高光谱成像技术快速预测冷鲜鸡胸肉的嫩度

本试验研究了基于近红外(900~1700 nm)高光谱成像技术快速预测不同冷藏时长(0~6天)的鸡胸肉嫩度.通过对原始光谱信息进行S-G卷积平滑及Baseline基线校正预处理,并采用偏最小二乘回归算法(PLSR)构建光谱信息与嫩度参考值之间的定量关系.结果显示,全波段原始光谱及预处理光谱构建的PLSR校正模型和预测模型相关系数R均大于0.90,预测效果良好.经回归系数法,从原始光谱、S–G卷积平滑预处理光谱及Baseline基线校正预处理光谱中分别筛选出20、20和19个最后波长,构建优化的RC-PLSR模型,预测相关系数分别为0.91、0.89及0.93,均方根误差分别为2.33、2.45及2.03.相比之下,经S-G卷积平滑预处理构建的PLSR模型和RC-PLSR模型预测效果均最优.研究表明,近红外高光谱成技术结合PLSR可实现对鸡肉嫩度的快速无损预测.     

基于DEA模型的绿色农业生态补偿绩效评价研究——以西安市蓝田县某村落整治项目为例

土地整理是实现我国土地资源合理配置,提高土地利用效率的重要举措.但作为区域整治活动,土地整理过程中不可避免地直接或间接地对其区域生态环境产生正面或负面的影响.为了尽量减少土地整理的负面影响,积极的生态补偿做法是必要的.以西安市蓝田县某村落土地整理项目为例,研究了生态补偿措施和生态效应.结果表明：在渠道设计中,需要考虑耕层保护,边坡平台建设等问题.以石头为原料的渠道、灌渠和排水渠道,由于其采用了泥石碴路的方法,道路和渠道可以显著减少土地整理过程中的负面生态效应.因此,结合DEA算法能够较好的对绿色农业生态补偿绩效进行评价分析,增加了DEA算法对管理现实世界问题的贡献.