科研产出
基于灰度分布信息的鲟鱼声呐图像分析研究
《渔业现代化 》 2014 北大核心
摘要：为证实灰度信息在声呐图像中的重要价值,并获得有利于声呐图像目标分割的最佳增益值,研究了不同声呐增益值下,鲟鱼声呐图像灰度分布的形态差异,并基于灰度直方图分布信息的最大熵阈值分割算法对俄罗斯鲟(Acipenser gueldenstaedti Brandt)目标进行了分割,根据分割结果得到了最佳声呐增益值,即Gain=15 d B。充分说明了在较优的声呐增益值下获取的声呐图像,即使目标形状发生严重变形时,利用其灰度直方图分布信息也能进行很好的目标分割,从而为解决鲟鱼声呐图像目标识别以及跟踪提供参考依据。
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利用有效积温提高冬小麦估产精度的研究
《麦类作物学报 》 2014 北大核心 CSCD
摘要：为探索如何利用冬小麦生长过程中的积温信息来提高遥感估产的准确性,以2009-2010和2012-2013年2个冬小麦生长季的田间试验数据为基础,利用有效积温和植被指数(NDVI)构建冬小麦当季估产指数INSEY(In-season estimate of yield)和INSEY-CGDD(In-season estimate of yield-cumulative growing degree days),分别用NDVI、INSEY和INSEY-CGDD与实测产量建立估产模型,并比较分析3类估产模型的精度。结果表明,3个变量与实测产量均成指数关系,其中INSEY-CGDD模型的精度最高(R2=0.59),预测能力最优,其次是INSEY模型(R2=0.55);而NDVI模型的精度最低(R2=0.35),预测能力最差。因此,在冬小麦估产模型中引入有效积温调整参数,可有效提高遥感估产模型精度。
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基于GeoEye-1高分遥感影像的冬小麦氮肥推荐应用
《麦类作物学报 》 2014 北大核心 CSCD
摘要：为给大区域范围的冬小麦氮素营养遥感诊断及其精准施肥决策提供参考,将GeoEye-1高分辨率遥感影像数据与氮肥优化算法(NFOA)相结合,开展了冬小麦氮肥推荐应用研究。首先,基于多年地面实测冬小麦冠层高光谱数据,利用光谱响应函数生成GeoEye-1卫星遥感模拟数据,计算得到归一化植被指数NDVI,并结合当季估产指数INSEY构建了冬小麦潜在产量预测模型;通过定义可表征小麦氮素丰缺的氮素响应指数RINDVI,结合潜在产量模型,计算得到氮素需求量;最后,利用GeoEye-1高分辨率遥感影像数据进行验证分析,将氮素推荐模型与高分辨率遥感数据相结合生成施肥推荐处方图,实现了冬小麦的氮素营养诊断及施肥推荐。结果表明,当季估产指数INSEY可很好地估算冬小麦的潜在产量(r2=0.606,RMSE=0.704t·hm-2),基于GeoEye-1高分遥感影像提取NDVI预测的潜在产量与实测产量显著相关(r2=0.722,RMSE=0.451t·hm-2)。氮素响应指数RINDVI与氮营养指数NNI的倒数也显著相关(r=0.915),可以用RINDVI来诊断冬小麦氮素的丰缺状态。以上结果说明,在没有地面实测小麦氮含量、生物量、地面光谱等数据的情况下,利用高分辨率遥感数据与气象数据构建模型可估算冬小麦的潜在产量,并能实现对冬小麦的氮营养诊断及生成推荐施肥处方。
关键词： 冬小麦 高分遥感 潜在产量模型 氮营养诊断 施肥处方
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1980—2012年河南省县域粮食单产时空分异及增产潜力研究
《北京大学学报(自然科学版) 》 2014 北大核心 CSCD
摘要：基于126个县域数据,采用描述性统计指标和空间自相关分析法,揭示1980—2012年河南省县域粮食单产空间格局及其变化,并结合全国耕作制度分区测算粮食增产潜力。结果表明:1)县域粮食单产波动性增加,绝对差异扩大,相对差异先增大后缩小,县域粮食单产分布由正偏态转为负偏态,集聚程度先增强后减弱;2)县域粮食单产空间自相关显著,粮食单产"东高西低"的分异格局明显,粮食单产增加量自东向西阶梯性递减,东部平原县域的粮食单产增加显著;3)1980—2012年县域粮食单产变化的空间集聚特征明显,局部分异显著,显著高高集聚(HH)类型区集中在黄淮平原东部和冀鲁豫低洼平原东北部,显著低低集聚(LL)类型区主要分布在豫西山地丘陵区和黄海平原区西部;4)将河南省划分为5个一级、11个二级增产类型区,鄂豫皖丘陵山地区、燕山太行山山前平原区的粮食单产增产潜力大;河南省总增产潜力约为1.27×107 t,黄淮平原区>鄂豫皖丘陵山地区>燕山太行山山前平原区>豫西山地丘陵区>冀鲁豫低洼平原区。
关键词： 粮食单产 增产潜力 数理统计方法 空间自相关模型 河南省
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利用反射光谱及模拟多光谱数据定量反演北方潮土有机质含量
《光谱学与光谱分析 》 2014 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：基于北京市52个潮土样本的高光谱数据和Landsat TM、环境减灾卫星(HJ)影像的波段响应函数,生成宽波段多光谱模拟数据,对比分析了室内实测光谱数据、宽波段模拟数据与土壤有机质含量的相关性,筛选敏感波段,利用偏最小二乘法构建北方潮土有机质含量预测模型。研究表明:在宽波段模拟数据建立的模型中,由Landsat TM模拟数据的差值土壤指数(DSI)、比值土壤指数(RSI)、归一化土壤指数(NDSI)及其第3波段共同构建的模型最优,其决定系数与均方根误差分别为0.586和0.280;与实测光谱数据相比,模拟数据的最佳预测模型,均优于除一阶微分、弓曲差以外的其他10种高光谱模型。因此,利用多光谱数据预测潮土有机质含量是可行的。
