科研产出
大数据环境下林业资源信息云服务体系架构——设计与实证
《中国农学通报 》 2016 CSCD
摘要：为了应对林业资源信息管理在大数据时代面临的新机遇和挑战,解决智慧林业中林业资源信息服务体系架构设计与应用问题,基于云计算理论与技术,深入剖析了林业资源信息云服务的内涵及其基本特征,参照IEEE 1471 2000提出了林业资源信息云服务架构设计元模型,进而借鉴架构模式中的层架构模式设计思想,初步设计了林业资源信息云服务体系架构的总体结构和分布式协同部署模式,在国家林业局和辽宁省开展的林业资源监管服务系统构建过程中对体系架构的理论设计结果进行了实践应用和反馈修正。结果表明,林业资源信息云服务体系架构能够满足大数据环境下林业资源监管业务需求,具有良好的实用性和推广性。
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农业物联网发展评价指标体系设计:研究综述和构想
《农业现代化研究 》 2016 北大核心 CSCD
摘要：农业物联网发展涉及社会、经济、科技、市场等多个方面,这决定了构建农业物联网发展评价体系的复杂性。文章梳理了与信息化、物联网相关的几类评价体系,并分析了物联网技术在农业资源利用、农业生态环境监测、农业精细管理、农产品与食品质量安全管理与追溯等领域的应用现状。目前我国农业物联网发展面临技术标准体系建设滞后、核心和关键技术产品缺失、资金瓶颈制约严重、成熟的商业化模式缺失、产业发展滞后、政策法规不健全等制约因素。提出了建立农业物联网发展评价体系的原则和思路,进而尝试性地搭建了农业物联网发展评价指标体系,以期为农业物联网发展的科学评价提供参考。最后,从加大农业物联网的政策扶持和资金支持,加快推进农业物联网标准规范建设,逐步建立农业物联网信息采集体系,加强农业物联网技术创新和产品研发等方面提出了促进农业物联网发展的建议。
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基于高光谱成像技术与CARS算法的玉米种子含水率检测
《激光与光电子学进展 》 2016 北大核心 CSCD
摘要：为实现玉米种子含水率(MC)的精确、快速、无损检测,消除种子放置方式(胚部朝上/下)的影响,基于高光谱成像和图像处理技术,结合变量筛选法,针对玉米种子正反面放置的不同分别建立对应的MC预测模型。分别采集种子正、反两面高光谱图像,提取质心区域光谱数据,采用竞争性自适应重加权变量选择算法筛选特征波段,建立对应的MC预测模型。对比图像不同部位光谱曲线变化趋势,挑选4个特征波段(1104,1304,1454,1751nm)进行波段运算获取种子正、反面信息及质心位置。依据正、反面检测结果,自主选择对应的MC预测模型对45个验证集样本进行含水率检测。结果表明,使用波段运算正、反面识别率分别为97.8%、100%;正、反两面验证集相关系数分别为0.969,0.946,均方根误差分别为0.464%,0.616%。该研究为使用多光谱成像技术实现玉米种子MC的快速无损自动化检测奠定基础。
关键词： 光谱学 高光谱检测技术 竞争性自适应重加权变量选择算法 玉米种子 正反面 含水率
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基于多时相GF-1遥感影像的作物分类提取
《河南农业科学 》 2016 北大核心 CSCD
摘要：为了提高遥感影像数据对作物分类提取的精度,更多地反映作物的空间分布结构和物候差异,以黑龙江农垦赵光农场为研究对象,提出一种基于分区与决策树分层分类相结合的作物遥感分类方法,利用2014年高分一号卫星(GF-1)WFV遥感影像数据(4景)开展主要作物的识别分类提取。首先,结合实地调查与影像光谱特征信息的总体分布,将研究区分割成3个子区域(西南区、北部区和东南区);其次,基于多时相遥感影像序列,分析主要作物的反射光谱和植被指数的时序变化特征,构建基于决策树分层分类的主要作物遥感分类模型,成功提取了赵光农场主要作物的空间种植信息。结果表明,2种分类方法的精度都很高,总体精度均在97.00%以上,Kappa系数均在0.900 0以上。分区分类更优于整幅图像非分区分类,总体精度达到98.10%,Kappa系数达到0.960 7;非分区分类总体精度为97.50%,Kappa系数为0.948 3。研究表明,基于分区与决策树分类法相结合的作物分类结果精度,明显优于不使用分区分类的结果。由分区与决策树分层相结合的分类方法能够有效提高黑龙江垦区主要种植作物分类的准确性和精度。
