检索结果-内蒙古大学图书馆

红外与激光工程 2018年第5期47卷 210-217页

作者：黄林生张庆张东彦林芬芳徐超赵晋陵安徽大学安徽省农业生态大数据工程实验室安徽合肥230601 南京信息工程大学地理与遥感学院江苏南京210044

为了准确监测小麦白粉病染病早期病情,给喷药防治提供技术指导,论文将染病初期的小麦叶片作为研究对象。首先,利用高光谱图像数据,通过图像特征分割出叶片区域和病斑区域,定量计算病情严重度;其次引入Relief-F算法提取染病早期最敏感波... 详细信息

为了准确监测小麦白粉病染病早期病情,给喷药防治提供技术指导,论文将染病初期的小麦叶片作为研究对象。首先,利用高光谱图像数据,通过图像特征分割出叶片区域和病斑区域,定量计算病情严重度;其次引入Relief-F算法提取染病早期最敏感波段和波段差,计算出白粉病病害指数PMDI(Powdery mildew disease index);并通过分析病情指数DI(Disease index)与11种植被指数(含PMDI指数)的相关性及线性模型,得出PMDI模型有最高的决定系数(R^2=0.839 9)和最低的均方根误差(RMSE=4.522 0),效果优于其他病害植被指数的结果(其中,Normalized Difference Vegetation Index,NDVI的模型决定系数最高,R^2=0.777 1,RMSE=5.336 4);最后,选择PMDI和NDVI植被指数分别构建小麦白粉病染病早期病情严重度的支持向量回归模型。结果表明:经敏感波段筛选构建的PMDI指数的预测结果更好,预测模型的R^2=0.886 3,RMSE=3.553 2,可以实现小麦白粉病早期无损诊断,这为指导作物病害喷药防治提供重要的技术支撑。

关键词：图像分割光谱特征 Relief-F 支持向量回归小麦白粉病

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空间插值法在土壤养分测定中的比较研究

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宿州学院学报 2019年第7期34卷 61-63,68页

作者：潘正高赵晋陵宿州学院安徽省农业生态大数据工程实验室宿州实验室安徽宿州234000 安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家工程研究中心安徽合肥230601

土壤养分是维持植物生长的重要参数,空间插值是一种可以从离散的地面真实数据中得到空间分布趋势的方法。通过收集宿州市埇桥区麦田土壤养分178份样品数据,以缓效钾(SAK)作为插补因子,采用反距离加权法(IDW)、普通克里金法(OK)、样条函... 详细信息

土壤养分是维持植物生长的重要参数,空间插值是一种可以从离散的地面真实数据中得到空间分布趋势的方法。通过收集宿州市埇桥区麦田土壤养分178份样品数据,以缓效钾(SAK)作为插补因子,采用反距离加权法(IDW)、普通克里金法(OK)、样条函数法(Spline)和趋势插值法四种方法对其有效性和准确性进行比较评价。OK方法有球面模型、指数模型和高斯模型三种模型,采用平均误差(ME)和均方根误差(RMSE)对插补精度进行交叉验证。结果表明,OK方法优于其他方法。与球面函数和高斯函数相比,指数模型的性能最好,ME和RMSE分别为175.8073和-1.1261。

关键词：土壤养分缓效钾空间插值法

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经济发展、城乡二元化对城乡居民收入差距影响的实证分析

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统计与决策 2018年第3期34卷 147-150页

作者：高文武徐明阳范佳健龙莹安徽大学经济学院合肥230601 安徽大学安徽省农业生态大数据工程实验室合肥230601

城乡居民收入差距是经济发展中突出的经济问题和社会问题。文章以安徽省为例,选取安徽省1995—2016年的时间序列数据,采用泰尔指数衡量安徽省城乡居民收入差距水平,利用广义可加模型实证分析了安徽省经济发展、城乡二元化对城乡居民收... 详细信息

