全 文 ：论文推介
高速铁路临时用地复垦
可提高土地的综合利用效率
据《农业工程学报》2011年4月报道，高速铁路大型临时用地制梁场的复垦方案设计应以临时用地工程分区为基本单元，划分为
复垦方案初定和优化两个阶段，京沪高速铁路江阴制梁场复垦区、待调整区与不复垦区面积分别为8.69、5.54及 1.49公顷；待调整
区中制梁区、存梁区与钢筋加工区因桩基础密度较大，硬质化程度较深，经复垦优化分析后最佳复垦方向为设施农业用地，提梁区、
拌合区、生产办公区和施工便道破坏程度较低而最佳复垦方向为林地。此研究成果刊登于《农业工程学报》2011年第4期，题为《高
速铁路大临设施复垦方案优化设计》，第一作者为南京大学地理与海洋科学学院丁宁，通讯作者为金晓斌副教授。
近年来，随着京沪、京津、武广、石太、甬台温、福厦等高速铁路的开工建设与投入使用，中国正大步迈向“高铁时代”。在促
进区域社会经济发展的同时，高速铁路建设不可避免地带来一定数量土地资源的占用和破坏。如何控制和减少高速铁路建设带来的土
地负面影响，已经成为立项决策、行政管理、项目建设、工程施工中亟待解决的问题。从高速铁路大临设施建设特点来看，其线性施
工特性，特定类型服务半径的限制，决定了其耕地占用的无奈性和不可避免性；其用地重载荷、强硬质的工程特点，导致其土地破坏
的严重性和生产能力恢复的困难性，其复垦方案优化设计是合理确定复垦方向、提高复垦利用效益的前置条件。
研究者在综合考虑高速铁路大临设施用地复垦政策约束、复垦技术难度、复垦经济投入及复垦综合效果的基础上，构建了大临
设施制梁场用地的复垦方案设计模型，并以京沪高速铁路江阴制梁场为例进行了实证分析。高速铁路大临设施复垦方案优化设计以临
时用地工程分区为基本单元，划分为复垦方案初定和优化两个阶段：复垦方案初定即根据场地条件与土地管理政策要求，将大临设施
用地划分复垦区、不复垦区及待调整区；复垦方案优化则针对待调整区，首先就各复垦方向进行土地复垦适宜性评价，综合每个工程
区的自然条件、破坏状况、区域因素和邻域状况等影响因素，计算得出每个方向的复垦适宜性指数；其次，对各评价单元各复垦方向
进行“投入—产出”分析，按照土地复垦整理工程分类，选取耕层重建和地面设施两项工程指标作为投入因子，并按照相应工程建设
标准和预算定额标准计算复垦工程量及复垦投入费用，以经济效益、社会效益、生态效益三项指标作为效益评价因子，计算各用地类
型在理想状态下的经济、社会及生态价值，并以复垦适宜性评价结果作为修正指数，以修正临时用地实际条件与破坏状况对产出的影
响，得出现实条件下各评价单元各复垦方向的“投入—产出”值；最后采用数据包络分析（DEA）超效率模型计算各评价单元各复垦
方向的投入产出效率值，选取“投入—产出”综合效率最高值作为复垦最佳方向，并以此确定复垦方案优化结果。将复垦方案初定与
复垦方案优选成果叠加，综合得到高速铁路建设用地复垦规划设计图。以京沪高速铁路江阴制梁场为例进行实证分析的结果显示，梁
场复垦区、待调整区与不复垦区面积分别为8.69、5.54及 1.49公顷，待调整区经超效率分析后，制梁区、存梁区及钢筋加工区设施
农业复垦方向投入产出效率值最高，其他四个亚区林地复垦方向效率值最高，其主要原因在于制梁区、存梁区及钢筋加工区农用地复
垦投入大但复垦效果难以确定，投入产出比相对较低，复垦综合效益不高，故最佳复垦方向为设施农业；其他四个区土地破坏严重程