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红外传感器与机器视觉融合的果树害虫识别及计数方法
《农业工程学报 》 2016 EI 北大核心 CSCD
摘要：为了解决果园环境中单一的害虫监测技术存在的缺陷,该研究将红外传感器和机器视觉识别技术进行融合,从两个角度对目标害虫进行识别计数。选取梨小食心虫、苹小卷叶蛾、桃蛀螟、干扰物进行试验,通过实验室人工随机散落试验样本,获得其红外传感器以及机器视觉图像的识别结果,构造融合计数计算公式,通过计算得到害虫计数结果。结果显示:梨小食心虫、苹小卷叶蛾、桃蛀螟、干扰物的红外分类阈值分别为2.25、9.06、17.88、28.38,其红外识别范围分别为(0,5]、(5,13]、(13,23]、(23,32];梨小食心虫、苹小卷叶蛾、桃蛀螟、干扰物的红外识别准确率分别为92%、78%、80%、88%,图像识别准确率分别为92%、88%、92%、90%,融合计数精度分别为98%、92%、94%、96%。可见,将红外传感器和图像识别技术相融合能够提高果树性诱害虫的识别准确率,为果园害虫的合理防治提供参考。
关键词： 机器视觉 图像识别 数据融合 红外传感器 果树害虫
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杂交金鳟苗种的制备及其生长、抗病性能的研究
《江西农业大学学报 》 2016 北大核心 CSCD
摘要：为获得生产性能优良的金鳟品系,开展硬头鳟和金鳟的正反杂交实验,并对杂交子代苗种的生长速度、抗病性能与亲本进行对比。结果表明:杂交子代均为金鳟体色;硬头鳟自交组及硬头鳟♀×金鳟♂杂交组受精卵发眼率为59.47%~62.52%,金鳟自交组及金鳟♀×硬头鳟♂的杂交组受精卵发眼率为76.91%~81.22%,4个实验组苗种孵化率保持在91.55%~94.25%;硬头鳟自交组、硬头鳟♀×金鳟♂杂交组、金鳟♀×硬头鳟♂杂交组、金鳟自交组绝对增重率分别为0.106、0.103、0.101和0.073,正反杂交组苗种的绝对增重率略低于硬头鳟自交组(P<0.05),但显著高于金鳟自交组,2个正反杂交组间无显著差异;鳗弧菌攻毒后硬头鳟自交组、硬头鳟♀×金鳟♂杂交组、金鳟♀×硬头♂杂交组、金鳟自交组死亡率分别为54.5%、60.8%、61.6%、100%,正反杂交组苗种抗鳗弧菌病性能比硬头鳟自交组苗种稍差,但显著优于金鳟自交组苗种(P<0.05),正反杂交组子代苗种间无明显差异。
关键词： 红眼金鳟 硬头鳟 杂交金鳟 发眼率 孵化率 生长速度 抗病性能
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结合冠层光谱和叶片生理观测的小麦条锈病监测模型研究
《植物保护 》 2016 北大核心 CSCD
摘要：通过开展小麦条锈病接种试验,在多个关键生育期获取被动式的冠层光谱和主动式的叶片生理观测并开展病情调查。在此基础上,结合优选的光谱特征和生理特征采用偏最小二乘回归方法(PLSR)构建病情严重度反演模型,得到不同生育期精度表现最优的特征组合。结果显示,基于光谱观测的优选光谱特征和基于叶片生理观测的Flav(类黄酮相对含量)、Chl(叶绿素含量)的不同组合在小麦挑旗期、灌浆早期和灌浆期分别具有较佳表现,模型精度达到r~2=0.90,RMSE=0.026。相比单纯采用光谱特征,综合冠层光谱和叶片生理观测能够使模型精度提高21%,表明两种数据的结合有利于提高病情严重度估测精度。上述研究可为小麦病害监测仪器的开发提供新的模式和思路。
关键词： 光谱特征 叶片生理 小麦条锈病 PLSR Dualex 4
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基于赤池信息量准则的冬小麦叶面积指数高光谱估测