城乡居民收入差距是经济发展中突出的经济问题和社会问题。文章以安徽省为例,选取安徽省1995—2016年的时间序列数据,采用泰尔指数衡量安徽省城乡居民收入差距水平,利用广义可加模型实证分析了安徽省经济发展、城乡二元化对城乡居民收入差距的影响。结果表明,安徽省经济发展、城乡二元化与城乡居民收入差距具有较复杂的关系。其中人均GDP增长率、城市化水平、城乡社会保障差异与城乡居民收入差距之间分别是正相关性、波浪型和波动性上升的关系。

关键词：城乡居民收入差距经济发展广义可加模型安徽省

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动态表面增强拉曼光谱在敌瘟磷快速定量分析中的应用

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光谱学与光谱分析 2018年第2期38卷 454-458页

作者：翁士状袁宝红郑守国张东彦赵晋陵黄林生安徽大学安徽农业生态大数据工程实验室安徽合肥230601 安徽三联学院电子电气工程学院安徽合肥230601 中国科学院合肥技术创新工程院安徽合肥230031

动态表面增强拉曼光谱是在干态与湿态表面增强拉曼光谱(SERS)检测的基础上发展而来的,不仅具有极好的信号增强,还具有良好的重复性与稳定性。提出了一种基于动态SERS与多元分析方法的敌瘟磷快速定量分析方法。实验中,首先测量100,50,10,... 详细信息

动态表面增强拉曼光谱是在干态与湿态表面增强拉曼光谱(SERS)检测的基础上发展而来的,不仅具有极好的信号增强,还具有良好的重复性与稳定性。提出了一种基于动态SERS与多元分析方法的敌瘟磷快速定量分析方法。实验中,首先测量100,50,10,5,1,0.5和0.1mg·L^(-1)敌瘟磷动态SERS谱图,并使用多项式校正方法去除光谱基线漂移。然后,处理后的全范围(600~1 800cm^(-1))与特征范围(674~713,890~1 195,1 341~1 399和1 549~1 612cm^(-1))光谱分别利用支持向量机回归(SVR)构建定量模型,实现对敌瘟磷的定量分析。同时,实验还评估了主成分分析(PCA)对定量分析结果的影响。实验结果表明特征范围光谱所建立的模型预测误差较小,而数据经过PCA处理后预测误差得到进一步下降。最优回归模型是由特征范围光谱经PCA处理后所构建的模型(RMSECV=0.065 7mg·L^(-1)),模型能够准确地预测敌瘟磷溶液浓度。为了测试实际检测中的效果,该方法被用来对苹果表面的敌瘟磷残留进行检测,并通过气相色谱法进行验证。结果表明该方法对于同一样本多次检测值波动较小,且检测均值与气相色谱检测值相差较小,相对误差最大仅为5.13%。此外,动态SERS检测可在2min内完成,且后续数据处理也可在数秒内完成,同时整个过程的试剂消耗仅在2μL左右。因此,所提出的方法在敌瘟磷快速准确检测具有极大优势。

关键词：动态表面增强拉曼光谱多元分析方法敌瘟磷快速定量分析

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消费级近红外相机的水稻叶片叶绿素(SPAD)分布预测

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光谱学与光谱分析 2018年第3期38卷 737-744页

作者：张建孟晋赵必权张东彦谢静华中农业大学资源与环境学院湖北武汉430070 农业部长江中下游耕地保育重点实验室湖北武汉430070 安徽大学安徽省农业生态大数据工程实验室安徽合肥230601 华中农业大学理学院湖北武汉430070

便捷可靠的作物营养诊断是作物科学施肥管理的基础,也是精准农业的核心。叶绿素含量是作物氮营养含量的重要指标。以水稻叶片为研究对象,用改造后的普通单反相机搭载滤波片的方式拍摄叶片的可见光和中心波长为650,680,720,760,850和950n... 详细信息

