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61.
精细农业无线传感器网络终端节点定位研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现有精细农业传感器网络监测系统中的终端节点模块定位算法易陷入局部最优、定位精度低等缺陷,提出了一种改进无线传感器网络节点定位算法针对大豆农田Zig Bee无线网络终端节点进行定位,采用高斯数据筛选模型修正接收信号强度测量距离。同时,在标准粒子群算法基础上引入混合变异策略,运用混合策略中各个变异函数的优势在算法搜索过程中作用于种群,使粒子跳出局部最优,保证全局搜索遍历能力。大豆实验田试验表明:标准粒子群定位算法和本文提出的混合变异粒子群定位算法的总体定位平均误差分别为1.746 1m和1.1 7 0 8 m,表明改进方法的定位精度更高。 相似文献
62.
高光谱成像技术的玉米叶片氮含量检测模型 总被引:2,自引:0,他引:2
应用高光谱成像技术,实现了玉米拔节期叶片氮含量的检测。提取出240个叶片样本的平均光谱反射率数据(400~1 000nm),对原始数据分别进行3种预处理(1stDer、2ndDer、SNV),建立了4种预测模型,包括基于幅值参数(Dλr、Dλy、Dλb)的多种回归模型、全光谱PLS模型、基于连续投影算法(SPA)的PLS模型及基于主成分分析法(PCA)的PLS模型。建模结果显示:基于PCA的PLS模型预测精度最低;全光谱的PLS模型Rc2和RP2分别为0.967、0.821;基于SPA算法的PLS模型R_c~2、R_P~2分别为0.944、0.749,与全光谱的PLS模型预测精度相当,而自变量个数减少了95.07%。基于幅值参数的多元回归模型其预测结果虽与基于全光谱的PLS模型有些许差距,但模型简单,运算量最小,适用于对精度要求不高的场合。 相似文献
63.
本试验采用单因子试验设计,将体质状况相近的吉林黑羽种公鸡48只,种母鸡672只,随机分成2组,每组24只种公鸡,336只种母鸡。每组4个重复,每个重复6只种公鸡和84只种母鸡。预饲期7 d,试验期40 d。种公鸡对照组饲喂基础日粮,试验组在基础日粮之上添加0.2%浓度的复合中草药添加剂。种母鸡试验组与对照组饲喂相同日粮。测定种公鸡采精量、精子活力、精子密度、精子畸形率、pH值、种蛋受精率及孵化率,探究复合中草药添加剂对种公鸡繁殖性能的影响。结果显示:试验组采精量、精子活力、精子密度较对照组分别提高了0.25%、2.63%(p 0.05)、5.03%(p 0.01),精子畸形率下降0.70%。试验组种蛋受精率、孵化率相比于对照组分别提高了1.32%(p 0.05)、2.52%(p 0.05)。 相似文献
64.
江淮丘陵地区水稻“颖壳不闭”土壤养分限制因子研究 总被引:4,自引:0,他引:4
为了摸清安徽省江淮丘陵地区水稻“颖壳不闭”土壤养分限制因子,采用土壤养分状况系统研究法,通过化学分析、吸附试验及盆栽试验,以高粱为指示作物,对安徽省江淮之间的肥东县、长丰县和颍上县水稻“颖壳不闭”土壤的养分限制因子进行系统研究。结果表明:三县土壤养分限制因子主要是肥东为Zn、N、P、K,长丰为Zn、N、K、P,颍上为N、K、P、Zn。江淮之间的水稻“颖壳不闭”的土壤缺素是几种元素综合作用的结果。 相似文献
65.
