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101.
102.
103.
定量分析了北京顺义、通州区土壤高光谱反射特征,利用资源三号、高分一号、高分二号传感器的光谱响应函数,结合高光谱数据生成相应宽波段模拟数据;将土壤光谱数据、拟合宽波段数据分别与实测土壤有机质含量开展相关性分析,提取并筛选敏感波段,利用偏最小二乘法建立基于高光谱数据的土壤有机质含量预测模型;依据宽波段模拟数据和实测土壤有机质含量的相关性,提取并筛选敏感波段,建立土壤有机质含量预测模型。结果表明,在基于土壤高光谱数据建立的土壤有机质含量预测模型中,以对数的一阶微分为最优,其R和RMSE分别为0.697和0.195,偏最小二乘法得到的反演土壤有机质含量的模型是可靠的;在基于模拟宽波段构建的土壤有机质含量估测模型中,以高分一号的拟合精度最高,R和RMSE分别为0.334和0.240;受室外不可控因素的影响,模拟宽波段数据在估测北方地区土壤有机质含量方面仍需进一步研究。 相似文献
104.
基于近红外漫反射光谱的规模化奶牛场粪水氮磷定量分析及模型构建 总被引:2,自引:2,他引:2
为建立规模化奶牛场粪水中氮磷含量现场快速检测方法,以实现准确预测的同时替代常规监测程序,选取23家天津市典型种养结合模式的规模化奶牛场,围绕粪水处理全过程环节依次开展样品采集、实验室常规化学检测、近红外漫反射光谱采集,并进行主成分分析和偏最小二乘分析,建立多种动态复合影响因素条件下的全局、全程快速检测定量分析模型。结果表明:主成分分析不仅反映出同一奶牛场粪水有机组分随处理环节的变化,而且也反映出不同奶牛场粪水样品的差异性,以及在粪水处理过程中各因素对后续模型的影响程度。建立的全过程环节定量分析模型对总氮含量预测结果与实际含量的线性拟合相关系数R为0.96,预测均方根误差RMSEP为187.80;对总磷含量预测结果与实际含量的线性拟合相关系数R为0.91,预测均方根误差RMSEP为3.59。建立的全局定量分析模型对总氮含量预测结果与实际含量的线性拟合相关系数R为0.96,预测均方根误差RMSEP为238.59;总磷含量预测结果与实际含量的线性拟合相关系数R为0.91,预测均方根误差RMSEP为6.56。研究表明,基于近红外漫反射光谱和偏最小二乘法对规模化奶牛场粪水处理全过程环节粪水样品中氮、磷含量进行定量分析是可行的;纵向模型比横向模型能提供更好的预测结果;近红外漫反射光谱技术可实时、快速、高效地对规模化奶牛场粪水处理全过程总氮和总磷进行跟踪和监控。 相似文献
105.
基于氮素运转原理和GRA-PLS算法的冬小麦籽粒蛋白质含量遥感预测 总被引:5,自引:1,他引:5
【目的】及时、有效地预测籽粒蛋白质含量,能够为优质小麦品种的收购和加工提供科学合理的决策支持信息。本研究从籽粒蛋白质形成的氮素运转规律出发,研究冬小麦籽粒蛋白质遥感预测的可行性及在区域与年际间的扩展性,为高分辨率遥感卫星进行大面积蛋白质预测提供理论依据。【方法】利用2012-2013年4个冬小麦品种×4个氮肥梯度的试验数据和地面高光谱数据进行建模;基于小麦籽粒蛋白质形成的氮素运转机理,通过分析籽粒氮素累积量的两个主要来源及其之间的比例关系,重点抓住开花前的植株氮素累积量再运转这一主要来源,而灌浆期根际的氮素直接吸收则通过其与前者的比例关系来确定,通过相关农学参数模型的耦合,同时加入温度影响因子对籽粒氮素运转的影响,初步阐明了利用开花期小麦叶片氮含量可以预测籽粒蛋白质含量的应用机理;然后选择与叶片氮含量相关的植被指数,利用灰色关联分析-偏最小二乘算法(GRA-PLS)选择与叶片氮含量关联度较高的植被指数并进行小麦叶片氮含量的估算,通过与氮素运转模型的耦合构建了基于氮素运转原理的籽粒蛋白质含量遥感预测模型;最后利用2009-2010年的品种×播期×肥料试验和2012-2013年的其他品种氮肥处理试验进行验证。【结果】(1)通过GRA方法对叶片氮含量和植被指数间的关联度进行计算,选择关联度较大的前5个植被指数进行叶片氮含量建模,其植被指数分别为mND705、NDVIcanste、Readone、DCNI和NDCI;(2)通过PLS方法构建的叶片氮含量模型,建模结果的预测值与实测值的决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)分别为0.859和0.257%,验证结果的R2和RMSE分别为0.726和0.063%,利用GRA-PLS方法估算叶片氮素含量具有较好的稳定性;(3)构建的蛋白质预测模型,建模结果和验证结果的预测值与实测值的R2和RMSE分别为0.713、1.30%和0.609、1.19%,预测模型具有较高的精度与可靠性。【结论】基于氮素运转规律构建的小麦籽粒蛋白质含量遥感预测模型,可以作为应用开花期遥感信息来预测籽粒蛋白质含量的机理性解释,初步实现了本研究区域和年际间的籽粒蛋白质含量预测,具有一定的应用前景。 相似文献
106.
