病虫害监测系统的应用实例分析
病虫害监测系统的应用实例分析
我国很多省区都有种植小麦，在小麦的种植过程中，病虫害是不可避免的，基本上在小麦播种期、返青拔节期、穗期、灌浆期这四个阶段都会发生不同程度上的病虫害，就拿小麦播种期的病虫害来说，常见的病虫害主要有吸浆虫、纹枯病等，如果在该阶段采取一定的病虫害防治技术，可以产生良好的防治效果，能够使小麦整个生育期的病虫基数得到降低。对病虫害的防治离不开对病虫害的监测预警，利用病虫害监测系统来对作物病虫害以及作物的生长情况进行实时监测，不仅能够有效地提高病虫害监测水平和农业病虫害的防治效果，而且能够帮助农业种植者有效控制病虫害，减轻损失。
托普云农病虫害监测系统由小气候采集设备、生态环境监测设备、虫情信息采集设备、病菌孢子捕捉培养系统以及预警预报系统、专家系统、信息管理平台组成。不仅可做到病虫害发生状况地监测，还可以采集农林气象信息，并可将数据上传至云服务器，用过通过电脑、手机即可联合作物管理知识、作物图库、灾害指标等模块，对作物实时远程监测与诊断，提供智能化、自动化管理决策。
在小麦病虫害防治工作中使用病虫害监测系统，不仅能够帮助各地植保部门从病、虫害、生态环境等多个方面对作物生长情况进行监测，而且应用物联网技术以提高病虫害数据传达的时效性，可以让植保工作人员能够实时的查看病虫害监测预警情况，及时处理田间作物生长情况异常，降低病虫害对农作物生长的危害。而且小麦的病虫害种类繁多，农业种植者每年都需要投入较大的精力来防病治虫，而病虫害监测系统的应用则可以对小麦病虫害的全面监测、信息化监测，避免病虫害防控时机的延误、避免错误用药，滥用药，实现农药减量增效，有效保障农业生产安全。
数值分析之幂法及反幂法C语言程序实例
数值分析之幂法及反幂法C 语言程序实例 1、算法设计方案： ①求1λ、501λ和s λ的值： s λ：s λ表示矩阵的按模最小特征值，为求得s λ直接对待求矩阵A 应用反幂法即可。 1λ、501λ：已知矩阵A 的特征值满足关系 1n λλ<< ，要求1λ、及501λ时，可 按如下方法求解： a ． 对矩阵A 用幂法，求得按模最大的特征值1m λ。 b ． 按平移量1m λ对矩阵A 进行原点平移得矩阵1m B A I λ=+，对矩阵B 用反幂法 求得B 的按模最小特征值2m λ。 c ． 321m m m λλλ=- 则：113min(,)m m λλλ=，13max(,)n m m λλλ=即为所求。 ②求和A 的与数5011 140 k k λλμλ-=+最接近的特征值 ik λ（k=0，1，…39）： 求矩阵A 的特征值中与k μ最接近的特征值的大小，采用原点平移的方法： 先求矩阵 B=A-k μI 对应的按模最小特征值k β，则k β+k μ即为矩阵A 与k μ最接近的特征值。 重复以上过程39次即可求得ik λ（k=0，1，…39）的值。 ③求A 的（谱范数）条件数2cond()A 和行列式det A ： 在（1）中用反幂法求矩阵A 的按模最小特征值时，要用到Doolittle 分解方法，在Doolittle 分解完成后得到的两个矩阵分别为L 和U ，则A 的行列式可由U 阵求出，即：det(A)=det(U)。 求得det(A)不为0，因此A 为非奇异的实对称矩阵，则： max 2()s cond A λλ= ，max λ和s λ分别为模最大特征值与模最小特征值。
高光谱遥感在农作物病虫害监测上的应用
高光谱遥感在农作物病虫害监测上的应用高光谱遥感在农作物病虫害监测上的应用高光谱遥感用于病虫害监测的原因高光谱遥感监测农作物病虫害原理和方法 当前遥感监测农作物病虫害的缺陷 未来的展望 农作物病虫害是农业生产上的重要生物灾害，是制约高产、优质、高效益农业持续发展的主导因素之一。据联合国粮农组织估计，世界粮食生产因病虫害常年损失24%;棉花因病虫害常年损失28%。中国是农业大国，每年因病虫害造成的损失与上述统计大致相当。 为了有效地防治病虫害，首先必须及时、准确掌握病虫的发生发展情况。在人类历史的很长时间内，受当时生产条件和科技水平的限制，人们只能在实地用目测手查的方法观察有无病虫害发生及其危害程度，或用捕捉虫蛾等办法判断病虫害爆发的可能性。这些传统的监测方法费时费力不说，其获取信息的滞后性还严重影响病虫预报准确率。为了提高病虫害监测的精度和水平，采用高科技手段，特别是遥感监测已成为病虫害监测的重要研究方向。 高光谱遥感监测农作物病虫害的原理 健康绿色植物的光谱特征主要取决于它的叶子。在可见光谱波段内,植物的光谱特性主要受叶绿素的影响。由于在以450nm为中心的蓝波段以及670nm为中心的红波段的叶绿素强烈吸收辐射能而成吸收谷。叶片的反射率和透射率很低, 在两谷之间吸收相对减少,形成绿色反射峰, 简称“绿峰”,在视觉表现为绿色。当植物生长健康, 处于生长期高峰, 叶绿素含量高时,“绿峰”向蓝光方向偏移, 而植物因病虫危害或缺素而“失绿”时，“绿峰”则向红光方向偏移。
