空气总悬浮颗粒物浓度的遥感信息模型研究

空气总悬浮颗粒物遥感信息模型是使用遥感信息模型的方法来模拟空气总悬浮颗粒物在空间上的分布。通过对空气总悬浮颗粒物来源和分布影响的因子分析,认为地表覆盖情况因子对空气总悬浮颗粒物来源影响最大,降雨强度和风速因子对空气总悬浮颗粒物分布影响最大,因此根据此三个因子建立了空气总悬浮颗粒物遥感信息模型。然后根据对厦门市高分辨遥感的分类数据和空气总悬浮颗粒物的分布数据得到了空气总悬浮颗粒物遥感信息模型的地理参数。通过对公式结果验证认为该模型较好的模拟了空气总悬浮颗粒的分布,为空气总悬浮颗粒物浓度的分布研究提出一种新思路。     

福建烟草害虫综合防治研究

对福建烟区烟草害虫及其天敌的种类和分布进行了调查统计,在此基础上提出烟草害虫综合防治方法,包括生物防治、化学防治和物理防治等措施.     

壳聚糖对烟草病毒病的防效研究

烟草花叶病是烤烟的主要病害之一。为了更有效地防治烟草病毒病,筛选新型有效防治药剂,于2003～2008年对烟草病毒病消长规律与影响因素进行了系统调查研究,2007～2008年开展了几种药剂对烟草病毒病防治效果研究,结果表明:3%绿宝(又名甲壳素,主要成分为壳聚糖)300倍液对烟草病毒病的相对防效达54.5%,增产10%～30%,产值可提高3 400元/hm2以上,经济效益显著。     

基于叶片图像复合参数的烟叶成熟度判定模型

【目的】构建叶色参数与鲜烟叶片成熟度的关联模型，为精准判断大田烟草鲜叶采收成熟度提供技术支撑。【方法】运用多元回归及BP神经网络构建叶色参数-烟叶成熟度判定模型，通过比较不同参数体系和不同建模方式对不同叶位鲜烟叶片成熟度的判定准确度，筛选最优成熟度智能化判定模型。【结果】以叶色偏态分布复合参数集（N2，共33个参数）作为输入因子，基于BP神经网络构建的F4（33-10-1）模型是最佳的叶片成熟度判定模型，可以满足对不同叶位不同成熟度的判定精度需求，对下部、中部和上部烟叶成熟度的判定精度分别为84.44%、96.10%和92.56%，总体精度达94.15%。【结论】采用叶色偏态分布复合参数集（N2）作为输入因子且采用BP神经网络构建的不同叶位鲜烟叶成熟度的判定方法可在一定程度上解决烟草叶片成熟度田间判定准确度低的问题，且可为烟叶实际生产过程中鲜烟成熟度的智能化识别提供新思路。