甘肃农业大学学报投稿要求格式是多少字

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《草业科学》由中国工程院院士任继周教授创刊并担任第一任主编。1984年正式编辑出版《中国草原与牧草》，1987年更名为《中国草业科学》，1989年更名为《草业科学》，由中国草学会和兰州大学草地农业科技学院共同主办。2008年开始，任继周教授担任顾问，兰州大学草地农业科技学院侯扶江教授任主编。《草业科学》主要刊载国内外草业科学及其相关领域，如畜牧学、作物学、园艺学、生物学、林学、环境工程与科学、经济学和管理学等领域的创新性理论研究、技术开发、成果示范推广等方面的论文、综述、专论和学科前沿动态等内容以中国草业科学为主，兼顾世界草学精华，设有草地资源及利用、牧草研究、种子科技、草地畜牧业、草地农业、草地保护、草坪园艺、基层园地等栏目。《草业科学》自创刊以来，始终以“传播草业科学，引导草业发展”为办刊宗旨，坚持严格的科学态度和公开择优录稿的原则，并认真执行期刊“三审制”和“三校一读”制度，保证出版质量。刊物质量逐年提高，学科内影响力不断扩大。2009年版科技部中国科技信息所《中国科技期刊引证报告》统计总被引频次和影响因子分别上升为2061和085，分别在全国畜牧、兽医科学类期刊中排名第1位和第2位，已成为国内外具有影响力的期刊。已被英国CABI文献数据库、《中国生物学文摘》、中国科学引文数据库（CSCD）等收录为源期刊。2008年，本刊再次入编《中文核心期刊要目总览》。曾荣获甘肃省优秀科技期刊奖，第五届全国农业期刊金犁奖学术类二等奖，第四届全国优秀农业期刊学术类二等奖，第四届全国畜牧兽医优秀期刊一等奖。 期刊名称：草业科学主办单位：中国草学会;甘肃省草原生态研究所出版周期：月刊出 版 地：甘肃省兰州市语言种类：中文开本尺寸：大16开国际刊号：1001-0629国内刊号：62-1069/S邮发代号：54-51创刊时间：1984年该刊被以下数据库收录：CA 化学文摘(美)(2011)中国科学引文数据库(CSCD—2008)核心期刊：中文核心期刊(2008)中文核心期刊(1996)中文核心期刊(1992) 地　址：甘肃省兰州市嘉峪关西路768号兰州大学草地农业科技学院《草业科学》编辑部邮政编码：730020 顾问：任继周名誉主编：洪绂曾主编：侯扶江副主编：胡自治 张自和 蒋文兰 陈盈盈编　委：（以姓氏笔划为序）丁连生　万力生　王明昶　王宗礼　王春喜　王晓斌　瓦庆荣白原生　任继周　刘加文　刘自学　刘连贵　刘国道　刘富渊朱邦长　牟新待　许　鹏　许令妊　贠旭疆　吴序卉　张自和张新跃　李守德　李青丰　李建龙　李毓堂　杨中艺　杨志民杨知建　苏大学　陈佐忠　陈盈盈　武艳培　周　禾　周道纬侯扶江　泽　柏　郎百宁　南志标　胡自治　荣威恒　凌　焱贾幼陵　曹致中　维纳汗　黄文惠　彭立鸣　程积民　蒋文兰谢应忠　韩烈保　韩贵清　雍世鹏　缪应庭　蔡庆生 投稿请登录《草业科学》网站,点击“在线投稿”，注册后即可上传稿件，并可随时上网查询稿件审理进程，不明之处可查看网上投稿流程。具体格式请参见下载中心的文章样例。征稿范围和读者对象本刊主要刊载国内外草业科学及其相关领域，如畜牧学、作物学、园艺学、生物学、林学、环境工程与科学、经济学和管理学等领域的创新性理论研究、技术开发、成果示范推广等方面的论文、综述、专论和学科前沿动态等。主要录用各大专院校、科研单位、基层农业推广单位、公司等具有明显创新的科研成果为内容的文稿以及草业科学的新技术、新成果的推广应用类文稿，优先录用国家自然科学基金、国家科技计划项目(包括国家科技支撑计划、“863”计划、“973”计划、科技基础条件平台建设计划、国家科技重大专项和政策引导类科技计划及其他专项工作等)、公益性行业科研专项以及各级政府的科研课题等的科研成果为内容的文稿。凡有重大创新的首发性文稿，一经确认，本刊将开设绿色通道，以最高的效率予以发表，并根据其创新水平及专家审定意见减、免版面费或稿酬从优。来稿要求和注意事项 来稿务求论点明确，论据可靠，数据准确，文字精炼。所投稿件必须是论文的最后定稿，严格按本刊规范投稿，不合要求本刊不便送审。 来稿应包括中文题目、作者姓名，作者单位，邮政编码，中文摘要(200～300字)，关键词(3～8个)，正文（包含前言、材料和方法、结果、讨论、结论），参考文献，英文题名，英文摘要和关键词，英文作者姓名及工作单位。其中英文工作单位请按照英文通信地址的表达习惯来译。