基于无人机影像的冬小麦深度学习分类

[目的]传统分类方法存在人为主观选择特征、模型无法在大范围泛化的问题,文章利用非监督特征学习的深度学习方法进行冬小麦识别,以解决传统分类方法无法在大范围进行自动化作物识别的不足。[方法]该文集成残差网络(Residual Nets,ResNets)和金字塔场景解析网络(Pyramid Scene Parsing Network,PspNets)构建Res.PspNet,进行冬小麦深度学习自动化分类。在山东全省获取80个村的无人机航拍影像,利用米级遥感影像和对应的标记样本作为\"海量标记样本\"训练土地覆盖识别模型,以此为基础模型迁移训练冬小麦分类模型,自动提取出冬小麦分布。[结果]实验结果表明,以训练出的土地覆盖数据作为基础模型训练冬小麦模型,收敛速度快,具有很好的泛化性,在不同农业景观调查村中均得到比较准确的结果。从整体验证区域来看,冬小麦总体精度达到了90%以上,区域冬小麦总面积精度达到99%。平原区冬小麦识别精度更高,总体精度达到了90%以上,区域面积精度达到99%,表明模型对冬小麦种植地块规整、生长状态均质的区域,识别精度较高,而山区由于地块破碎、冬小麦长势差异较大,空间卷积会弱化小麦特征且出现\"同物异谱\"现象,这影响了在该区域内冬小麦的识别精度。[结论]Res.PspNet卷积神经网络能够有效地学习出无人机影像的特征,实现了基于航片影像进行非监督自动化冬小麦\"端—端\"分类,这也将一定程度上降低冬小麦提取的工作量。     

基于深度学习模型的种植结构复杂区农作物精细分类研究

目的 卫星遥感技术具有覆盖范围广、探测周期短、调查成本低等优势而广泛应用于大区域农作物分类。然而在种植结构复杂区（如城乡结合部）,因其地块破碎、同期生长的作物种类多且分布分散,利用传统的统计分类或机器学习方法进行农作物分类时仍存在精度不高的问题。为提高种植结构复杂区农作物分类精度。方法 文章选取河北省廊坊市广阳区为研究区,以GF-1 PMS全色多光谱融合影像为数据源,采用U-Net、PSPNet及DeepLabv3+,3种深度学习模型进行农作物分类研究。分析模型参数对农作物分类精度的影响,评价3种深度学习模型的农作物分类精度,优选农作物精细分类方法。结果 （1）学习率与3种深度学习模型的分类精度呈正相关关系,较大的学习率（0.01,0.001）下,3种模型收敛速度快,分类精度高。批样本量与模型分类稳定性相关,批样本量设为100时,3种模型的分类稳定性最好。（2）相比PSPNet、DeepLabv3+模型,U-Net模型分类效果最好,总体分类精度为89.32%。（3）GF-1 PMS影像结合U-Net模型可有效提升种植结构复杂区农作物分类精度,大宗作物春玉米、夏玉米的分类精度在80%以上,花生、红薯、蔬菜小宗作物分类精度在60%以上。结论 该研究可为准确获取种植结构复杂区的农作物类型、面积及空间分布信息提供参考依据。     

基于耕地多功能的江苏省耕地保护补偿标准研究

[目的]耕地保护补偿是耕地保护约束性政策的有力补充。文章基于耕地的多功能属性及不同功能在耕地保护中的作用,以江苏省为研究区域,探讨江苏耕地保护补偿标准。[方法]该文首先从生产、生态和社会3个层面构建耕地多功能评价指标体系,用熵权法评价得到耕地多功能指数,然后通过当量因子法和替代法计算得到耕地外部性价值,再结合耕地多功能评价和耕地外部性价值,将生态功能和社会功能指数的比重分别作为权重,对耕地生态价值和社会价值加权求和,并进一步修正得到江苏各市耕地保护补偿标准。[结果]以2018年为基期,计算得到基于耕地多功能评价的江苏省平均耕地保护补偿标准为0.859 7万元/(hm²·年),其中补偿标准最高的地区为连云港市,为1.144 6万元/(hm²·年),最低的为无锡市,为0.520 3万元/(hm²·年)。[结论]研究得出的耕地保护补偿标准兼顾耕地自身功能和价值,反映了耕地功能与补偿标准之间的联系,今后可从补偿资金供给、资金分配及利益调整机制等方面加以落实。     

