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黄绵土风干过程中土壤含水率的光谱预测 总被引：2，自引：0，他引：2
以2014年两次在陕西省乾县田间采集的129个黄绵土土壤样本为研究对象,建立土壤含水率定量反演模型。在土壤风干过程中测量光谱反射率及含水率,分析土壤含水率与光谱反射率之间的关系,并利用一元线性及指数回归建立土壤含水率光谱预测模型。结果表明在400~1 340、1 460~1 790、1 960~2 390 nm波长范围内,与含水率相关性最大的反射率对应的波长分别为570、1 460、1 960 nm;吸收深度最大的波长位于490、1 460、1 960 nm。土壤光谱特征指标与含水率之间的线性相关关系优于指数相关关系。以特征波长1 980 nm(C1980)、1 980 nm的吸收深度(D1980)和1 480 nm的吸收深度(D1480)为自变量建立的线性模型为土壤含水率预测的最优模型,校正和验证的决定系数R2大于0.92,相对预测偏差(RPD)大于2.5,均方根误差(RMSE)小于2.5%。研究表明利用自然土样,在风干过程中进行土壤含水率光谱快速预测是完全可行的,从而为遥感实时、快速监测土壤水分含量及大面积土壤水分反演提供了参考。 相似文献
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为了建立一种高效监测冬小麦植株含水率的无损方法,用于反映作物水分状况、指导精准灌溉。以北京大兴的冬小麦为研究对象,利用无人机搭载多光谱相机采集冬小麦5个波段的光谱信息,构造了光谱反射率模型和光谱植被指数模型,筛选了典型地区冬小麦植株含水率解译模型。结果表明:冬小麦植株含水率与反射光谱在0.05水平上显著相关,优选的两种模型的预测精度较高,相对误差均小于10%,决定系数均大于0.75;从模型复杂程度和物理含义考虑,估算植株含水率的最优模型为基于逐步回归法的光谱指数模型,该模型的率定及验证的决定系数为0.78和0.83,均方根误差为6.79%和5.47%,相对误差为9.73%和6.91%。该研究为采用无人机多光谱遥感技术实现对作物水分的快速高效监测提供了有效方法。 相似文献
3.
为研究波长选择方法对稻谷千粒质量近红外光谱分析(NIRS)模型预测能力的影响,用偏最小二乘法(PLS),在600~1 100 nm的波长区间,建立稻谷千粒质量的全光谱近红外光谱预测模型,得到模型的内部交叉验证系数为0.714,外部验证决定系数为0.659,内部交叉验证误差和预测误差分别为1.809和1.756。采用相关系数法、互信息法、逐步回归法、无信息变量消除方法、遗传算法和间隔偏最小二乘法对建模波长区间进行选择和优化,再以同样的方法建立稻谷千粒质量NIRS预测模型。结果显示,通过波长选择和优化后,不仅参与建模的波长显著减少,而且所建模型的内部交叉验证和外部验证决定系数均有所增大,交叉验证误差和预测误差均有所减小。其中,采用遗传算法进行波长选择后,所建模型的内部交叉验证和外部验证决定系数最大,分别为0.729和0.710,交叉验证误差和预测误差则分别降低了9.50%和5.72%,是6种方法中最优的。表明经过波长选择后,可以提高稻谷千粒质量近红外光谱预测模型的预测能力。 相似文献
4.
研究土壤有机质含量与土壤盐分参数之间的相关关系,可以为土壤施肥、增产增收及资源有效利用等方面提供理论支撑。研究采集了试验地中165个土样,并测定了土样的HCO~-_3、SO■、Cl~-、Na~+、Ca~(2+)、K~+、Mg~(2+)等离子的含量、土壤全盐含量及土壤有机质含量等数据,研究了土壤有机质含量与土壤盐分参数之间的相关关系以及核函数对预测模型的影响。结果表明:土壤盐分参数与土壤有机质含量之间有较强的相关性,使用基于BP神经网络(BPNN)与回归型支持向量机(SVR)建立的改进BPNN-SVR模型预测土壤有机质含量具有较高的可信度。明确了最优的核函数参数后,随机抽取120个样本数据作为训练集,剩余45个样本数据为测试集,数据归一化后用改进BPNN-SVR预测训练集的决定系数达到0.938,均方差为0.074 2,测试集的决定系数达到0.941 5,均方误差为0.106 5,显示了改进BPNN-SVR优良的泛化能力和预测性能;用传统的BPNN模型预测土壤有机质作为对比试验,测试集的决定系数为0.870 3,均方差为0.116 2。因此,改进BPNN-SVR模型相较于传统BPNN模型的测试集均方差降低了30.99%,决定系数提高了8.18%。在同一训练集和测试集条件下,不同核函数对改进BPNN-SVR模型也有显著的影响,其中RBF核函数表现最佳,决定系数达0.908 6,平均相对误差(5.98%)和均方误差(0.074 6)均小于其他核函数类型。因此,基于RBF核函数的改进BPNN-SVR模型可以利用土壤盐分参数有效地估算土壤有机质含量,且精度和可靠性较高。 相似文献
5.
