科研产出
ATR-THz波谱结合PLS-DA对陈化小麦快速无损鉴别研究
《光谱学与光谱分析 》 2016 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：采用ATP附件采集了人工控制条件老化小麦样品的太赫兹波谱数据,并在PCA综合得分基础上对数据进行分集,建立陈化小麦的快速无损鉴别PLS-DA模型,并对其进行外部验证。结果显示,针对吸收系数谱,所建模型的校正集实验组、对照组以及交互验证实验组、对照组正确率分别为84.2%,94.7%,84.2%和81.6%,外部验证集实验组、对照组正确率分别为73.7%和100.0%;针对折射率谱,所建模型的校正集实验组、对照组以及交互验证实验组、对照组正确率分别为84.2%,92%,76.3%和76.3%,外部验证集实验组、对照组正确率分别为84.2%和89.5%。研究表明,ATR-THz技术在陈化小麦无损鉴别方面具有一定的应用潜力。
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风送式水稻侧深精准施肥装置的设计与试验
《农业工程学报 》 2016 EI 北大核心 CSCD
摘要：针对中国水稻施肥机械化程度低,传统撒施肥料利用率低、施肥量大的现状,结合侧深施肥农艺特点,对风送式排肥方法进行了理论分析,研制了风送式水稻侧深精准施肥装置。该装置采用模块化设计与乘坐式插秧机配套使用,采用电机驱动排肥、风送肥料、全球定位系统(global position system,GPS)测速的工作原理,侧位深施化肥的施肥方式,采用车辆行驶速度与排肥驱动电机转速实时匹配的精准施肥控制方法。设备在黑龙江七星农场开展了田间实际作业试验。试验表明,该装置与插秧机配合使用时能一次性完成插秧与侧深精准施肥作业,当预置施肥量为300 kg/hm2,车辆稳定行驶速度为1 m/s时,施肥量偏差控制在5.82%以内,能够较好的满足实际生产需求。该研究为开展水稻变量施肥控制技术研究和水稻侧深施肥装置的研发提供了参考。
关键词： 农业机械 设计 农作物 风送式 精准施肥 侧深施肥
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自然光和紫外光照条件下膜材红外光谱变化
《光谱学与光谱分析 》 2016 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：可降解树脂包膜控释肥是目前肥料领域的研究热点之一。研究从可降解包膜材料实际施用环境着手,采用傅里叶衰减全反射红外光谱技术(ATR-FTIR),表征包膜肥料膜材自然光和紫外光照条件的降解差异,通过对聚乙烯/疏水纳米二氧化钛、聚乙烯/亲水纳米二氧化钛和纯聚乙烯包膜的谱图来研究膜材在光照前后的结构变化特征,进而对膜材的降解行为做出判断。结果表明,在紫外光和自然光分别照射下,包膜降解过程中的官能团种类没有因光催化剂的加入而受到影响,而光催化剂的加入对官能团的变化程度有显著影响,依次为:聚乙烯/疏水纳米二氧化钛复合包膜>聚乙烯/亲水纳米二氧化钛复合包膜>纯聚乙烯包膜。另外,不同照射光源对包膜的分子结构的影响有所区别。自然光条件照射的降解过程中,包膜的聚乙烯碳链上在形成氢过氧化物的同时发生了交联反应生成含醚键的物质,接着继续氧化生成含羰基的化合物,最终羰基的存在促进包膜的进一步分解;紫外光条件照射下,光照产生的活性氧物种局部浓度大,攻击聚合物碳链的能力强,聚乙烯长链烷基断裂很快氧化生成含有羰基基团的中间产物。紫外光条件的照射实验未能全面反映包膜在自然光条件下的降解行为。
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β-谷甾醇和γ-谷维素的甾醇凝胶化油脂对大鼠营养生理功能的影响
《中国粮油学报 》 2016 EI 北大核心 CSCD
