简介:马铃薯贮藏库温度受室外温度、室内马铃薯呼吸释放温度、通风降温等因素的影响难以准确预测,提出了一种改进遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)优化支持向量回归机(SupportVectorRegression,SVR)的马铃薯贮藏库温度预测方法。该方法针对支持向量回归机参数难以选择、容易陷入局部极小的缺点,引入了具有并行性、全局搜索能力强的GA算法,结合局部搜索能力强的模拟退火算法(SimulatedAnnealing,SA),实现支持向量回归机的自动寻优。以新疆某农产品加工公司马铃薯贮藏库实测温度数据为样本,建立SAGA-SVR马铃薯贮藏库温度预测模型,进行贮藏库温度准确的预测。仿真结果表明,与GA-SVR、反向传播(BackPropagation,BP)温度预测模型的预测结果相比较,SAGASVR预测结果优于GA-SVR、BP预测结果,具有良好的预测效果。该预测方法较好地解决了系统非线性、小样本等问题,为类似应用场合地温度预测提供参考。
简介:【目的】为研究不同材料来源生物炭对植烟土壤碳库及烤后烟叶品质的影响。【方法】以云烟97为研究对象,于2013年在陕西汉中进行大田试验,试验设置四个处理:T1常规施肥;T2(T1+花生壳生物炭600kg/hm^2);T3(T1+稻壳生物炭600kg/hm^2);T4(T1+麦秸生物炭600kg/hm^2)。【结果】(1)施加生物炭后,土壤有机碳矿化速率、土壤水溶性碳、土壤易氧化有机碳、土壤碳库指数显著增加,但土壤微生物生物量碳含量下降。(2)施加生物炭能降低烟叶总糖、还原糖含量,降低烟叶钾氯比、糖碱比,但可以增加烟碱含量,提升烟叶两糖比。(3)花生壳生物炭对土壤易氧化活性有机碳含量和土壤碳库管理指数的提升效果最好,对土壤改良效果明显。同时,也提高了烟叶钾含量。(4)麦秸生物炭显著地增加了土壤全碳含量,但也增加了烟叶烟碱含量,对烟叶品质造成了一定的负面影响。【结论】施用生物炭有利于活化土壤碳库,但不同材料来源的生物炭对烟叶品质影响不同。
简介:机载激光雷达(LiDAR)是一种新型数据获取手段,目前在林业资源管理、森林防火、林木砍伐等方面已广泛应用,但尚未形成完整的、实用的林业LiDAR数据分析与处理系统。通过分析已有LiDAR数据应用于林业资源管理方面的理论和方法,以目前开源LiDAR点云数据处理技术、海量点云数据可视化技术,以及GIS相关分析技术为基础,结合林业资源管理需求,设计并研发了基于LiDAR数据的林业资源数据分析与处理系统。系统实现了Li-DAR点云数据的管理与可视化、数字高程模型生成、数字地表模型生成、冠高模型生成、平均树高估计等功能,为基于LiDAR数据的林业资源管理提供统一的平台。
简介:本文论述了遥感、地理信息系统、全球定位系统(“3S”技术)在西藏第二次草原资源普查中草原类型数据形成的技术方法。构建基于遥感技术的野外样点数据采集、综合多源数据建立草原分类系统、面向对象分类技术生成图形与属性数据等技术集成体系。野外采集样点2432个,建立遥感影像解译标志,测定草原类型及其生境与植物生物学特征。基本信息源为TM数据,参考信息源为SPOT数据;基于上世纪80年代西藏草原类(亚类)分类系统框架,依据样点资料建立草原类型分类系统;在eCognition软件支持下,通过影像多尺度分割、最邻近和隶属度函数法信息提取与人机交互式修正,快速精准完成了西藏草原类型数据的集成。
简介:准确估算烟田生态系统生产力,对于评估区域烟叶产量的时空变化特征及研究烟叶产量的影响因素至关重要。采用遥感数据和地面通量观测数据,对MODIS生产力模型在攀西烟区典型烟田生态系统总初级生产力(GPP)评估中的适用性进行初步验证和本地参数化,以提高MODIS数据产品在攀西烟田生产力水平评价中的可信度。结果表明:采用默认参数的GPP模拟值低于观测值,1:1直线回归斜率为0.769,决定系数(R^2)为0.776,效率系数(NS)为0.253,均方根误差(RMSE)为0.268gC·m^-2·8day^-1,模型模拟效果相对较差。基于通量观测数据,对默认参数的MODIS生产力模型进行本地参数化后,GPP模拟效果明显改善,1:1直线斜率、R2及NS分别为1.001、0.984和0.919,RMSE下降至0.0978gC·m^-2·8day^-1,时间动态曲线基本一致,表明参数校正后的MODIS生产力模型在研究区具有较好的适用性。为进一步利用该模型在攀西及西南烟区进行烟田生产力评估及水、碳循环过程研究提供理论依据与数据支持。