在近红外波段绿色植物的光谱作用取决于叶片内部的细胞结构。当植物受病害侵害时, 叶片组织的水分代谢受到阻碍,此后随着病虫害危害的加重,植物细胞结构遭到破坏，各种色素的含量也随之减少，导致叶片对近红外辐射的反射能力减少。在光谱特征上表现为可见光区(400~700nm)反射率升高而近红外区(720~1100nm)反射率降低。近红外区研究的重点是“红边”。“红边”的定义是反射光谱的一阶微分的最大值对应的光谱位置(波长),通常位于(680~750)之间。“红边”位置依据叶绿素含量、生物量和物候变化, 沿波长轴方向移动。当叶绿素含量高、生长活力旺盛时“红边”会向红外方向偏移;当植物由于感染病虫害或因污染、物候变化而“失绿”时, 则“红边”会向蓝光方向移动。 研究发现近红外部分反射率的改变是发生在可见光部分的反射率发生改变之前的。这是因为在这段时间内,细胞组织中的叶绿素的数量和质量还没有发生改变。 由此可见红外波段的光谱特征的变化早于人用肉眼观测到的病虫危害, 这对于病虫害的早期调查和预报具有极其重大的意义。 高光谱遥感监测农作物病虫害的技术流程 ? 地面光谱获取加农学采样 ? 分析生化参量，农学参量和光谱特征 ? 病虫害光谱诊断模型的建立，验证 ? 高光谱影像的病虫害反演 ? 病虫害波谱库数据 ? 建立病虫害诊断专家系统，发布信息 以冬小麦为例 一( 首先建立试验组和对照组，给试验组采取喷雾法接种条锈病菌。 二( 显症后我们在小麦挑旗期、抽穗期、灌浆期和成熟期分别测量冠层光谱参数、色素含量、病情指数。从而获取高光谱变量特征参数。
农作物病虫害疫情监测与防治
附件： 青海省2015年科技需求表（农村领域）推荐单位（盖章）:同仁县农牧局 填表人王辉成职务/职称兽医师申报单位 性质 行政 联系电话8723240 传真8723240 Email: trxnmj2007sina,com 申报单位地址德合隆中路1号 项目基本信息 技术需求主题 （技术名称） 动植物疫情监测与防治 征集领域与方向□生物种业□农牧业优质高效安全生产□农畜产品及食品加工、储藏与物流□农用物资□农机装备及农业设施□林木资源培育及产品加工□农业和农村信息化□农业生态及农村环保□√动植物疫病防控及防灾减灾 技术需求基本情况（各项限填200－300 字）1、该项技术特征描述及创新点 加强对重大病虫鼠害和动植物疫情的监测预警能力。提高农作物重大病虫害防治及动植物疫情预报准确率，加强对重大动植物疫情的封锁控制和扑灭能力，降低农牧业有害生物危害程度。 2、该项技术在国际、国内的发展现状与趋势以及我省具有的优势 开展动植物疫情监测，收集、整理、分析、上报监测动态信息，为及时掌握情况、判断形势、科学决策和指导工作进行结构调整提供科学依据，增强对农畜产品疫情监测、防治形势研判的主动性，建设完善农牧业信息采集体系、农牧业监测预警系统、信息发布与服务系统，为宏观决策提供有力支撑，提升农畜产品市场监测预警工作水平。 3、该项技术实施的方式 □√引进消化吸收再创新□独立研发□产学研合作 情 况 介 绍 紧紧围绕“预防为主，综合防治”的方针，突出动植物疫病统防统治工作，加强防控技术培训，积极统筹防控经费，实行技术服务与物资供应相结合的办法，开展动植物疫病预测预报和防治工作。
4、拟解决的关键技术问题 （1）防治重点：除抓好普遍发生病虫鼠害的防治以外，重点是重大动植物疫病的防治。（２）预测预报工作。测报是防治的前提。它的准确与否直接影响防治效果的好坏，重点做好迁飞性、流行性、传播力强，危害严重的病虫害的预测预报工作，以及动物疫病的监测，为此需建动植物疫病监测点。（３）选用高效、低毒、低残留的新农（兽）药，以利于生态环境和人民健康。（４）扩大现有服务组织，并从技术力量上给予加强，采用各种形式进行技术培训，针对确定的重点疫病统防统治并兼治地方性疫病。 5、预计实施年限：2015年 6、经费情况：经费总额100万元。申请资助经费60万元。 7、预期目标（包括达到的技术指标、经济指标，取得的知识产权、产生的社会效益和经济效益） 进一步提高重大病虫鼠害和动植物疫情的监测预警能力，提高重大病虫害及动植物疫情长期、中期和短期预报准确率，建立健全重大病虫鼠害和动植物疫情应急防控机制，提升对重大动植物疫情的封锁控制和扑灭能力，降低农牧业有害生物危害程度，同时，降低防治成本，保护生态环境。 解决该技术问题的团 队及专家 牵头单位同仁县农牧局 参与单位同仁县农业技术推广中心、同仁县兽医站 项目主要负责人情况卓尕才让、扎西 团队基本情况 县农业技术推广中心共有职工17人，其中高级农艺师1 名，中级农艺师11名，初级专业技术人员5名，都具有 大中专以上文凭，大部分年龄在27---42岁之间，是一支 技术力量较为雄厚的年轻化农业技术推广队伍，每年担负 着全县农业新技术的引进、推广、试验与示范工作。 县兽医站现有职工14人，其中高级农艺师2名，中级农 艺师9名，初级专业技术人员3名，都具有大中专以上学 历，大部分年龄在30---45岁之间，是一支技术力量较为 雄厚的年轻化农业技术推广队伍，每年担负着全县畜牧业 新技术的引进、推广、试验与示范以及动物防疫和疫病监 测等工作。 其它建议或说明 * 该表填报内容将作为《2015年青海省科技计划项目申报指南》中项目编写的重要依据。
农作物病虫害实时监控物联网设备在病虫害监控上的应用
农作物病虫害实时监控物联网设备在病虫害监控上的应用 农作物病虫害是我国的主要农业灾害之一，它具有种类多、影响大、并时常暴发成灾的特点，其发生范围和严重程度对我国国民经济、特别是农业生产常造成重大损失。而开展农作物病虫害测控预警是有效应对农作物病虫害的重要措施，因此随着物联网技术的发展和应用，在农作物病虫害测控预警上的应用变得越来越广泛，该技术的应用可以成为现代农业农作物病虫害监测防治的决策依据，为重大农作物病虫害防治做出重要的贡献。 以农作物病虫害实时监控物联网设备替代人工监测，不仅可以有效确保监测的效果和实时性，而且大大减轻了植保工作的压力，降低了植保工作的成本。而且农作物病虫害实时监控物联网设备的应用，更能适应新时代发展需要，是推动现代农业健康发展的利器。农作物病虫害实时监控物联网设备提供的植保信息化服务，有效确保了农作物生长安全，提高了农业生产的标准化、集约化、自动化、产业化及组织化水平，促进了农业生产的高产、优质、高效、生态和安全。 农作物病虫害实时监控物联网设备是现代农业为了应对重大农 业病虫害的发生和发展而研发的一套智能化病虫害检测预警系统，云飞科技农作物病虫害实时监控物联网设备除了具备传统仪器病虫测 报的基础功能之外，还充分运用了当前先进的物联网技术进行了联
