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基于特征光谱参数的叶片和冠层尺度茶多酚含量估算

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光谱学与光谱分析 2024年第3期44卷 814-820页

作者：段丹丹刘仲华赵春江赵钰王凡湖南农业大学园艺学院湖南长沙410128 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 北京市农林科学院智能装备技术研究中心北京100097

茶多酚具有很强的生理活性和抗氧化性,是茶品质的重要属性之一。相比传统茶多酚含量的测定方法,遥感技术监测茶多酚含量具有高效、精确及实时的优势,但如何利用遥感数据监测不同时期的茶多酚含量研究较少。该研究以广东省英德市的5个茶... 详细信息

茶多酚具有很强的生理活性和抗氧化性,是茶品质的重要属性之一。相比传统茶多酚含量的测定方法,遥感技术监测茶多酚含量具有高效、精确及实时的优势,但如何利用遥感数据监测不同时期的茶多酚含量研究较少。该研究以广东省英德市的5个茶园的茶叶为研究对象,对春茶、夏茶和秋茶的叶片与冠层两个尺度的茶多酚含量及对应高光谱数据进行测定,利用标准正态变量变换(SNV)对叶片和冠层的高光谱反射率数据进行预处理;然后,分别采用连续投影算法(SPA)和竞争性自适应重加权采样算法(CARS)筛选不同生长季节叶片和冠层两个尺度茶多酚的敏感波段;最后,通过偏最小二乘法(PLS)、随机森林(RF)和多元线性回归(MLR)分别构建不同时期的茶多酚含量模型并进行验证。结果表明:(1)茶多酚的含量随着季节推移显著增加,春茶茶多酚含量(15.37%)最低,夏茶茶多酚含量次之(18.29%),秋茶茶多酚含量(秋茶20.77%)最高;(2)不同敏感波段筛选的茶多酚含量的光谱特征波段主要为2100~2200 nm附近、1300~1400 nm附近、红波-红边波段及绿波段;(3)基于春茶、夏茶和秋茶冠层光谱特征构建的茶多酚模型中CARS-PLS、SPA-MLR和CARS-PLS模型精度最高,建模集R2分别为0.56、0.45和0.52,RMSE分别为1.15、1.68和1.77;验证集R2分别为0.43、0.40和0.41,RMSE分别为1.60、1.91和1.91;基于春茶、夏茶和秋茶冠层叶片光谱特征构建的茶多酚模型中SPA-PLS、CARS-PLS和SPA-MLR模型精度最高,建模集R2分别为0.50、0.42和0.42,RMSE分别为1.25、1.70和1.66;验证集R2分别为0.43、0.36和0.38,RMSE分别为1.44、1.96和2.49。研究结果表明,基于遥感数据进行不同季节的叶片和冠层两个尺度的茶多酚含量估算是可行的,在大面积实时监测茶品质特征方面具有较大的潜力。

关键词：茶多酚高光谱偏最小二乘法随机森林多元线性回归

面向葡萄知识图谱构建的多特征融合命名实体识别

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农业工程学报 2024年第3期40卷 201-210页

作者：聂啸林张礼麟牛当当吴华瑞朱华吉张宏鸣西北农林科技大学信息工程学院杨凌712100 陕西省农业信息感知与智能服务重点实验室杨凌712100 北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097

为解决构建知识图谱过程中由于上下文环境复杂、现有模型字向量语义表征相对单一导致领域专业实体识别率低的问题,该研究提出了来自转换器的双向编码器表征量(bi-directional encoder representation from transformer,BERT)和残差结构(... 详细信息

为解决构建知识图谱过程中由于上下文环境复杂、现有模型字向量语义表征相对单一导致领域专业实体识别率低的问题,该研究提出了来自转换器的双向编码器表征量(bi-directional encoder representation from transformer,BERT)和残差结构(residual structure,RS)融合的命名实体识别模型(bert based named entity recognition with residual structure,BBNER-RS)。通过BERT模型将文本映射为字符向量,利用双向长短时记忆网络(bi-directional long-short term memory,BiLSTM)提取局部字符向量特征,并采用RS保留BERT提供的全局字符向量特征,以提高字向量的语义丰富度,最后通过条件随机场(conditional random field,CRF)模型对特征向量解码,获取全局最优序列标注。与其他命名实体识别模型相比,提出的BBNER-MRS模型在葡萄数据集上表现较好,在葡萄人民日报、玻森、简历和微博数据集上F1值分别达到89.89%、95.02%、83.21%、96.15%和72.51%。最后该研究依托BBNER-MRS模型,提出基于深度学习的两阶段式领域知识图谱构建方法,成功构建了葡萄知识图谱,研究结果可为相关从业人员提供技术和数据支持。

