检索结果-内蒙古大学图书馆

浙江农业学报 2015年第12期27卷 2218-2224页

作者：李振廖同庆冯青春张东彦王秀安徽大学电子信息工程学院安徽合肥230601 北京农业信息技术研究中心北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 农业部农业信息技术重点实验室北京100097 北京市农业物联网工程技术研究中心北京100097

常规的种子活力检测存在主观性强、花费高、人工操作难等不足,无法满足当前自动化育种的发展需求。为了提高种子活力检测的自动化水平和质量,以辣椒种子图像为研究对象,利用创新的过黄特征法将种子图像灰度化,此方法可充分保留种子信息... 详细信息

常规的种子活力检测存在主观性强、花费高、人工操作难等不足,无法满足当前自动化育种的发展需求。为了提高种子活力检测的自动化水平和质量,以辣椒种子图像为研究对象,利用创新的过黄特征法将种子图像灰度化,此方法可充分保留种子信息,通过阈值处理,可降低系统去除噪声所需的处理时间,为了标记每粒种子,采用漫水填充算法将种子填充为不同的灰度值;编程计算了种子发芽指数和种子平均根长,最终得出种子活力指数计算结果。通过不同种子图像的处理与试验,表明该算法在种子分离、活力指数计算方面具有一定优势,可适用于不同种子活力评估;对系统的评估精度进行试验测试,结果显示,自主开发的种子活力指数检测系统计算的种子活力指数准确率高达92%以上,可为蔬菜种子在线化生产提供参考。

关键词：辣椒种子算法图像处理活力评估种子活力指数准确率

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北京市大兴区南部土壤有机质空间变异及其影响因素

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浙江农业学报 2016年第3期28卷 482-488页

作者：蒋威郜允兵刘玉潘瑜春邢世和福建农林大学资源与环境学院福建福州350002 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 农业部农业信息技术重点实验室北京100097 北京市农业物联网工程技术研究中心北京100097

以北京市大兴区南部平原为研究区,基于2 272个农用地土壤样点,采用地统计方法揭示表层土壤有机质空间分布特征,并利用方差分析法和缓冲区分析法探讨其影响因素。结果表明:研究区土壤有机质含量为(11.25±3.68)g·kg^(-1),变异... 详细信息

以北京市大兴区南部平原为研究区,基于2 272个农用地土壤样点,采用地统计方法揭示表层土壤有机质空间分布特征,并利用方差分析法和缓冲区分析法探讨其影响因素。结果表明:研究区土壤有机质含量为(11.25±3.68)g·kg^(-1),变异系数为32.71%;基于指数模型的空间变异拟合效果最佳,变程为7.1 km,块金效应为7.02,存在中等强度的空间相关性,由结构因素引起的变异程度略强于随机因素。土壤有机质空间分布总体呈斑块状,高值区主要分布在中轻壤质上,低值区主要分布在砂质土。除居民点外,土壤质地、土壤类型、土地利用方式、设施农业用地和畜禽养殖等因子对研究区土壤有机质空间分布均具有显著影响,黏质、耕作强度大、蔬菜用地、距设施农业用地1 km以内和距畜禽养殖地1.4 km以内的土壤易于积累有机质。上述结果可为相似区域土壤有机质空间变异特征及其影响因子研究提供参考。

关键词：土壤有机质空间变异地统计学方差分析城郊区

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基于连续小波变换的冬小麦叶片最大净光合速率遥感估算

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江苏农业学报 2020年第3期36卷 544-552页

作者：苗梦珂王宝山李长春龙慧灵杨贵军冯海宽翟丽婷刘明星吴智超河南理工大学河南焦作454000 农业部农业遥感机理与定量遥感重点实验室/北京农业信息技术研究中心北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 北京市农业物联网工程技术研究中心北京100097

已有研究发现,植物的最大净光合速率(Amax)决定了其潜在的光合能力。以冬小麦为研究对象,以2017年、2018年4-6月获取的拔节期、挑旗期、开花期和灌浆期4个重要生育期的不同叶位叶片的原始光谱(350~1350 nm)与气体交换数据为基础,旨在建... 详细信息