并请附第一作者简介：姓名，出生年，性别，民族，籍贯，职务，学位（或在读学位），主要研究方向，E-mail。并注明电话，以便联系。有资助背景的文章，请在首页的采用脚注注明资助该研究的项目名称和项目编号。 文稿中的图表应有自明性，图、表题应简短确切。表格采用三线表，表的各栏均应标明“量或测试项目、标准规定符号、单位”，表中的缩略词和量的符号必须与正文一致。图上的文字不宜多，表达必须清楚，区分明确。照片要保证清楚，必须彩色印刷的费用由作者自行承担。 文稿中出现的所有符号必须符合国家标准规定。物理量单位、外文字母和公式字母必须区分大、小写，正、斜体。生物学名称文章中首次出现的生物应标明拉丁文学名。 参考文献应按在文中出现的先后顺序排列，并在文中标注。未公开发表的资料、文件不得作参考文献引用，只能在征得原作者同意后，在正文中的引用处加括号注明资料来源。综述的参考文献一般不少于40篇。作者应注意利用国内外网络期刊数据库和图书馆现刊来查阅最新文献。 本刊收取稿件审理费（中文文章100元/稿）、版面费（200元/版），彩图图版（500元/版）。邮局汇款：甘肃省兰州市嘉峪关西路768号《草业科学》编辑部收邮 编：730020银行转账：开户行——兰州市工商银行天水路分理处户名——兰州大学汇款时务请注明第一作者姓名、论文编号、稿件审理费或版面费。编辑部收款后即寄回发票(注：银行缴费请采用转账方式，审理费请通过邮局汇款方式缴纳)。 文稿的著作权属于作者。文责由作者自负。论文发表前编辑部会对文稿进行非思想性的文字和图表编辑，修改后的文章在正式出版之前将发送自校稿给作者，作者若不同意本刊的修改，请回复时声明。 请勿一稿多投或多语种重复发表。通过本刊“三审”的文稿，刊发前按照本刊所发通知收取版面费，并付作者稿酬（包括本刊印刷版、光盘版和网络版稿酬），寄期刊2份。不采用稿件本刊将在3个月内把审稿意见退给作者。 本刊已被多家数据库和文摘杂志列为固定刊源，或摘要转载，或全文上网、进入光盘版杂志。稿件接受发表后，文章著作权归作者所有，其他出版权（包括纸型出版权、汇编、复制、发行、翻译权以及光盘、网络等电子媒介的出版权等）属本刊所有。作者若无特别声明，即视为无异议。

1、难发表，2、费用高。可发表在《现代农业科学》国家级、《农家之友》省级

大概就这样了 参考一下吧　　基于landsat-TM影像的专题信息提取　　学生姓名：XX 学号：20085080079　　院系：城市与环境科学学院 专业：XX　　指导教师：XX 职称：助教　　摘 要：本文以沈阳地区为研究区，利用光谱信息提取水体、植被，采用基于灰度共生矩阵的纹理量的分类法，通过TM5波段提取灰度共生矩阵和灰度联合矩阵，计算并提取最能反映类别差异的纹理量值将光谱信息混淆的水田、旱田、居民地用分离，得到最终的分类结果。结果表明:将纹理特征应用于图像分类中可区分光谱混淆的地类，光谱与纹理特征结合得到的分类精度要高于单纯光谱的分类精度。　　关键词：遥感影像;光谱特征;纹理特征;灰度共生矩阵;分层提取;土地利用　　Abstract:Based on the study of shenyang area for using spectral information extraction，water,vegetation,based on gray symbiotic matrix of the texture classification,through the TM5 band extraction graylevel co-occurrence matrix and gray,and joint matrix extraction can reflect the differences between vector-valued texture category will confuse the paddy fields,spectral information structure,separation,with residents of the final results of the Results show that: the texture characteristics will be applied to image classification can distinguish the confusion of spectral spectrum and texture feature combination,the classification accuracy than pure spectral classification 　　Key words:remote sensing image;spectrum feature;texture feature;text gray-level co-occurrence matrix;layered extraction;land-use　　引言　　遥感图像信息专题特征的提取，需要对TM图像的光谱信息和纹理信息进行综合分析,以达到提高影像分类精度的目的[1] 。