便捷可靠的作物营养诊断是作物科学施肥管理的基础,也是精准农业的核心。叶绿素含量是作物氮营养含量的重要指标。以水稻叶片为研究对象,用改造后的普通单反相机搭载滤波片的方式拍摄叶片的可见光和中心波长为650,680,720,760,850和950nm多个波段的近红外图像,获取不同波段的相对反射率值,通过可见光与多个近红外波段结合的回归分析与比较,筛选出精度较高且稳定的模型。经过对比相机三个成像通道,R通道与叶绿素含量(SPAD值)的相关性要高于B和G通道。实验结果表明,植被指数GVI最能反映作物的生长状况,近红外波段760nm对SPAD值的预测效果最好,最小二乘支持向量机法结合多个植被指数建模的预测精度R2为0.831 4,取得了较为理想的效果。同时使用高光谱成像仪采集水稻叶片的高光谱影像,对比消费级近红外相机成像方式下与高光谱成像方式下得到的植被指数多因子预测模型精度,两者相当。实验证明消费级近红外相机能够获得与高光谱成像仪相近的叶绿素含量估测结果。

关键词：叶绿素含量 SPAD值反演空间分布预测模型

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江苏省单季稻生育期内极端气候事件的分区变化

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江苏农业科学 2019年第1期47卷 299-303页

作者：孙莉娟徐阳鲁德金黄进安徽省人工影响天气办公室安徽合肥230031 安徽省农村综合经济信息中心/安徽省农业生态大数据工程实验室安徽合肥230031 南京信息工程大学应用气象学院江苏南京210044

利用江苏地区52个气象站点1961—2012年逐日最高温、最低温、降水资料及单季稻产量逐年数据,提取了单季稻生育期内(5—10月)的18个极端气候指数进行气候分区,分析了不同子区域极端气候事件的变化及对产量的影响。基于各站点极端气候指... 详细信息

利用江苏地区52个气象站点1961—2012年逐日最高温、最低温、降水资料及单季稻产量逐年数据,提取了单季稻生育期内(5—10月)的18个极端气候指数进行气候分区,分析了不同子区域极端气候事件的变化及对产量的影响。基于各站点极端气候指数的多年均值,主成分和聚类分析的结果表明,江苏省可以划分为苏西北角、苏西北部、苏北部、苏西南部、苏南部和苏东南角6个气候子区域;生育期内极端气候指数的M-K趋势检验结果表明,多数子区域强降水事件的频次和强度有所加剧,而日最高温和日最低温的极值呈现出显著上升趋势,其中苏南地区的增湿增暖趋势尤为显著。生育期内极端气候指数与单季稻产量的相关分析表明,强降水是影响产量的主要气候要素,其中暴雨日数和极端雨天总雨量对产量的负效应最为显著,6个子区域中苏西南部和苏南部的产量对降水波动更为敏感。

关键词：江苏省极端气候指数气候分区单季稻

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农业大数据信息资源目录管理

农业大数据信息资源目录管理

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作者：丁晶晶丁作坤黄林生赵晋陵丁砥方文红汪燃梁苏丹徐超曾玮郑玲徐如丰科大国创软件股份有限公司安徽省农业信息中心安徽大学安徽省农业生态大数据工程实验室安徽省畜牧技术推广总站安徽省农村能源总站

标准类型：地方标准

本标准规定了农业农村信息资源目录的术语和定义、分类和编码方法。本标准适用于农业农村信息资源目录分类管理。

标准号: DB34/T 3473-2019

本标准规定了农业农村信息资源目录的术语和定义、分类和编码方法。本标准适用于农业农村信息资源目录分类管理。

关键词：

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小波分析与支持向量机结合的冬小麦白粉病遥感监测

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农业工程学报 2017年第14期33卷 188-195页

作者：黄林生刘文静黄文江赵晋陵宋富冉安徽大学安徽省农业生态大数据工程实验室合肥230601 中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室北京100094

为利用遥感影像数据在区域尺度上实现快速、准确地监测小麦白粉病的发生、发展情况,该研究基于环境与灾害监测预报小卫星(HJ-1A/1B)数据对地表温度(land surface temperature,LST)进行反演、提取4个波段反射率数据并构建7个植被指数。耦... 详细信息