网。该系统的应用，实现了对水稻、小麦、玉米、棉花、油菜、马铃薯等重要作物重大病虫害的数字化检测预警，进一步提升了我国农业病虫害监测与防控能力，在保障国家粮食安全中发挥了重要的作用。 据了解，它通过广泛收集农业生产地的实时空气、土壤、病虫害等数据并将采集来的数据上传到智慧农业云平台。利用物联网技术、识别模型、数据库和信息处理设备，来帮助农技人员实现对农业病虫害的实时监控与有效控制。当前，在农作物病虫害预警监控行业内，由云飞科技供应的农作物病虫害实时监控物联网设备长期处于行业领先水平。因其准确的害虫识别、预警等技术，已在众多水稻田、玉米地中得到广泛运用。
演讲稿数值分析应用实例.doc
非线性方程求根 问题：在相距100m的两座建筑物（高度相等的点）之间悬挂一根电缆，仅允许电缆在中间最多下垂1m，试计算所需电缆的长度。 设空中电缆的曲线（悬链线）方程为 ] , [ , ) ( 50 50 2 - ∈ + = - x e e a y a x a x （1） 由题设知曲线的最低点)) ( , (0 0y与最高点)) ( , (50 50y之间的高度差为1m，所以有 1 2 50 50 + = +- a e e a a a) ( （2） 由上述方程解出a后，电缆长度可用下式计算： ) ( ) (a a a x a x L e e a dx e e dx x y ds L 50 50 50 50 50 2 1- - - - = ? ? ? ? ? ? + = ' + = =? ? ?（3） 相关Matlab命令： 1、描绘函数] , [ , ) ( ) (1500 500 1 2 50 50 ∈ - - + = - a a e e a a y a a 的图形；
2、用fzero 命令求方程在1250=a 附近的根的近似值x ，并计算)(x y 的函数值； 3、编写二分法程序，用二分法求0=)(a y 在],[13001200内的根，误差不超过310-，并给出对分次数； 4、编写Newton 迭代法程序，并求0=)(a y 在],[13001200内的根，误差不超过310-，并给出迭代次数。 5、编写Newton 割线法程序，并求0=)(a y 在],[13001200内的根，误差不超过310-，并给出迭代次数。
线性方程组求解应用实例 问题：投入产出分析 国民经济各个部门之间存在相互依存的关系，每个部门在运转中将其他部门的产品或半成品（称为投入）经过加工变为自己的产品（称为产出），如何根据各部门间的投入产出关系，确定各部门的产出水平，以满足社会需求，是投入产出分析中研究的课题。考虑下面的例子： 设国民经济由农业、制造业和服务业三个部门构成，已知某年它们之间的投入产出关系、外部需求、初始投入等如表1所示（数字表示产值）。 表1 国民经济三个部门间的关系单位：亿元 假定总投入等于总产出，并且每个部门的产出与它的投入成正比，由上表可以确定三个部门的投入产出表：如表2所示。 表2 三个部门的投入产出表
回归分析方法及其应用中的例子
3.1.2 虚拟变量的应用 例3.1.2.1：为研究美国住房面积的需求，选用3120户家庭为建模样本，回归模型为： 123log log P Y βββ++logQ= 其中：Q ——3120个样本家庭的年住房面积（平方英尺） 横截面数据 P ——家庭所在地的住房单位价格 Y ——家庭收入 经计算：0.247log 0.96log P Y -+logy=4.17 2 0.371R = （）（） （） 上式中2β=0.247-的价格弹性系数，3β=0.96的收入弹性系数，均符合经济学的常识，即价格上升，住房需求下降，收入上升，住房需求也上升。 但白人家庭与黑人家庭对住房的需求量是不一样的，引进虚拟变量D ： 01i D ?=?? 黑人家庭 白人家庭或其他家庭 模型为：112233log log log log D P D P Y D Y βαβαβα+++++logQ= 例3.1.2.2：某省农业生产资料购买力和农民货币收入数据如下：（单位：十亿元） ①根据上述数据建立一元线性回归方程：
? 1.01610.09357y x =+ 20.8821R = 0.2531y S = 67.3266F = ②带虚拟变量的回归模型，因1979年中国农村政策发生重大变化，引入虚拟变量来反映农村政策的变化。 01i D ?=?? 19791979i i <≥年 年 建立回归方程为： ?0.98550.06920.4945y x D =++ （）（） （） 20.9498R = 0.1751y S = 75.6895F = 虽然上述两个模型都可通过显着性水平检验，但可明显看出带虚拟变量的回归模型其方差解释系数更高，回归的估计误差（y S ）更小，说明模型的拟合程度更高，代表性更好。 3.5.4 岭回归的举例说明 企业为用户提供的服务多种多样，那么在这些服务中哪些因素更为重要，各因素之间的重要性差异到底有多大，这些都是满意度研究需要首先解决的问题。国际上比较流行并被实践所验证，比较科学的方法就是利用回归分析确定客户对不同服务因素的需求程度，具体方法如下： 假设某电信运营商的服务界面包括了A1……Am 共M 个界面，那么各界面对总体服务满意度A 的影响可以通过以A 为因变量，以A1……Am 为自变量的回归分析，得出不同界面服务对总体A 的影响系数，从而确定各服务界面对A 的影响大小。 同样，A1服务界面可能会有A11……A1n 共N 个因素的影响，那么利用上述方法也可以计算出A11……A1n 对A1的不同影响系数，由此确定A1界面中的重要因素。 通过两个层次的分析，我们不仅得出各大服务界面对客户总体满意度影响的大小以及不同服务界面上各因素的影响程度，同时也可综合得出某一界面某一因素对总体满意度的影响大小，由此再结合用户满意度评价、与竞争对手的比较等因素来确定每个界面细分因素在以后工作改进中的轻重缓急、重要性差异等，从而起到事半功倍的作用。 例 3.5.4：对某地移动通信公司的服务满意度研究中，利用回归方法分析各服务界面对总体满意度的影响。 a. 直接进入法 显然，这种方法计算的结果中，C 界面不能通过显着性检验，直接利用分析结果是错误