摘要：有机凝胶剂可以为液体油提供类似于固体流变学特性的功能,因此近年来在食用油脂的结构化中的研究日益广泛。通过大鼠喂养试验,研究和评价β-谷甾醇和γ-谷维素键合物的植物甾醇凝胶剂对包括心血管疾病高风险因子在内的动物营养生理功能的影响。结果表明,有机凝胶剂β-谷甾醇和γ-谷维素键合物人造奶油产品对动物机体不会产生不良影响;当饲料中含有β-谷甾醇和γ-谷维素键合物的植物甾醇型凝胶化特种油脂产品时,试验组大鼠的体重均低于对照组,且高剂量组大鼠体重最低,同时数据显示甾醇型有机凝胶剂量的增加使大鼠睾肾部位容易产生脂类堆积;大鼠的血清总胆固醇、三酰甘油和低密度脂蛋白水平均随着有机凝胶添加量的增加而呈现降低的剂量效应,显示其具有较好的抗动脉硬化风险作用。
关键词： β-谷甾醇和γ-谷维素键合物 有机凝胶 食用油脂 大鼠营养生理
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基于HJ-CCD数据和决策树法的干旱半干旱灌区土地利用分类
《农业工程学报 》 2016 EI 北大核心 CSCD
摘要：为了实现干旱半干旱灌区地表信息低成本、高效率的动态监测,利用HJ-CCD数据的多时相和多光谱信息,探讨了平罗县土地利用遥感分类方法。首先建立研究区内典型地物的NDVI时间序列曲线,提取反映该区物候模式的时序特征参数;然后对土壤信息丰富的3月份多光谱影像进行主成分变换,选取第1主成分(PC1)作为光谱特征参数,最后基于分类回归树(classification and regression tree,CART)算法进行决策树监督分类。总体分类精度达到92.26%,Kappa系数为0.91,比最大似然法分类结果精度提高了2.58%。研究表明:构建的NDVI时间序列曲线对研究区内的地类具有较强的代表性,提取的时间维和光谱维的分类参数对各地类均有很好地区分性,CART决策树算法分类结果清晰准确且精度较高。该方法为HJ小卫星在干旱半干旱区等区域的深入应用提供科学依据和实证基础。
关键词： 土地利用 决策树 分类 HJ-CCD 归一化植被指数(NDVI) 时间序列 干旱半干旱灌区
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基于时间序列图像的玉米植株干旱胁迫表型检测方法
《农业工程学报 》 2016 EI 北大核心 CSCD
摘要：为了快速准确获取植物表型数据,该文提出了一种基于时间序列多图像的玉米植株干旱胁迫表型检测方法。首先,以固定时间间隔获取干旱胁迫条件下玉米植株一天内的图像数据,采用统计学习方法对图像序列进行初始背景分割,非局部均值(non-local mean,NLM)滤波对初始背景分割进一步求精,去除变化光照条件对图像序列分割的影响。在植株器官分割阶段,融合植株形态先验知识,通过逐行扫描和邻域数量判断拆分植株器官像素。最后,提出了叶片角度比值的干旱胁迫表型参数计算方法。结果显示,耐旱植株的叶片角度比值一天内从0.63上升到0.70后再降到0.65,而非耐旱植株的叶片角度比值维持在0.65左右,随时间变化不大。研究结果为阐明玉米植株耐旱表型参数与环境参数的协同变化关系,以及不同基因型玉米植株环境应激反应的细微形态变化提供方法和技术解决方案。
关键词： 图像处理 图像分割 算法 植物表型 干旱胁迫 玉米
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生态系统服务价值驱动因素与空间异质性分析
《农业机械学报 》 2016 EI 北大核心 CSCD
摘要：以北京市为例,采用STIRPAT模型和地理加权回归模型分析了区域生态系统服务价值的驱动因素及空间差异。结果显示,人口数量、人均GDP、绿化率、第三产业比重、万元GDP能耗和城市化率都是影响北京市生态系统服务价值的重要驱动因素,其中绿化率是正向影响,其他5个指标对生态系统服务价值有负面影响,其中第三产业比重和城市化率的负面影响最大。加入空间距离和局域空间联系因素,对分区的生态系统服务价值驱动因素进行分析发现,北京市不同区的驱动因素的影响程度不同,各个驱动因素中,城市功能扩展区和城市发展新区的影响要高于生态涵养发展区。通过对驱动因素的定量测算及分区空间异质性分析,提出了北京市不同区域的提高生态系统服务价值的相关措施。