为利用遥感影像数据在区域尺度上实现快速、准确地监测小麦白粉病的发生、发展情况,该研究基于环境与灾害监测预报小卫星(HJ-1A/1B)数据对地表温度(land surface temperature,LST)进行反演、提取4个波段反射率数据并构建7个植被指数。耦合K-mean和Relief算法对小麦白粉病遥感特征进行筛选。通过支持向量机(support vector machine,SVM)与小波特征(Gabor)结合SVM(Gabor SVM)的方法分别建立河北省晋州市小麦白粉病发生监测模型,并对2种模型的监测精度进行对比。结果表明:归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、比值植被指数(simple ratio index,SR)和地表温度3种特征参量可较好地表征小麦白粉病的发生情况,Gabor SVM的总体精度达到86.7%,优于SVM的80%。因此,小波分析与支持向量机结合的方法可用于基于卫星遥感影像的大面积病害监测,对提高病害监测精度具有重要应用价值。

关键词：遥感支持向量机病害白粉病小波特征

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利用成像高光谱区分冬小麦白粉病与条锈病（英文）

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红外与激光工程 2017年第1期46卷 42-50页

作者：梁栋刘娜张东彦赵晋陵林芬芳黄林生张庆丁玉婉安徽省农业生态大数据工程实验室安徽大学安徽合肥230601 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 南京信息工程大学地理与遥感学院江苏南京210044

病害胁迫是造成小麦减产及危及世界粮食安全的主要因素之一。如何准确区分相似病害并科学诊断病害严重度,成为国内外研究热点。文中针对中国冬小麦种植区常见的两种真菌疾病——白粉病和条锈病,采用高光谱成像系统获取两种病害侵染的小... 详细信息

病害胁迫是造成小麦减产及危及世界粮食安全的主要因素之一。如何准确区分相似病害并科学诊断病害严重度,成为国内外研究热点。文中针对中国冬小麦种植区常见的两种真菌疾病——白粉病和条锈病,采用高光谱成像系统获取两种病害侵染的小麦叶片图谱合一数据,通过主成分分析法对影像数据进行降维、密度分割法对病害面积进行分割后,得到识别病斑准确率达到97%;进一步分析侵染白粉病和条锈病的叶片病斑区域的光谱特征差异,选择第二主成分图像筛选两种病害的敏感波段,得到识别白粉病的敏感波段为519、643、696、764、795、813 nm,条锈病的敏感波段为494、630、637、698、755、805 nm。最后对筛选出的敏感波段建立白粉病和条锈病支持向量机(SVM)判别模型并验证,得到两种病害的区分精度为92%。综上,利用高光谱图像协同解析可在叶片尺度实现小麦白粉病和条锈病的有效判别,这为开发病害区分仪器提供了重要的理论基础。

关键词：高光谱主成分分析(PCA) 支持向量机(SVM) 密度分割病害判别

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江苏省单季稻生育期内降水分配格局的时空变化

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湖北农业科学 2018年第3期57卷 27-31页

作者：徐阳孙莉娟黄进伍琼朱雅丽安徽省农村综合经济信息中心/安徽省农业生态大数据工程实验室合肥230031 安徽省人工影响天气办公室合肥230031 南京信息工程大学应用气象学院南京210044

利用江苏省52个气象站1961-2012年逐日降水资料及单季稻产量逐年数据,计算了生育期5-10月的降水分配指数,探讨了降水分配格局的时空变化及与产量的潜在联系。结果表明,江苏省单季稻生育期内降水分配呈现出较强的不均匀性,雨量主要集中于... 详细信息

利用江苏省52个气象站1961-2012年逐日降水资料及单季稻产量逐年数据,计算了生育期5-10月的降水分配指数,探讨了降水分配格局的时空变化及与产量的潜在联系。结果表明,江苏省单季稻生育期内降水分配呈现出较强的不均匀性,雨量主要集中于50 mm以上日降水事件和夏季的7月,其中北部地区的降水集中性要明显高于南部地区;近50年来单季稻生育期内降水分配格局的不均匀性呈现加剧态势,突出体现在南部地区50 mm以上降水和8月降水对雨量贡献率的显著增加;单季稻产量与降水分配格局存在着一定的相关性,降水集中性越高对产量越不利,降水分配指数中,以50 mm以上降水的雨量贡献率对产量的负效应最为显著,且南部地区的单季稻产量对这一指标的波动更为敏感。

关键词：单季稻降水分配指数江苏省

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