度相对较低，农用地方向复垦投入产出比相对较高，林地复垦综合效益最高，故研究案例待调整区复垦优化分析的结果为：制梁区、
存梁区与钢筋加工区复垦为设施农业而其他亚区复垦方向林地。我国对工程建设土地破坏复垦领域的研究主要集中在土地复垦适宜性
评价、复垦技术体系与工程技术方法、土壤修复与地力培肥等方面，对高速铁路临时用地复垦的研究刚刚起步，有针对性地在土地管
理政策约束、投入产出分析和复垦适宜性评价基础上对高速铁路临时用地后续利用方式进行决策的研究较为鲜见，此次研究填补了这
项空白，这项研究成果提示，在国家土地复垦政策调整的宏观背景下，在土地复垦优先用于农业生产的前提下，在经济可承受、社会
可接受的范围内，在于土地管理政策顺序衔接的基础上，高速铁路大临设施用地的后续利用方式应当多样化，从而在最大限度保护耕
地的同时，提高土地的综合利用效率。
新型瓜子分选机
让你不再为吃到苦瓜子而苦恼
近年来人们对瓜子类农产品的品质的要求不断提高，瓜子在炒制之前的分选成为了一个重要的环节。对于像西瓜子这样的扁平颗
粒体，具有形状不规则、色泽不均匀等特点，分拣比较困难。随着生产规模的不断扩大，人工分选效率较低越来越不能满足需求，因
此，需要利用计算机视觉控制机器设备进行分拣来提高效率和准确率。《农业工程学报》2011年第4期刊登了安徽大学赵吉文博士的
一篇优质瓜子机器分选的论文，题为“基于灰度带比例的西瓜子识别算法研究与实现”。据悉，早期的色选机多为光电分选，分选效
率和准确性较低。近年来发展起来的电荷耦合元件（charge coupled device，CCD）色选机成为瓜子分选设备的主流。
研究者以产自甘肃会宁的新疆圆片西瓜子（表面中心有白色区域）为研究对象，通过统计瓜子原粮的表面特征，提出了基于灰度
带比例的西瓜子识别算法，并进行了产品试验研究。灰度带比例值定义为瓜子图像中心白色区域面积与周围黑色区域面积的比值。先
对瓜子图像进行处理，再提取灰度带比例值，将上述算法采用VHDL逻辑语言进行描述，移植到以FPGA为核心的CCD杂粮色选机上，该
色选系统采用现场可编程门阵列（field programmable gate array，FPGA）并行硬件计算处理方案，在多通道实时分选方面保证了
算法的可执行性。在大量试验的基础上进行灰度带比例的训练。根据训练后的灰度带比例参考值最终分拣出优质西瓜子。在识别率为
95%的情况下，分选效率要远远高于手工分拣效率，为0.33公斤/秒。能够得到这样好的分选结果，主要得益于所提出的特征值易于实
现，而瓜子图像预处理则是准确提取灰度带比例这一特征值的前提。图像预处理部分突破了以往的预处理思路，具体在于：1）不是
单纯地对图像进行直方图均衡化，而是采用了对比度自适应的直方图均衡化；2）在对瓜子图像进行二值化以后，进行了中值滤波，
为进一步采用灰度带比例值进行分类提供了很好的特征。瓜子图像经过这样的处理之后，灰度带比例值也就可以准确求出了。
对于像瓜子这样扁平颗粒的分拣算法，国内外学者均有成果出现。不过所提出的分拣算法需要提取很多特征值，不利于快速分拣
出优质西瓜子。此次研究所提出的分拣算法只需要提取一个特征值即可，便于提高西瓜子的分拣效率，为高效分拣西瓜子提供了理论
支持和方法实现。文章研究的西瓜子图像分类算法及实现方法对于同类性质的物料分选具有很好的参考价值。研究成果为优质瓜子的
分选提供了设备保障，对提高瓜子产品的品质有重要的意义。
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