀毛竹竹鞭中分离到34株内生细菌,初步归属于14属,20种。来源于不同地区的毛竹竹鞭内生细菌组成存在较大差异,其优势菌群为产碱杆菌属（Alcaligenes）和葡萄球菌属（Staphylococcus）。     

基于机器学习理论的土壤侵蚀模型构建

土壤侵蚀一直是环境问题中的重点和难点。由于影响土壤侵蚀的因素众多,传统的预测模型存在数据获取困难、适用范围小、研究周期长等不足,使得对土壤侵蚀的预测无法做到快速、便捷。支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是机器学习中的一个重要模型,具有非线性映射、自我学习能力、全局最小值、对输入数据变化不敏感等优点,在建立土壤侵蚀量相关性预测模型方面较传统预测模型具有更强的优势。本研究应用浙江省诸暨市浦阳江水文站的降雨数据,利用ArcGIS地理信息系统确定水文站上游流域为研究区域。以降雨量、研究区域地理数据维度(包括坡度数据、坡长数据、土壤信息、土地利用类型)作为影响因子,输入支持向量机模型,进行流域内土壤侵蚀量预测。将水文站土壤侵蚀量实测数据作为对照值,用模型输出值检验,从而在取值范围内选择出模型最优的参数组。用影响因子数据和土壤侵蚀量数据对使用最优参数的模型进行检验,模型的预测准确率最高达到75%。其中,降雨量对土壤侵蚀量的影响最大,降雨量单因子预测准确率在70%以上,其余因子预测准确率在3.5%左右。最终得到一个土壤侵蚀量相关性预测模型,通过水文站降雨数据以及地理信息,即可预测当地土壤侵蚀量,准确率达到75%。     

《农业生物技术学报》期刊统计指标(2013)

正中国科技核心期刊被引指标、中国科学引文数据库(CSCD)中国科技期刊引证指标和中国学术期刊影响因子年报等公布的2013年度全国科技期刊各项统计数据显示,《农业生物技术学报》影响因子和排名等均明显提升,相关统计结果见下表:     

相机与毫米波雷达融合检测农机前方田埂

为满足自主作业农机地头转弯的需求,解决单传感器检测获取信息不足的问题,该研究提出了将相机与毫米波雷达所获取数据融合的多传感前方田埂检测方案,利用视觉检测得到田埂形状后辅助滤除毫米波雷达中干扰点进而得到田埂的距离和高度信息。在视觉检测方面,根据前方田埂在图像中的分布特点,提出了基于渐变重采样选取部分点的加速处理方式,并在此基础上利用基于11维颜色纹理特征的支持向量机进行图像分割和基于等宽假设的几何模型特征进行误分类点剔除,然后拟合提取图像中田埂边界。在毫米波雷达检测方面,提出了竖直放置毫米波雷达的检测方式,以克服安装高度与地形颠簸的影响,并获得前方田埂的高度信息。将相机与毫米波雷达获取的数据进行时空对齐后,利用视觉检测结果滤除毫米波雷达干扰点,并将毫米波雷达获得的单点距离信息进行扩展,形成维度上的数据互补,获得前方田埂的形状、距离、高度等更加丰富准确的信息。测试结果表明,在Nvidia Jetson TX2主控制器上,基于视觉的检测平均用时40.83 ms,准确率95.67%,平均角度偏差0.67°,平均偏移量检测偏差2.69%;基于融合算法的检测平均距离检测偏差0.11 m,距离检测标准差6.93 cm,平均高度检测偏差0.13 m,高度检测标准差0.19 m,可以满足自主作业农机的实时性与准确性要求。     

杂粮供应链区块链多链追溯监管模型设计

针对杂粮产品供应链链条长、主体多、区块链追溯过程数据无法差异化共享、链上数据难以实时监管等难题,通过分析杂粮供应链环节业务流程与监管特性,提出了基于区块链多链架构的杂粮追溯模型,并在此基础上建立多链数据存储架构,设计了基于监管授权组网建链的网络准入机制,并通过智能合约实现数据的链前监管与追溯节点的链上管控。为验证模型有效性,基于Hyperledger Fabric设计并实现区块链追溯系统,对山西忻州杂粮应用案例进行分析。在安全方面,企业组网授权扩散性测试密文平均改变率为82.53%,相关性测试密文平均改变率为82.39%,具备较高的安全性与混淆性。在效率方面,消费者查询公开追溯数据平均时间为0.415 s,监管部门调用跨链接口查询企业敏感追溯数据平均时间为0.871 s。结果表明,该研究设计并实现的面向监管的杂粮多链追溯系统在满足消费者追溯需求的基础上,能够实现追溯数据账本与链间交易记录的实时管控,为农产品区块链追溯监管系统研究提供借鉴与参考。     

大数据在农产品物流管理系统中的应用

随着社会的不断发展与进步,目前我国已经全面进入了大数据时代.在此背景下,各大技术的开发力度逐渐增强,并在人们的生活工作中有了广泛应用.物流管理系统可以给传统农产品运输发展带来契机,在原有基础上融入大数据技术,则可以在更大程度上提高农产品物流管理系统性能,给农产品运输提供重要保障.基于此,针对大数据在农产品物流管理系统中...     

