科研产出
光谱分辨率对黑土有机质预测模型的影响
《光谱学与光谱分析 》 2012 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：高光谱遥感以其高光谱分辨率适于反射光谱特征复杂的地物识别与参数反演,但对于反射光谱特征平滑的地物,高光谱数据可能存在数据冗余问题。本研究对实验室测定的黑土高光谱反射率进行重采样,基于统计分析方法研究了光谱分辨率对黑土有机质预测模型精度的影响,结果表明:黑土有机质含量高,土壤有机质的光谱作用范围宽(445～1 380nm);黑土有机质光谱预测模型精度随光谱分辨率降低,呈现先增后减的趋势,最优模型的光谱分辨率为50nm,低于高光谱遥感波段设置,略高于多光谱传感器波段设置;黑土有机质光谱预测最优模型以倒数对数微分为自变量,模型决定系数R2=0.799,RMSE=0.439,研究成果为土壤有机质遥感反演、光谱速测仪器的研制,以及传感器波段设置提供理论基础与技术支持。
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基于PLS的土壤养分与小麦产量空间相关关系研究
《农业机械学报 》 2012 EI 北大核心 CSCD
摘要：根据小汤山国家精准农业示范基地土壤采样结果,对全氮、碱解氮、有效磷、速效钾、有效铁等8种营养元素与2001～2006年小麦产量之间的空间相关关系进行了研究。结果表明:土壤养分之间存在互作关系,即多重共线性关系,利用简单相关很难判断作物产量与土壤各个养分之间真实的相关关系;利用偏最小二乘回归(PLS)提取的前2个主成分可解释约30%的因变量方差,约占所有主成分能够解释部分的96%;对于该试验地而言,氮、磷、钾3元素中,有效磷对产量发挥了更加重要的作用;微量元素中,有效锌对小麦产量影响最大,说明该试验地在施用传统的氮、磷、钾肥的同时,增施有效锌将会对小麦增产产生积极的作用。基于PLS方法建立了土壤养分与小麦产量之间的回归模型。
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PS-Tree:一种基于路径的语义文档索引
《北京工业大学学报 》 2012 EI 北大核心 CSCD
摘要：针对以多个关键词形成的节点集合作为输入的语义路径包含查询问题,提出了PS-Tree结构,并将其应用到语义搜索引擎的索引结构上.PS-Tree借鉴了面向对象数据库中的集合值属性索引的方法,通过范围查询快速地遍历树形索引,将用户的多关键词查询输入请求对应到包含其语义连接的语义路径上,实现以节点集合作为输入的查询功能.实验结果表明,当查询关键词之间的语义距离较长时,PS-Tree结构表现出良好的性能.
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基于热点植被指数的冬小麦叶面积指数估算
《农业工程学报 》 2012 EI 北大核心 CSCD
摘要：针对传统植被指数方法中利用单一方向的光谱特性估测LAI容易出现饱和现象和冠层结构信息不足的缺陷,以二向反射特性的归一化植被指数(NHVI)为基础,将表征叶片空间分布模式的热暗点指数(HDS)引入土壤调整型植被指数(SAVI),增强型植被指数(EVI)中,构建具有二向反射特性的土壤调整型热点植被指数(SAHVI)和增强型热点植被指数(EHVI)。同时使用红光,近红外,蓝光和绿光波段计算HDS,选择对LAI敏感性较高的HDS参与构建新型植被指数,并利用试验测量的小麦冠层二向反射率数据和叶面积指数,研究新型植被指数与LAI的线性关系。结果表明:基于蓝光和红光波段计算的HDS参与构建的EHVI、SAHVI与LAI的线性相关程度要优于EVI、SAVI,且较NHVI有进一步提高,能有效缓解LAI估算中植被指数饱和现象。
关键词： 遥感 光谱分析 植被指数 叶面积指数 二向反射 热暗点指数
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基于时间序列NDVI相似性分析的棉花估产
《农业工程学报 》 2012 EI 北大核心 CSCD
摘要：多时相遥感数据能比单一时相反映更多的作物产量信息,挖掘多时相遥感信息以提高作物估产精度具有重要意义。该文以新疆生产建设兵团农一师一团的棉花为研究对象,提出了一种融合分区概念和时间序列NDVI(归一化植被指数)相似性分析的棉花估产方法。首先,通过植被指数与产量的相关性比较分析,确定NDVI为棉花估产因子,在此基础上根据棉花品种和土壤条件的差异,将研究区棉田划分为不同类型的生长区;然后,结合每个生长区获取的样点产量数据,确定各生长区时序NDVI估产模型的拟合系数;最后,融合距离与角度相似性算法,对各生长区内所有棉花像元的时序NDVI数据构成的向量与产量样点对应的时序NDVI向量进行相似性分析,确定待测棉田像元最佳的估产模型,实现对整个棉田区域棉花产量的遥感估测。结果表明,基于分区和时序NDVI相似性分析的棉花产量预测值与实测值决定系数达到0.77,该方法具有较好的操作性和适用性。
关键词： 遥感 估产 时间序列分析 分区 NDVI 相似性分析 棉花
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基于高光谱维数约简与植被指数估算冬小麦叶面积指数的比较
《农业工程学报 》 2012 EI 北大核心 CSCD