【目的】利用高光谱成像技术对水稻纹枯病进行早期的快速无损识别,结合判别分析方法建立相应的鉴别模型。【方法】以健康和感染纹枯病的水稻幼苗为研究对象,采集叶片和冠层各180个样本的380~1 030 nm波段的360条高光谱图像,剔除明显噪声部分后,以440~943 nm波段作为水稻样本的光谱范围,分别用不同的方法预处理获得水稻叶片的光谱曲线。采用偏最小二乘–判别分析(PLS-DA)对不同预处理的光谱建模。采用MNF算法对冠层的原始光谱数据进行特征信息提取,并基于特征信息建立线性判别分析(LDA)模型和误差反向传播神经网络(BPNN)判别模型。【结果】标准正态变量变换(SNV)预处理后建立的PLS-DA模型的预测集判别正确率最高,为92.1%。基于特征信息的LAD和BPNN模型的判别结果优于基于全波段的PLS-DA判别模型。基于最小噪声分离变换特征信息提取的BPNN模型取得了最优效果,建模集和预测集正确率分别达99.1%和98.4%。【结论】采用高光谱成像技术对水稻纹枯病生理特征进行无损鉴别是可行的,本研究为水稻纹枯病的识别提供了一种新方法。 相似文献
107.
吕梁山地区地形垂直差异明显,植被对气候变化反应敏感,研究吕梁山地区植被物候变化,探索植被物候变化与气候的响应关系,旨在为高海拔山区植被物候研究和生态治理提供借鉴。基于2000—2015年MODIS NDVI时间序列数据,通过动态阈值法提取吕梁山地区的植被物候,对气温、降水进行空间插值,并对植被2个关键物候期与气候因素进行偏相关分析。结果表明:(1)植被生长季开始日期(the start of the growing season,SOS)提前的区域约占85.7%,其中16.2%显著提前;植被生长季结束日期(the end of the growing season,EOS)推迟的区域约占90.6%,其中33.3%显著推迟。(2)区内74.8%、87.7%植被SOS分别与气温、降水呈负相关,气温升高或降水增加,植被SOS提前。植被SOS在高海拔山区受4月气温影响显著,而低海拔地区受4月降水影响显著。(3)区内72.6%、65.1%植被EOS分别与气温、降水呈正相关,气温升高或降水增加,植被EOS推迟。植被EOS在北部和西部地区受11月气温影响显著,而高海拔地区受9月降水影响显著。2000—2015年吕梁山地区植被物候发生显著变化,各地区对气温、降水的响应不同,研究结果可为区域物候、气候变化研究和陆地生态治理提供科学依据。 相似文献
108.
基于清洁生产的森林采伐装备分析 总被引:2,自引:0,他引:2
从清洁生产的定义、内涵及目标出发,分析国内外森林采伐装备现状,提出基于清洁生产的森林采伐装备,即森林采伐机械装备能源利用的合理化、采伐机械作业对人类和环境危害的最小化、在保护环境的基础上实现经济效益最大化。 相似文献
109.
为建立一种快速检测茶叶中游离氨基酸含量的方法,应用近红外光谱分析技术对贵州省不同产地的162个绿茶样品中的游离氨基酸含量进行检测,并结合偏最小二乘法(PLS),建立茶叶中氨基酸含量的预测模型。结果表明:通过标准归一化(SNV)光谱预处理,光谱范围选择6 657.74~6 178.16、5 793.11~5 688.98、4 493.33~4 350.62cm-1,主因子数为11,得到模型的内部交互验证相关系数(R)为0.981 56,交互验证均方差(RMSECV)为0.501;模型的预测值与实测值的相关系数为0.998,预测均方差(RMSEP)为0.312,稳定性试验得到的相对标准偏差(RSD)小于0.4%。综合分析,傅里叶变换红外光谱法与化学计量学方法相结合可以实现茶叶游离氨基酸的快速检测,满足检测要求。 相似文献
110.
超甜玉米周年性生产性能及适宜播种期研究 总被引:12,自引:0,他引:12
通过 16个月的周年性生产试验表明 ,在广州地区 ,超甜玉米的最适宜播种期为 2月下旬至4月上旬和 8月中下旬 ,且春播鲜穗产量高于秋播 ;在其它时期可以播种 ,但经济产量较低 ;超甜玉米的鲜穗收获期一般是吐丝后 2 6d左右 ;用抽雄到鲜穗收获期的有效积温 (≥ 10℃ )作为超甜玉米鲜穗收获期的标准要比单纯使用持续时间更为准确、科学 ,相应的有效积温为 370℃左右 . 相似文献