科研产出
基于综合指标的冬小麦长势监测
《江苏农业科学 》 2020 北大核心
摘要：通过单个指标检测冬小麦长势的方法很多,但是根据综合多个单个指标分析冬小麦长势的方法相对较少.利用信息熵将多个单个指标计算得到综合指标,进而分析冬小麦长势.通过偏最小二乘回归反演冬小麦氮素含量、叶绿素含量和水分含量,计算3个指标的权重,计算出综合长势指标监测冬小麦长势.研究结果表明,冬小麦冠层叶片氮素、叶绿素、水分反演的r~2分别为0.72、0.31、0.61,RMSE分别为0.506、1.303、10.320,NRMSE分别为13%、33%、17%,综合指标的r~2、RMSE、NRMSE分别为0.75、0.053、8%.结果表明,基于光谱指数冬小麦对冠层叶片氮素和水分反演精度较高,叶绿素反演精度较低,综合指标的反演精度最高.
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家禽粪便管理过程中氨气减排技术研究进展
《家畜生态学报 》 2020 北大核心
摘要：粪便管理是畜牧业氨气排放的主要来源,由于养殖工艺、粪便管理方式、粪便理化特性及其氮素存在形式的不同,家禽粪便管理过程中氨气的产生和减排技术的应用与猪、牛略有不同.该文阐述了家禽粪便管理过程中氨气产生和释放的机理,分析了影响氨气产生和释放的关键影响因素,针对粪便管理过程中广泛采用的"排泄后"策略,着重论述了酸化、吸附和抑制等减排技术在家禽粪便氨气减排方面的应用情况、作用机制、影响因素、使用效果及优缺点,有助于深化家禽养殖氨气排放的认识、选择适宜我国生产条件的减排措施,对家禽绿色生产、节能减排具有重要意义.
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信息化对休闲农业绩效影响评价研究-基于北京三星级以上休闲农业园区的调研分析
《中国农业资源与区划 》 2020 北大核心
摘要：[目的]休闲农业是实现乡村产业振兴的重要途径,其提档升级关键在于产品创新、体验增值、服务宣介等价值体系的提升.信息化是现代技术传播与扩散的重要渠道,更是产业价值体系提升的核心力量,探讨信息化对休闲农业企业创新产出绩效的影响,将有助于挖掘休闲农业创新的新要素.[方法]基于北京市三星级以上休闲农业园区(企业)的调查数据,文章构建了包含知识支撑、基础设施以及技术应用3个维度的休闲农业园区(企业)信息化评价指标体系,进一步采用超效率DEA-Tobit模型分析了信息化对休闲农业企业创新产出绩效的影响.[结果]信息化是休闲农业企业创新绩效的重要动力源泉,信息化对休闲农业产出绩效的增长具有正向促进作用,符合"增长论"假说,信息化水平每增加1%,可促进企业创新绩效增长2.692%.[结论]对于处于较低创新绩效水平的企业而言,可通过提升自身的信息化建设水平获取绩效的增值.
关键词： 信息化 休闲农业 创新绩效 DEA-Tobit模型 北京市
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不同pH值土壤中铅含量的太赫兹光谱反演建模研究
《光谱学与光谱分析 》 2020 EI 北大核心 CSCD
摘要：针对土壤中铅含量的定量检测问题,本研究基于太赫兹光谱技术对不同pH下土壤中铅含量的最佳反演预测模型进行了探索性研究.分别制备了pH为8.5, 7.0和5.5的含铅土壤样品,采集样品的太赫兹光谱数据,并对光谱数据做了多元散射矫正(MSC)、基线校正和Savitzky-Golay平滑等预处理.对预处理后的光谱数据,采用连续投影法(SPA)选取光谱数据的特征频率.基于选取的特征频率分别采用偏最小二乘法(PLS)、支持向量机(SVM)和误差反向传播神经网络(BPNN)建立土壤中铅含量的反演预测模型,采用校正集相关系数(Rc)、校正集均方根误差(RMSEC)、预测集相关系数(Rp)、预测集均方根误差(RMSEP)和剩余预测偏差(RPD)作为评价参数对模型性能进行评估,确定铅在不同pH土壤中的最佳预测模型.实验结果表明:在经过SPA选择特征频率后的建模效果普遍比全光谱的效果好.其中pH 8.5的样品最佳预测模型为SPA-PLS,Rc,Rp, RMSEC, RMSEP和RPD分别为0.997 7, 0.994 6, 14.52 mg·kg-1, 22.70 mg·kg-1和9.63; pH 7.0的样品最佳预测模型为SPA-SVM,Rc,Rp, RMSEC, RMSEP和RPD分别为0.996 2, 0.975 7, 20.25 mg·kg-1, 33.04 mg·kg-1和4.56; pH 5.5的样品最佳预测模型为SPA-BPNN,Rc,Rp, RMSEC, RMSEP和RPD分别为0.968 7, 0.974 4, 48.83 mg·kg-1, 55.03 mg·kg-1和4.44.该研究结果为不同pH土壤中铅含量的光谱反演预测提供了一种新思路,亦可为其他重金属在不同pH土壤中的含量反演预测模型提供理论方法和技术支持.
