基于分区和多时相遥感数据的山区植被分类研究

山区地形的特殊性导致了山区植被分类的复杂性。位于不同光照区域的同种植被,其光谱亮度值具有较大差异,分区使分类规则及阈值的设计更具针对性。多时相遥感数据能够充分利用不同植被类型间光谱特征时间效应。基于此提出了利用分区和多时相遥感数据进行山区植被的分类研究。研究表明,该方法在山区植被分类中具有明显的技术优势,分类总体精度和kappa系数分别为81.3%和0.72。     

冬小麦红边参数变化规律及其营养诊断

研究了冬小麦冠层光谱红边参数随作物生育期的变化规律,并进行了红边参数与各组分间的相关分析,发现可利用用红边位置反演叶片可溶性糖和叶绿素含量,利用红边振幅反演叶片全氮含量,利用红谷反演叶面积指数。建立了基于红边参数的各组分的统计回归模型,可为生产上利用遥感手段大面积、无破坏、及时评价冬小麦生长状态及营养诊断提供重要依据。     

玉米根系几何造型研究

通过对玉米根系形态建成过程根系的结构、生长及分布特点和规律观测研究,构建了描述玉米根系形态变化的数学模型。结合粒子系统和计算机图形学技术,在计算机上实现了玉米根系生长的三维显示。其结果和实际的玉米根系的生长发育过程基本一致,为农学研究者提供了一个可视化的根系模型。本模型结构简单、可交互、真实感强,可以较好地虚拟玉米根系的生长过程。     

北京和河北地区食用菌质量安全状况调查与分析

目的通过对北京和河北地区4种有代表性的食用菌平菇、金针菇、香菇(干品和鲜品)和黑木耳(干品)开展污染物监测工作,掌握该地区食用菌质量安全现状。方法在生产基地、流通市场分别进行抽样调查,总共抽取95个食用菌样品,并对农药残留、重金属、甲醛、二氧化硫、硫酸镁等化学污染物进行监测。结果研究发现,在北京和河北生产基地中,生产环节使用农药种类和次数较少,香菇、平菇、金针菇鲜品中农药和重金属等各风险因子超标率较低,只有平菇中氯氟氰菊酯超标率为3.3%。流通市场抽取香菇和黑木耳干品中农药、二氧化硫及重金属超标率相对较高,其中黑木耳干品中多菌灵、氯氰菊酯超标率均为8.3%,铅超标率为20.0%;香菇干品中砷、镉超标率均为20.0%,二氧化硫超标率为40.0%。结论为保证食用菌的质量安全,应加强对加工、贮藏和运输等流通环节的监管力度。     

黑宝石李品质参数的近红外漫反射无损检测模型的建立

以黑宝石李为试材,研究其品质参数的近红外漫反射无损检测模型的建立方法,并从数学建模算法、导数处理及测试部位等方面优化模型。结果表明,改进偏最小二乘法结合一阶导数处理建立分析模型的定标效果相对较好,其中可溶性固形物(SSC)和干物质/水分模型的定标系数达0.9;四个测试部位光谱混合所建模型的预测精度显著高于单独测试部位光谱模型;SSC、干物质/水分的定标与预测的决定系数、均方根误差和相对分析误差分别在0.9、0.45和3.0左右,预测效果很好;而可滴定酸的预测误差偏大。     

农药残留加工因子及其在膳食暴露评估中的应用

从初级农产品到入口的食品通常需要各种加工处理,而加工过程会影响食品中的农药残留水平,从而影响来源于初级农产品检测数据的风险评估结果的准确性,因此在风险评估模型中纳入农药残留加工因子有助于真实反映农药残留膳食暴露风险。本文以常用的食品加工技术如清洗、去皮、烹调、榨汁、杀菌及其他相关技术为出发点,综述了典型的加工方式对食品中农药残留的影响以及目前相应的加工因子在农药残留暴露评估中的应用情况,为掌握食品中农药在加工过程中的残留动态、改进食品加工技术提供参考,也为农药残留膳食暴露评估提供依据,进而真实反映人群中农药残留的暴露风险。     

冬小麦播期的卫星遥感及应用

播种日期对冬小麦生长发育、产量和品质形成均有一定的影响。利用2003年拔节期的Landsat TM卫星的NDVI数据．成功地监测了冬小麦的播种日期。提出了基于NDVI和播种日期的冬小麦的遥感估产的优化模型，并在抽穗期至乳熟期的3次生育期的遥感估产中得到了成功验证与应用。利用出粉率与播种日期的显相关特性，采用拔节期的Landsat TM卫星的NDVI数据，成功预测了小麦籽粒的出粉率。     

基于TM影像的冬小麦苗期长势与植株氮素遥感监测研究

叶面积指数和叶片氮素含量是决定小麦群体长势的重要生理指标,也是制定栽培管理措施的必要依据。利用遥感监测小麦返青后的叶面积指数和叶片氮素含量,便于及时采取施肥、灌溉、中耕等调控措施,达到优质、高产稳产、高效的目的。本文使用TM影像数据与实地GPS定位相结合的方法,研究了冬小麦返青后叶面积指数及植株氮素含量的变化态势。结果表明:(1)TM影像的NDVI的地域性差异较大,且随纬度呈现极明显的线型负相关变化态势;(2)将用NDVI反演的LAI与实测的LAI进行比较,二者较为一致,其均方差根(RMSE)为0.111;(3)利用NDVI监测的小麦植株氮素含量与实地观测的植株氮素含量较为相近,二者的RMSE为0.085。总之,利用TM影像的NDVI可以快速、精确地监测返青期小麦的LAI和植株氮素营养状况。同时,本研究结果也可为冬小麦返青期的苗情诊断和管理决策提供及时、准确的信息支持。