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基于姿态描述的果园靶标害虫自动识别方法
《农业机械学报 》 2014 EI 北大核心 CSCD
摘要：针对自动诱捕果园靶标害虫的姿态形体存在不确定性,增加果园害虫图像自动识别与计数的难度等问题,提出一种基于姿态描述的算法用于果园靶标害虫姿态表征与识别。首先分析了方法对靶标害虫在8个旋转角度、6种常见姿态形状的描述能力及稳定性,通过计算靶标害虫不同姿态的平均归一化傅里叶描述子和离散度阈值,确定了基准姿态特征向量和相似度差异判据值。对200幅包含3种果园害虫的样本图像进行了测试,当离散度阈值为0.021 26时,靶标害虫桃蛀螟识别的正确率为86.7%,误判率为2.6%。试验结果表明该方法具有稳定的姿态形状描述能力和良好的识别性能。
关键词： 果园精准管理 害虫识别 图像处理 姿态识别 傅里叶描述子
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基于点云数据的植物叶片三维重建
《中国农业科技导报 》 2014 北大核心 CSCD
摘要：叶片是植物最重要的器官之一,为构建植物叶片的高精度几何模型,提出了一种基于三维点云数据的植物叶片几何建模方法。针对植物叶片形态特征,选定最适三维扫描仪进行叶片点云数据获取,通过点云的配准、简化及去噪等操作得到高质量叶片点云数据,在此基础上进行叶片网格生成与网格优化,最终得到高精度植物叶片网格模型。利用该方法分别对黄瓜、玉米和两个品种的葡萄叶片进行几何建模,结果表明,所构建的叶片模型能够较好地保持叶片形态特征,且较以前的方法在精确度和真实感方面有了较大的提高。该研究对于推动数字植物几何建模及进一步基于几何模型的可视化计算具有重要意义。
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中国应抓住气候变化的战略机遇期
《中国生态农业学报 》 2014 北大核心 CSCD
摘要：气候变化是世界关注的热点问题,中国是世界人口和农业大国,如何科学应对气候变化,趋利避害,把握重要机遇期,是关系中国复兴的重大课题。本文从地质时期气候变化、历史时期气候变化和近代气候变化3个方面,分析说明了气候变化取决于自然和人类活动状况,气候变化有冷暖交替周期,目前处于第四纪冰期的小暖期,进一步提出了要从太阳系、大气圈、岩石圈、水圈和生物圈不同层次的相互影响,来研究气候变化的思路。根据中国经济社会和农业发展与气候变化历史过程对比分析,中国粮食连续九连增,特别是东北粮食基地生产能力的快速提高,明显受益于气候变暖。提出了中国应抓住气候变化中的战略机遇期。目前我国粮食供需总体上仍处于紧平衡状态,"靠天吃饭"还没有根本改变,我国粮食呈北粮南运,北方又是干旱缺水和受气候变化影响敏感的地区,建议国家有关部门立项开展我国北方气候变化与水资源安全和粮食安全研究,以为保障我国粮食安全提供理论依据和技术支撑。
关键词： 气候变化 战略 机遇期 水资源安全 粮食安全 中国
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典型农区村域土地承包经营权流转调查研究——以河南省西万村为例
《干旱区资源与环境 》 2014 北大核心 CSCD
摘要：加快推进土地承包经营权流转是解决"三农"与"三化"问题的有效途径。沿袭经济地理学微观研究视角、典型地域研究选择等方法,通过问卷调查对农区土地承包经营权流转的典型村域-河南省沁阳市西万村进行实证研究。研究表明:典型农区条件具备的村域土地流转是可行和必要的,但需要同时满足前置条件、基础条件、制度条件和支撑条件;村集体依托农业龙头企业开展土地流转达到了双赢的局面,生产力得到显著提高、生产关系明显改善,流转后流出方人均耕地增加43%、亩均产量增加15%、人均纯收入增长71.4%,而流入方通过合理的土地整理和空间布局,机械化耕作和规模化种植水平得到大幅提升。现实流转收益与农民预期收益还存在一定差距,文化素质偏低以及社会保障机制不完善是制约西万村土地流转的瓶颈问题。
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高光谱图像感兴趣区域对苹果糖度模型的影响
《现代食品科技 》 2014 北大核心
摘要：高光谱图像技术作为一种强有力的新兴技术,已应用于食品农产品品质与安全检测研究,然而高光谱图像中感兴趣区域形状大小的选择直接影响着检测的精度和稳定性。首先采集苹果330~1100 nm的高光谱图像,分别提取不同大小的圆形感兴趣区域和方形感兴趣区域的平均光谱,经光谱预处理以消除噪声及无关信息的影响,然后采用偏最小二乘法分别建立苹果的糖度定量分析模型,并以独立样本的预测集进行验证,分析感兴趣区域形状大小对高光谱图像建模精度的影响。结果表明,提取直径为150像素的圆形感兴趣区域建立的苹果糖度模型精度最高,预测能力最强,校正集相关系数Rc为0.9305,校正均方根误差RMSEC为0.4331,预测集相关系数Rp为0.9232,预测均方根误差RMSEP为0.4568。研究表明,针对研究对象选择合适形状和大小的感兴趣区域,对提高模型精度、发挥高光谱图像的技术优势具有重要意义。
关键词： 高光谱成像技术 感兴趣区域 偏最小二乘法 苹果 糖度
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