盐胁迫对作物生长的影响与监测技术研究

为明确盐胁迫对作物生长发育的影响及相应的监测技术,以盐土区作物为研究对象,综述盐胁迫对作物形态、生理性状以及产量及品质等方面的影响,以及常用的监测技术,如高光谱技术,无人机监测技术以及卫星遥感监测技术等,分析盐土区作物研究存在抗盐碱的作物品种相对缺乏,盐碱地的改良技术有待完善,监测所用传感器比较单一,监测手段不够丰富等问题,并对未来的发展应用进行展望。

利用数字图像颜色特征指数识别小麦赤霉病

小麦赤霉病是对小麦生长过程有较大影响的病害。为了实现小麦赤霉病的快速识别,本研究利用数码相机获取小麦生长过程中赤霉病发病前期和发病中期的RGB图像,并对RGB图像的三基色分别进行归一化,然后计算得到与赤霉病相关性最好的颜色特征指数(共计12个)。通过对小麦赤霉病前期和中期各20张发病麦穗颜色特征指数值与健康麦穗比较分析。结果表明,12个颜色特征指数值在不同麦穗类型之间均有差异,其中ExG、ExGR、GLI和MGRVI等4个颜色特征值差异显著,可用于受到赤霉病感染的麦穗提取。利用人工标记的发病麦穗对颜色特征指数识别提取发病麦穗进行验证,在小麦赤霉病发病前期的平均检测率为90.5%,在小麦赤霉病发病中期的平均检测率为88.4%,上述结果表明基于颜色特征指数识别小麦赤霉病发病麦穗是可行的。

作物气孔的作用及其影响因素的研究进展

气孔是作物叶片内部与外界气体交换和水分散失的通道,气孔性状的变化能够很好地反映作物生长状况,是调节作物生长发育的重要因子之一。该研究结合以往研究进展,阐述了气孔性状在作物生长发育过程中的作用,尤其是对水分利用、蒸腾作用以及光合作用的影响;同时,总结归纳了影响气孔性状的诸多因素,包括CO2、温度、水分、光照及植物激素等;最后,分析了目前气孔研究中的一些不足和对未来研究及应用的展望,以期为作物气孔的研究及生产上更好的应用提供参考依据。

基于Python爬虫和特征匹配的水稻病害图像智能采集

为及时诊断和防治水稻病害,通过计算机技术和图像处理技术进行病害诊断。利用Python爬虫技术编写基于水稻病害关键词的图像爬虫程序,在此基础上使用Matlab图像处理模块的特征匹配对图像集进行筛选,提高图像采集的准确度。结果表明,只利用Python爬虫技术获取的水稻病害图像,除胡麻叶斑病外,提取的准确率均高于50.00%,其中赤霉病提取效果最好,准确率达到72.7%。而通过特征匹配筛选后图像错检率在6.00%以下,不仅提高了数据采集的精度,也表明水稻病害图像智能采集方法可行。

基于不同平台的小麦病虫害遥感监测研究进展

小麦病虫害的频发不仅会造成产量的巨大损失,病虫害防治农药的过度使用也会提高生产成本,增加农产品有毒残留的风险,而传统监测方法费时费力,具有主观性和滞后性。小麦病虫害遥感监测技术可实现快速、实时无损的监测,从而有针对性的提早防治病虫害。介绍作物病虫害光谱响应生理机制的基础上,重点从不同平台的角度入手概述近年来小麦病虫害遥感监测研究进展。最后提出目前遥感监测小麦病虫害尚存的问题,如对病虫害光谱特征的专属性认识不足、缺乏多种小麦病虫害危害类型的比较研究及病虫害监测模型普适性较差等,并探讨遥感在监测小麦病虫害方面的发展趋势,建议通过综合多时相遥感数据、建立小麦病虫害光谱库、构建全国性病虫害遥感监测信息服务系统以及加强国际间的交流与合作来进一步开展小麦病虫害的研究,从而实现小麦病虫害大面积、实时、科学有效的防控。

一种面向异质性时空场数据分析的张量模型

面向高维数据分析的张量方法在应用于异质性时空数据时,易造成特征估计偏差问题,而建立从局部到整体的特征分析框架有助于提升异质性张量分析的准确性,但该分析框架构建涉及不同维度、不同结构时空数据对象,进而会增加时空数据模型的复杂度。该文从张量模型的特性出发,利用张量算子分别建立张量子空间和张量块的数据组织与表达结构,以时空场数据的面向对象表达为基础,定义适用于异质性时空场数据的类与操作,并将该数据模型应用于异质性时空场数据分析方法设计。基于气象再分析数据的实验表明:该文的数据模型可有效支撑高维时空场数据的统一组织与表达,在支撑异质性时空场数据的特征提取方面较经典的张量分析方法具有更高的准确性。

基于张量分解的AoT序列数据有损压缩方法

Array of Things (AoT)通过单一位置上的多传感器对城市系统进行连续动态观测。AoT观测数据量大且持续增长,使得如何利用有限的计算资源进行AoT序列数据的压缩传输成为其应用的关键瓶颈之一。本文提出了一种基于张量分解的AoT序列数据的有损压缩方法。面向其海量、高维且需在传感器端处理的需求,该方法首先将AoT序列数据组织成高维张量,利用算法复杂度较低的张量CANDECOMP/PARAFAC (CP)分解提取各维度上的特征主分量,而后利用张量重构实现特征保持的数据有损压缩。利用基于张量分解的有损压缩方法,针对美国芝加哥市区的24 h内感测的声光电磁数据进行了实验,讨论了不同压缩参数对压缩比、压缩误差、压缩精度、压缩时间、压缩过程运行内存占用和压缩结果内存占用之间的影响。实验结果表明该方法可实现AoT序列数据的有损压缩,其较小的内存占用能够支持传感器端数据压缩。并且与原始光场强度对比表明,压缩后的数据保持了原有时空分布特征。与传统矢量量化编码压缩方法相比,在相同压缩精度下,本文方法的压缩比约高27%~76%,压缩时间约节省46%~73%,压缩结果所占内存约节省17%~57%,因此本文方法具有更高的压缩比,更低的压缩时间和内存占用,可为Ao T这一类数据的大规模有损压缩提供借鉴意义。

渍害对小麦生长的影响及渍害监测技术研究进展

小麦渍害是指土壤水分达到饱和,造成空气不足、土壤通透性差、排水不畅,土壤表层水位过高而对小麦正常生长发育所产生的危害,对小麦产量与品质易造成较大影响。本文从水分胁迫、气体胁迫和离子胁迫三个方面分析了渍害产生的原因;从根系、叶片、产量和营养品质四个方面阐述了渍害对小麦生长的影响;从图像处理技术、作物模型和遥感技术三个方面归纳了渍害的监测方法;从多方面提供了渍害的防御建议;并对未来小麦渍害的研究进行了展望,以期为小麦渍害预警、减灾防御和减产评估提供参考。