基于PEST的MODFLOW-HYDRUS耦合模型参数优化 总被引：1，自引：0，他引：1
《中国农村水利水电》2017,(7)
为实现饱和、非饱和带水分运动耦合模型参数的有效率定,以内蒙古河套灌区永联试验区的地下水位、土壤含水率实测数据为基础,选用MODFLOW-HYDRUS耦合模型,采用试错法与PEST优化算法相结合的方法,对水文地质参数和土壤水力参数进行优化。优化结果表明:通过PEST算法进行参数优化后,耦合模型模拟精度有所提高,决定系数提高了2%~35%,纳什系数提高了6%~11.3倍,均方根误差减小了5%~20%,标准化均方根误差减小了5%~20%。其中验证期土壤含水率的各项评价指标提高或减小的幅度均为最大,决定系数、纳什系数、均方根误差和标准化均方根误差变化幅度分别为35%、11.3倍、20%和20%。 相似文献
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为探讨数据挖掘技术中LM(Levenberg-Marquardt)算法在土壤表层(约1 cm)含水率遥感监测中的应用,选取黄绵土、粘黄土、红土为试验材料,配制含水率分别为0、6%、10%、14%、18%、22%的土壤样本,在09:00—10:00和15:00—16:00时间段进行可见光采样,并对图像亮度进行梯度处理,以此模拟全天光线变化。采用样本实测含水率及图像RGB三阶颜色矩数据作为数据集,对上午、下午样本和两时间段混合样本采用LM算法建立含水率回归模型,并与BP(Back propagation)算法和分类回归树(Classification and regression trees,CART)算法进行比较。结果表明,基于土壤表层RGB颜色矩的LM算法具有较好的应用效果,混合样本不同土样回归模型决定系数R~2分别为0. 958、0. 943、0. 949,均方根误差(RMSE)分别为1. 6%、2. 0%、1. 9%,相对分析误差(RPD)分别为4. 873、4. 183、4. 440。不同光照时的混合样品分析结果表明,LM算法适用于不同光线采集样品的土壤含水率监测,适用于土壤表层(约1 cm)含水率的监测。 相似文献
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基于LVDS传输线延时检测技术的土壤含水率传感器 总被引：1，自引：0，他引：1
为实现土壤含水率的快速准确监测,设计了一种基于LVDS差分传输线延时检测技术的土壤含水率传感器。该传感器将高频振荡信号分路为两通道LVDS差分信号,一个通道用于测试土壤含水率,另一个通道用于提供参考信号。由于土壤中水分的变化改变土壤介电常数,从而导致测试通道LVDS差分总线上信号传输延时的变化,则传感器检测该通道信号的传输延时就可以确定土壤含水率。为了获得LVDS总线设计线宽和线间距的最优值,以LVDS总线阻抗值均方误差最小化为目标,构建了线宽和线间距的最优化计算模型,并通过遗传算法求解出了最优线宽为0.178 9 mm和最优线间距为0.223 8 mm。试验表明,根据该参数设计的传感器在50 MHz频率时,对体积含水率8.31%以上的砖红壤土和黄壤土的预测模型为线性模型,决定系数R2为0.964 2,绝对预测误差在2.45%以内。 相似文献
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为了给基于频域反射法测量土壤质量含水率提供一种方法,设计了一种由圆管和探针组成的管针式土壤质量含水率测量探头。以杨凌地区的塿土为对象,分析了所设计探头间接测量土壤容重的误差;在信号源频率为50、100、150、300、500 MHz下,研究了土壤质量含水率(2.58%~21.43%)、土壤容重(0.80~1.30 g/cm3)和温度(10~50℃)对探针上的电压与信号源输出电压的比值(信号电压比)的影响;建立了信号电压比与土壤温度、容重和质量含水率之间的三元二次方程,分析了模型预测土壤含水率的可行性。结果表明:管针式探头间接测量土壤容重的绝对误差为-0.129~0.016 g/cm3;含水率、容重和温度均影响信号电压比,50、100、150 MHz下含水率对信号电压比影响较显著。在0.01的显著水平上,150 MHz下所建模型较优,其决定系数R2为0.849 6;对该模型的检验结果说明,计算的信号电压比与实际电压比的绝对误差为-0.166~0.159。基于该模型计算的土壤含水率与实际含水率的绝对误差为-3.440%~4.039%。 相似文献
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末端开路同轴探头法测量土壤复介电值用于表征土壤含水率具有准确、快捷的优点。针对目前土壤介电同轴探头集总测量模型没有充分考虑探头的参数以及土壤体积对测量结果影响等问题，基于电磁场理论，对末端开路同轴探头建立了准静态数学模型，适用于土壤的复介电常数准确测量。通过全波软件仿真和模型计算结果对比，以无水乙醇介电实测值和理论值对比，验证模型的准确性。采用本文介电测量模型对不同含水率的黄绵土进行测量计算，复介电常数实部与实测土壤含水率二阶多项式拟合决定系数大于0.965，表明本文所提土壤介电测量方法适用于土壤复介电常数和含水率的测量。 相似文献