联合Terra/Aqua MODIS多角度多光谱数据反演冬小麦叶面积指数

Terra与Aqua双星搭载的MODIS传感器可实现每日上下午分别对同一地点观测一次,并且由于卫星轨道漂移形成累积连续多天的多角度观测特点,加上多通道的光谱响应,极大地丰富了地表目标的观测信息,为LAI等地表参数的实时准确反演提供了可能。该文利用MODIS双星高质量的连续多天的多波段地表反射率数据,结合PROSAIL(PROSPECT+SAIL,properties spectra+scattering by arbitrarily inclined leaves)模型和查找表方法反演冬小麦LAI,并与MODIS LAI产品及野外采样点实测LAI对比,结果表明,联合双星高质量的多角度多波段数据能够较准确反演冬小麦LAI,其反演结果无论从空间分布还是时序变化特征来讲,较MODIS LAI产品更符合实际情况,也更接近地面实测值。该文的研究为充分利用MODIS数据的角度和光谱信息反演小麦等农作物的LAI提供了一定的借鉴。     

基于三维光谱特征空间的干旱区土壤盐渍化遥感定量研究

土壤盐渍化是干旱半干旱区农业发展的重要制约因素,同时也是干旱区所面临的最主要的生态环境问题之一,因而准确获取土壤的盐渍化信息对于实时掌握其分布范围以及合理地开展盐渍化治理工作具有重要意义。选取渭干河--库车河流域绿洲典型盐渍地作为研究区,以Landsat-TM多光谱遥感影像为基础数据源,首先对影像进行最小噪声分离处理（MNF变换）并计算其像元纯度指数（Pixel Purity Index, PPI）,选取能表征区域特征信息的前三个波段构建MNF三维光谱特征空间,然后在向量空间和单行体理论的指导下,结合实地调查,提出“植被亮点区”概念,并定义“盐渍化距离指数（Soil Salinization Distance Index, SDI）”为多维向量空间中包含于单行体中的盐渍化像元到“植被亮点区”的归一化距离。最后利用不同盐分环境下的实测数据对SDI进行精度验证。结果显示：在低植被覆盖区,即中度、重度盐渍化区,SDI与0~10cm内土壤盐分含量相关性要高于0~20cm,R²＞0.83。在相对高覆盖区,即农田和轻度盐渍化区,SDI与0~20cm内平均盐分含量相关性要高于0~10cm,R²＞0.81。0~10cm层二者总体精度R²=0.81,0~20cm层二者相关性总体精度R²=0.72。研究表明,SDI指数模型简单、易于构建,精度较高,具有一定的应用价值,有利于干旱区区域大尺度盐渍化的定量分析和监测工作。*     

土地规划多源异构数据结构特点与集成方案浅析

土地规划多源异构数据的集成需要统一数据格式、统一存储模型、统一存储精度和坐标系统.通过铜梁县乡镇规划变种过程中中心城区城市规划图的集成案例发现,采用传统方法进行转换存在数据丢失和冗余现象,而在数据格式转换之前对数据源进行预处理,能保证数据转换的完整性、准确性.     

应用地理标记语言的土地利用数据共享研究

在当前网络环境下,土地利用数据面临实时共享问题。正如XML是Internet上信息表示和数据交换的标准一样,OGC提出的基于XML编码的空间信息表达规范GML,是目前网络中空间数据的交换、共享与互操作的事实标准。依据国家标准GML 3.2.1规范,通过对土地利用要素以及要素之间的关系进行分析,设计了土地利用要素的GML应用模式。根据定义的应用模式,实现了GML实例数据的生成。基于C#语言、文档对象模型（DOM）和XML查询语言（XPath）开发了一个基于GML的土地利用GIS查询系统,该系统实现了GML土地利用数据的显示、浏览和查询等基本功能。基于WFS 1.1.0版本规范设计并发布了一个GML土地利用数据服务。研究和实践表明,GML可以表达土地利用数据,并有利于实现土地利用数据共享。