土地规模化经营对农业生态效率影响及城乡市场分割调节作用探析

土地规模化经营是农业生态效率改善的重要动力,但土地规模化经营作用农业生态效率受到城乡市场分割的门槛调节。该研究借助2001—2017年全国30个地区(因数据缺失,西藏及港澳台地区未涵盖,下同)面板数据,运用面板门槛模型,就城乡市场分割调节土地规模化经营作用农业生态效率过程展开研究。结果表明:(1)我国农业生态效率总体向好,但地区间差异悬殊;(2)土地规模化经营驱动农业生态效率改善,但存在城乡市场分割门槛调节,弱市场分割地区土地规模化经营促进农业生态效率,强市场分割地区作用相反;(3)城乡市场分割调节土地规模化经营作用农业生态效率主要通过限制农产品、劳动力、资本城乡合理流动,削弱农业新型经营主体绿色农业发展意愿和能力途径展开;(4)我国多数地区城乡市场分割水平偏高,区域发展中城市资源偏向和工业优先发展突出,需进行及时改革。该研究可为政府制定绿色农业发展策略提供参考依据。     

Object‐Based Mapping of Karst Rocky Desertification using a Support Vector Machine

Accurate and cost‐effective mapping of karst rocky desertification (KRD) is still a challenge at the regional and national scale. Visual interpretation has been utilised in the majority of studies, while an automated method based on pixel data has been investigated repeatedly. An object‐based method coupling with support vector machine (SVM) was developed and tested using Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) images from three selected counties (Liujiang, Changshun and Zhenyuan) with different karst landscapes in SW China. The method supports a strategy of defining a mapping unit. It combined ETM+ images and ancillary data including elevation, slope and Normalized Difference Vegetation Index images. A sequence of scale parameters estimation, image segmentation, training data sampling, SVM parameters tuning and object classification was performed to achieve the mapping. A quantitative and semi‐automated approach was used to estimate scale parameters for segmenting an object at an optimal scale. We calculated the sum of area‐weighted standard deviation (WS), rate of change for WS, local variance (LV) and rate of change for LV at each scale level, and the threshold of the aforementioned index that indicated the optimal segment level and merge level. The KRD classification results had overall accuracies of 85·50, 84·00 and 84·86 per cent for Liujiang, Changshun and Zhenyuan, respectively, and kappa coefficients are up to 0·8062, 0·7917 and 0·8083, respectively. This approach mapped six classes of KRD and offered a visually appealing presentation. Moreover, it proposed a conceptual and size‐variable object from the classification standard of KRD. The results demonstrate that the application of our method provides an efficient approach for the mapping of KRD. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于高斯自适应拟合的苹果目标分割方法研究

苹果目标的准确识别是苹果机械化采摘需要解决的关键问题之一。为此,基于YUV颜色空间模型,提出了一种结合色差分量与高斯自适应拟合算法的苹果目标分割方法。该方法采用首先将苹果目标由RGB颜色空间转换至YUV颜色空间,并利用色差分量V建立果实与背景分割的高斯分布拟合模型,根据拟合结果自动获取分割阈值,以实现自然场景下苹果目标的准确分割。为了验证文中算法的有效性,利用多幅图像进行了试验并与Otsu自适应阈值分割算法进行了比较。试验结果表明,采用文中算法得到的苹果果实的平均检出率达87.08%,识别率领先Otsu算法9.91%。因此,对于着色度较为均匀的苹果目标,采用高斯自适应拟合方法可以有效提高其识别率。     

基于MatLab和DSP的哈密瓜纹理分割与分类

以新疆特色水果哈密瓜为研究对象,提出一种利用Matlab辅助DSP提取哈密瓜纹理的方法。该方法首先利用Matlab把待处理的图像转换为数据文件(dat文件),然后利用DSP强大的运算能力分割哈密瓜表面纹理特征,并将分割结果同样以dat文件传递给Mat Lab,最后利用Mat Lab强大的数据分析与图像显示能力建立哈密瓜分类模型。实验结果表明,该方法能够有效地对哈密瓜表面纹理进行分割与分类,分类准确率为88.10%。该方法不但能够缩短DSP系统的开发周期,且能够为今后开发基于DSP的哈密瓜品质实时检测系统奠定基础。     