关键词：信息化深度学习知识图谱命名实体识别 BERT 残差结构

基于RGB和深度双模态的温室番茄图像语义分割模型

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农业工程学报 2024年第2期40卷 295-306页

作者：张羽丰杨景邓寒冰周云成苗腾沈阳农业大学信息与电气工程学院沈阳110866 辽宁农业信息化工程技术研究中心沈阳110866

图像语义分割作为计算机视觉领域的重要技术,已经被广泛用于设施环境下的植物表型检测、机器人采摘、设施场景解析等领域。由于温室环境下未成熟番茄果实与其茎叶之间具有相似颜色,会导致图像分割精度不高等问题。该研究提出一种基于混... 详细信息

图像语义分割作为计算机视觉领域的重要技术,已经被广泛用于设施环境下的植物表型检测、机器人采摘、设施场景解析等领域。由于温室环境下未成熟番茄果实与其茎叶之间具有相似颜色,会导致图像分割精度不高等问题。该研究提出一种基于混合Transformer编码器的“RGB+深度”(RGBD)双模态语义分割模型DFST(depth-fusion semantic transformer),试验在真实温室光照情况下获得深度图像,对深度图像做HHA编码并结合彩色图像输入模型进行训练,经过HHA编码的深度图像可以作为一种辅助模态与RGB图像进行融合并进行特征提取,利用轻量化的多层感知机解码器对特征图进行解码,最终实现图像分割。试验结果表明,DFST模型在测试集的平均交并比可达96.99%,对比不引入深度图像的模型,其平均交并比提高了1.37个百分点;DFST模型对比使用卷积神经网络作为特征提取主干网络的RGBD语义分割模型Shape Conv,其平均交并比提高了2.43个百分点。结果证明,深度信息有助于提高彩色图像的语义分割精度,可以明显提高复杂场景语义分割的准确性和鲁棒性,同时也证明了Transformer结构作为特征提取网络在图像语义分割中也表现出了良好的性能,可为温室环境下的番茄图像语义分割任务提供解决方案和技术支持。

关键词：温室作物语义分割注意力机制设施环境番茄图像 RGBD Transformer

基于多源数据的北京生态涵养区生态产品供给与经济发展耦合协调度研究

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北京大学学报（自然科学版） 2024年第4期60卷 713-722页

作者：梁丽娜王洪佳冯慧懿唐秀美北京市农林科学院植物营养与资源环境研究所北京100097 北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097

结合生态涵养区的特点,构建生态产品供给与经济发展两个系统评价指标体系,采用综合评价法评估生态产品供给和经济发展状况,采用耦合协调度模型分析北京市生态涵养区2019年生态产品供给与经济发展的耦合协调度及其耦合协调类型。结果表明... 详细信息

结合生态涵养区的特点,构建生态产品供给与经济发展两个系统评价指标体系,采用综合评价法评估生态产品供给和经济发展状况,采用耦合协调度模型分析北京市生态涵养区2019年生态产品供给与经济发展的耦合协调度及其耦合协调类型。结果表明,2019年北京市生态涵养区各乡镇生态产品供给和经济发展差距较大,生态产品供给能力的高值和较高值区域主要分布在怀柔区、密云区和延庆区,经济发展水平较高的区域主要分布在各区的城镇以及靠近北京市近郊的乡镇。北京市生态涵养区各乡镇生态产品供给与经济发展的耦合度介于0.648~0.999之间,处于高水平耦合阶段。耦合协调度值介于0.312~0.600之间,耦合协调度内部差异较大,整体耦合协调水平不高,呈现较弱的耦合协调关系。北京市生态涵养区各乡镇生态产品供给与经济没有实现同步发展,生态产品供给滞后型和经济发展滞后型的乡镇大约各占一半。建议北京生态涵养区应立足于不同的资源优势,根据生态产品供给和经济发展状况采取不同的策略,实现两者的互补和相互促进。

关键词：生态涵养区生态产品供给经济发展耦合协调

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基于多季相分形特征的Landsat 8 OLI影像耕地信息提取方法

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农业机械学报 2024年第6期55卷 168-177页

作者：孟凤朱庆伟董士伟刘玉张欣欣潘瑜春西安科技大学测绘科学与技术学院西安710054 北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097

利用遥感技术快速准确地提取耕地信息是耕地保护的关键环节。以山东省商河县为例,提出了一种基于多季相分形特征的Landsat 8 OLI影像耕地信息提取方法。首先采用毯子覆盖法计算多季相遥感影像每个像元的上分形信号和下分形信号,对比分... 详细信息

