科研产出
基于支持向量回归(SVR)和多时相遥感数据的冬小麦估产
《农业工程学报 》 2009 EI 北大核心 CSCD
摘要：发展和构建高精度的作物遥感估产模型,对于国家制订粮食进出口政策和保障粮食安全具有重要意义。尝试利用支持向量回归方法(SVR)构建遥感估产模型,首先利用北京郊区2004年和2007年冬小麦主要生育期多时相LandsatTM影像生成的归一化植被指数,通过SVR构建遥感估产模型进行产量估算。然后针对模型的稳健型和预报能力进行交叉验证,并与常规的多元回归方法进行对比。结果表明,利用SVR方法构建的遥感估算模型有效地提高了估算精度,与多元回归方法相比,2004年和2007年决定系数分别提高0.2162、0.2158,均方根误差分别降低0.1682、0.2912。因此基于SVR和多时相遥感数据构建估产模型用于冬小麦估产是可行、有效的,为应用多时相遥感数据进行冬小麦估产提供了一种方法。
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滴灌施肥机灌水与施肥均匀性试验
《农业工程学报 》 2009 EI 北大核心 CSCD
摘要：为了研究滴灌施肥机在不同压力条件下灌水流量和溶液浓度的时空变化以及水力要素对灌溉均匀性的影响,该文以荧光示踪剂溶液模拟肥料,并以比例混合泵滴灌施肥机为研究对象,通过连续均匀采样的试验方法分析其灌水和施肥均匀性。结果表明:比例混合泵施肥机在不同压力条件下灌水和施肥均匀性都很好,但在施肥过程中存在施肥滞后时间和停肥延时时间,这两个时间决定施肥机灌溉的最小时间及最佳施肥方式,同时受这两个时间的影响,选择不同滴灌施肥测试时间得到的施肥均匀性分析结果存在着差别。
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基于SM快速增量算法的HACCP控制点分类
《农业机械学报 》 2009 EI 北大核心 CSCD
摘要：支持向量机方法已经在HACCP体系关键控制点的智能发现中取得较为满意的结果,但是在样本不断增加的情况下分类效率不高.本文采用支持向量机增量学习算法,优先选择可能成为支持向量的边界向量,减少参与训练的样本数量,进而实现增量学习.实验证明,改进的支持向量机增量算法在保证分类精度的同时,显著提高了分类速度.
关键词： 危害分析与关键控制点 支持向量机 增量学习
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基于J2ME的农业生产履历采集系统
《农业工程学报 》 2009 EI 北大核心 CSCD
摘要：针对当前农业生产过程中存在的生产履历信息采集不便和采集成本高等问题,在分析当前现状的基础上,该文研究并设计开发了基于J2ME平台的农业生产履历信息采集系统。系统实现了定植、施肥、防害、灌溉、收获等信息的采集以及数据上传功能,基本满足了农业生产履历信息采集的需求。系统运行过程中,采用多线程技术解决多任务并发问题,使用RMS存储技术实现数据持久化,利用临时数据存储技术提高程序的运行效率。通过在支持JAVA的手机上对系统进行测试,结果表明,基于J2ME平台的信息采集系统的设计是具有可应用性的,而且具有成本低、携带方便、操作简单、数据传输实时性较高等优势。
关键词： 农产品质量 安全因素 溯源 生产履历 J2ME 手机
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基于权重最优组合和多时相遥感的作物估产
《农业工程学报 》 2009 EI 北大核心 CSCD
摘要：多时相遥感数据比单一时相携带了更多的反映作物产量的信息,研究如何将多时相遥感信息进行有机融合以提高作物估产精度的方法是具有意义的。权重最优组合(WOC)是一种通过对单个模型权重的最优化,来构建高精度组合模型的原理方法。论文以黑龙江农垦友谊农场大麦产量遥感估算为例,首先利用大麦4个时相的Landsat5 TM影像分别构建单一时相的大麦产量模型,然后利用WOC的迭代算法,通过赋予4个单一时相产量模型以最优权重,生成基于多时相遥感的组合模型估算大麦产量,结果表明:基于WOC和多时相遥感的组合估产模型的决定系数R2与单一时相的相比得到较大改善,估算精度提高明显。同时,通过对WOC获取的各时相单一模型最优权重大小进行分析表明:应用多时相遥感数据进行作物估产时,权重大小能够反映各时相遥感数据所携带的产量信息的多少,这对于如何选择和确定能有效反映作物产量的敏感遥感时相具有一定的指导意义。
关键词： 优化 遥感 估计 权重最优组合 多时相遥感 作物估产