在自然资源调查中，遥感图像已成为重要的空间数据源，其中TM图像信息是进行土地利用/覆盖变化动态监测的重要依据。常规提取TM图像信息主要是利用影像的光谱分辨率进行的，难以正确区分光谱易混淆的地物，例如菜地与其他耕地类型。　　提取TM图像中易混淆地物信息，可以充分利用影像的空间分辨率及影像上丰富的纹理信为了息来完成信息提取。纹理分析方法在许多领域都有重要的应用，吴高洪等[2]为了提高纹理图像分割的边缘准确性和区域一致性以及降低分割错误率，提出了一种基于小波变换进行纹理分割的方法。因此，研究地物在影像上的纹理特征，建立和充分应用基于纹理特征的地物分类及信息提取方法，将是今后研究高分辨率遥感影像信息提取的方向之一[3]。图像分析需要用到影像的灰度和纹理信息，灰度即波谱信息，是最基本的信息，纹理反映了灰度的空间变化情况，它由纹理基元按某种确定的规律或者某种统计规律排列组成。为了能用计算机进行纹理分析和形成统一的尺度，需将纹理量化，以定量反映纹理信息，形成纹理变量和纹理图像以便分析[4]。　　1 研究区概况　　苏家屯是沈阳市的九个市辖区之一，位于沈阳南部，距沈阳市中心15公里，与抚顺、本溪、辽阳三市毗邻。这里气候适宜，雨量适中，年均气温8度，年均降水量700毫米。物产丰富，蕴藏着丰富的煤石油天然气铁矿石和优质矿泉水等自然资源。苏家屯农业发达，盛产水稻、玉米，是国家确定的现代化农业示范区。本文选择数据源所选取的数据是沈阳地区2001年8月11日TM影像区的子区域。根据沈阳地区的农事历，选择10月上旬的遥感资料为宜。　　2　光谱信息　　地物的光谱一般是指像素的亮度值，地表的各种地物由于物质组成和结构不同而具有独特的波谱反射和辐射特性，在图像上反映为各类地物在各波段上灰度值的差异。地物光谱响应特征是多光谱遥感影像地物识别最直接，也是最重要的解译元素。　　3 纹理特征　　纹理也是遥感影像的重要信息,它通过色调或颜色的变化表现细纹或细小的纹案，这种细纹或细小的纹案在某一确定的图像区域中以一定的规律重复出现。　　目标地物的纹理特征与航空相片的比例尺和太阳高度角有关。另外，它反映了影像的灰度统计信息、地物本身的结构特征和地物空间排列的关系，是进行目视判读和计算机自动解译的重要基础[5]。许多研究表明，除了原始影像光谱信息以外，加上纹理信息就可以使分析准确性和精度提高[6]。遥感图像中多为无规则纹理，一般采用统计方法进行纹理分析,目前用得较多的统计方法有共生矩阵法、分形维法和马尔可夫随机场法。　　所谓灰度共生矩阵是由影像灰度级之间二阶联合条件概率密度所构成的矩阵，反映了影像中任意两点间灰度的空间相关性。其方法是先依据影像的灰度级数和灰度变化情况计算出4个方向(右、下、右上和左下)任意两个灰度级相邻出现的概率矩阵，它能提供多个纹理量，可以从多个侧面描述影像的纹理特征，因而在纹理分类中得到广泛的应用[7]。　　4 提取方法　　1 数据预处理　　本文对沈阳地区遥感影像进行光学增强处理，并采用高通滤波来进行滤波处理对影像进行融合将融合后的影像进行几何校正。本文以1∶5万比例尺地形图为底图，选取均匀地分别在整幅图像内的60个控制点，采用二次多项式纠正模型建立两幅影像的对应关系。配准精度在3个像元以内，　　2 土地利用分类体系的确定　　参考国家土地利用分类体系，结合研究区土地资源的实际情况，TM影像波谱特征及其分辨率等，把研究区土地利用现状分类系统按二级进行分类，一级类型5个，分别为水体、水田、旱地、居民地、植被。　　3　遥感信息提取　　遥感图像的某些波段往往存在异物同谱和同物异谱现象，如果把多种地物放到一起考虑，由于这些波段的加入，会使信息提取变得非常复杂，这也正是传统上基于统计特征的监督和非监督分类遇到的难题。而对地物进行分层处理，就可以充分利用各类地物在不同波段的特征，收到较好效果[8，9]。