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基于交叉验证的农田土壤饱和导水率传递函数研究 总被引：3，自引：0，他引：3
基于北京大兴区农田土壤剖面采样数据,采用多元回归及多折交叉验证方法,建立并验证以不同土壤质地、有机质含量为自变量的农田土壤饱和导水率(Ks)土壤传递函数(PTF),对比了其他3种现有的Ks土壤传递函数预测结果,并对0~80 cm农田土壤Ks进行预测。结果表明:以土壤粉粒质量分数、粘粒质量分数、有机质质量比的组合项及常数项为自变量建立的多元回归方程,对所采剖面样本0~100 cm内土壤饱和导水率预测的均方根误差为40.525 cm/d,平均相对误差为204.738%,决定系数为0.544,相关系数为0.742,均好于其他3种预测结果。大兴区域农田土壤Ks表层变化范围较大,北部及西南部永定河一带Ks较小。所建立的PTF模型对采育镇60~80 cm深度处的粘壤土夹层也有较好表征,可以用作大兴区域土壤饱和导水率的评估。 相似文献
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根据日光温室内水汽质量动态平衡关系,同时全面考虑了作物蒸腾、土壤蒸发、覆盖层内表面凝结和闭膜后的冷风渗透等与湿度变化相关的各种物理过程,建立了温室空气湿度动态预测模型。通过冬季试验验证了模型的预测功能。结果表明:室内空气相对湿度动态预测模型连续日期的预测结果与实测值比较吻合,相关系数为0.897 5,相对误差平均值为9.45%。 相似文献
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为评估农业机械作业对大豆产量的影响，本文开展不同机型、不同压实次数的拖拉机压实试验，获取不同压实环境中的土壤物理性质和大豆产量数据，分别从影响大豆产量的机械因素、土壤因素和复合因素出发，使用多元线性回归(Multiple linear regression, MLR)、随机森林(Random forest, RF)、自适应增强模型(Adaptive boosting, AdaBoost)、人工神经网络(Artificial neural network, ANN)4种机器学习算法建立大豆产量影响预测模型，对模型性能及模型特征重要性进行综合分析。研究结果表明，机械作业与大豆产量间关系复杂，集成学习算法(AdaBoost和RF)所建立的模型具有更好的拟合效果，模型决定系数更高；利用复合因素对大豆产量建立的模型拟合度最高，其次为机械因素和土壤因素，其中基于AdaBoost的复合因素对大豆产量影响模型其拟合程度最优，其R2为0.92,MAE为1.33%,RMSE为1.86%;机械因素、土壤因素都会影响大豆产量，其中机械压实次数以及表层和亚表层的土壤坚实度为影响大豆产量的重... 相似文献
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为了开展大范围的冬小麦干旱预警,以中国北方冬小麦区为实例,构建了土壤水分动态预报模型,结合未来10 d高精度天气要素预报、土壤自动水分观测和冬小麦发育期观测数据,建立了北方冬小麦区干旱预警系统。利用该系统对2018年4—5月进行逐日的冬小麦干旱预警,对干旱预警产品的分析表明:系统对未来10 d土壤相对湿度预报的决定系数在0. 63～0. 91之间,均方根误差在5. 6%～18. 2%之间,预报时效越近,准确率越高。从不同的干旱等级预测准确率看,对于干旱等级较高的重旱和特旱预报准确率较高,轻旱和中旱的预报准确率略低。该系统基本满足冬小麦干旱预警需求,对国家级农业气象部门大范围农业干旱监测和预警业务是有益的补充。 相似文献
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Optimal decision schemes for agricultural water quality management planning with imprecise objective 总被引：1，自引：0，他引：1
Agricultural activities are the main sources of water pollution to surface water and groundwater in rural areas. Extensive soil disturbance and application of fertilizer and manure in agriculture cause nonpoint source losses of soil and nutrients such as nitrogen and phosphorus. How to generate preferred decision schemes for agricultural activities that cause such nonpoint source water pollution is a critical issue for the decision makers. In