农作物病虫疫情监测分中心田间监测点仪器设备
农作物病虫疫情监测分中心田间监测点仪器设备 农作物病虫疫情监测分中心田间监测点仪器设备配置清单包含远程拍照式 虫情测报灯、远程病害监测仪、植物环境信息监测设备以及预警预报系统、专家系统、信息管理系统等组成。2018农作物病虫疫情监测点建设陆续开展。小编精心为您整理了全套农作物病虫害疫情监测分中心田间监测点建设项目配置清单供新老客户参考方案。 1、农作物病虫害实时监控物联网设备 农作物病虫害实时监控物联网设备是指利用物联网技术，动态监测田间作物的病虫情、墒情、苗情、及灾情的监测预警系统。 农作物病虫害实时监控物联网设备由远程虫情分析测报仪、无线自动气象监测站、苗情灾情监控摄像头、预警预报系统、专家咨询系统、用户管理平台等组成。用户可以通过移动端和PC端随时随地登陆自己专属的网络客户端，访问田间的实时数据并进行系统管理，对每个监测点的环境、气象、病虫状况、作物生长情况等进行实时监测。结合系统预警模型，对作物实时远程监测与诊断，并获得智能化、自动化的解决方案，实现作物生长动态监测和人工远程精准管理，保证农作物在最适宜的环境条件下生长，提高农业生产力，增加农民收入。 2、虫情信息自动采集传输设备 虫情信息自动采集传输设备是新一代的虫情测报工具，该灯采用不锈钢材料，利用现代光、电、数控技术，实现虫体远红外自动处理、接虫袋自动转换、整灯自动运行等功能，在无人监管的情况下，能自动完成诱虫、杀虫、收集、分装、排水等系统作业。 虫情信息自动采集传输设备可对昆虫的发生、发展进行实时自动拍照、实现图像采集和监测分析，自动上传到远端的云飞物联网监控服务平台，为农业现代化提供服务，满足虫情预测预报、采集标本的需要。广泛应用于：农业、林业、牧业、蔬菜、烟草、茶叶、药材、园林、果园、城镇绿化、检疫等领域。
全国农作物病虫测报信息化建设技术指导意见 - 全国农技推广网
附件 全国农作物病虫测报信息化建设 技术指导意见 为推进现代植保体系建设，充分利用信息化手段，完善全国农作物重大病虫害监测预警网络体系，进一步提升我国农作物重大病虫害监测预警能力和植保防灾减灾科学化水平，特制定该意见。 一、重要性和必要性 近年来，受气候变化、耕作制度变更等因素影响，我国农作物重大病虫害重发频发，对粮食生产安全构成了严重威胁。现有监测预警能力难以适应病虫害重发频发的新形势，测报信息服务水平难以适应病虫害防控工作的新要求，迫切需要利用现代信息化手段，建设完善全国农作物重大病虫害监测预警网络体系，进一步提升重大病虫害监测预警能力和植保防灾减灾水平。 （一）加强病虫测报信息化建设是推进现代植保体系发展的必然要求。实施“四化同步”战略，农业现代化是关键。发展现代农业需要现代植保体系和信息化手段作支撑。病虫测报是植保工作的基础，加强病虫测报信息化建设，升级改造田间监测网点，提升现代新型测报工具装备水平，加快建设重大病虫害监控与调度指挥系统平台，是建设现代植保的重要内容，也是推进现代植保体系发展的必然要求。 （二）加强病虫测报信息化建设是提升病虫害监控能力的重要手段。农作物病虫害此起彼伏、暴发区域千变万化、防控措施日新月异，只有全面准确地对其发生发展动态进行实时监测和调度，才能进行科学决策和组
织有效防控。加强病虫测报信息化建设，对于增强监测预警能力和防控决策的科学性、时效性，迅速组织和指挥防控行动，有效控制病虫危害，具有十分重要的作用。 （三）加强病虫测报信息化建设是增强病虫测报公共服务能力的有效措施。监测预警和防控指导始终是农业发展中急需政府提供的公共服务。通过病虫测报信息化建设，建立面向政府和广大农业生产者的监测预警信息发布与服务系统，可使农业生产者及时、方便、快捷地获取农作物病虫害发生信息和防控技术，提高监测预警和防控指导覆盖面和到位率，增强植保体系的公共服务能力。 二、建设思路、原则与目标 （一）建设思路 按照“统一规划、分步实施，共享共建、分级管理”的原则，升级改造现有国家系统，开发建设上下贯通、左右相连、行业适用的全国农作物病虫害监控与调度指挥系统平台。其中，省级监控与调度指挥系统平台的建设以国家系统为基础，根据本省作物布局、监测对象和工作需要，重点增加相应功能模块，开发建设具有本省特色、与国家系统对接共享的省级系统，实现共建共享。县级病虫测报信息化建设，以国家和省级系统应用、监测网点管理等为重点，有条件的市县可以县级植保信息化通用平台为基础，开发建设县级植保数据库及应用系统，同步提升信息化水平。 （二）建设原则 1.统一规划、分步实施。加强顶层设计，制定全国农作物病虫测报信息化建设技术标准。在现有建设基础上，统一规划、共建共享，既立足需求，又保持前瞻性，逐步开发、完善和推广应用病虫测报信息系统。 2.需求导向、面向应用。从工作实际需求出发，突出核心业务，服务病虫测报工作。坚持建设与应用同步，推动信息技术与病虫测报有机结合，促进病虫测报事业发展。
