科研产出
微波消解-石墨炉原子吸收法测定新鲜樱桃中铜含量
《食品安全质量检测学报 》 2016
摘要：目的建立基于微波消解的前处理方法,使用石墨炉原子吸收法检测新鲜樱桃中铜含量的方法。方法采用微波消解法对新鲜樱桃样品进行前处理消解,消解好的溶液使用石墨炉原子吸收光谱对其中的铜元素含量进行定量测定。同时进行方法检出限、精密度、回收率的测试。结果本试验确定的最佳消化条件为:樱桃样品的称样质量为2 g,由8 m L HNO_3和2 mL H_2O_2组成的混合酸试剂。测得樱桃中铜含量为0.27 mg/kg~4.32 mg/kg,超过96%的样品含量小于2.0 mg/kg,铜元素含量没有超过标准的要求。实际样品回收率97.7%~103.5%,检出限0.236μg/L,相对标准偏差1.06%。结论该方法测定新鲜樱桃中的铜含量操作简便,准确,方法检出限、精密度、回收率均能满足实际的分析检测要求,测定结果准确可靠,可作为测定樱桃中的铜含量的方法之一。
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基于时间序列分解的近10年北京市蔬菜价格波动规律分析
《农业展望 》 2016
摘要：采用季节调整和H-P滤波的时间序列分解方法,依据国家发展和改革委员会2006年以来的农产品价格监测月度加权蔬菜价格数据,分析了北京市蔬菜批发市场、农贸市场和超市的价格波动特征,得出:北京市批发市场、农贸市场和超市蔬菜价格联动性比较好,直接反映了市场整合程度较高:2013年以来北京市批发市场、农贸市场和超市的蔬菜价格不规则波动序列逐步变弱,与极端天气减少有关;季节因子对批发市场和超市的蔬菜价格影响略有增强,对农贸市场蔬菜价格影响变化不大;北京市批发市场、农贸市场和超市的蔬菜价格整体趋势略有不同,批发市场和超市的蔬菜价格都是先升后降,超市蔬菜出现价格拐点早于批发市场,而农贸市场蔬菜价格则在到达拐点后保持平稳但略有上升的态势;在周期方面,北京市批发市场、农贸市场和超市的蔬菜价格变动周期基本一致。
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鲜香菇在不同处理方式下的甲醛含量分析研究
《食品安全质量检测学报 》 2016
摘要：目的检测分析经匀浆、干燥等方式处理鲜香菇中的甲醛含量,反映处理后鲜香菇的生物活性随时间的变化情况,为香菇的储存提供数据支持。方法利用液相色谱法测定香菇甲醛含量。结果匀浆后的鲜香菇中甲醛含量随时间增长而降低,至腐烂后消失。真空包装经高燥处理的香菇中甲醛含量随时间增长呈上升趋势,而真空包装未经干燥处理的香菇,其甲醛含量呈下降趋势。结论通过连续检测鲜香菇中的甲醛含量,验证了香菇中的甲醛来源于其生理活动这一科学论断。基于此,通过检测香菇的甲醛含量判断香菇得生物活性,以观察香菇在贮藏及运输过程中的保质效果。
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基于向前和向后间隔偏最小二乘的特征光谱选择方法（英文）
《光谱学与光谱分析 》 2016 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：在近红外光谱分析中,向前间隔偏最小二乘法(FiPLS)和向后间隔偏最小二乘法(BiPLS)是常用的基于波长变量选择的建模方法,其模型精度较高,但贪婪搜索特性较强,导致选出的波段并不能较好地反映待测成分的信息。针对该问题,提出一种基于两者组合策略的光谱特征波段选择方法(FB-iPLS)。在光谱分段的基础上,既利用FiPLS选取有用波段,同时利用BiPLS删除无用波段,来交互执行特征变量的选择与删除,对目标特征波段进行双向选择,用于提高模型的稳健性。用该方法建立水中乙醇含量的定量预测模型,并与FiPLS和BiPLS算法对比。由于光谱分段大小会对模型的结果有影响,该实验还考查这三种方法在不同光谱分段处的结果。在光谱划分60段时,提出的FB-iPLS方法取得最佳预测性能,其校正集与验证集相关系数r分别为0.967 7,0.967 0,交互验证均方根误差RMSECV分别为0.088 8,0.057 1。与FiPLS和BiPLS相比,该方法无论在不同光谱分段区间还是在各自最优与最差分段处,模型的整体预测性能都有所提高。实验结果表明,提出的方法能改善BiPLS与FiPLS贪婪搜索的特性,对特征波段的选取更高效、更具代表性,能进一步提高模型的预测性能。
关键词： 近红外光谱 FiPLS BiPLS FB-iPLS 贪婪搜索 特征波段
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基于多源遥感数据的大豆叶面积指数估测精度对比
《应用生态学报 》 2016 北大核心 CSCD
摘要：近年来遥感技术的革新促使遥感源越来越丰富.为分析多源遥感数据的叶面积指数(LAI)估测精度,本文以大豆为研究对象,利用比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI)、土壤调整植被指数(SAVI)、差值植被指数(DVI)、三角植被指数(TVI)5种植被指数,结合地面实测LAI构建经验回归模型,比较3类遥感数据(地面高光谱数据、无人机多光谱影像以及高分一号WFV影像)对大豆LAI的估测能力,并从传感器几何位置和光谱响应特性以及像元空间分辨率三方面分析讨论了3类遥感数据的LAI反演差异.结果表明:地面高光谱数据模型和无人机多光谱数据模型都可以准确预测大豆LAI(在α=0.01显著水平下,R~2均>0.69,RMSE均<0.40);地面高光谱RVI对数模型的LAI预测能力优于无人机多光谱NDVI线性模型,但两者差异不大(E_A相差0.3%,R~2相差0.04,RMSE相差0.006);高分一号WFV数据模型对研究区内大豆LAI的预测效果不理想(R~2<0.30,RMSE>0.70).针对星、机、地三类遥感信息源,地面高光谱数据在反演LAI方面较传统多光谱数据有优势但不突出;16 m空间分辨率的高分一号WFV影像无法满足田块尺度作物长势监测的需求;在保证获得高精度大豆LAI预测值和高工作效率的前提条件下,基于无人机遥感的农情信息获取技术不失为一种最佳试验方案.在当今可用遥感信息源越来越多的情况下,农业无人机遥感信息可成为指导田块精细尺度作物管理的重要依据,为精准农业研究提供更科学准确的信息.