利用遥感技术快速准确地提取耕地信息是耕地保护的关键环节。以山东省商河县为例,提出了一种基于多季相分形特征的Landsat 8 OLI影像耕地信息提取方法。首先采用毯子覆盖法计算多季相遥感影像每个像元的上分形信号和下分形信号,对比分析耕地和其他土地利用类型的分形特征,选取上分形信号的第3尺度作为特征尺度,提取商河县耕地空间分布特征;其次采用同时期的土地利用矢量数据、Esri land cover数据和统计数据进行耕地信息提取精度评价;最后分别设置多季相分形提取与单季相分形提取、现有土地利用数据产品的对比实验,并基于点位匹配度和面积匹配度进行评价。结果表明:多季相数据更能反映农作物生长的复杂性,有助于提高耕地信息的提取精度;不同土地利用类型在不同分形尺度的信号值各不相同,分形特征可以在不同尺度上清晰地刻画出不同土地利用类型的分异性;基于矢量数据和Esri land cover数据评价的多季相分形特征耕地提取点位匹配度为87.13%和89.83%,面积匹配度为99.73%和97.91%,均比单季相分形提取结果精度高;综合考虑点位匹配度、面积匹配度和空间分布特征,研发方法能有效区分耕地和其他土地利用类型,提取结果更优,且与统计数据有更高的一致性。该方法可准确提取耕地信息,为耕地的动态监测和损害评估提供技术支撑。

关键词：耕地信息提取多季相遥感影像分形特征毯子覆盖法 Landsat 8 OLI

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国土综合整治与生态修复对区域生态系统服务价值的影响评估

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生态学报 2024年第14期44卷 5974-5984页

作者：唐秀美刘敏吴悠淮贺举刘新卫北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 自然资源部国土整治中心北京100035

国土整治与生态修复对保障区域生态质量、优化生态安全格局和提升生态系统服务价值有积极的促进作用。定量化测算国土综合整治与生态修复对区域生态质量的影响是领域的研究热点和难点。以广西壮族自治区贺州市为例,提出了国土综合整治... 详细信息

国土整治与生态修复对保障区域生态质量、优化生态安全格局和提升生态系统服务价值有积极的促进作用。定量化测算国土综合整治与生态修复对区域生态质量的影响是领域的研究热点和难点。以广西壮族自治区贺州市为例,提出了国土综合整治与生态修复对区域生态系统服务价值的影响评估方法,主要结论如下:(1)不同地类由于其质量不同,单位面积生态系统服务价值差距较大,研究提出了基于地类质量的单位面积生态系统服务价值确定方法,并据此测算了各地类通过整治修复质量的提升潜力;(2)贺州市整治修复前生态系统服务总价值为411.80亿元,经过评估,整治修复后生态系统服务总价值可以增加到458.06亿元,增加比例为11.23%。贺州市林地生态系统服务价值增加潜力最大,其次是草地、耕地。生态系统服务价值增加潜力在空间上呈现了东西两翼高于中部、南部地区高于东部地区的趋势;(3)贺州市各区县整治修复潜力差距较大,潜力最大的为八步区和昭平县,潜力提升比例最高的是富川县,不同区县可以根据结果确定整治修复的工程布局。研究结果对于区域国土空间整治与生态修复工程安排及整治修复绩效评估有重要的指导意义。

关键词：国土综合整治生态修复生态系统服务价值影响评估

农民数字素养对其数字乡村参与的影响机制研究

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西南农业学报 2024年

作者：马晨李瑾冯献北京市农林科学院信息技术研究中心国家农业信息化工程技术研究中心

【目的】作为数字社会的弱势群体，农民的数字化认知普遍较差、数字化“新农具”的操作应用能力普遍不强、直播电商等“新农活”的参与能力较弱，旨在激发农民的积极性、主动性、创造性，充分发挥农民的主体作用，推动其更加积极主动投... 详细信息

【目的】作为数字社会的弱势群体，农民的数字化认知普遍较差、数字化“新农具”的操作应用能力普遍不强、直播电商等“新农活”的参与能力较弱，旨在激发农民的积极性、主动性、创造性，充分发挥农民的主体作用，推动其更加积极主动投身到数字乡村这一伟大实践中。【方法】在梳理国内外文献和对北京13个涉农区1500位农民开展问卷调查的基础上，从数字意识、数字通用素养、数字技术素养等6个维度搭建了农民数字素养体系，并基于KAP模型构建了“农民数字素养—对政府数字服务满意度—农民数字乡村参与行为”理论模型，采用中介效应模型和调节效应模型，探索了农民数字素养影响数字乡村参与的作用路径，并提出了激发农民参与数字乡村的相关政策建议。【结果】①农民的数字素养提升其数字乡村参与具有显著的推动作用；②农民对政府数字服务的满意程度会间接影响其对数字乡村的参与程度；③数字化基础设施在农民数字素养影响农民数字乡村参与的关系中起正向调节作用。【结论】扎实推进数字乡村，让农民多参与、广收益，一是要通过构建农民数字素养培训体系、加强农民数字素养与应用能力培训等方式大力提升农民数字素养，二是要通过加强优质农村服务资源供给与共享、推动服务多元化参与等方式强化农村数字化服务水平，三是要通过强化农村网络承载能力、推动现有技术设备“适农化”改造等方式不断完善农村数字化基础设施建设。