数值分析在生活中的应用举例及Matlab实现
Matlab 实验报告 学院：数学与信息科学学院班级：信息班 学号：20135034027 姓名：马永杉
最小二乘法，用MATLAB实现 1.数值实例 下面给定的是郑州最近1个月早晨7：00左右的天气预报所得到的温度，按照数据找出任意次曲线拟合方程和它的图像。下面用MATLAB编程对上述数据进行最小二乘拟合。 2、程序代码 x=[1:1:30]; y=[9,10,11,12,13,14,13,12,11,9,10,11,12,13,14,12,11,10,9,8,7,8,9,11,9 ,7,6,5,3,1]; a1=polyfit(x,y,3) %三次多项式拟合% a2= polyfit(x,y,9) %九次多项式拟合% a3= polyfit(x,y,15) %十五次多项式拟合% b1=polyval(a1,x) b2=polyval(a2,x) b3=polyval(a3,x) r1= sum((y-b1).^2) %三次多项式误差平方和% r2= sum((y-b2).^2) %九次次多项式误差平方和% r3= sum((y-b3).^2) %十五次多项式误差平方和% plot(x,y,'*') %用*画出x,y图像% hold on plot(x,b1, 'r') %用红色线画出x,b1图像% hold on plot(x,b2, 'g') %用绿色线画出x,b2图像% hold on plot(x,b3, 'b:o') %用蓝色o线画出x,b3图像% 2.流程图
4．数值结果分析 不同次数多项式拟合误差平方和为： r1=67.6659 r2=20.1060 r3=3.7952 r1、r2、r3分别表示三次、九次、十五次多项式误差平方和。 5、拟合曲线如下图
回归分析方法应用实例
4、回归分析方法应用实例 在制定运动员选材标准时，理论上要求先对不同年龄的运动员，各测试一个较大的样本，然后，计算出各年龄的平均数、标准差，再来制定标准。 但是，在实际工作中，有时某些年龄组不能测到较大的样本。这时能不能使用统计的方法，进行处理呢？ 我们遇到一个实例。测得45名11至18岁男田径运动员的立定三级跳远数据。其各年龄组人数分布如表一。由于受到许多客观因素的限制，一时无法再扩大样本，因此决定使用统计方法进行处理。 第一步，首先用原始数据做散点图，并通过添加趋势线，看数据的变化趋势是否符合随年龄增长而变化的趋势，决定能否使用回归方程制定标准。如果趋势线不符合随年龄增长而变化的趋势，或者相关程度很差就不能用了。 本例作出的散点图如图1，图上用一元回归方法添加趋势线，并计算出年龄和立定三级跳远的： 一元回归方程：Y＝2.5836＋0.3392 X 相关系数 r＝0.7945（P<0.01） 由于从趋势线可以看出，立定三级跳远的成绩是随年龄增加而逐渐增加，符合青少年的发育特点。而且, 相关系数r＝0.7945，呈高度相关。因此，可以认为计算出的一元回归方程，反映了11至18岁男运动员年龄和立定三级跳远成绩的线性关系。决定用一元回归方程来制定各年龄组的标准。 第二步，用一元回归方程：Y＝2.5836＋0.3392 X 推算出各年龄的立定三级跳远回归值，作为各年龄组的第2等标准。 第三步，用45人的立定三级跳远数据计算出标准差为：0.8271。由于在正态分布下，如把平均数作为标准约有50%的人可达到标准，用平均数-0.25标准差制定标准则约有60%的人可达到，用平均数+0.25、+0.52、+0.84标准差制定标准约有40%、30%、20%的人可达到标准。本例用各年龄组回归值-0.25标准差、+0.25标准差、+0.52标准差、+0.84标准差计算出1至5等标准如表2、图2。
基于高光谱遥感技术的农作物病虫害应用研究现状_罗红霞
基于高光谱遥感技术的农作物病虫害应用研究现状 罗红霞，阚应波，王玲玲，方纪华，戴声佩 （海南省热带作物信息技术应用研究重点实验室/中国热带农业科学院科技信息研究所，海南儋州571737） 摘要：近年来，随着信息技术的迅猛发展，高光谱遥感作为一种快速监测手段已经被广泛应用于农业病虫害监测中，高光谱遥感在农业中主要的应用领域之一。通过分析近5年来高光谱技术在农作物病虫害研究情况，阐述了应用高光谱遥感技术进行农作物病虫害监测的原理，主要从原始光谱的导数变换及对数变换、光谱位置和面积的特征参数提取、光谱吸收特征参数提取、基于连续同去除的特征参数提取4种方法回顾了国内外应用高光谱进行农作物病虫害监测的研究进展，在此基础上，总结了高光谱遥感技术应用于农作物病虫害监测亟待解决的问题及相应的解决途径。 关键词：高光谱；病虫害监测；农作物；监测 中图分类号：S127文献标识码：A文章编号：1004-874X（2012）18-0076-05 Hyperspectral remote sensing for crop diseases and pest dectection LUO Hong-xia,KAN Ying-bo,WANG Ling-ling,FANG Ji-hua,DAI Sheng-pei (Key Laboratory of Practical Research on Tropical Crops Information Technology In Hainan/Institute of Scientific and Technical Information,China Academy of Tropical Agricultural Sciences,Danzhou571737,China) Abstract:With