Probabilistic key for identifying vegetation types in the field: A new method and Android application

Quick identification of vegetation types in the field, based on species composition but not requiring time‐consuming plot sampling, is often needed for vegetation mapping, conservation assessment, teaching and other applications of vegetation classification. Here, we propose a new method that identifies the probability of belonging to the units of an established vegetation classification for vegetation stands encountered in the field. The method is based on calculating the probability that a few species observed in the field would co‐occur in a priori defined vegetation types, using the existing information on species occurrence frequency in these types. The method has been implemented in a freely available Android application called Probabilistic Vegetation Key, which makes it possible to employ it in the field using smartphones or tablets, even in the absence of internet access.     

基于Android系统的医院设备共享服务管理系统

为了提高设备利用率,大多医院将部分设备集中放置于病区服务中心,供全院科室共享使用,但是设备的借用、归还登记依然采用手工模式,这种模式工作效率低下且数据统计难度大。为了解决该问题,本文设计开发了一套基于Android系统的医院设备共享服务管理系统。该系统利用二维码作为设备唯一识别标识,利用Android移动终端软件扫描设备二维码获取该设备基础信息,并通过Web Service接口从数据服务器中获取设备详细信息后进行共享服务管理操作。该软件系统采用Java+MVC框架开发,利用SQL Server 2008实现设备信息存储、共享。通过对徐州医科大学附属医院病区服务中心200余台设备的日常共享服务管理的实际应用与测试,该系统能很好的优化医院设备共享服务管理流程,提高了设备管理人员工作效率。     

基于移动终端的稻田飞虱调查方法

【目的】建立一种基于移动终端的稻田飞虱调查方法,以减轻测报人员劳动强度,提高稻田飞虱调查的客观性,实现稻飞虱调查结果可追溯。【方法】利用Android相机、可伸缩手持杆和装载控制相机APP的Android手机研制了稻田飞虱图像采集仪。在Android开发环境下,利用socket通信和视频编码等技术,实现Android相机的视频采集与编码模块、视频传输模块和相机命令控制模块等。利用Android NDK开发和Java web等技术,实现手机端的视频预览模块、手机控制模块、图像上传模块等。相机实时拍摄的视频将压缩成H.264格式,通过RTSP/RTP协议控制其传输至手机端。手机端通过解压缩,实现实时预览相机所拍摄的视频,并控制相机拍摄水稻茎基部飞虱图像,同时将图像传输到手机端。稻飞虱识别算法部署在云服务器上。手机端可选择稻飞虱图像上传至云服务器,云服务器运行稻飞虱自动识别算法,结果返回至手机端。【结果】基于移动终端的稻田飞虱调查方法利用手机可以实时预览相机拍摄的水稻茎基部飞虱画面,控制相机拍照。云服务器上稻飞虱自动识别算法对图像中的飞虱平均检测率为86.9%,虚警率为11.2%;对稻飞虱各虫态平均检测率为81.7%,虚警率为16.6%。【结论】基于移动终端的稻田飞虱调查方法可以便捷地采集到水稻茎基部飞虱图像,实现稻田飞虱不同虫态的识别与计数。该方法可大大减轻测报人员的劳动量,避免稻飞虱田间调查的主观性,实现稻飞虱田间调查的可追溯。