科研产出
基于力矩平衡点法的北京市生态系统服务价值时空分布
《农业机械学报 》 2015 EI 北大核心 CSCD
摘要：以北京市为例,在计算1993年、2001年和2007年三期土地利用生态系统服务价值的基础上,基于力矩平衡点法分析了生态服务功能价值的重心变化情况,研究了北京市生态系统服务价值分布的时空变化及变化原因。结果表明:北京市生态系统服务总价值先增加后减少,从1993年的297.69亿元增加到2001年的299.05亿元,在2007年又降低到292.12亿元;不同土地利用类型的生态系统服务价值的重心转移情况表明,耕地、草地、湿地的价值重心从1993年到2007年,一直由南向北移动,推动了总价值的重心变化,公园绿地、林地的重心变化始终为由北向南;不同功能生态系统服务价值的重心转移情况表明,废物处理、气候调节、气体调节、食物生产、土壤形成与保护、娱乐文化的价值重心由南向北移动,原材料的价值重心呈由北向南移动,生物多样性的价值重心呈由西向东的移动趋势,而水源涵养的价值重心在1993年到2001年由北向南移动,2001年到2007年则是由南向北移动。研究结果为北京市的政府决策和生态环境保护政策制定提供了依据。
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中国耕地整治生态潜力测算方法
《农业工程学报 》 2015 EI 北大核心 CSCD
摘要：为合理测算耕地整治生态潜力,指导区域土地整治生态建设,该研究在耕地整治数量、质量潜力测算的基础上,采用生态系统服务价值增加值表征耕地整治生态潜力,提出了全国耕地生态潜力的测算方法,并以县为单位,对全国的耕地整治生态潜力进行了测算。结果表明,中国的耕地整治生态潜力巨大,生态服务价值总量达到6.14×1011元;潜力较高的县集中分布在黑龙江省、吉林省,其次是东部地区的河南省、安徽省、湖北省,西南地区的四川省、宁夏回族自治区大部分县的生态潜力也较高;潜力较低的县主要分布在西北地区、闽粤琼地区和青藏区。该研究探索了耕地整治生态潜力的新思路和方法,研究结果对掌握全国耕地整治潜力分布特点、指导区域土地整治生态建设、确定全国的土地整治与生态保护重点区等有很好的指导作用。
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应用CARS和SPA算法对草莓SSC含量NIR光谱预测模型中变量及样本筛选
《光谱学与光谱分析 》 2015 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：采用光谱技术对水果进行定量或定性分析,如何获得一个简单、有效的校正模型对后续模型的应用和维护都非常关键。以草莓内部品质近红外光谱预测为例,从关键变量和特征样本优选两方面进行研究。采用竞争性自适应重加权CARS算法对光谱变量进行初次选择,随后采用连续投影算法SPA对校正集样本进行优选,获得98个特征样本,针对优选后的变量/样本子集利用SPA算法作二次关键变量提取,获得25个关键变量。为了验证CARS算法的性能,蒙特卡罗无信息变量消除MC-UVE和连续投影算法SPA用于比较研究。CARS算法在消除无信息变量的同时可以对共线性信息进行去除。同样,为了评估SPA算法在特征样本选择中的性能,经典的Kennard-Stone算法也用于比较分析。SPA算法能够用于校正集特征样本的优选。针对最终优选后的变量/样本(25/98)子集建立PLS和MLR模型对草莓内部可溶性固形物含量SSC含量进行定量预测。结果表明,两个模型利用原始变量/样本的0.59%/65.33%的信息均能够获得比基于原始变量/样本所建模型更好的性能,且MLR模型比PLS模型性能略优,r2pre,RMSEP和RPD分别为0.909 7,0.348 4和3.327 8。
关键词： 变量筛选 样本筛选 近红外光谱 草莓 可溶性固形物
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长时序海量土地利用时空数据统计优化方法
《农业机械学报 》 2015 EI 北大核心 CSCD
摘要：针对任意查询区域年度现状地类面积统计困难、长时序变更流量分析计算耗时等问题,提出基于时空变化图模型的统计优化方法。运用图的连通性原理,对查询统计区域内和边界处的要素实体进行分类,实现了时序快照统计优化算法,解决了任意查询区域时点现状统计困难的问题,提高了时序快照统计的效率。运用多商品流原理进行时空网络图约化性判定,实现了变更流量统计优化算法,减少了要素空间叠置分析次数,解决了长时序土地利用变化变更流量统计耗时问题,提高了统计的效率。最后,以2009—2012年琼海市土地利用数据为例,进一步验证优化算法的有效性和可行性。
关键词： 土地利用变化 图论模型 时空数据统计 时空数据分析
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基于分级阈值和多级筛分的玉米果穗穗粒分割方法
《农业工程学报 》 2015 EI 北大核心 CSCD
摘要：为了有效克服果穗形状畸变和穗粒颜色差异对穗粒分割的影响,该文提出一种准确、鲁棒的玉米果穗穗粒分割方法。该方法利用果穗三维形状特征校正果穗径向畸变以最大程度恢复图像上果穗表面信息;采用分级阈值分割策略确定每颗穗粒最佳阈值范围,并利用穗粒几何特征实现穗粒初次筛分,消除穗粒间粘连效应;结合主成份分析和支持向量模型完成穗粒的二次筛分,生成果穗表面穗粒分布图。该方法整合了果穗径向畸变-分级阈值-穗粒多级筛分,实现果穗穗粒的精准分割,为玉米果穗自动化考种提供了基础方法。试验结果表明提出方法在穗粒分割准确性和鲁棒性上具有显著优势,平均计算效率达15 s/果穗。