this study, an inexact agricultural water quality management (IAWQM) model is developed and applied to a case study to generate optimal decision schemes for integrated water quality management within an agricultural system. The model is based on a hybrid fuzzy possibilistic robust programming approach, which improves upon the existing fuzzy possibilistic programming and fuzzy robust programming methods by allowing fuzzy information in the model's objective and constraints to be directly communicated into the optimization processes and resulting solutions. Optimal decision schemes for agricultural activities can be generated, including cropping area, manure/fertilizer applied, and livestock husbandry size, where implications of water quality/quantity restrictions for achieving regional economic development objectives are studied. The results of the case study indicate that useful information can be obtained through the proposed IAWQM model for providing feasible decision schemes, which reflect tradeoffs between economic and environmental considerations. The decision variables are useful for the decision makers to justify and/or adjust the decision schemes for agricultural activities through incorporation of their implicit knowledge on water quality management. 相似文献
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棉花耗水量实时预报研究 总被引：3，自引：1，他引：2
棉花耗水量实时预报是棉田实时灌溉预报的关键，也是棉田土壤水分动态模拟的基础。根据理论探讨和对湖北省天门市棉花灌溉试验成果的模拟分析，提出了适合湖北省的参考作物需水量及棉花耗水量逐日预报数学模型。实例研究表明，提出的方法和模型理论上严密，实用上方便，预测精度能够满足要求。 相似文献
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基于气温预报和HS公式的不同生育期参考作物腾发量预报 总被引：2，自引：0，他引：2
根据南京站2001-2011年实测气象数据,以Penman-Monteith(PM)公式计算得到的参考作物腾发量ET0值作为基准值,对仅需要气温数据计算参考作物腾发量的Hargreaves-Samani(HS)公式进行参数率定,采用率定后的HS公式依据2012年6月-2015年6月气温预报数据对南京水稻、冬小麦不同生育期未来1~7d的ET0进行预报,并与基于实测气象数据的PM法计算的ET0值进行比较,评价HS法的ET0预报精度。结果表明:最低、最高气温实测值与预报值相关系数分别为0.97和0.93,最低气温预报精度略高于最高气温;预见期1~7d内,水稻、冬小麦不同生育期ET0预报值与PM法计算值变化趋势基本一致,整个生育期内冬小麦ET0预报值与PM法计算值吻合程度更好,水稻、冬小麦相关系数分别达0.60、0.80左右;水稻各生育期平均准确率为66.0%~97.5%,平均绝对误差为0.65~1.22mm/d,均方根误差为0.76~1.42mm/d,冬小麦各生育期平均准确率为75.4%~99.5%,平均绝对误差为0.33~1.06mm/d,均方根误差为0.43~1.23mm/d;作物生育期各阶段对气温预报误差越敏感,ET0预报精度越低,随着生育期的推进,水稻对气温预报误差的敏感程度逐渐减小,相应的ET0预报精度逐渐增加,而冬小麦反之;但整体上预见期1~7d的气温预报及ET0预报精度达到可利用程度,可为快速灌溉预报及灌溉决策提供数据支撑。 相似文献