摘要：高光谱遥感反演LAI时,由于实际样本数远小于光谱维数,易导致基于全谱段建立的模型不稳定。针对该问题,该文提出将基于原始光谱反射率与LAI相关性和基于光谱曲线特征的2种波段选择方式分别与主成分回归(PCR)或偏最小二乘回归(PLSR)结合的高光谱维数约简方法,估算冬小麦LAI。并选择归一化植被指数(NDVI)、增强型植被指数(EVI)、重归一化植被指数(RDVI)、修正土壤调节植被指数(MSAVI)和三角形植被指数(TVI)5种代表性植被指数,利用2009、2010年实测大田冬小麦冠层高光谱和LAI数据,将提出的基于维数约简的方法与基于植被指数的LAI估算方法进行了比较,独立样本集验证结果和交叉验证结果均表明,提出的基于维数约简的方法比基于植被指数方法的估算精度高,在交叉验证结果中,基于维数约简的方法R2最高达到0.818,相应RMSE为0.685。该研究可为后续基于高光谱的LAI估算提供参考。
关键词： 遥感 光谱分析 回归分析 植被指数 维数约简 冬小麦
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北京耕作土壤4种重金属空间分布的网络特征分析
《农业工程学报 》 2012 EI 北大核心 CSCD
摘要：以北京市耕作土壤Cr、Ni、Zn、Hg4种重金属为研究对象,借助ArcGIS、GeoDa、Matlab等软件,将1018个土壤样点看作网络节点、重金属含量的空间自相关关系作为连线依据,构建Cr、Ni、Zn、Hg网络图,从网络科学角度分析土壤重金属空间格局,并以重金属Hg为例提取高度值节点所在网络簇,计算度、介数、平均最短路径等网络特征。得出以下结论:1)北京土壤重金属Cr、Ni、Zn、Hg网络中高度值节点仅占30%左右,这些节点影响周围较多区域土壤重金属含量并已形成稳定网络结构,重金属污染防治困难加大;2)Hg网络簇具有网络的小世界性特征,而不具有无标度性,承担网络主要流量的高介数节点分布集中,并沿潮白河流向分布,表明河流在网络形成中起到重要作用;3)Hg网络簇的形成一定程度受到土地利用的影响,人类活动带来的大量耕地及工矿用地的分布,是造成北京主城区北、东、南三面土壤Hg含量累积的主要原因。该研究可以为进一步分析土壤重金属污染空间格局特征和扩散演化机制提供参考,实现对土壤重金属污染预防与控制。
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蔬菜嫁接机器人研制与试验
《农业工程学报 》 2012 EI 北大核心 CSCD
摘要：在中国,蔬菜嫁接仍以人工作业为主,为解决人工嫁接存在的作业效率低、成活率低、质量难以保证等问题,该文基于瓜、茄苗通用的"贴接法"嫁接技术,采用双工位上苗方式设计搬运装置、切削装置、上苗及送夹装置,利用虚拟样机技术构建瓜、茄类蔬菜嫁接机器人。经试验得出:切刀旋转半径为68mm,切刀转速为120r/min时,秧苗切削成功率98%,满足嫁接技术要求;嫁接速度为884株/h,嫁接成功率为95.7%,成活率为96.8%。因此,蔬菜嫁接机器人可有效解决人工嫁接存在的问题,取代人工嫁接作业。
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衰减全反射-中红外光谱法定量测定小麦粉中的石灰类添加物
《农业工程学报 》 2012 EI 北大核心 CSCD
摘要：为了对市售小麦粉中的石灰类添加物进行现场快速检测,该文采用衰减全反射-中红外光谱(mid-infrared spectroscopy combined with attenuated total reflection,ATR-MIR)结合偏最小二乘算法建立了小麦粉中掺入氧化钙、氢氧化钙、碳酸钙、氧化钙+氢氧化钙以及石灰总量的定量校正模型,并采用外部验证集对各模型进行验证。结果表明,氧化钙、氢氧化钙、碳酸钙、氧化钙+氢氧化钙和石灰总量模型的决定系数均大于0.98;校正均方根误差(root mean square error of calibration,RMSEC)均小于0.3;交互验证均方根误差(root mean square error of cross validation,RMSECV)均小于0.5;外部验证的预测均方根误差(root mean square error of prediction,RMSEP)均小于0.95;各模型的相对预测性能(ratio performance deviation,RPD)均大于4.5,该模型具有较高的精度,可以满足小麦粉中石灰含量的现场快速检测要求。该研究可为市售小麦粉的快速质量安全筛查提供新的方法,对小麦粉市场质量监控具有重要意义,并且对小麦粉中其他违禁添加物的检测亦有参考价值。
关键词： 光谱 添加物 石灰类 检测 衰减全反射 中红外 偏最小二乘 小麦粉
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自然场景下基于混合颜色空间的成熟期苹果识别方法
《农业工程学报 》 2012 EI 北大核心 CSCD
摘要：在自然场景下,利用果实自身颜色特性进行图像识别对于提高识别效率和实时性具有重要作用。该文采用1.375作为R/B的分割阈值,对80幅成熟期苹果图像进行识别,其识出率、识别成功率、误识率和漏识率分别为98.3%、86.1%、12.4%、13.9%;在此基础上,加入0.45作为V的分割阈值,其识出率、识别成功率、误识率和漏识率分别为90.3%、84.9%、6.0%、15.1%,由此可见,基于R/B值和V值的混合颜色空间识别方法,在小幅降低识别成功率的情况下大幅降低误识率。通过进行顺光弱光照条件、顺光中光照条件、顺光高光照条件、逆光弱光照条件、逆光中光照条件、逆光高光照条件下的识别测试,结果表明顺光中等光照条件下的识出率和识别成功率最高,分别为91.7%和87.7%,漏识率最低为12.3%;不同光照条件下的识别成功率存在差异,但不明显。
关键词： 图像识别 图像分割 颜色 RGB HSV 自然场景 苹果
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