科研产出
利用无人机高光谱成像和ES-CNN策略诊断油茶营养
《绿色科技 》 2024
摘要：油茶是我国重要的木本油料作物，其产量和品质受营养状况影响显著。传统的油茶营养诊断方法费时费力，且难以实现大面积监测。本文旨在利用无人机（unmanned aerial vehicle, UAV）高光谱遥感技术，探索快速、无损、精准的油茶营养诊断方法，为油茶精准施肥提供技术支撑。选择典型油茶种植区作为研究区域，利用无人机搭载高光谱成像仪获取油茶冠层高光谱图像（hyper spectral image, HSI）,经面向对象分类提取了油茶冠层区域，并分别进行了基于GPS点位的光谱采样（GPS sample, GS）和基于易康软件分类结果的光谱采样（ecognition sample, ES）。在经过主成分分析（principal components analysis, PCA）降维处理后，利用卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）算法结合地面实测油茶叶片氮（N）、磷（P）、钾（K）等关键营养元素含量并进行了精度评价。结果表明：油茶冠层光谱特征能够使其被精准提取。基于PCA所得主成分构建的油茶叶片营养元素含量估测模型具有较高的精度，能够有效地诊断油茶的营养状况，此外，由ES采样和CNN结合的策略（ES-CNN）因采样数据更具代表性而有更高检测精度（N、P、K检测模型的R2分别是0.63、0.52、0.53,检测结果的RMSE分别是0.11、13.07、7.78）。因此无人机高光谱成像技术和ES-CNN策略可以为油茶营养诊断提供一种快速、无损、精准的新方法，可用于指导油茶精准施肥，提高油茶产量和品质，促进油茶产业可持续发展。
关键词： 油茶 无人机 高光谱成像 营养诊断 主成分分析 卷积神经网络
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BS型小麦光温敏雄性不育系柱头外露规律研究
《中国农业科技导报 》 2024 北大核心 CSCD
摘要：BS型小麦光温敏雄性不育系的开花习性影响其异交性能，进而影响杂交小麦制种产量。为了明确柱头外露对不育系异交结实的影响，以15个不育系为材料，同时选取3个配合力好、制种性状优良的恢复系作为父本，研究不育系从始花期开始连续10 d柱头外露率的变化规律及其与异交结实的相关性。结果表明，不育系在开花过程中柱头外露率基本呈先升后降的变化趋势。在盛花期，柱头外露主要集中在中部穗位。柱头外露性状较好的不育系为BS278-2、BS163、BS366、BS210。相关性分析结果表明，柱头外露率与柱头外露小花异交结实率呈极显著正相关。综上说明，柱头外露是影响不育系异交结实的重要因素之一，在制种时选择具有柱头外露性状的不育系可提升制种产量。以上研究结果为高异交光温敏不育系的选育提供了科学依据。
关键词： BS型小麦光温敏雄性不育系 开花习性 柱头外露 异交结实
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农民数字素养对其数字乡村参与的影响机制研究
《西南农业学报 》 2024 北大核心 CSCD
摘要：【目的】作为数字社会的弱势群体，农民的数字化认知普遍较差，数字化“新农具”的操作应用能力普遍不强，直播电商等“新农活”的参与能力较弱，本研究旨在激发农民的积极性、主动性、创造性，充分发挥农民的主体作用，推动其更加积极主动投身到数字乡村这一伟大实践中。【方法】在梳理国内外文献和对北京13个涉农区1500位农民开展问卷调查的基础上，从数字意识、数字通用素养、数字技术素养等6个维度搭建农民数字素养体系，并基于KAP模型构建“农民数字素养-对政府数字服务满意度-农民数字乡村参与行为”理论模型，采用中介效应模型和调节效应模型，探索农民数字素养影响数字乡村参与的作用路径，提出激发农民参与数字乡村的相关政策建议。【结果】(1)农民的数字素养提升其数字乡村参与具有显著的推动作用；(2)农民对政府数字服务的满意程度会间接影响其对数字乡村的参与程度；(3)数字化基础设施在农民数字素养影响农民数字乡村参与的关系中起正向调节作用。【结论】扎实推进数字乡村，让农民多参与、广收益，一是要通过构建农民数字素养培训体系和加强农民数字素养与应用能力培训等方式大力提升农民数字素养，二是要通过加强优质农村服务资源供给与共享和推动服务多元化参与等方式强化农村数字化服务水平，三是要通过强化农村网络承载能力和推动现有技术设备“适农化”改造等方式不断完善农村数字化基础设施建设。
关键词： 农民 数字素养 数字乡村参与 政府数字服务 农村数字新基建
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人工灌-草群落建植初期草本对灌木幼苗的竞争及密度制约效应
《草地学报 》 2024 北大核心 CSCD
摘要：在人工灌-草群落建植初期，灌木幼苗生长经常受到草本植物的抑制。为了明确草本植物及其种植密度对灌木幼苗生长特征的影响，为人工灌-草群落构建提供理论依据。本研究以柠条锦鸡儿（Caragana korshinskii Kom.）、荆条（Vitex negundo Var. Heterophylla）、紫穗槐（Amorpha fruticosa）为研究对象，设置4个草本种植密度，分别比较3种灌木幼苗生长特征在4个草本种植密度处理之间的差异。结果表明：3种灌木幼苗都受到了草本的抑制和草本种植密度的影响，株高与灌木单一种植相比降低幅度达71%～87%;生物量降低达96%以上。此外，3种灌木幼苗在灌-草群落中竞争能力较弱，且在高密度草本植物种植处理中，出现灌木幼苗死亡现象。在构建人工灌-草群落时，以柠条为灌木物种的灌-草群落，草本植物种植密度建议小于200株·m-2;荆条和紫穗槐草本植物种植密度建议小于500株·m-2。
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基于传感器的农业温室数据直报系统与智能调控研究
《中国农业科技导报 》 2024 北大核心 CSCD
摘要：农业物联网、大数据、人工智能等技术的飞速发展为温室蔬菜生产的数据采集、分析、调控提供了有力支撑.为满足温室环境数据智能直报场景需求,制定了温室环境传感器的部署规范,设计并对比分析了基于LSTM、CNN-LSTM及CNN-LSTM-Attention的 3种温室调控温度预测模型.基于CNN-LSTM-Attention预测模型的性能最好,其MSE、MAE、R2 分别为0.457 0、0.319 5和0.987 3.设计了基于ARIMA的温室传感器数据纠错方法,实现土壤湿度预测数据值与实际测量差异不显著.整合了常见温室果蔬种植作物对环境信息的参数阈值模型,并开发了温室数据直报与智能调控系统移动端,能够指导温室环境传感器的规范部署、温度预测与纠错及常见温室果蔬种植辅助决策.研究结果为温室数据直报场景的数据采集、业务分析、温室调控提供技术手段,有助于智慧温室蔬菜产业高质量发展.