关键词： 土壤 铅 太赫兹光谱 偏最小二乘法 支持向量机 神经网络
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基于无人机高光谱遥感数据的冬小麦产量估算
《农业机械学报 》 2020 EI 北大核心 CSCD
摘要：为了准确和高效地预测作物产量,以冬小麦为研究对象,利用无人机遥感平台搭载高光谱相机,获取了冬小麦各生育期的无人机影像.根据高光谱具有较多的光谱信息且存在特有的红边区域的特点,选取了9种植被指数和5种红边参数.首先,分析植被指数和红边参数与产量的相关性,优选5种植被指数和2种红边参数用于构建产量估算模型;然后,构建了不同生育期的3种产量估算模型:单参数线性回归模型、基于植被指数并使用偏最小二乘回归方法模型、基于植被指数结合红边参数并使用偏最小二乘回归方法模型;最后利用3种模型分别估算冬小麦产量.结果表明:4个生育期内,大部分植被指数和红边参数与产量呈现极显著相关性;拔节期、挑旗期、开花期与灌浆期构建的单参数线性回归模型中表现最佳的参数分别为REP、Dr/Drmin、GNDVI与GNDVI;利用偏最小二乘回归方法提高了产量估算精度,以植被指数结合红边参数为因子构建的模型提高了产量估算效果(优于以植被指数为因子构建的产量模型).本研究可为无人机高光谱估算作物产量提供参考.
关键词： 冬小麦 产量 无人机高光谱 遥感 估算 偏最小二乘
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超高效液相色谱-串联质谱法测定牛奶中23种兽药
《食品工业 》 2020 北大核心
摘要：建立超高效液相色谱-串联质谱测定牛奶中23种兽药残留的检测方法.用乙腈(含2%甲酸)提取牛奶样品中的目标化合物,经oasis PriMe HLB小柱净化后,氮气吹扫,用5%甲醇水溶液溶解残余物后分析.以水(含0.1%甲酸)-甲醇(含0.1%甲酸)为流动相,选择HSS T3色谱柱(2.1 mm*100 mm, 1.8μm)分离目标化合物,采用电喷雾电离串联三重四级杆质谱在多反应监测(MrM)模式下进行测定,外标法定量.23种兽药化合物的检出限为0.005~3.026μg/kg,定量限为0.1~10μg/kg,加标回收率为70.98%~118.63%,相对标准偏差为0.14%~11.55%,该方法简单快捷、准确可靠,可用于牛奶中23种兽药的检测.
关键词： 牛奶 兽药残留 超高效液相色谱-串联质谱 固相萃取 检测
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肥料用量对有机菜心生长、品质及经济效益的影响
《山西农业科学 》 2020
摘要：针对有机菜心生产中盲目施肥、缺乏科学的施肥数据以指导生产的问题,基于田间小区试验,通过设置有机肥不同的施氮量处理(0、300、600、900、1 200 kg/hm~2),探究西北旱区有机菜心种植的适宜有机肥用量.结果表明,一定范围内增加有机肥施氮量可明显促进菜心生长、增加产量、提高茎薹品质,而过量施加有机肥却抑制菜心生长、降低产量;菜心的株高、叶片数、叶长、叶宽、薹粗、地上地下干鲜质量、产量和净收益均以有机肥施氮量900 kg/hm~2处理最高,较其他施肥量株高、地上鲜质量、产量和净收益分别提高13.9%~94.9%、24.9%~127.1%、28.5%~675.4%和35.7%~536.8%,茎薹和叶片硝酸盐含量随施肥量的增加呈明显降低趋势,但差异不显著;有机肥施氮量从600 kg/hm~2提高到1 200 kg/hm~2,菜心产量收益虽有提高,但远低于肥料投入成本的增加,与有机肥施氮量600 kg/hm~2相比,1 200 kg/hm~2处理菜心产量收益增加7.3%,而净收益降低10.9%,说明有机肥施氮量1 200 kg/hm~2处理不利于有机菜心生产.综合考虑菜心产量和种植者的经济效益,有机肥施氮量900 kg/hm~2在菜心生产中更具有优势,其次为600 kg/hm~2施氮量.