the advances in electronic and information technologies,Hyperspectral remote sensing have been developed for crop diseases and pest detecting around the world.Hyperspectral remote sensing for crop diseases and pest detection included two aspects which were canopy spectral detection and Hyperspectral image.This paper describes the principle of the application of hyperspectral in monitoring crop diseases and pest in detail,then summarizes the research progresses at home and abroad area,including spectral derivation,feature parameter extraction based on spectral areas and wavelengths’position,spectral absorption feature parameters extraction,and feature parameter extraction based on continuum removal four aspects.At the end,some of the problems and solutions on the use of hyperspectral remote sensing for crop diseases and pest dectecting are also discussed. Key words:hyperspectral remote sensing;diseases and pests;crop;monitoring 作物病虫害是农业生产的主要障碍，是限制作物产量的主要因素之一，同时也是制约优质、高效益农业持续发展的主导因素之一[1-2]。尽早发现农作物病虫害，并掌握病虫害的发生发展过程中的特点，对提高农作物产量，减少因病虫害对农业生产造成经济损失有较为重要的作用。传统的作物病虫害监测方法因为受到当时生产条件及科技水平的限制，只能在实地采用人工自测或者手查等方法进行；这些监测方法不仅费时费力，而且效率较低，其获取信息的滞后性也严重影响了对农作物病虫害预报的准确率，给农业生产造成了不可估量的损失。遥感技术以其方便、快捷、实时性、周期性等优点，越来越广泛应用于农业生产各个环节当中，并逐渐成为农业遥感应用的重要前沿技术手段之一[3]。高光谱遥感又称成像遥感，主要是指在电磁波谱的紫外、可见光、近红外和中红外区域获取许多非常窄且光谱连续的图像数据技术，高光谱遥感技术的出现也使得采用遥感技术监测农作物病虫害成为可能；高光谱遥感技术能准确获得作物病虫害发生、发展的定性和定量空间分布信息，为农业生产决策者在病虫害未对农作物造成严重危害时采取一定的预防措施提供数据支撑。也为农业生产管理部门政策实施提供科学支持。 1高光谱进行病虫害监测的原理 高光谱分辨率高，并具有波段多、信息量丰富的特点。其数据是3维图谱形式—— —空间信息、辐射信息和光谱维信息，其中光谱维的信息正是普通光学遥感所欠缺的。采用高光谱技术进行农业病虫害监测主要是利用其光谱维的相关信息对感染病虫害的农作物进行分析研究。农作物光谱维方向的特征信息主要集中在作物叶片中生物化学成分的变化而形成的吸收波形处，通过对采集的作物光谱数据进行相关的处理分析，可以反映出作物内部物质的吸收波形变化，即作物的各种生化组分的吸收光谱信息[4-5]。 作物受到病虫害感染后会呈现许多的症状，诸如卷叶、叶片枯萎、作物矮小、叶片大面积凋落以及影响作物的正常光合作用等[6]，而这些特征的出现也会导致感染病虫害的农作物光谱特征的改变。一般健康的植物其光谱曲线总是呈现明显的“峰和谷”特征[7-8]，当作物发生病虫害时，其光谱特征会出现在可见光区域的作物反射率明显上升，而在近红外区域其反射率明显下降的现象。基于此种变化也使得应用高光谱实施监测病害作物成为可能。 收稿日期：2012-07-25 基金项目：海南省热带作物信息技术应用研究重点实验室开放基金（rdzwkfjj014）；国家星火计划项目（2011GA800001）；2012年“三电合一”农业信息服务项目；中国热带农业科学院院本级中央级公益性科研院所基本科研业务费专项（1630022012018） 作者简介：罗红霞（1985-），女，硕士，研究实习员，E-mail：12008 1008@https://www.360docs.net/doc/6f6869182.html, 通讯作者：阚应波（1970-），男，副研究员，E-mail：ybkan0625@ https://www.360docs.net/doc/6f6869182.html, 广东农业科学2012年第18期 76
农作物病虫害疫情预防实施办法范文
