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河南省黄淮海平原农林复合生态系统多样性研究

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河南农业大学学报 2014年第1期48卷 40-45页

作者：薛兴燕韦亚南吴明作王谦陈景玲河南农业大学林学院河南郑州450002

运用景观生态学与生物多样性方法,对河南境内黄淮海平原10县(市、区)的农林复合生态系统及其相关生态系统的类型、结构进行了调查分析.结果表明,共调查到9个系统类型、19个亚系统类型、39个生态系统类型;由其所构成的景观格局中,林农系... 详细信息

运用景观生态学与生物多样性方法,对河南境内黄淮海平原10县(市、区)的农林复合生态系统及其相关生态系统的类型、结构进行了调查分析.结果表明,共调查到9个系统类型、19个亚系统类型、39个生态系统类型;由其所构成的景观格局中,林农系统的平均斑块面积最大,为景观基质,与廊道系统等共同构成了效益良好的农田防护林,为该地区农业的高产、稳产提供坚实保障;景观多样性指数1.053 5,均匀度指数0.479 5,但各斑块的破碎度指数均较大,平均斑块分维数较小.典型群落结构的多样性主要受其中草本层的影响;研究结果也表明了河南省黄淮海平原的农田防护林建设具有良好成效.

关键词：农林业生态系统多样性黄淮海平原河南

基于TM影像的濮阳市生态系统多样性多层次分析

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西南林业大学学报（自然科学） 2015年第3期35卷 60-67页

作者：薛兴燕赵勇吴明作韦亚南袁远河南农业大学林学院河南郑州450002

基于Landsat-8 TM影像,利用ENVI 5.0进行遥感影像解译并结合样地调查,在景观、生态系统、群落3个层次上对濮阳市生态系统多样性进行分析。结果表明:濮阳市以旱地农田及其防护林为景观基质,各景观斑块的破碎化程度较高,但形状变化不复杂... 详细信息

基于Landsat-8 TM影像,利用ENVI 5.0进行遥感影像解译并结合样地调查,在景观、生态系统、群落3个层次上对濮阳市生态系统多样性进行分析。结果表明:濮阳市以旱地农田及其防护林为景观基质,各景观斑块的破碎化程度较高,但形状变化不复杂,景观层次上的多样性指数为1.316 7,均匀度指数为0.818 1;生态系统类型较为丰富,多样性指数为1.712 6,均匀度指数为0.779 4,主要类型是旱作农田、居住地与片林;群落层次上的物种多样性在不同生态系统类型中变化较大,但均受草本层控制,森林群落基本上为杨树单优群落,多样性水平较自然群落低;未来应注重发展类型多样、结构丰富的农田防护林与林下复合经营体系,为生物多样性保持与生物防治以及农业高产、稳产等提供保障。

关键词： TM影像景观生态系统群落多样性濮阳市

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基于GIS的河南省水足迹时空差异研究

人民黄河 2016年第2期38卷 75-79,83页

作者：石蒙蒙薛兴燕赵勇吴明作申冲石飞飞河南农业大学林学院河南郑州450002 河南科技学院机电学院河南新乡453003

计算了2000—2012年河南省各市的水足迹及其相关评价指标,利用GIS工具分析其空间变化特征,并讨论了水足迹与GDP增长的相关关系。结果表明:河南省多年平均水足迹为1 291.282 1亿m^3,内部水足迹中,农畜产品生产用水所占比例最大,但呈逐年... 详细信息

计算了2000—2012年河南省各市的水足迹及其相关评价指标,利用GIS工具分析其空间变化特征,并讨论了水足迹与GDP增长的相关关系。结果表明:河南省多年平均水足迹为1 291.282 1亿m^3,内部水足迹中,农畜产品生产用水所占比例最大,但呈逐年下降趋势,居民日常生活所消耗的水量所占比例最小,外部水足迹占水足迹总量的比例很小;人均水足迹为1 337.77 m^3/人,呈现逐年上升的趋势;水足迹强度为0.11 m^3/元,呈逐年下降趋势;水足迹自给率为98.91%,对外依赖度为1.09%。基于GIS的空间分析表明:河南省各市的水足迹总量、人均水足迹、水足迹强度和对外依赖度等存在差异,但分布格局基本一致。总体而言,河南省的水资源压力很大。

