摘要：提出一种基于超分辨率结合组稀疏表示模型的多聚焦图像融合方法.首先,使用双三次插值方法增强源图像的分辨率及源多聚焦图像信息;然后采用自适应稀疏表示学习字典分别对没有明显主导方向和特定主导方向的图像块进行学习,并采用组稀疏表示模型对源多聚焦图像进行稀疏系数表示;最后采用最大l1范数来选择最终的表示系数向量.实验结果表明,所提方法克服了多聚焦图像融合易出现的低空间分辨率和模糊效果的缺点,具有更好的对比度和清晰度,主观视觉效果和客观指标均优于传统多聚焦图像融合方法,在三组图像融合结果的互信息指标上分别领先0.37、0.38和0.32.

摘要：在充分考虑灌水器流道边界条件以及各种微尺度因素影响的前提下,具体描述了灌水器的灌水均匀度、流道长度、流量、压力等主要水力学性能参数。应用流体力学的一般原理分析了灌水器微小流道中流体流态特征,并且利用N-S方程和灌水器的水头损失描述灌水器微内流场,并建立了微小流道中流体K-E紊流模型。对国内外现有的滴灌灌水器流道设计理论进行综述,为新的高性能、低成本灌水器的自主开发打下基础。

摘要：综合考虑了生产、生态、经济、气象、社会和土壤等因素,建立了节水灌溉技术优选指标体系,利用蚁群算法实现指标的筛选,并以支持向量机为分类器,建立了节水灌溉技术优选模型。以山西省的43个县为案例对该模型进行了试验,试验结果表明,在指标筛选方面,蚁群算法的应用有效减少了指标数量,从初始节水灌溉技术优选指标体系30个指标中,小麦优选出12个指标,玉米优选出16个指标,大豆和棉花优选出17个指标;在节水灌溉技术优选方面,本文模型针对小麦、玉米、大豆和棉花4种作物分别优选出了相应的节水灌溉技术,与当地的实际情况基本吻合。该模型可为决策人提供科学依据,对节水灌溉项目规划设计中选择适宜的节水灌溉技术有较大的现实意义。

摘要：以气候变暖为主要特征的全球气候变化对环境、生态和社会经济系统产生重大影响,并通过对农业生产和相关产业的影响直接威胁我国乃至全球的粮食安全。在文献分析和实地调研的基础上,收集和整理农业生产基本数据和我国现有的农业技术资料数据;根据IPPC第5次评估报告中气候变化影响框架的基本思想,构建气候变化背景下区域与农业技术适应情景矩阵;采用多目标综合评价法,构建农业技术适宜性评估模型。结果表明:农业技术适宜性评估主要考虑技术本身的特点和区域的实际情况;在农业技术评价指标体系与区域评价指标体系构建中,主要考虑的因素包括:作物适宜性、水资源条件、光温条件、地形条件、经济条件和生态条件等6个方面;应用农业技术适宜性评估模型,可实现农业技术的区域适宜性评估,获得不同农业种植二级区内适应气候变化的农业技术。

摘要：针对自然条件下棉花盲椿象危害区域提取和危害等级识别难的问题,提出了棉花盲椿象危害等级自动识别方法。该方法以自然条件下采集的不同盲椿象危害等级棉叶图像为对象,利用最大类间方差阈值分割和多颜色分量组合方法进行作物与土壤分离和病斑分割,并利用分水岭分割方法对粘连棉叶进行分离并提取盲椿象危害棉叶区域,提取图像的颜色、纹理和形状特征,结合朴素贝叶斯分类器,依据划分的棉花盲椿象危害等级标准,对盲椿象危害等级进行识别。不同盲椿象危害等级识别试验结果表明:该模型平均识别正确率达90.0%,通过比较试验表明,该模型在识别精度比BP神经网络高2.5%,运行速度比支持向量机高11.7%,可较好的对棉花盲椿象危害等级进行识别,可为棉花盲椿象的防治提供技术支持。