农作物病虫害疫情预防实施办法范文 当前，全县农作物病虫陆续进入危害盛期，为了有效控制农作物重大病虫灾害，最大限度地减少农业产量损失，确保农业生产目标的实现，促进农村经济发展和增加农民收入，特制定本方案。 一、指导思想 认真贯彻落实科学发展观，坚持“预防为主、综合防治”植保方针和“公共植保、绿色植保”理念，以提高防效、减少用药、降低成本、保护环境、保障丰收为目标，大力发展农作物病虫害专业化统防统治服务组织，不断提高植保抗灾减灾能力和水平。 二、工作目标 在做好大面积病虫草鼠防治的同时，重点加强对土蝗、草地螟、小菜蛾、地下害虫、马铃薯病害和农田鼠害等重大农业有害生物的防控，达到重大疫情不蔓延危害，重大病虫害不爆发成灾，安全用药水平显著提升，农药使用量逐步降低。粮食作物病虫危害损失率控制在5%以下，主要粮食作物统防统治覆盖率提高5个百分点，主要病虫的防治处置率达到90%以上。
三、保障措施 （一）加强组织领导，全面落实病虫害防治责任制 今年我县多种病虫预计为偏重发生，土蝗、地下害虫、小菜蛾、马铃薯病害较重，防控任务艰巨。各乡镇和有关部门要充分认识植保工作面临的严峻形势和防灾减灾工作的重要性，要突出工作重点，抓住关键环节，强化各项措施，认真组织实施，做到“早预警、早准备、早防控”，将病虫害损失降到最低。要按照上级要求，全面落实“政府主导、属地管理和联防联控”的长效机制，加大重大病虫防治指挥和组织协调力度，确保“防治责任、虫情监测、防治经费、应急物资、监控技术”五到位。为保证防虫工作顺利实施，成立武川县农作物病虫害防控领导小组，具体组成人员如下： 组长： 副组长： 成员：
数值分析课程设计学生题目
《数值分析》课程设计
本课程设计的内容为：每个小组的同学均应完成以下五个案例； 目标：能将数值分析课程中所学的算法知识熟练应用于实际问题中。 案例1 土木工程和环境工程师在设计一条排水渠道时必须考虑渠道的各种参数（如宽度，深度，渠道内壁光滑度）及水流速度、流量、水深等物理量之间的关系。 假设修一条横断面为矩形的水渠，其宽度为B ，假定水流是定常的，也就是说水流速度不随时间而变化。 根据质量守恒定律可以得到 Q=UBH （1.1） 其中Q 是水的流量（s m /3 ），U 是流速（s m /），H 是水的深度（m ）。 在水工学中应用的有关流速的公式是 3 /23 /22/1)2()(1H B BH S n U += （1.2） 这里n 是Manning 粗糙系数，它是一个与水渠内壁材料的光滑性有关的无量纲量；S 是水渠 的斜度系数，也是一个无量纲量，它代表水渠底每米内的落差。 把（1.2）代入（1.1）就得到 3 /23 /52/1)2()(1H B BH S n U += （1.3） 为了不同的工业目的（比如说要把污染物稀释到一定的浓度以下，或者为某工厂输入一定量 的水），需要指定流量Q 和B ，求出水的深度。这样，就需要求解 0) 2()(1)(3 /23 /52/1=-+=Q H B BH S n H f （1.4） 一个具体的案例是 s m Q S n m B /5 ,0002.0 ,03.0 ,203==== 求出渠道中水的深度H 。 所涉及的知识——非线性方程解法。 案例2 在化学工程中常常研究在一个封闭系统中同时进行的两种可逆反应 C D A C B A ?+?+2 其中A ，B ，C 和D 代表不同的物质。反应达到平衡是有如下的平衡关系： d a c b a c C C C k C C C k == 22 1 , 其中2 24 1107.3 ,104--?=?=k k 称为平衡常数，),,,(d c b a n C n =代表平衡状态时该物质的浓度。假定反应开始时各种物质的浓度为：
农作物重大病虫害数字化监测预警系统解决方案
农作物重大病虫害数字化监测预警系统解决方案 一、农作物重大病虫害数字化监测预警系统简介概述： 在我们的农业种植过程中，病虫害无疑是农业工作者以及相关研究部门最为头疼的一个部分。同时，若程度较小的病虫害未经良好处理，极有可能会演变成重大病虫灾害。其中，农作物重大病虫害数字化监测预警系统的出现，无疑为重大病虫灾害的预防做好技术方面的支持。 农作物重大病虫害数字化监测预警系统，在病虫灾害处理领域，可有效进行病虫防控组织化程度和科学化水平等方面的提升。其中农作物重大病虫害数字化监测预警系统是无疑是实现病虫综合治理、农药减量控害的重要措施，同时也是深入开展“到2020年农药使用量零增长行动”的重要抓手，其中最为值得一提的是，该系统还是转变农业发展方式、实现提质增效的重大举措。其中，相关部门为确保融合示范工作有力有序开展、取得实效，特此制定该方案。 由托普云农自主研发生产的农作物重大病虫害数字化监测预警系统在进行使用过程中，用户可随时进行园区数据查看。其中，系统可通过提前的设定，将检测的参数进行远程传输。用户可通过对设备自动传输回来的数据进行分析，并且进行后续计划的制定。 那么什么是农作物重大病虫害数字化监测预警系统呢？托普云农农作物重
大病虫害数字化监测预警系统的功能很强大，所以它的构建也并非只是一件简单的仪器，而是由孢子信息自动捕捉培养系统、病虫害远程监控设备、虫情信息自动采集分析系统、远程小气候信息采集系统、害虫性诱智能测报系统等设备组成，不仅可以做到病害状况的监测，还可以采集虫情信息、农林气象信息，并可以将数据上传至云服务器，用户通过网页、手机即可联合作物管理知识、作物图库、灾害指标等模块，对作物实时远程监测与诊断，提供智能化、自动化管理决策，帮助农业工作者智能管理农田。 我们都知道，像气候变化等现象都会对农作物病害的发生有影响，特别是在秋冬季节，秋冬季气温较常年略高、降水偏少，则有利于蚜虫、红蜘蛛、地下害虫越冬。反之，冬季要是较往年的平均气温偏低时，不利于大部分病虫害越冬，可减少病虫害的越冬基数。而通过农作物重大病虫害数字化监测预警系统配套的远程小气候信息采集系统对气候状况进行监测，就可以预测病害虫的发生趋势，对作物病虫害防治有积极的引导作用。 所以，我们可以知道，托普云农农作物重大病虫害数字化监测预警系统在农作物病虫害防治中有着多大的作用，它的出现和应用可以让农业少受或免受病虫害的侵袭，有利于农业高产和优产。 托普农作物重大病虫害数字化监测预警系统由虫情信息自动采集分析系统、孢子信息自动捕捉培养系统、远程小气候信息采集系统、病虫害远程监控设备、害虫性诱智能测报系统等设备组成，可自动完成虫情信息、病菌孢子、农林气象信息的图像及数据采集，并自动上传至云服务器，用户通过网页、手机即可联合作物管理知识、作物图库、灾害指标等模块，对作物实时远程监测与诊断，提供智能化、自动化管理决策，是农业技术人员管理农业生产的“千里眼”和“听诊