对某一地物进行提取，获得该信息层，与原图像进行逻辑与运算，做掩膜处理，从而将该地物像元从原始图像中去除，以避免它对其他地物提取的影响，从而为以后的信息提取创造了纯净的环境。　　1基于地物光谱模型的遥感影像分类　　为获得光谱知识，在原始图像上进行采样。在采样过程中考虑到同类地物颜色的差异，如水域的深浅等，每一地类进行了多个样本值的合并，得到地物的综合光谱特征值（如图1）。　　图1 地物光谱特征　　水体的提取：太阳光照射到水面少部分被反射到空中大部分被入射到水体，入射到水体的光，部分被水体吸收，部分被水中的悬浮物反射，少部分透射到水底。被水底吸收和反射。被悬浮物反射和被水体反射的辐射，部分返回水面，折回到空中。因此，遥感器所接收到的辐射就包括水面反射光，悬浮物反射光，水底反射光和天空反射光（如图2）。由于不同水体的水面性质和水体特性的不同，从而形成传感器上接收到的反射光谱就存在差异，为遥感探测水体提供了基础。在可见光范围内，水体的反射率总体比较低，不超过10%,一般为4%～5%,并随着波长的增大逐渐降低，到6μm处约2%～3%，过了75μm，水体几乎成为全吸收体。因此，在近红外的遥感影像上清澈的水体成黑色。因此在提取水体时图面上黑色部分即为水体。　　图2 传感器接收到的光谱　　植被的提取:健康植物的波谱曲线有明显的特点（如图3），在可见光的55μm附近有一个反射率为10%～20%的小反射峰。在45μm和65μm附近有两个明显的吸收谷。在7～8μm是一个陡坡，反射率急剧增高。在近红外波段8～3μm之间形成一个高的，反射率可达40%或更大的反射峰。在45μm、95μm和6～7μm处有三个吸收谷。它们分别受叶子色素，细胞构造，含水量等的影响。因此，在对TM影像上的植被进行提取时，要考虑以上因素。　　图3 健康植被的光谱特征　　2基于纹理信息的分类　　在图1中容易看到水田、旱地、居民地有很大的光谱相似度，因此需要根据纹理特征进行提取。　　本文用水体和植被信息分别对原始影像做掩膜，再结合纹理信息作监督分类提取居民地、水田和旱地。为了突出图像的纹理，提高对图像的解译和分析能力，在对图像进行纹理分析之前，利用ErdasImagine软件对掩膜后的影像进行了增强处理。　　为了进行纹理分类，首先必须提取各类的纹理特征。试验中先提取各类样本，统计各种类纹理特征，再找出最大差异的纹理量，作为分类特征量进行分类(如图4)。纹理特征的提取需考虑到窗口的大小、方向和步长。本文利用TM第5波段的纹理特征,采用了3X3大小的窗口、四个方向的均值[10]、步长为1来对纹理值(包括角二阶距、对比度、熵、相关)进行特征统计。　　图4 纹理样本图　　本文所有的纹理分析均在M0上进行，主要目标是实现对输入遥感影像进行纹理分析，输出纹理分析的结果，以便通过使用结果，以不同的结合方式辅助分类作对比研究。从图5中我们可以看到，3种地类在ASM纹理特征量上差异最大，COR上次之，因此取用ASM、COR特征值，对3种地物加以提取。　　图5 3种纹理特征曲线　　旱田的提取:从纹理曲线中可以看出旱田的ASM量与水田、居民地有很大的差异，因此通过实验对ASM进行阈值设定来提取旱田。　　居民地和水田的区分:采用基于纹理特征和光谱特征相结合的方法，对居民地进行提取。水田和居民地在ASM特征量上，有着较大的差异，但仔细观察可以发现，在去除了旱田的干扰后，水田和居民地在COR特征量上也有着很大的差异。同时一些研究提出了(归一化建筑指数)[11]:NDVI=(TM 5- TM 4)/(TM 5+ TM 4)来对居民地进行提取（见表1）。从表2中可以看出，这种方法并不适合本文的研究区，但是对原始的光谱特征信息进行分析可以发现，在只存有水田和居民地的图像上，两者在TM5上的亮度值差距很大。综上所述,可以对COR和TM5的亮度值进行阈值设定提取居民地,将其与水田相分离。　　表1 5种地物的NDVI指数　　指标 水体 水田 旱地 居民地 植被　　NDVI 0．24271 0．218619 0．380397 0．231489 0．166337　　5　精度评价　　衡量分类精度最广泛的方法是由Congalton提出的误差矩阵法(error matrix)，为了评价分类试验精度，本文采用随机抽样方法抽取400个点作正确率评价，通过对原图的目视判读结合实地考察对结果进行正确率评价，建立混淆矩阵，计算其Kappa系数(见表2)，在ERDAS监督分类中总正确率为4 %(见表3)，两者相比较可以看出，基于光谱和纹理特征的信息分层提取方法能够很好的对研究区影象进行分类。　　