已有研究发现,植物的最大净光合速率(Amax)决定了其潜在的光合能力。以冬小麦为研究对象,以2017年、2018年4-6月获取的拔节期、挑旗期、开花期和灌浆期4个重要生育期的不同叶位叶片的原始光谱(350~1350 nm)与气体交换数据为基础,旨在建立基于连续小波变换的冬小麦叶片最大净光合速率估算模型。结果表明,基于连续小波变换方法估算的模型,2017年、2018年的建模决定系数(R2)分别为0.62、0.77,验证R2分别为0.65、0.77,其估算模型的精度远高于基于植被指数建立的模型。通过对比分析几种植被指数与高光谱数据对最大净光合速率的估算结果发现,植被指数对小麦叶片Amax的解释能力较低,无法对光合能力作出正确且精确的估算。基于连续小波变换方法对冬小麦叶片Amax的估算精度较高,可以作为预估冬小麦生长状况、产量的依据。

关键词：连续小波变换最大净光合速率植被指数高光谱

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低矮植被的无人机激光雷达测高精度分析

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测绘科学 2017年第9期42卷 151-157页

作者：杨凡杨贵军李振海孟鲁闽赵晓庆西安科技大学测绘科学与技术学院西安710054 北京农业信息技术研究中心北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 农业部农业信息技术重点实验室北京100097 北京市农业物联网工程技术研究中心北京100097

针对无人机激光雷达估测低矮植被高度的精度大小,本文以3m以下低矮树木为研究对象,通过数值模拟方法得到不同航高、不同扫描角情况下激光脚点坐标和点云估测单一树木高度的最大测量误差值;对比实测树高,分析了激光点云估测树高的精度。... 详细信息

针对无人机激光雷达估测低矮植被高度的精度大小,本文以3m以下低矮树木为研究对象,通过数值模拟方法得到不同航高、不同扫描角情况下激光脚点坐标和点云估测单一树木高度的最大测量误差值;对比实测树高,分析了激光点云估测树高的精度。结果表明,在航高为30m、扫描范围为(-50°,5°)的情况下,无人机激光雷达获取的激光脚点坐标误差和由激光点云估测低矮树高(3m以下)的误差均可以达到cm级;激光点云估测单一树木高度与实测高度的决定系数为0.977,均方根差为5cm,标准均方根差为4%。因此,应用无人机激光雷达数据可以快速、精确获取低矮植被高度信息,进而为反演植被生物量和植被长势信息监测提供重要依据。

关键词：无人机激光雷达低矮植被高度精度

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北京市蔬菜产业供需分析及发展战略建议

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北方园艺 2016年第11期 182-187页

作者：刘丽红李瑾张丹丹张文波北京农业信息技术研究中心北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 农业部农业信息技术重点实验室北京100097 北京市农业物联网工程技术研究中心北京100097 北京市价格监测中心北京100120

蔬菜是重要的农产品及人民生活的必需品。北京市蔬菜产业不仅保障了首都民生,而且是首都城郊农业经济中的优势产业,更是全国蔬菜产业的重要终端和流转地。近10年,北京市人口逐年增加,蔬菜消费总量也持续提升,但当地蔬菜产量却越来越少... 详细信息

蔬菜是重要的农产品及人民生活的必需品。北京市蔬菜产业不仅保障了首都民生,而且是首都城郊农业经济中的优势产业,更是全国蔬菜产业的重要终端和流转地。近10年,北京市人口逐年增加,蔬菜消费总量也持续提升,但当地蔬菜产量却越来越少。为促进北京市蔬菜产业及农业经济的良性健康发展,从消费、生产、流通等角度对北京市蔬菜产业进行了分析,并提出了针对性的发展建议,以期为蔬菜生产经营主体以及相关政府部门提供决策支撑。

关键词：北京蔬菜产业供需分析战略建议

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基于序相关的作物育种评价性状特征选择方法

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农业机械学报 2015年第S1期46卷 283-289页

作者：刘忠强赵向宇王开义李民赞中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室北京100083 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 农业部农业信息技术重点实验室北京100097 北京市农业物联网工程技术研究中心北京100097

将育种家对作物性状表现的综合评价融入作物育种评价中,提出了一种基于序相关的作物育种评价性状特征选择方法。首先,从育种数据中筛选训练样本集及候选性状特征集合,计算候选性状特征集合中各性状与育种材料评价结果的相关性和作物在... 详细信息