关键词：农民数字素养数字乡村参与政府数字服务农村数字新基建

基于连续提示注入与指针网络的农业病害命名实体识别

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农业机械学报 2024年第6期55卷 254-261页

作者：王春山张宸硕吴华瑞朱华吉缪祎晟张立杰河北农业大学信息科学与技术学院保定071001 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 农业农村部农业信息化技术重点实验室北京100097 河北农业大学机电工程学院保定071001 河北省农业大数据重点实验室保定071001

针对农业病害领域命名实体识别过程中存在的预训练语言模型利用不充分、外部知识注入利用率低、嵌套命名实体识别率低的问题,本文提出基于连续提示注入和指针网络的命名实体识别模型CP-MRC(Continuous prompts for machine reading comp... 详细信息

针对农业病害领域命名实体识别过程中存在的预训练语言模型利用不充分、外部知识注入利用率低、嵌套命名实体识别率低的问题,本文提出基于连续提示注入和指针网络的命名实体识别模型CP-MRC(Continuous prompts for machine reading comprehension)。该模型引入BERT(Bidirectional encoder representation from transformers)预训练模型,通过冻结BERT模型原有参数,保留其在预训练阶段获取到的文本表征能力;为了增强模型对领域数据的适用性,在每层Transformer中插入连续可训练提示向量;为提高嵌套命名实体识别的准确性,采用指针网络抽取实体序列。在自建农业病害数据集上开展了对比实验,该数据集包含2933条文本语料,8个实体类型,共10414个实体。实验结果显示,CP-MRC模型的精确率、召回率、F1值达到83.55%、81.4%、82.4%,优于其他模型;在病原、作物两类嵌套实体的识别率较其他模型F1值提升3个百分点和13个百分点,嵌套实体识别率明显提升。本文提出的模型仅采用少量可训练参数仍然具备良好识别性能,为较大规模预训练模型在信息抽取任务上的应用提供了思路。

关键词：农业病害命名实体识别连续提示指针网络嵌套实体预训练语言模型

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基于多模型融合策略的温室番茄光合速率预测方法

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农业机械学报 2024年第4期55卷 337-345页

作者：刘潭朱洪锐袁青云王永刚张大鹏丁小明沈阳农业大学信息与电气工程学院沈阳110866 辽宁省农业信息化工程技术研究中心沈阳110866 农业农村部规划设计研究院北京100125

温室番茄光合速率的准确预测对于番茄的生长和产量评估具有重要意义。然而,由于温室环境的复杂性和多变性,传统的光合速率预测模型往往难以满足精准预测的需求。因此,为了进一步提高预测模型的准确性和稳定性,本研究提出了一种基于多模... 详细信息

温室番茄光合速率的准确预测对于番茄的生长和产量评估具有重要意义。然而,由于温室环境的复杂性和多变性,传统的光合速率预测模型往往难以满足精准预测的需求。因此,为了进一步提高预测模型的准确性和稳定性,本研究提出了一种基于多模型融合策略的温室番茄光合速率预测方法。首先,采集温湿度、光照强度、CO_(2)浓度不同组合下的番茄光合速率,构建样本集,并采用五折交叉验证法(Cross-Validation)对数据进行预处理。以预处理的数据为基础,分别基于粒子群优化支持向量机(PSO-SVR)、布谷鸟优化极限学习机(CS-ELM)和北方苍鹰优化高斯过程回归(NGO-GPR)算法建立番茄光合速率预测模型对光合速率进行初步预测,然后采用Stacking算法通过基于决策树的集成学习模型(XGBoost)组合各基础模型的预测结果,进而实现多模型融合。仿真分析结果表明,与单一预测模型相比,基于多模型融合的光合速率预测模型充分发挥了各基础模型的优势,可以进一步提高光合速率预测的准确性和稳定性,该模型验证集MAE为0.569 7μmol/(m^(2)·s),RMSE为0.721 4μmol/(m^(2)·s)。因此,本文提出的方法在温室作物光合速率预测方面具有一定的优势,可为温室番茄等作物光环境优化调控提供一定的理论基础和技术支撑。

关键词：温室番茄光合速率预测极限学习机高斯过程回归多模型融合

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