CARS-SPA算法结合高光谱检测马铃薯还原糖含量 总被引:3,自引:0,他引:3
以竞争性重加权自适应选择算法(CARS)结合连续投影算法(SPA)选择马铃薯还原糖含量特征波长,共制备238个样本,比色法测定马铃薯还原糖含量,选择190个样本作校正集,48个样本作验证集,与全光谱和经典变量提取方法比较。结果表明,CARS-SPA算法筛选波段效果最佳,相比于全谱建模其参与建模波长点由203个减少到17个,模型验证集决定系数r~2由0.8464提高到0.8965,均方根误差(RMSEP)由0.0758降到0.0490。结果表明,采用CARS-SPA结合高光谱成像技术检测马铃薯还原糖含量结果可行。 相似文献
66.
水稻直播/免耕种植关键技术 总被引:2,自引:2,他引:0
从品种选择、田块选择、浸种催芽、化学除草和肥水运畴等方面阐述了水稻旱直播、水直播的高产栽培技术。 相似文献
67.
基于成像光谱技术的寒地玉米苗期冠层氮含量预测模型 总被引:2,自引:1,他引:1
为了探索寒地玉米冠层氮素含量,以不同氮素水平下玉米大田试验为基础,利用高光谱成像技术探讨苗期玉米冠层光谱,通过相关矩阵法选择植被指数的变量,并依据叶片氮素含量与植被指数的相关性,建立玉米冠层氮素含量预测模型。结果表明:根据玉米冠层高光谱图像,选择与各波段相关性较强的525、566、700、715、895 nm作为植被指数的变量,构建与氮素含量相关性强的植被指数归一化植被指数NDVI(normalized difference vegetation index)、归一化光谱植被指数NDSI(normalized difference spectral index)、比值光谱指数RSI(ratio spectral index)、差值光谱指数DSI(difference spectral index)。以与叶片氮素含量相关性较高的植被指数为自变量,建立单变量、多变量回归预测模型。采用单变量NDVI二次函数回归模型作为0、50 kg/hm~2施氮量下玉米冠层氮素含量预测模型,其R~2分别为0.719、0.803。在100 kg/hm~2施氮量下玉米冠层氮素含量的预测模型为3变量回归模型,其R~2达到0.657。用置信椭圆F检验法检验预测模型,其F值均小于F0.05,估测值与实测值间R2分别是0.724、0.798、0.655,标准误差RMSE分别为0.156、0.140、0.156 mg/g,表明实测值和估测值间的差异不明显,预测模型可用。 相似文献
68.
69.
70.
基于GeoEye-1高分遥感影像的冬小麦氮肥推荐应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为给大区域范围的冬小麦氮素营养遥感诊断及其精准施肥决策提供参考,将GeoEye-1高分辨率遥感影像数据与氮肥优化算法(NFOA)相结合,开展了冬小麦氮肥推荐应用研究。首先,基于多年地面实测冬小麦冠层高光谱数据,利用光谱响应函数生成GeoEye-1卫星遥感模拟数据,计算得到归一化植被指数NDVI,并结合当季估产指数INSEY构建了冬小麦潜在产量预测模型;通过定义可表征小麦氮素丰缺的氮素响应指数RINDVI,结合潜在产量模型,计算得到氮素需求量;最后,利用GeoEye-1高分辨率遥感影像数据进行验证分析,将氮素推荐模型与高分辨率遥感数据相结合生成施肥推荐处方图,实现了冬小麦的氮素营养诊断及施肥推荐。结果表明,当季估产指数INSEY可很好地估算冬小麦的潜在产量(r2=0.606,RMSE=0.704t·hm-2),基于GeoEye-1高分遥感影像提取NDVI预测的潜在产量与实测产量显著相关(r2=0.722,RMSE=0.451t·hm-2)。氮素响应指数RINDVI与氮营养指数NNI的倒数也显著相关(r=0.915),可以用RINDVI来诊断冬小麦氮素的丰缺状态。以上结果说明,在没有地面实测小麦氮含量、生物量、地面光谱等数据的情况下,利用高分辨率遥感数据与气象数据构建模型可估算冬小麦的潜在产量,并能实现对冬小麦的氮营养诊断及生成推荐施肥处方。 相似文献