基于距离模型的大连市耕地质量健康评价研究

本文以大连市为例,借助遥感和地理信息系统技术,运用生态学中的健康距离模型,计算大连市七个区市县耕地质量的健康系数,揭示耕地质量健康差异及其主要影响因素,提出改善耕地质量健康的相关建议。研究结果:甘井子区、金州区耕地质量属于亚健康,旅顺口区、瓦房店市、普兰店市和长海县耕地质量属于不健康,庄河市耕地质量属于病态。研究结论:大连市耕地质量健康差异性明显,土壤有机质含量、耕地灌溉条件、人口密度、农药化肥使用量、机械化程度是影响耕地质量健康的重要影响因素。     

基于田块空间和权属信息的耕地细碎化MAVF评价研究

研究目的:结合土地整治内容提出田块尺度多属性耕地细碎化评价体系,完善耕地细碎化评价理论与方法。研究方法:以江西省乐平市双田镇高标准农田建设区上河村片为研究对象,选择影响农业生产效率和规模经营潜力的田块细碎化待整治特征为指标,采用AHP和MAVF法制定评价体系,测算研究区的细碎化程度。研究结果:(1)将田块空间信息叠加非空间权属信息后,基于多属性价值函数和权重测算得出251户农户细碎化指数最低为0.170,最高为0.870,中位数为0.469,平均数为0.493,细碎化指数呈现右偏态;(2)研究区耕地细碎化综合指数为0.493,细碎化程度处于中差水平.研究结论:基于田块空间和权属信息,采用MAVF法构建的田块尺度耕地细碎化评价指标体系,较传统耕地权属破碎评价指数更科学全面地反映了耕地细碎程度,本研究为完善耕地细碎化评价理论和实践应用提供一定帮助。     

基于DEA模型的荆州市耕地资源利用效率分析

[目的]为了研究荆州市耕地资源利用效率程度,探究全市耕地资源开发利用方向。[方法]文章通过选取2010~2015年的荆州市农作物播种面积、农用机械总动力、农用化肥使用量和农业从业人员作为投入指标,以农业总产值、农业增加值和粮食总产量为产出值,构建荆州市耕地资源投入产出指标体系,采用DEA模型对全市耕地资源利用效率进行分析。[结果]2010~2015年间,荆州市耕地资源利用DEA除2010年无效外,其余年份都有效,DEA有效年份达到83%,在DEA无效年份,耕地资源综合效率也达到0.994,表明荆州市耕地资源利用效率处于较高的利用水平。[结论]提出荆州市耕地资源开发利用建议,要充分利用自身优势,稳定发展种植业;改进施肥技术,提高农田肥料利用水平;充分开发农村人力资源市场,增强全市农业综合生产能力。     

耕地占用税与耕地数量变化的动态模拟及政策启示——浙江省的实证研究

研究目的：对耕地占用税与耕地数量变化进行动态模拟。研究方法：BP神经网络,演绎法。研究结果：改变耕地占用税对耕地数量变化存在互反作用,耕地数量变化与耕地占用税预算数增减同向,与耕地占用税决算数增减逆向;耕地数量变化幅度与耕地占用税预算数及决算数变化幅度正相关。研究结论：依靠耕地占用税制度安排抑制耕地数量减少需要区分政府的目的与行为,设置合理的耕地占用税预算数与决算数。     

基于DEA模型的山东省耕地投入产出效率研究

山东省是我国重要的粮食生产基地,耕地的投入产出效率是关系到耕地利用效率的一个重要指标。文章采用山东省2000~2010年17个市的面板数据,构建山东省投入产出指标体系,并对投入产出指标进行时间序列分析,得出11年间山东省各市投入产出指标的变化趋势,在此基础上选取数据包络分析(DEA)模型,对山东省17市耕地资源利用的综合效率、纯技术效率、规模效率进行测算。结果显示,山东省各市耕地总产量及农业总产值指标呈增长趋势,农业播种面积17个城市在11年间增减各半,农业机械总动力17个城市在11年间呈显著增长趋势,劳动力投入17个城市中有14个城市在研究期间下降明显。通过基础性DEA模型分析,结果显示山东省整体耕地综合效率比较理想,11年来耕地产出效率的提高很大程度依赖于纯技术效率,而制约因素主要为规模效率因素。     