关键词： 生态系统服务价值 STIRPAT模型 驱动因素 空间异质性
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黄淮海地区县域粮食单产的空间溢出效应及影响因素分析
《农业工程学报 》 2016 EI 北大核心 CSCD
摘要：该研究运用马尔科夫链和空间马尔科夫链方法探讨了1980-2010年黄淮海地区347个县域粮食单产的溢出效应;并借助空间滞后模型揭示1995和2010年粮食单产分异的影响因素,以期为粮食生产布局优化和粮食生产提升政策制定提供依据。结果表明:1)35 a间黄淮海地区县域粮食单产转移总体呈现渐进、平滑的特征,大规模跨越的几率较低。2)似然比统计量分析表明,在1980-1995年和1995-2010年2个时段,区域背景对县域粮食单产类型转移格局的影响显著,且在1995-2010年更显著。中低产或中高产类型县域的粮食单产类型以平稳转移为主,而高产和低产类型县域在区域背景的作用下逐渐向中产类型转变。3)在空间格局演进方面,平原地带上移概率增加,而市辖区和沿海一带下移趋势明显,江苏、河南和山东3省的县域粮食单产类型趋于稳定。4)空间滞后模型计算结果表明,1995年,上一期粮食单产、农民人均纯收入、有效灌溉面积比率、产业结构对粮食单产的正向促进作用显著,分别通过1%的显著性水平检验;2010年,上一期粮食单产、农民人均纯收入和种植结构分别通过1%、1%、5%水平的显著性检验,而且上一期粮食单产和农民人均纯收均对粮食单产的正面推动作用显著。
关键词： 粮食 模型 优化 单产 空间溢出效应 空间马尔科夫链 空间滞后模型 黄淮海地区
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基于批次关联的鲜切蔬菜采购成本-召回规模联合优化
《农业机械学报 》 2016 EI 北大核心 CSCD
摘要：鲜切蔬菜从采购、加工到包装存在批次混合,批次混合程度和采购成本相互制约,因此提出一种建立原材料与订单产品批次关联的采购-召回方案。根据鲜切加工企业的生产计划和加工流程,满足订单要求和供应商的原材料条件,建立批次混合程度和采购成本为目标函数的混合整形线性规划(Mixed-integer linear programing,MILP)模型。使用LINGO对模型逐步求解,结果显示,随着批次混合程度的增加原材料的采购成本逐渐降低,当批次混合程度为10时,采购成本最低为2 840.33元,平均召回数量177.50 kg,适用于中小型鲜切加工企业。
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基于多季相光谱混合分解和决策树的干旱区土地利用分类
《农业工程学报 》 2016 EI 北大核心 CSCD
摘要：该文利用2015年Landsat 8多季相数据,以民勤县为例探讨了干旱区土地覆被/利用分类方法。首先进行了研究区多季相遥感数据的主成分变换,确定了Landsat OLI光谱空间的内在维数。其次通过对各季相主成分空间的分析,确定了光谱混合分解的端元类型及各自的代表性季相。获取端元光谱之后,采用全约束线性光谱混合模型分解各个季相的遥感影像,估计各端元组分占像元的面积百分比(端元丰度值)。最后利用端元丰度值的多季相估计结果,依据先验知识和训练样本建立决策树分类规则进行土地覆被/利用分类。分类方法的总体精度达到90.94%,Kappa系数为0.90。研究表明:将物理意义明确的端元丰度值作为分类变量,能够快速、有效地获取分类规则,生成树的结构简单、合理、清晰,对训练数据的依赖性较低,因此具有应用于整个旱地系统土地覆被/利用分类的潜力。
关键词： 土地利用 决策树 分类 土地覆被 光谱混合分解 多季相遥感数据 Landsat OLI
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