土地利用动态监测中多源影像融合方法的比较研究--以陕北黄土丘陵沟壑区为例

在陕北黄土丘陵沟壑区,采用单一传感器的遥感影像提取土地利用信息,存在着识别的土地利用类别少、某些类别混分现象较严重、分类结果的精度较低等问题。以TM多光谱数据和SPOT全色光谱数据的融合为例,提出了适宜于该地区的两种影像融合方法:主成分变换法和乘积运算法,并从影像的光谱质量、纹理信息和目视效果等方面对其进行了对比与评价。结果显示,主成分变换法为较理想的融合方法。以陕北无定河流域为实验样区的土地利用自动分类结果表明,该方法的应用使土地利用各类别的提取精度都有不同程度的提高;水体、水田和城镇用地等面积较小的类别分类正确率提高达到10%以上;坡耕地与林草地的混分明显减少,分类精度均提高了5%以上;分类总精度从82.0%提高到89.2%,取得了良好的分类效果。此研究对于遥感影像融合技术的评价与应用进行了有益的探索,同时为该地区的土地利用动态监测提供了关键技术。     

用ImageWare实现缺损点云的曲面重构

针对有缺损的点云数据,提出了在逆行工程软件ImageWare平台下进行曲面重构的途径;介绍了运用逆向工程技术进行CAD模型设计的操作流程;用平行面截取点云数据,拟合出曲线线条;通过对曲线条的桥接,利用完整的曲线条重构出曲面。     

融合光谱与图像信息的河套蜜瓜糖度在线检测试验系统

针对蜜瓜糖度在线检测的需求,设计了融合漫透射光谱与图像信息的河套蜜瓜糖度在线检测试验系统,该系统包括硬件平台和软件系统两部分。硬件平台主要包括蜜瓜输送装置、光谱采集装置、图像采集装置和控制系统4部分。软件系统基于Microsoft Visual C++6.0语言,结合Omni Driver软件、Fly Capture2及Open CV软件开发。系统可实现蜜瓜光谱与图像信息的自动采集、显示及保存,可实现对漫透射光谱预处理,获取糖度检测所需光谱数据,对图像预处理,提取蜜瓜外观特征图像信息(R、G、B颜色值和蜜瓜体积)。在此基础上,系统可通过融合漫透射光谱与图像信息的蜜瓜糖度检测模型,计算蜜瓜糖度。系统同时可实现检测个数统计,外观特征信息及糖度的实时显示、保存等功能。测试试验表明,该试验系统检测1个样品用时1.2 s,糖度检测均方根误差为1.22,可满足河套蜜瓜糖度在线检测试验需求,为进一步开展河套蜜瓜糖度在线检测研究奠定了基础。     

基于Matlab的根系断层图像分割处理算法

根据植物根系原位形态可视化研究的需要,利用Matlab提供的图像处理算法,编制了根系断层图像分割处理算法的优选整合程序,用多种不同算法组合对根系CT原位图像进行实例检验,采用最终测量精度法作为评价准则,对分割效果进行分析研究。研究结果表明,在90%的置信水平下,处理模块的不同组合顺序以及每个模块中不同算法的选择对最终分割效果有显著的影响,各因素对分割效果总变异贡献率的大小排序为分割(46.1%)、灰度调整(17.9%)、分割前滤波(4.5%)、分割后滤波(2.6%)、执行序列(0.5%)。根据所设计的实验例证,提出了处理流程及算法中的较优组合。     

排种器性能检测中种子位置智能检测方法

根据基于计算机视觉的排种器性能检测的特点，提出了基于神经网络的种子位置智能检测方法。采用两个光轴互相垂直的摄像机监测投种规律，并把以矩法求取的质心图像坐标作为输入节点，构造检测种子质心实际坐标的两个神经网络，并行处理左右两幅图像，从而快速求得种子位置。实践表明，此方法不仅能求出种子位置，而且可全面监测种子的运动情况。     

玉米籽粒内部组分低对比度透射图像精确分割研究

为解决玉米籽粒透射图像由于对比度较低造成内部组分提取不精确的问题,提出一种基于色彩通道非线性变换的多通道重叠区域分割方法,对玉米籽粒图像在灰度、R通道及b通道下得到的二值图像使用重叠区域原理,实现玉米籽粒组分的精确分割。首先,采集不同玉米品种的籽粒透射图像,提取单粒玉米籽粒;其次,采用多通道重叠区域法分割单粒籽粒图像,得到玉米籽粒胚部、角质胚乳和粉质胚乳3部分的图像;最后,以查全率和查准率评价多通道重叠区域法与传统图像分割方法对不同品种玉米籽粒的分割效果。不同品种玉米籽粒的分割试验表明:多通道重叠区域分割方法的查全率、查准率及综合评价指标均达到98%以上,分割效果优于传统的图像分割方法,能够实现不同品种透明角质玉米籽粒透射图像的精确组分分割。