将育种家对作物性状表现的综合评价融入作物育种评价中,提出了一种基于序相关的作物育种评价性状特征选择方法。首先,从育种数据中筛选训练样本集及候选性状特征集合,计算候选性状特征集合中各性状与育种材料评价结果的相关性和作物在性状特征间表现的相似性,然后,利用计算的相关系数同时综合考虑性状表现的相似性系数,以期望选择的性状特征的相关性最大、相似性最小为目标,建立基于序相关的作物育种评价性状特征选择模型。该模型可为不同育种目标提供重点关注的性状特征集合,为数据化育种提供支持及依据。利用该方法对2013年大豆品系鉴定试验中早熟、中熟、毛豆3类育种材料进行了性状特征选择试验,结果验证了方法的有效性。该方法可以作为育种评价方法的前置步骤,与现有的综合评价、模糊综合评价等方法结合作为性状特征权重的确定手段,提高权重确定的科学性。

关键词：信息化育种育种评价特征选择序相关

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基于三明治估计的全国土壤墒情估计方法

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中国农业资源与区划 2016年第10期37卷 1-8页

作者：李淑华郝星耀周清波高秉博潘瑜春中国农业科学院农业资源与农业区划研究所国家农业信息化工程技术研究中心农业部农业信息技术重点实验室北京市农业物联网工程技术研究中心北京农业信息技术研究中心

土壤墒情监测对于科学灌溉、抗旱资源调配均意义重大,文章针对全国范围墒情监测中由于监测点数据少、分布不均及数据点之间关系松散等导致的空间估计效果较差的问题,对全国范围的土壤墒情空间分布规律与空间估计方法展开研究。采用适用... 详细信息

土壤墒情监测对于科学灌溉、抗旱资源调配均意义重大,文章针对全国范围墒情监测中由于监测点数据少、分布不均及数据点之间关系松散等导致的空间估计效果较差的问题,对全国范围的土壤墒情空间分布规律与空间估计方法展开研究。采用适用于分层异质性表面进行空间估计的三明治估计方法,以全国县域土壤墒情监测数据为采样数据,以全国降水栅格数据与土壤分类数据作为分区数据,以县行政区作为报告单元,实现土壤墒情监测点数据到面数据的上推。采用交叉验证方法对三明治估计效果进行验证,并与距离反比、克吕金、自然临近点和样条4种常规插值方法进行对比。结果表明:三明治估计的误差均值为1.66%,误差标准差为25.16%,墒情等级估计准确率为60.7%;与其它对比方法相比,三明治估计的结果在误差均值与误差标准差上并没有表现更好,三明治估计的误差均值小于样条插值方法但大于其它方法,误差标准差与距离反比、克吕金及自然临近点方法接近。总体来看,三明治估计能够获得与一般插值方法类似的估计效果,但是由于其更符合土壤墒情空间分布以及采样数据情况,因此其结果更可靠和易于解释,能更好地满足全国土壤墒情监测的应用需要。

关键词：三明治估计土壤墒情空间插值异质性表面分区

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地面高光谱和PROSAIL模型的冬小麦叶绿素反演

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测绘科学 2019年第11期44卷 96-102,136页

作者：于汧卉杨贵军王崇倡辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院辽宁阜新123000 农业部农业遥感机理与定量遥感重点实验室/北京农业信息技术研究中心北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 北京市农业物联网工程技术研究中心北京100097

针对现有研究在反演叶绿素含量不足的问题,该文基于地面高光谱和实测农学数据,采用PROSAIL模型和连续小波变换并结合偏最小二乘回归、支持向量机和人工神经网络方法反演冬小麦叶绿素。先通过PROSAIL模型模拟作物光谱,再对模拟光谱进行... 详细信息

针对现有研究在反演叶绿素含量不足的问题,该文基于地面高光谱和实测农学数据,采用PROSAIL模型和连续小波变换并结合偏最小二乘回归、支持向量机和人工神经网络方法反演冬小麦叶绿素。先通过PROSAIL模型模拟作物光谱,再对模拟光谱进行连续小波变换,筛选出敏感波段和尺度并应用于4组实测数据,最后利用小波系数和实测叶绿素构建偏最小二乘回归、支持向量机和人工神经网络反演模型。研究结果表明,利用小波系数构建反演模型的精度相比于植被指数反演有所提高,在基于小波系数反演叶绿素的方法中偏最小二乘法精度略高于其他两种方法。通过将PROSAIL模型、连续小波变换和偏最小二乘回归结合能够实现冬小麦叶绿素遥感估算。