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猪配合饲料多品质近红外光谱关键变量筛选与模型建立
《食品安全质量检测学报 》 2020
摘要：目的 基于饲料近红外光谱数据筛选影响猪配合饲料主要品质指标的关键波长变量,从而建立饲料品质无损快速定量校正模型,进而提高饲料品质无损快速检测效率.方法 采集饲料样品近红外光谱数据并获取水分、粗蛋白、粗脂肪、粗纤维参考值数据;剔除异常值后采用基于联合X-Y距离样本集划分法(sample set partitioning based on joint X-Y distance,SPXY)划分校正集和外部验证集;基于校正集数据采用蒙特卡罗-无信息变量消除-连续投影算法分别针对4个品质指标筛选25、20、15、10、5个关键变量,分别建立校正模型并对外部验证集进行预测.结果 针对饲料水分、粗蛋白、粗脂肪、粗纤维所选关键变量个数分别为15、25、15、15,模型维数分别为9、11、10、9,测定系数分别为0.8288、0.8605、0.9338、0.8327,校正均方根误差分别为0.17、0.81、0.31、0.22,交互验证均方根误差分别为0.19、0.93、0.34、0.23,相对预测性能分别为2.79、2.38、4.01、2.89.结论 通过变量筛选结合外部验证结果表明,在保证模型准确度的前提下,所选关键变量数明显少于全谱变量数,可为提高饲料多品质无损快速定量检测工作效率提供一定的参考.
关键词： 猪配合饲料 近红外光谱 蒙特卡罗-无信息变量消除-连续投影算法
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桉树油化学成分分析及α-松油醇的化感作用
《应用生态学报 》 2020 北大核心 CSCD
摘要：采用水蒸气蒸馏法提取桉树油,通过GC-MS对其成分进行分析,以其中一种化学成分α-松油醇为代表,分别采用培养皿和盆栽试验研究其对反枝苋的化感作用.结果表明:水蒸气蒸馏法提取桉树油的产率为0.04%,经GC-MS分析,在桉树油中共检测到92种化学成分.在培养皿条件下,α-松油醇对反枝苋的发芽和生长均具有明显的抑制作用,用量达到每皿5和7.5μL时,抑制率均达到100%.盆栽条件下,α-松油醇处理过的土壤会显著影响反枝苋的出苗率、地上鲜重和地上干重,浓度达到1.6μL·cm-3时,抑制作用最大,其化感响应指数分别为-0.51、-0.62和-0.44,抑制率为51%、62%和44%.
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基于U-Net网络和无人机影像的松材线虫病变色木识别
《农业工程学报 》 2020 EI 北大核心 CSCD
摘要：松材线虫病是由松墨天牛等媒介昆虫快速传播的一种针对松树的毁灭性流行病。及时对染病变色木进行识别、定位,并砍伐清除是当前控制该病扩散蔓延的主要手段。该研究使用无人机航拍获取大区域染病松林可见光影像,结合深度学习分割网络U-Net开展染病松材变色木图像分割研究。使用制作的样本数据训练U-Net网络,得到训练精度和验证精度分别为98.74%和97.76%。使用混淆矩阵评估U-Net网络分割精度,表明变色木图像分割的用户精度和生产者精度分别达到93.51%和97.30%,误报率6.49%,漏报率2.70%。总体上,U-Net网络变色木识别精度95.17%,Kappa系数0.90,达到较高精度。U-Net分割网络运用于松材线虫病变色木图像识别较随机森林方法能更有效地降低误报,减少分割噪音。
关键词： 无人机 图像处理 病害 松材线虫 变色木 图像分割
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