关键词：水足迹虚拟水时空差异 GIS 河南省

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河南老君山风景区空气负离子浓度的时空特征

西南林业大学学报（自然科学） 2016年第5期36卷 144-151页

作者：薛兴燕卫淑芸沈连峰吴明作王耀铭宁晓峰河南农业大学林学院河南郑州450002 河南洛阳工业园区管委会建设管理局河南洛阳471000 栾川县老君山林场河南栾川471500 栾川县林业局河南栾川471500

2009—2010年选取河南栾川老君山风景区内不同地点进行空气负离子浓度测定,分析其时空特征。结果表明:不同生境条件下空气负离子浓度日进程具有不同变化规律;对比不同生境下空气负离子浓度,其排序为流动水体及其附近>林分>静止水体,且... 详细信息

2009—2010年选取河南栾川老君山风景区内不同地点进行空气负离子浓度测定,分析其时空特征。结果表明:不同生境条件下空气负离子浓度日进程具有不同变化规律;对比不同生境下空气负离子浓度,其排序为流动水体及其附近>林分>静止水体,且差异显著,但不同植被类型间的差异并不显著。瀑布落差大,其影响范围也大;林缘附近浓度最大。不同海拔空气负离子浓度差异显著,在海拔1 500 m处达到最大,但相近海拔相同生境类型的差异不显著。多种模型均可用于空气负离子浓度及其与生境条件的相关性拟合,但只限于某些特殊条件。

关键词：空气负离子时空特征风景区老君山河南

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五自由度3D打印并联机构的设计与分析

五自由度3D打印并联机构的设计与分析

作者：薛兴安徽理工大学

学位级别：硕士

河南黄淮海平原农田防护林空气负离子变化规律

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西北林学院学报 2014年第1期29卷 30-35页

作者：崔晶薛兴燕胡秀丽吴明作付保中伊焕滕博河南农业大学林学院河南郑州450002 商丘市梁园区林业局河南商丘476000

选择河南境内黄淮海平原主体区域的商丘市民权林场的农田防护林,测定其生态系统1年内各月份的空气负离子的日进程,分析了空气负离子的变化规律及其与空气温度、相对湿度的相关关系。结果表明:空气负离子浓度在6-8月份较高,冬季较低,秋... 详细信息

选择河南境内黄淮海平原主体区域的商丘市民权林场的农田防护林,测定其生态系统1年内各月份的空气负离子的日进程,分析了空气负离子的变化规律及其与空气温度、相对湿度的相关关系。结果表明:空气负离子浓度在6-8月份较高,冬季较低,秋季居中,春季变化较大;日进程的变化曲线基本上近似"U"型,但在细微变化上更接近多峰型式。空气负离子浓度在不同植被类型间存在显著性差异,但冬、秋季不显著,在防护林带内各点差别也较小;描述瞬间变化较大的空气负离子浓度,若采用平均值很有可能高于实际数值,应采用更多统计特征值会更适宜些。空气负离子浓度与气象因素间的相关性随季节而不同,在秋季与冬季相关性较小,在夏季与春季相关性较大;在分析其相关性时,分要素分析比综合的效果要好些。

关键词：空气负离子农田防护林黄淮海平原河南省

基于个性化联邦学习的旋转机械设备智能故障诊断研究

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基于个性化联邦学习的旋转机械设备智能故障诊断研究

作者：薛兴安南京信息工程大学

学位级别：硕士

糙米茶制备工艺及泡后糙米粉对饼干品质的影响

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糙米茶制备工艺及泡后糙米粉对饼干品质的影响

作者：薛兴澳河南工业大学

学位级别：硕士

基于深度学习的农作物叶片病害诊断方法研究和系统开发

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基于深度学习的农作物叶片病害诊断方法研究和系统开发

作者：薛兴川东北电力大学

学位级别：硕士

农作物病害是导致农作物减产和质量下降的主要原因之一。对农作物病害及时准确地识别,并采取相应的防控措施,可以减少病害对农作物产量和质量的影响,提高农作物的产量和品质。传统病害识别方法主要依靠人工经验进行判断,然而这种方法存... 详细信息