农作物病虫害监测防治常识
农作物病虫害监测防治常识 害虫防治的基本途径是什么? 要提出正确的害虫防治途径，必须弄清楚虫害发生的原因，造成虫害的条件有三条：第一，有适宜的环境条件，这种环境条件主要指温湿度和其他生物因子;第二，有大量的害虫来源，而且必须在有利的环境条件下，害虫种群数量发展到足以造成为害农作物产量或质量的虫口密度时，才能造成虫害;第三，有适宜的寄主作物，且寄主作物易受害的生育期与害虫发生为害的盛期吻合。 针对以上害虫发生的原因，从而提出害虫防治的基本途径： 第一，恶化害虫的环境条件。在研究清楚农业生态系的基础上，实施两个改变：一是改变非生物环境，使农田环境有利于作物，不利于害虫。二是改变农田生物群落，通过人为控制，引进或保护天敌，从而增加天敌种类及其种群数量，减少害虫。 第二，控制害虫来源及其种群数量。害虫的来源不外有两种：一是本地虫源，二是外地虫源。首先应加强植物检疫，防止危险性害虫的传入和蔓延。其次，对本地虫源，主要是通过越冬防治压低虫源基数，加强虫源基地内的防治工作，抑制害虫种群数量在造成经济损害的数量水平之下。 第三，调整作物品种及其生育期，实施“一选一调”。一选是选用非寄主作物或抗虫品种，以达到抗虫免害;一调是调节播、植期，使作物易受害的生育期与害虫盛发期错开，以减轻或避免作物受害。 怎样全面理解“预防为主，综合防治”的植保方针? 首先，应以“预防为主”是我国植保工作的指导思想进行理解。害虫防治方案的制定和实施，各类防治措施的综合运用，害虫防治技术水平的衡量，从预防作用体现的程度来作出评价。要判断“预防为主”体现程度，先要弄清“防”与“治”的区别界限：“防”就是在害虫大量发生为害以前采取措施，使害虫种群数量较稳定地被抑制在足以造成作物损害的数量水平之下，体现在稳定、持久、经济、有效地控制害虫的发生以及避免或减少对生态环境的不良影响。而“治”仅是要求做到在短期内控制害虫的为害，指采取措施控制害虫大量发生为害之前。其次，应从综合防治的具体内容和所包含的主要观点来全面理解。所谓“综合防治”是对有害生物进行科学管理的体系， 病虫害农业综合防治主要措施 农业防治就是综合运用一系列先进的农业技术措施，有目的定向改变某些环境条件，创造有利于农作物生长发育和有益生物的生存繁殖，而不利于害虫发生的环境条件，从而直接或间接消灭或抑制害虫的发生和为害，达到保证作物丰产的目的，称为农业防治。农业防治包括的主要措施： 1、开垦荒地，兴修水利。这些措施往往影响农田生态系的改变，引起害虫种类、数量发生深刻的变化，减少或消除害虫的滋生基地。 2、轮作：正确的轮作，可提高地力，给农作物生长创造良好的条件，同时使食性较狭窄的害虫营养条件恶化。 3、耕犁：对地下害虫或以作物遗株越冬的害虫有直接杀伤，或使害虫翻出土面被捕食或捕杀。 4、调节作物的播、植期：使作物容易受害的生育期与害虫严重为害的盛发期错开，减轻或避免受害。 5、清除杂草和清洁田园：杂草常常是害虫的越冬场所或寄主，从而成为害虫为害农作
多元线性回归实例分析
SPSS--回归-多元线性回归模型案例解析！(一） 多元线性回归，主要是研究一个因变量与多个自变量之间的相关关系，跟一元回归原理差不多，区别在于影响因素（自变量）更多些而已，例如：一元线性回归方程为： 毫无疑问，多元线性回归方程应该为： 上图中的x1, x2, xp分别代表“自变量”Xp截止，代表有P个自变量，如果有“N组样本，那么这个多元线性回归，将会组成一个矩阵，如下图所示： 那么，多元线性回归方程矩阵形式为： 其中：代表随机误差，其中随机误差分为：可解释的误差和不可解释的误差，随机误差必须满足以下四个条件，多元线性方程才有意义（一元线性方程也一样） 1：服成正太分布，即指：随机误差必须是服成正太分别的随机变量。 2：无偏性假设，即指：期望值为0 3：同共方差性假设，即指，所有的随机误差变量方差都相等 4：独立性假设，即指：所有的随机误差变量都相互独立，可以用协方差解释。 今天跟大家一起讨论一下，SPSS---多元线性回归的具体操作过程，下面以教程教程数据为例，分析汽车特征与汽车销售量之间的关系。通过分析汽车特征跟汽车销售量的关系，建立拟合多元线性回归模型。数据如下图所示：
点击“分析”——回归——线性——进入如下图所示的界面：
将“销售量”作为“因变量”拖入因变量框内，将“车长，车宽，耗油率，车净重等10个自变量拖入自变量框内，如上图所示，在“方法”旁边，选择“逐步”，当然，你也可以选择其它的方式，如果你选择“进入”默认的方式，在分析结果中，将会得到如下图所示的结果：（所有的自变量，都会强行进入） 如果你选择“逐步”这个方法，将会得到如下图所示的结果：（将会根据预先设定的“F统计量的概率值进行筛选，最先进入回归方程的“自变量”应该是跟“因变量”关系最为密切，贡献最大的，如下图可以看出，车的价格和车轴跟因变量关系最为密切，符合判断条件的概率值必须小于0.05，当概率值大于等于0.1时将会被剔除）