《农业工程学报 》 2016 EI 北大核心 CSCD
摘要：冬小麦叶面积指数(leaf area index,LAI)是描述冠层结构的重要参数之一,对评价其长势和预测产量具有重要意义。该文利用灰色关联分析(grey relational analysis,GRA)对植被指数进行排序,用偏最小二乘法(partial least squares regression,PLS)选择不同的植被指数个数作为自变量进行回归建模,通过赤池信息量准则(Akaike’s information criterion,AIC)选择AIC值最小的模型作为冬小麦LAI最优估算模型,即GRA、PLS和AIC 3种方法整合建立冬小麦LAI最优估算模型。使用2008-2009年在中国北京通州区和顺义区获取的整个生育期冬小麦LAI和配套的光谱数据进行建模,利用2009-2010相关数据进行验证。研究表明:采用GRA评价标准与冬小麦LAI关联度最大的植被指数是VOG1,关联度最小的植被指数是SR;通过AIC建立的以8个植被指数作为自变量的冬小麦LAI模型效果最优,建模集的决定系数R2和标准误SE分别为0.76和0.009,验证集的R2和相对均方根误差RRMSE分别为0.63和0.004,预测模型和验证模型均具有较高的精度和可靠性。结果表明采用GRA-PLS-AIC方法进行冬小麦LAI反演是可行的,为提高冬小麦LAI遥感预测精度提供了一种有效的方法。
关键词： 植被 遥感 模型 叶面积指数 赤池信息量准则 灰色关联分析 偏最小二乘法
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基于随机森林算法的冬小麦生物量遥感估算模型对比
《农业工程学报 》 2016 EI 北大核心 CSCD
摘要：为了寻求高效的冬小麦生物量估算方法,该研究获取了2014年陕西省杨凌区拔节期、抽穗期和灌浆期的冬小麦生物量和对应的RADARSAT-2全极化雷达、GF1-WFV多光谱数据,并利用随机森林算法(random forest,RF)将光谱、雷达后向散射、光学植被指数和雷达植被指数结合进行冬小麦生物量回归建模。将相关系数分析(correlation coefficient,r)、袋外数据(out-of-bag data,OOB)重要性和灰色关联分析(grey relational analysis,GRA)与随机森林算法(RF)进行整合,构建了3种冬小麦生物量估算模型:r-RF、OOB-RF和GRA-RF,并分别利用3种估算模型对冬小麦生物量进行了估算。结果表明:r-RF、OOB-RF和GRA-RF3种模型分别采用3、4、10组数据时,验证决定系数分别为0.70、0.70和0.65,平均绝对误差分别为0.162、0.164和0.172 kg/m2,均方根误差分别为0.218、0.221和0.236 kg/m2,r-RF和OOB-RF比GRA-RF对冬小麦生物量有更好而的预测能力。研究结果证实了随机森林算法对冬小麦生物量进行遥感估算的潜力。
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基因枪转化法对抗旱基因导入玉米的研究
《生物技术通报 》 2016 北大核心 CSCD
摘要：全球水资源短缺,干旱已是玉米生产发展的主要限制因素。通过培育抗旱能力提高的转P5CS基因玉米株系,为玉米抗旱遗传育种提供新材料。利用基因工程策略构建植物表达载体p BPC-P5CS-F129A,用基因枪法对玉米自交系京501幼胚愈伤组织进行遗传转化,在选择培养基中加入10 mg/L的草丁膦进行筛选,对草丁膦抗性再生植株进行了PCR检测和Northern blot鉴定,对转P5CS基因玉米植株进行了抗旱性分析。结果表明,与对照相比,转基因植株的抗旱能力得到提高。干旱胁迫下,转P5CS基因玉米植株的脯氨酸含量比对照高,而丙二醛含量比对照低。
关键词： 玉米 愈伤组织 基因枪法 草丁膦 遗传转化 抗旱性
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