农作物病害是导致农作物减产和质量下降的主要原因之一。对农作物病害及时准确地识别,并采取相应的防控措施,可以减少病害对农作物产量和质量的影响,提高农作物的产量和品质。传统病害识别方法主要依靠人工经验进行判断,然而这种方法存在一些问题,例如,人工经验受限于个体的知识和经验水平,容易因为主观因素而产生误诊。不同的农民或专家可能对同一病害有不同的判断,导致结果不一致。如果不能及时发现和识别农作物病害,就会错过病害的最佳防治时机,造成农业生产的严重损失。为了解决这些问题,现代农作物病害识别技术逐渐应用于农业生产中。这些技术基于先进的图像处理、机器学习和人工智能算法,通过采集农作物叶片、果实等部位的图像数据,利用图像处理技术提取特征,并结合深度学习算法进行模型训练,可以实现高精度的病害识别。这种方法不受个体经验的限制,减少了主观性误判的可能性。本文以神经网络为基础,开发出能快速识别农作物病害的Android应用。本论文的主要研究内容如下:(1)在农作物病害识别领域,深度学习需要大量数据进行训练才能提高识别精度,而部分农作物病害无法大量获得样本数据的问题,当前缺少可公开或高质量的图像数据集。本课题以苹果叶病害为实验对象,数据来自公共数据集Plant Village,构建基于注意力机制生成对抗网络(Attention GAN),注意力机制生成对抗网络由一个生成器和一个判别器组成,两者经过多次迭代的训练,可以生成与原始图像具有相同有效特征的图像。结果表明,使用Attention GAN进行数据扩充,解决了农作物病害分类模型训练集不足的问题,农作物病害诊断网络的准确率从89.511%提高到了94.480%。(2)对MobileNetV2模型进行改进,借助迁移学习共享权重。以Mobile Net V2模型为骨干网络添加了通道注意力机制(SE)模块提高了模型的特征提取能力,使用了类别加权交叉熵损失函数提高模型应对类别不平衡的问题,提高模型的准确率和F1分数的性能。在研究分类算法的过程中引入迁移学习,将通过Image Net已训练好的模型参数迁移到本文所用模型来帮助模型训练,在来自公共数据集Plant Village中的农作物数据集上再次进行训练,对权重进行微调。结果表明,迁移学习让网络具有更高的初始性能,更快的进行迭代优化,SE模块的引入提高了模型的特征提取能力,网络的准确率高达99.25%。(3)在Android Studio平台设计了一个适用于安卓手机操作系统的农作物病害诊断系统,能够通过本地图像以及手机拍照的方式对4种苹果病害类别:黑星病、苹果黑腐病、苹果胶病和健康,4种葡萄病害类别:葡萄黑腐病、葡萄黑麻疹、葡萄健康、葡萄叶枯病,8种番茄病害类别:番茄早疫病、番茄健康、番茄晚疫病、番茄叶霉病、番茄斑枯病、番茄花叶病毒、番茄褐斑病和番茄双斑蜘蛛螨病进行精准识别,将苹果数据集的验证集在农作物病害诊断APP上进行测试。结果表明,农作物病害诊断系统的准确率为94.085%,能够满足农业工作者的实际需求。综上所述,本文所提出的生成对抗网络和迁移学习技术都在数据量不足的条件下完成了农作物病害诊断任务,提高了神经网络的准确率,并将神经网络部署在开发的APP上,可以满足农户的农作物病害诊断需求。

关键词：深度学习植物病害识别迁移学习数据增强