关键词： PROSAIL模型连续小波变换偏最小二乘回归支持向量机人工神经网络

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基于粒子群优化BP神经网络的水产养殖水温及pH预测模型

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渔业现代化 2016年第1期43卷 24-29页

作者：徐大明周超孙传恒杜永贵国家农业信息化工程技术研究中心农业部农业信息技术重点实验室北京市农业物联网工程技术研究中心北京100000 太原理工大学信息工程学院山西太原030000

针对养殖水质、水温及p H预测准确性低的问题,提出了一种基于粒子群优化BP神经网络的养殖水质参数预测方法。首先应用粒子群算法优化得出BP神经网络的初始权值和阈值,然后对得到的数据进行预处理,修复异常数据信息,再以当前时间的多个... 详细信息

针对养殖水质、水温及p H预测准确性低的问题,提出了一种基于粒子群优化BP神经网络的养殖水质参数预测方法。首先应用粒子群算法优化得出BP神经网络的初始权值和阈值,然后对得到的数据进行预处理,修复异常数据信息,再以当前时间的多个水质参数作为输入,下个时间点的水温、p H作为输出,建立养殖水质预测模型,最后利用采集的水质数据在BP神经网络中进行训练,并通过实验检验水质预测模型的可行性和预测性能。与支持向量回归(SVR)和传统BP神经网络相比,基于粒子群优化的BP神经网络在预测水温方面,均方根误差(RMSE)下降幅度分别为64.4%和86.7%;在预测p H方面,RMSE下降幅度分别为11.1%和78.9%。研究表明,基于粒子群优化的BP神经网络养殖水质预测模型具有灵活简便、预测精度高、易于实现的特点,同时具有很好的预测能力。

关键词：粒子群算法 BP神经网络水产养殖渔情预警水质预测模型

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基于无人机高光谱遥感数据的冬小麦生物量估算

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江苏农业学报 2020年第5期36卷 1154-1162页

作者：陶惠林冯海宽徐良骥杨贵军杨小冬苗梦珂刘明星农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室北京农业信息技术研究中心北京100097 安徽理工大学测绘学院安徽淮南232001 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 北京市农业物联网工程技术研究中心北京100097

以植被指数和红边参数为模型因子,利用多元线性回归(MLR),构建冬小麦不同生育期的生物量估算模型,从而有效和更好地监测冬小麦的长势情况,为精准农业中作物的快速监测提供技术手段。首先分析植被指数(VI)和红边参数(REPS)与冬小麦生物... 详细信息

以植被指数和红边参数为模型因子,利用多元线性回归(MLR),构建冬小麦不同生育期的生物量估算模型,从而有效和更好地监测冬小麦的长势情况,为精准农业中作物的快速监测提供技术手段。首先分析植被指数(VI)和红边参数(REPS)与冬小麦生物量的相关性,然后运用MLR分别建立模型MLR+VI、MLR+REPS和MLR+VI+REPS,最后将优选的冬小麦生物量估算模型应用于无人机高光谱影像中,验证模型的可行性。结果表明,利用单个植被指数或红边参数构建的估算模型在孕穗期、开花期和灌浆期估算精度最高的植被指数分别是归一化植被指数(NDVI)、简单比值指数(SR)和增强型土壤调节植被指数(MSAVI),精度最高的红边参数分别为红边振幅/最小振幅、红边振幅和红边振幅;通过MLR分别以植被指数、红边参数和植被指数结合红边参数为因子构建的模型MLR+VI、MLR+REPS与MLR+VI+REPS效果优于单个植被指数或红边参数建立的模型,3种模型在不同生育期的验证结果也较好,其中MLR+VI+REPS模型精度最高,模型决定系数(R 2)、标准均方根误差(NRMSE)分别为0.7832与12.13%。

关键词：无人机高光谱冬小麦多元线性回归植被指数红边参数

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