基于CE模型的河南省耕地生态补偿额度研究

[目的]基于生态补偿利益主体的需求和支付意愿,充分考虑区域经济发展状态,测算具有弹性的生态补偿标准,确保生态补偿机制顺利运行。[方法]以河南省457份实地调查问卷为基础,采用选择实验法,建立由4个属性水平、7个选择集组成的生态价值属性集,测算受访对象生态补偿的支付意愿。[结果]城乡居民对于耕地资源景观与生态环境关注度最高,其次是耕地质量和耕地面积;农民和市民对于耕地生态价值属性满足的支付意愿存在显著差异性,农民支付意愿为2 060.55元/hm~2,市民支付意愿为3 396.15元/hm~2,两者相差近1 335.60元/hm~2,收入水平、环保意识是影响受访对象生态补偿支付意愿的最直接因素,但两者均认为耕地面积不变、耕地质量改善和耕地景观生态环境改善为最优选择。[结论]补偿额度应充分考虑相关利益主体的支付能力和意愿,将农民的支付意愿作为生态补偿下限,市民的支付意愿作为生态补偿上限,可建立具有一定弹性的生态补偿机制。     

基于SPOT/VGT数据的中国北方耕地物候提取研究

耕地物候的空间格局综合反映了作物种植在环境因子及人类活动双重作用下的空间差异性,因此耕地物候识别成为农业遥感应用的热点之一。研究利用SPOT的植被指数产品开展我国北方耕地作物种植制度空间分布的遥感识别并分析耕地种植制度空间分布特征。首先使用非对称高斯函数拟合法对时间序列植被指数进行重构,然后采用多项式和谐波函数拟合数据来确定耕地的生长季个数,最后通过比例阈值法提取耕地的生长季开始期和结束期。在上述过程中结合先验知识引入波峰阈值并通过对NDVI时间序列数据进行\"掐头去尾\"处理来保证耕地种植制度识别以及物候信息获取的准确性。基于SPOT/VGT数据对我国北方15省的耕地种植制度进行了识别,并在此基础上分别提取了不同生长季的耕地物候信息并分析了其空间格局特征。结果表明,适当引入先验知识有利于正确识别耕地种植制度和准确获取耕地物候信息,2005年我国北方耕地的种植制度以一年一熟为主,一年二熟制主要分布在北纬40°以南的平原地区。其中第一生长季的空间格局差异比第二生长季更加明显,同时生长季结束期分布的时间范围比开始期更为集中。总之我国北方耕地物候的空间格局与种植制度密切相关,受到自然资源和人类活动的共同影响。     

河北标准粮田建设分区及工程组合探讨

从标准粮田建设的必要性和意义出发,论述了河北标准粮田工程建设分区的原则、方法及分区的方案,针对每个分区分别阐述了工程建设的重点及耕地平整、农田水利、田间道路、农田防护林等方面的工程措施组合。     

基于文献计量的“耕地”和“农田”应用场景辨析

目的 “耕地”和“农田”词义相近,但应用场景稍有差异。学术文献中存在对二者混合使用的情况,导致检索文献时难以全面覆盖,也容易造成人们对特定用语的认知偏差。通过对使用“耕地”和“农田”的学术文献梳理,以区分二者在应用场景中的差异,为进一步更准确地理解和使用这两个词语提供指导。方法 文章以中国知网（CNKI）期刊文献为数据来源,采取文献计量方法,对检索到的2 267篇论文的发表时间、作者、期刊来源等方面进行分析,综合判别两个词语的使用特点、发展趋势、受关注程度以及主要出现的学科领域等。结果 （1）“耕地”的使用频次高于“农田”,2 267篇论文中,使用“耕地”的论文1 425篇,使用“农田”的论文765篇,两者都使用的论文31篇;（2）“耕地”更常用在农业经济学科与宏观研究领域,与土地利用、粮食安全等研究关键词紧密联系;（3）“农田”更多出现在农业基础科学学科与微观研究领域,与灌溉、土壤、重金属等关键词紧密联系。结论 该文有助于人们正确认识理解并区分“耕地”和“农田”的应用场景差异,尤其有助于研究生等初级科研人员全面了解学科特点、高效检索科技文献、顺利发表科研成果。     

社会关系网络能促进新型农业经营主体流转土地吗？——基于河北、安徽和山东三省的调查

研究目的:实证探究社会关系网络影响农地流转的机理,为完善和促进土地流转提出建议。研究方法:采用Heckman模型,利用河北、安徽、山东3省11个县(市、区)456个新型农业经营主体的调查数据,分析社会关系网络对新型农业经营主体土地流转决策的影响。研究结果:(1)强关系影响农户是否转入土地的决策;(2)人情支出占家庭收入的比例影响农户转入土地量的决策;(3)土地租金不是影响新型农业经营主体是否转入土地及转入多少土地的重要影响因素。研究结论:社会关系网络促进了新型农业经营主体的土地流转。     