关键词： 多源遥感数据 无人机 叶面积指数 植被指数 经验回归模型 反演
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太赫兹技术用于精准农业污染检测探索研究（英文）
《红外与激光工程 》 2016 EI 北大核心 CSCD
摘要：利用太赫兹光谱技术进行了土壤中重金属铅含量检测研究,太赫兹光谱是一种拥有多种独特性质的新型安全检测技术,前期实验结果证明该研究具有一定可行性。制备了不同浓度的含铅污染土壤样品,研究并确定了压片法制备参数,然后在首都师范大学太赫兹实验室开展了样品测量实验,获取了有效数据。分别采用偏最小二乘和区间偏最小二乘法对太赫兹全谱数据进行了建模和预测,结果表明经优化的预测结果相关系数达到0.81,证实了该方法可行。借助于该检测手段,可以得到农田的重金属铅污染分布图,然后根据污染图进行污染治理和农田土壤有效管理,从而提高农田的生产能力。为精准农业中农田重金属污染快速检测、实现农业可持续发展提供参考。
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采样位置与时间选择对土壤重金属风险评估工作的影响
《食品安全质量检测学报 》 2016
摘要：目的建立一种具有代表性且能够综合、准确反映多种重金属元素在土壤中污染状况的样品采集方法,为土壤重金属风险评估工作的顺利展开提供有力的保障。方法模拟铜、铅2种元素在土壤中的迁移条件,结合试验田铜元素、铅元素的背景值,分别添加Cu(NO3_)_2、Pb(NO_3)_2,使试验田中心污染源铜元素和铅元素的分别达到2.6×103 mg/kg和4.0×10~3 mg/kg。设置3组不同的灌溉量,每组设2个平行试验,分别于d 7、14、31、49进行采样,之后利用电感耦合等离子体发射光谱仪(ICP-OES)、原子吸收分光光度计检测这2种重金属元素含量,研究铜、铅在土壤中的迁移规律。结果检测结果显示铜、铅2种元素在土壤中的横向迁移速度差异较大。铜元素横向扩散速度较快,在d 49时监测位点的铜元素浓度趋于稳定,接近最大值;而铅元素较慢,监测位点的铅元素浓度基本没有发生变化。结论单一的取样点难以同时满足铜、铅2种重金属元素的风险评估工作需要,建议对这2种重金属元素的取样检测工作应尽量区别开展。
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农业机械导航关键技术发展分析
《农机化研究 》 2016 北大核心
摘要：自动导航技术是农业机械在农业环境中进行自主控制和智能控制的关键技术,对农业生产精细化、规模化、智能化研究有着重要意义。为此,首先介绍了农业自动导航的关键技术,并通过分析国内外文献,阐述了国内外在导航感知系统、导航控制算法和车辆转向控制系统方面的研究现状,最后指出农业机械自动导航技术的发展趋势和展望。
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基于无人机数码影像的冬小麦叶面积指数探测研究
《中国生态农业学报 》 2016 北大核心 CSCD
摘要：叶面积指数(LAI)是评价作物长势的重要农学参数之一,利用遥感技术准确估测作物叶面积指数(LAI)对精准农业意义重大。目前,数码相机与无人机系统组成的高性价比遥感监测系统在农业研究中已取得一些成果,但利用无人机数码影像开展作物LAI估测研究还少有尝试。为论证利用无人机数码影像估测冬小麦LAI的可行性,本文以获取到的3个关键生育期(孕穗期、开花期和灌浆期)冬小麦无人机数码影像为数据源,利用数字图像转换原理构建出10种数字图像特征参数,并系统地分析了3个生育期内两个冬小麦品种在4种氮水平下的LAI与数字图像特征参数之间的关联性。结果表明,在LAI随生育期发生变化的同时,10种数字图像特征参数中R/(R+G+B)和本文提出的基于无人机数码影像红、绿、蓝通道DN值以及可见光大气阻抗植被指数(VARI)计算原理构建的数字图像特征参数UAV-based VARIRGB也有规律性变化,说明冬小麦的施氮差异不仅对LAI有影响,也对某些数字图像特征参数有一定影响;在不同条件(品种、氮营养水平以及生育期)下的数字图像特征参数与LAI的相关性分析中,R/(R+G+B)和UAV-based VARIRGB与LAI显著相关。进而,研究评价了R/(R+G+B)和UAV-based VARIRGB构建的LAI估测模型,最终确定UAV-based VARIRGB为估测冬小麦LAI的最佳参数指标。结果表明UAV-based VARIRGB指数模型估测的LAI与实测LAI拟合性较好(R2=0.71,RMSE=0.8,P<0.01)。本研究证明将无人机数码影像应用于冬小麦LAI探测是可行的,这也为高性价比无人机遥感系统的精准农业应用增添了新成果和经验。
关键词： 无人机 遥感 数码影像 冬小麦 叶面积指数 数字图像特征参数
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