摘要：针对棉花叶部病斑相互之间存在粘连问题,该文提出了一种自适应分水岭分割方法。该方法在H-minima分水岭分割方法基础上,结合最小二乘圆法误差理论,对图像中每个连通分量进行最小二乘圆拟合,并计算最小二乘圆误差值,通过最小二乘圆误差值大小判断每个连通分量的轮廓不规则度,针对不同轮廓不规则度确定H-minima变换的极小值阈值,根据不同极小值阈值实现棉花叶部粘连病斑的分水岭分割。不同数量粘连病斑分割试验结果表明:该方法实现了棉花叶部粘连病斑数量从2个粘连至5个粘连病斑的自动分割,分割准确率为91.25%,平均运行时间为0.088 s。不同分割方法对比结果显示:该方法能实现对棉花轮纹病、褐斑病、炭疽病、叶斑病和棉铃疫病共5种病害的粘连病斑自动分割,并将距离分水岭分割方法、梯度分水岭分割方法、标记分水岭分割方法、Chan-Vese方法、高斯混合方法与该文方法比较,正确分割率分别为67.8%、36.4%、83.7%、70.3%、82.1%、93.5%,该方法优于其他5种分割方法,有效抑制了过分割问题;在复杂背景、光照不均匀、病斑大小不一致等复杂条件下,该文方法也能较好地实现粘连病斑的分割。该方法不仅能对棉花叶部粘连病斑自动分割,也能为其他作物叶片粘连病斑分割提供参考。

摘要：随着人力资源市场社会化竞争不断加剧,事业单位公开招聘,工作方式方法及相关制度亟待改进与完善。文章通过引入PDCA质量管理模式,研究提升招聘工作质量。认为PDCA质量管理模式能够在一定程度上实现事业单位公开招聘工作质量的提升。

摘要：中国目前正处于"四化"同步发展的重要时期,面临着农产品需求呈现刚性增长,农业发展所必需的资源,特别是水资源、土地资源日益短缺的现实问题。本文在分析美国、荷兰、日本3国农业科技化发展模式的基础上,总结发达国家农业科技化发展的主要经验包括3个方面:重视农业科技创新、强化科技应用程度和完善技术推广体系。结合中国发展的现状,提出农业科技化发展的重点方向:强化农业科技的原始创新,保护自主知识产权;发展技术集成创新,促进农业转型发展;完善农业科技服务体系,提升科技应用水平。

摘要：为实现自然条件下棉花病害图像准确分类,提出基于改进VGG-16卷积神经网络的病害识别模型。该模型在VGG-16网络模型基础上,优化全连接层层数,并用6标签SoftMax分类器替换原有VGG-16网络中的SoftMax分类器,优化了模型结构和参数,通过微型迁移学习共享预训练模型中卷积层与池化层的权值参数。从构建的棉花病害图像库中随机抽取病害图像样本作为训练集和测试集,用以测试该方法的性能。试验结果表明:该模型能有效提取出棉花病害叶片图像的多层特征图像,并通过Relu激活函数的处理更能凸显棉花病害的边缘信息与纹理信息,分辨率为512像素×512像素图像在样本训练与验证试验效果最好。在平均识别准确率方面,本研究模型较BP神经网络、支持向量机、AlexNET、GoogleNET、VGG-16NET效果最好,达到89.51%,实现对棉花的褐斑病、炭疽病、黄萎病、枯萎病、轮纹病、正常叶片的准确区分。该模型在棉花病害识别领域具备良好的分类性能,可实现自然条件下棉花病害的准确识别。

摘要：由于不同区域自然条件的差异,农业技术自身特点及对应用环境条件的要求,导致不同农业技术的应用效果存在较大差异和不确定性,对农业技术的适宜区域进行评价对农业技术推广具有重要意义。根据实地调研结果,应用Delphi法确定了农业技术气候适宜性评价的初始指标集,并利用粗糙集理论实现评价指标的筛选,根据模糊数学原理、最小因子定律和耐性定律建立了农业技术气候适宜性评价模型,并对中国玉米免耕技术进行气候适宜性评价。结果表明,决定免耕技术气候适宜性的核心气象因子为温度和降水,而评价免耕技术气候适宜性的关键指标为降水和玉米生育内≥10℃积温。在1981-2010年间,中国玉米免耕技术适宜区域主要包括:东北地区的黑龙江省和吉林省的中东部以及辽宁省,华北地区的河北省、山西省的南部,山东省、河南省、陕西省的中南部、长江中下游的平原与丘陵区、西南地区的重庆市、四川省、云南省、贵州省以及华南地区和海南省。