耕地保护田长制的政策工具谱系模型与政策启示 ——基于扎根理论的政策文本实证分析

研究目的：分析各省市相继出台的耕地保护田长制实施（工作）方案,描绘其政策工具全貌及其使用特征,为政策完善与优化提供参考。研究方法：扎根理论,内容分析法。研究结果：（1）耕地保护田长制的政策工具谱系模型为“四维驱动式凌锥模型”,该模型由目标导向型政策工具、系统变革型政策工具、过程控制型政策工具、能力建设型政策工具耦合而成;（2）“注意力分配—职权责明晰—有序化运作—积极性调动”是耕地保护田长制的政策工具使用逻辑,立足此逻辑有助于畅通耕地保护“最后一公里”;（3）当前耕地保护田长制在政策工具使用上存在组合结构不合理、可操作性不强、创新性不足、实质效力不高等问题。研究结论：未来应协调政策工具使用比例,优化组合结构的适配性;细化政策工具操作流程,增强内容要素的精准性;注重政策工具创新变革,培育内生动力的发展性;提升政策工具效力层级,夯实功能发挥的有效性。     

关系网络能促进土地流转吗？—— 以 1050 户苹果种植户为例

研究目的:信息不对称严重阻碍农地租赁市场发育,因此研究关系网络能否助力土地流转,有利于理解土地租赁市场运行机制,并为完善制度安排提出建议。研究方法:采用logit模型和半对数模型及1050苹果种植户调研数据,研究结果:(1)与苹果经纪人经常联系有利于规避市场风险,从而助力土地流转;(2)容易获取新知识、新技术的农户倾向于流转土地;(3)维持关系网络的付出能够产生显著收益,人情支出比每增加10%,农地流转租金下降9.84%;(4)随着市场化进程的推进,关系网络助力土地流转的作用逐渐减弱;(5)关系网络通过影响交易成本助力土地流转。研究结论:(1)拓展农产品营销渠道,鼓励多种交易方式;(2)完善农业科技推广体系,提供有效的技术公共服务;(3)培育流转中介组织,因地制宜助力土地流转。     

基于BP神经网络的中部六省可持续发展能力研究

构建了可持续发展的评价指标体系,运用人工神经网络的理论和方法,对中部六省的可持续发展水平进行了评价;网络运行结果表明,中部六省可持续发展水平区域差异显著,评价结果与专家的判断基本近似。     

基于进化神经网络的电力变压器故障诊断

提出了基于进化神经网络（ENNs）的电力变压器故障诊断方法。基于文中所提算法,ENNs能自动调整神经网络的网络参数以达到最佳模型。应用进化算法的全局搜索能力和神经网络的高度非线性映射性质,ENNs可以识别变压器油中溶解气体含量和相应故障类型之间的复杂关系。文中所提的ENNs以某电力公司的诊断记录为依据进行测试,并与模糊诊断系统、人工神经网络和传统方法进行对比。测试结果证明ENNs比现有的方法更能准确诊断故障,所需学习时间更少。     

基于BP网络的水利建设项目社会评价

选取水利建设项目社会评价中的12个评价指标作为学习样本,建立3层BP神经网络模型,用8组数据对所建网络模型进行训练,选取两个水利建设项目数据来检验已经训练好的网络模型,最后将此模型应用到湖南省江垭水利枢纽工程社会评价中,与模糊层次分析法的评价结果相比较,表明BP神经网络用于水利工程社会评价的优越性。     

深层卤水可采资源量评价的时间序列神经网络模型研究

深层地下卤水资源量的评价是国内外迄今尚未很好解决的课题,由于深部地质及水文地质参数难以准确获取,因此也难以对深层卤水资源量进行正确评价.从深层卤水开采量的时间序列出发,提出了一类基于神经网络的评价模型.首先分析了卤水开采量的时间序列特点,再建立了神经网络的拓扑结构,并设计了相应的评价算法,最后通过对某储卤构造的单井评价实例,对模型进行了验证.与传统的ARMA时间序列模型相比,其预测性能更好,对剩余可采资源量计算结果也更为准确.