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不同类型近红外模型在苹果汁检测中的应用
《农业工程学报 》 2009 EI 北大核心 CSCD
摘要：为了探讨近红外光谱分析中模型的稳定性和适应范围,该研究建立了4种模型(局部模型、转移的局部模型、全局模型、优化全局模型),分别对5种鲜榨苹果汁的3种品质参数(可溶性固形物SSC、pH值、电导率)进行分析。在对苹果汁品质的分析中,SSC的预测准确度较高(r=0.93,相对预测标准差3.7%);电导率与近红外光谱之间间接相关,其预测准确度较低(r=0.84,相对预测标准差12.7%);pH全局模型的相关系数较高(r=0.94),但其分辨能力较差(其局部模型的参考值标准偏差与预测标准差的比值为1.1)。采用相对预测标准差、参考值标准偏差与预测标准差的比值等参数来评价各种模型的稳定性和适应范围,通过对4种近红外模型的稳定性、适配性及准确度的比较,发现模型的适应范围对预测结果的影响很大,对不同的分析要求应该建立不同的模型,具体为:采用单一品种建立的局部模型准确度高,但稳定性较差,一般只适用于本品种样品的预测。通过在现有局部模型中加入少数几个待测品种的样本重新建立模型,可以实现模型的转移,使之适用于其它品种样品的预测。采用多个品种建立的全局模型稳定性高,其准确度较之局部模型稍有下降。通过挑选有代表性的样品来建立优化全局模型,可以在保持模型性能的同时降低建模工作量,是值得推荐的建模方法。
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基于夫琅和费暗线原理的太阳诱导叶绿素荧光仪
《农业机械学报 》 2009 EI 北大核心 CSCD
摘要：叶绿素荧光技术是探知植物生理状态及其与环境关系的理想方法。太阳诱导叶绿素荧光可以利用夫琅和费暗线原理进行提取。阐述了夫琅和费暗线探测自然光条件下光合作用荧光的基本原理和方法,以及波长760 nm叶绿素荧光探测仪的光学系统、仪器硬件组成及其各部分功能、仪器的软件设计。通过与ASD地物光谱仪器的对比试验表明,研制的太阳诱导叶绿素荧光测量的数据与地物光谱仪测量的数据相关系数都大于0.9。基于夫琅和费暗线原理的太阳诱导叶绿素荧光探测仪器提供了一种低成本、实时测量作物冠层太阳诱导叶绿素荧光的方法和仪器。
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主成分分析法与植被指数经验方法估测冬小麦条锈病严重度的对比研究
《光谱学与光谱分析 》 2009 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：通过人工田间诱发不同等级小麦条锈病,在不同生育期测定染病冬小麦冠层光谱及其病情指数(disease index,DI)。利用主成分分析法提取冠层光谱350～1350nm范围内的前5个主成分(principal components,PCs),以及一阶微分光谱在蓝边(490～530nm),黄边(550～582nm)和红边(630～673nm)内的前3个PCs,并利用逐步回归法建立反演模型,其结果分别与植被指数经验模型进行对比,结果表明:以一阶微分PCs为变量的模型精度优于其他模型,其RMSE为7.65,相对误差为15.59%。通过对预测值与实测值对比发现,以微分指数SDr′/SDg′为变量的模型适合监测冬小麦早期病情,而以一阶微分PCs为变量的模型特别适合监测冬小麦条锈病病情较严重期。研究结果对利用高光谱遥感监测与评估小麦病害程度具有实际应用价值。
关键词： 高光谱遥感 条锈病 小麦 主成分分析 病情指数 反演模型
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从餐厨垃圾所得乳酸丁酯经熔融固相聚合成聚乳酸的研究
《应用基础与工程科学学报 》 2009 EI CSCD
摘要：以餐厨垃圾发酵液中提取的乳酸丁酯单体为原料,以复配的SnC l2和TSA为催化剂,合成高分子量的聚乳酸.首先乳酸丁酯在160℃下熔融聚合10h合成低聚物,接着在140℃下固相缩聚40h进一步提高分子量.从餐厨垃圾合成的聚乳酸粘均相对分子量可达22000,经红外光谱和XRD测定,该聚合物为聚外消旋乳酸(PDLLA).本工艺省去乳酸丁酯水解生成乳酸的工序,为简化聚乳酸合成路线、避免反应设备的腐蚀、降低餐厨垃圾制取聚乳酸的生产成本提供了新途径.
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