关键词： 传感器 数据直报 温室应用场景 温度预测 数据纠错
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基于序贯高斯条件模拟的龙竹叶面积指数估测
《森林与环境学报 》 2024 北大核心 CSCD
摘要：叶面积指数（LAI）是评估森林生态系统健康状况的重要参数，为探究遥感数据在估测区域尺度森林LAI的能力，以搭载了先进地形激光测高仪系统（ATLAS）的冰、云和陆地高程卫星（ICESat-2）为主要信息源，协同陆地卫星（Landsat 9）及地形因子，结合51块实测样地数据，采用序贯高斯条件模拟（SGCS）方法与随机森林（RF）、梯度提升回归树（GBRT）、支持向量机（SVM）与K近邻（KNN）模型进行区域尺度的龙竹（Dendrocalamus giganteus）LAI遥感估测。结果表明：（1）在提取的46个ICESat-2/ATLAS光斑参数中，经Pearson相关性分析后，最佳拟合分段地形高度、插值地形表面高度、绝对平均冠层高度、太阳高度角4个特征参数与实测LAI具有显著相关性。（2）在RF、 GBRT、 SVM、 KNN模型中，多源遥感数据结合RF模型估测的LAI结果最佳，决定系数（R2）、均方根误差(Erms)、平均绝对误差(Ema)分别为0.901、0.352、 0.289。（3）使用SGCS方法及RF模型估测的研究区LAI为2.089～2.493，平均值为2.291。基于ICESat-2/ATLAS高密集光斑进行区域尺度LAI估测具有一定优势，光学影像数据及地形因子等辅助数据的加入，可有效提升模型估测精度，为高效率、低成本区域尺度LAI估测提供了案例，还为将ICESat-2/ATLAS数据与其他遥感影像相结合以估测其他森林结构参数提供了新的思路。
关键词： ICESat-2/ATLAS Landsat 9 序贯高斯条件模拟 叶面积指数 估测
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葱属蔬菜功能成分生物活性及贮藏温度对采后品质影响的研究进展
《农产品加工 》 2024
摘要：葱属植物是一类药用和膳食价值较高的药食同源植物资源，因含有多糖类、黄酮类、甾体类化合物及含硫化合物、含氮化合物、挥发油等众多功能性生物活性物质而被广泛应用，其品质与贮藏温度有着紧密关系。在综述葱属植物活性物质功能基础上，概括和分析贮藏温度对葱属植物品质的影响，讨论不同贮藏温度下葱属植物色泽、香气、质地等变化规律。针对目前贮藏温度调控葱属植物品质的一些主要方法和技术手段进行总结，并对研究方向进行展望，为深入开发利用葱属植物资源提供参考。
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基于近红外光谱技术的红小豆品质多指标无损检测及品种鉴别方法研究
《中国粮油学报 》 2024 北大核心 CSCD
摘要：本研究采用近红外光谱技术,构建8种不同品种红小豆的蛋白质、水分、支链淀粉、直链淀粉、百粒重、粒长、粒宽及颜色指标的同时快速无损分析方法.首先,对红小豆的近红外光谱进行标准正态变量变化法(SNV)、多元散射校正法(MSC)及一阶导数预处理,随后结合偏最小二乘分析法(PLS),建立红小豆样品不同品质指标的定量分析模型,结果显示:各PLS模型能较好地对红小豆的品质指标起到预测效果,达到快速无损检测红小豆品质的目的.此外,通过偏最小二乘判别分析法(PLS-DA)对红小豆样本的品种进行定性判别,校正集和预测集的判别正确率分别为100.00%和88.89%.近红外光谱对不同品种红小豆能做出较好的区分,对优质红小豆的快速筛分具有指导意义,且定性判别模型对同品种不同产地的2种红小豆同样得到了很好的区分,由此可见近红外技术在产地判别方面的可行性.
关键词： 近红外光谱 无损检测 红小豆 多指标分析 定性判别
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