表2 光谱纹理信息分类精度%　　居民地 水田 旱地` 水体 植被　　居民地　　水田　　旱地　　水体　　植被　　总合　　正确率/% 82　　4　　2　　1　　1　　92　　2 7　　99　　2　　1　　1　　109　　8 5　　3　　113　　1　　1　　123　　8 1　　0　　0　　35　　1　　37　　6 1　　1　　1　　1　　36　　39　　3　　总正确率=5% Kappa系数=87　　表3 EARDS监督分类精度　　居民地 水田 旱地` 水体 植被　　居民地　　水田　　旱地　　水体　　植被　　总合　　正确率/% 3123　　240　　107　　24　　63　　3577　　88 39　　7481　　569　　176　　6　　1363　　78 81　　112　　1477　　99　　32　　8723　　86 5 1　　39　　202　　1067　　4　　1801　　82 7　　0　　2　　3　　379　　379　　97　　总正确率=4 %　　6　结语　　（1）试验表明，对地物进行分层处理，就可以充分利用各类地物在不同波段的特征。避免已提取地物对其他地物提取的干扰，为后续信息提取创造了纯净的环境；同时还可以有效地减少了漏分和误分，提高分类正确率。本文采用此方法对建设用地信息提取，获得较为满意的效果。　　（2)综合运用光谱知识、纹理信息对于仅基于遥感多光谱信息的传统分类方法，能够更有效地提取出土地利用类型信息，精度有了一定提高。　　（3）本文在进行纹理分析时，仅使用了单波段的影象数据，对于多波段影象数据未能充分利用； TM全色波段纹理清晰，如能加以利用，会对分类精度的提高有一定的帮助。　　参考文献　　[1] 梅安新，彭望琭，秦其明遥感导论[M]北京，高等教育出版社,　　[2] 吴高洪,章毓晋,林行刚等利用小波变换和特征加权进行纹理分割[J]中国图像图形学报,2001,6(4):333-　　[3] 张禾基于纹理特征的遥感影像居民地自动提取方法[J]江汉石油职工大学学报,2007,(4):93-96　　[4] 黄桂兰,郑肇葆,杨敏一种基于共生矩阵法的影像纹理分类方法[J]测绘通报,1996,(3):28-　　[5] 周廷刚,郭达志,盛业华灰度矢量多波段遥感影像纹理特征及其描述[J]西安科技学院学报,2000,2(4):336-　　[6] 舒宁关于多光谱和高光谱影像的纹理问题[J]武汉大学学报,2004,29(4):292-　　[7] 武文波，陈静基于ETM+的遥感影像信息提取研究[J]甘肃农业大学学报2007，43(4)　　[8] 李四海,恽才兴土地覆盖遥感专题信息的分层提取方法及其应用[J]遥感技术与应用,1999,(4):　　[9] 柴芸甘肃省沙化土地监测研究[J]甘肃农业大学学报,2003,38(3):296～　　[10] Treitz P,Howarth PIntegrating spectral spatial andTerrain variables for forest ecosystem classification[J]Photogrammetric Engineering Remote Sensing,2000,66(3):305-　　[11] 查勇,倪绍祥,杨山一种利用图像自动提取城镇用地信息的有效方法[J]遥感学报,2003,(1):38-　　标题 XXXXXXXXXXXXXX（宋体三号字加黑，居中）　　学生姓名：XX 学号：XXX(五号宋体字不加黑，居中)　　XXXX院（系） XX专业(五号宋体字不加黑，居中)　　指导教师：XXX 职称：XXX(五号宋体字不加黑，居中)　　（空两格）摘 要(黑体小四)：具体内容(楷体小四号字不加黑)　　（空两格）关键词(黑体小四)： **；**；** (楷体小四号字不加黑)　　(空一行)　　Abstract(Times New Roman小四加黑)： 具体内容(Times New Roman小四不加黑)　　Key Words(Times New Roman小四加黑)：**；**；** (Times New Roman小四不加黑)　　前言(宋体小三号加黑)　　一、政府信息公开制度概述（一级标题宋体四号字加黑）　　(一)政府信息公开的内涵（二级标题仿宋体小四号字加黑）　　1．政府信息公开（三级标题宋体小四号字）　　正文内容（宋体小四号不加黑）、图表说明（宋体小五号字不加黑）