关键词： 分级 主成分分析 支持向量机 玉米果穗 径向畸变 分级阈值
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基于近红外高光谱成像及信息融合的小麦品种分类研究
《光谱学与光谱分析 》 2015 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：高光谱成像技术因具有图谱合一的特点在作物品种鉴别方面具有较大潜力,但目前研究大多只提取利用了光谱信息,对图像信息没有进行有效利用。本文利用近红外高光谱成像仪采集了强筋、中筋、弱筋3个类型共计6个品种的单粒小麦种子高光谱图像,提取了长、宽、矩形度、圆形度、离心率等12个形态特征,并对图像中的胚乳和胚区域进行分割建立掩膜,提取了胚乳和胚区域的平均光谱信息。采用PLSDA和LSSVM方法建立基于图像信息的判别模型,结果表明强筋、弱筋两者二分类的识别率能达到98%以上,强筋、中筋两者二分类的识别率只能达到74.22%,说明近红外高光谱图像的形态信息能够反映品种间差异,但单独利用图像信息进行分类时准确度可能欠佳。采用SIMCA,PLSDA和LSSVM方法建立了胚乳和胚区域光谱信息的多分类模型,胚乳区域的分类效果较胚区域略好,说明籽粒不同部位的形状差异会影响分类效果。进一步融合光谱信息和图像信息,采用SIMCA,PLSDA和LSSVM方法建立融合模型,识别率较单独的图像或光谱信息模型均略有提升,PLSDA方法从原来的96.67%提升到98.89%,表明充分挖掘高光谱图像所包含的形态特征和光谱特征可有效提高分类效果。
黑河流域ASTER与MODIS融合生成高分辨率地表温度的验证
《农业工程学报 》 2015 EI 北大核心 CSCD
摘要：融合多源遥感数据生成高时空分辨率数据具有重要的应用价值。为了解决高空间分辨率数据重访周期长及云雨天气带来的数据短缺问题,该文基于增强自适应的遥感图像时空融合方法(enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model,ESTARFM),使用多时相MODIS数据提供地物时间变化信息,结合ASTER影像提供的空间细节信息,选择多波段数据(可见光近红外数据和地表温度数据)共同作为输入变量融合生成高时空地表温度。融合结果分别与地表红外辐射计观测温度和ASTER温度产品进行了验证。验证结果表明:基于ESTARFM方法降尺度地表温度影像清晰,融合结果与地表红外辐射计观测温度呈显著的线性正相关关系,相关系数均高于为0.71,预测得到的地表温度与真实测得的数据的平均绝对偏差均低于2.00 K,均方根误差均低于2.60 K。与ASTER地表温度产品的验证中,整体验证结果的R2均在0.95以上。此外,ESTARFM方法在各个地类中的融合效果较好,均表现出非植被区域的相关性高于植被和水体,尤其在2012年8月27日非植被的R2达到0.91。
关键词： 遥感 温度 卫星影像 多源遥感数据 数据融合 高空间分辨率
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集成实时快速检测信息的蔬菜追溯系统改进与应用
《农业工程学报 》 2015 EI 北大核心 CSCD
摘要：农产品检测信息是直观、可信的追溯内容,但批次不对应及信息篡改的风险使其在追溯系统中的作用不能很好发挥。该研究在分析现有系统中检测信息不能有效集成的基础上,提出了集成快速检测信息的蔬菜追溯系统改进框架,构建了以检测仪与系统连接测试、产品检测、数据监听与解析、数据入库等为核心的检测信息自动读取与解析流程,设计了蔬菜种植批次、包装追溯码和检测编号的关联规则;基于.Net框架,在已有蔬菜安全生产管理系统的基础上,通过开发检测数据获取接口,升级检测信息获取与管理功能。将改进后的系统应用于天津市153家基地,应用结果表明使用改进系统后检测数据的获取成功率为100%;企业自检值与政府抽检值的偏差小于使用系统前,其偏差绝对值为4.37;使用改进系统后虽有检测值的偏差存在,但不存在不同性质的检测结果。因此,改进后的系统在提高检测数据获取效率、降低检测数据篡改风险等方面具有一定优势。研究结果为检测信息与追溯信息深入融合、满足深入追溯需求等提供了参考。
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基于动态混沌神经网络的预测研究——以马铃薯时间序列价格为例
《系统工程理论与实践 》 2015 EI 北大核心 CSCD CSSCI
摘要：针对农产品价格波动的非线性特征明显、传统时间序列方法在预测农产品价格短期波动存在不足等状况,本文将混沌理论和神经网络技术应用到农产品价格短期预测研究中,充分利用相关技术优势,设计了动态混沌神经网络时间序列预测模型.在此基础上,选取2008年1月21日-2012年7月1日的中国马铃薯日度价格为研究对象,对所构建的动态混沌神经网络时间序列预测模型进行学习、训练和测试,并用统计分析方法对模型性能进行评价与分析,最后,将所构建模型的预测结果与传统预测方法预测出的结果进行比较研究.结果显示:整个动态混沌神经网络结构为27-12-1,所设计的基于动态混沌神经网络的马铃薯价格时间序列预测模型在预测精度和性能上较ARMA模型均具有明显优势,这一预测模型在农产品价格时间序列短期预测研究上将具有广阔的应用前景.
