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为实现快速无损获取马铃薯株高和地上生物量信息,分别获取马铃薯现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期、成熟期的高光谱影像,实测马铃薯株高H、地上生物量(AGB)和地面控制点(GCP)的三维空间坐标,基于无人机高光谱影像结合GCP生成试验田的数字表面模型(DSM),利用DSM提取马铃薯的株高Hdsm ;然后,对马铃薯AGB与原始无人机冠层光谱和高光谱指数分别进行相关性分析,筛选出最优光谱指数和前10个光谱指数,利用指数回归(Exponential regression,ER)构建单变量模型;最后,采用多元线性回归(Multiple linear regression, MLR)、偏最小二乘回归(Partial least square regression, PLSR)和随机森林(Random forest, RF)3种方法构建不同生育期的估算模型,并进行对比,挑选出马铃薯AGB估算的最优模型。结果表明:将提取的马铃薯株高与实测值进行线性拟合,R 2 为0.84;在单变量模型中,每个生育期以ER估算AGB得到的验证精度高于相应的建模精度,其中构建模型效果优劣次序依次为最优光谱指数、Hdsm 、H,块茎增长期以CIrededge指数估测精度最高(R 2 =0.45);在多变量模型中,每个生育期采用3种方法构建AGB估算模型,每种方法以光谱指数加入Hdsm 的模型精度更高、稳定性更强;每个生育期利用MLR以光谱指数和Hdsm 为变量的AGB模型(R 2 为0.64、0.70、0.79、0.68、0.63)效果优于PLSR(R 2 为0.62、0.68、0.75、0.67、0.60)和RF(R 2 为0.56、0.61、0.67、0.63、0.53)模型。利用MLR模型进行马铃薯AGB填图,5个生育期的AGB空间分布与实际生长情况一致。利用融入Hdsm 的MLR模型可估测大面积马铃薯AGB,为精准农业定量化研究提供技术支持。 相似文献
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为及时准确地掌握作物的植株氮含量(PNC)信息,监测作物生长状况,实现农田氮素施肥的科学管理,以马铃薯为研究对象,首先获取了现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期和成熟期的数码影像,并实测了各生育期的PNC、株高(H)和地面控制点(GCP)的三维坐标。其次利用各生育期的无人机数码影像与GCP结合生成试验区域的数字正射影像(DOM)和数字表面模型(DSM),并从中提取冠层光谱特征和株高(Hdsm)。然后将各生育期提取的Hdsm和数码影像变量与地面实测的PNC进行相关性分析,从中筛选出相关性较好的影像变量和Hdsm作为马铃薯PNC估算模型的输入参数。最后分别基于影像变量和影像变量结合Hdsm利用多元线性回归(MLR)、误差反向传播(BP)神经网络和Lasso回归3种方法构建马铃薯PNC估算模型。结果表明:基于DSM提取的Hdsm与实测H具有较高的拟合度(R2为0.860,RMSE为2.663 cm, NRMSE为10.234%);各生育期加入Hd... 相似文献
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为及时准确地掌握作物的植株氮含量(PNC)信息,监测作物生长状况,实现农田氮素施肥的科学管理,以马铃薯为研究对象,首先获取了现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期和成熟期的数码影像,并实测了各生育期的PNC、株高(H)和地面控制点(GCP)的三维坐标。其次利用各生育期的无人机数码影像与GCP结合生成试验区域的数字正射影像(DOM)和数字表面模型(DSM),并从中提取冠层光谱特征和株高(Hdsm)。然后将各生育期提取的Hdsm和数码影像变量与地面实测的PNC进行相关性分析,从中筛选出相关性较好的影像变量和Hdsm作为马铃薯PNC估算模型的输入参数。最后分别基于影像变量和影像变量结合Hdsm利用多元线性回归(MLR)、误差反向传播(BP)神经网络和Lasso回归3种方法构建马铃薯PNC估算模型。结果表明:基于DSM提取的Hdsm与实测H具有较高的拟合度(R2为0.860,RMSE为2.663cm,NRMSE为10.234%);各生育期加入Hdsm,均能提高马铃薯PNC的估算精度和稳定性;各生育期利用MLR方法构建的PNC估算模型优于BP神经网络和Lasso回归。该研究可为马铃薯PNC状况的高效、无损监测提供技术支撑。 相似文献
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马铃薯植株钾含量(Plant potassium content, PKC)是监测马铃薯营养状况的重要指标,快速准确地获取马铃薯植株钾含量对田间施肥和生产管理具有指导意义。基于无人机遥感平台搭载RGB传感器分别获取马铃薯块茎形成期、块茎增长期和淀粉积累期的RGB影像,并实测马铃薯植株钾含量。首先利用各个生育期的RGB影像提取每个小区冠层平均光谱和纹理特征。然后分别基于冠层光谱和纹理特征构建植被指数和纹理指数(NDTI、RTI和DTI),并与实测PKC进行相关性分析。最后利用多元线性回归(Multiple linear regression, MLR)、偏最小二乘(Partial least squares regression, PLSR)和人工神经网络(Artificial neural networks, ANN)构建马铃薯PKC估算模型。结果表明:各生育期NDTI、RTI和DTI与马铃薯PKC相关性均高于单一纹理特征,植被指数结合纹理指数均能提高模型的可靠性和稳定性,MLR和PLSR构建的估算模型精度均优于ANN。本研究可为马铃薯PKC监测提供科学参考。 相似文献
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叶片钾含量(Leaf potassium content, LKC)是表征作物钾素营养状况的重要指标,高效准确地获取马铃薯LKC有助于精准农业施肥管理。本研究旨在通过结合马铃薯关键生育期RGB影像提取的植被指数(VIs)和植被覆盖度(FVC),提高马铃薯关键生育期LKC估算的准确性。首先从马铃薯块茎形成期(S1)、块茎增长期(S2)和淀粉积累期(S3)的RGB影像中提取VIs和FVC,然后分别分析每个生育期VIs和FVC与马铃薯LKC的相关性,最后利用支持向量机(Support vector machine, SVM)、Lasso回归(Least absolute shrinkage and selection operator, Lasso)和岭回归构建马铃薯LKC的估算模型。结果表明:基于RGB影像提取的马铃薯FVC精度较高,且前两个生育期高于第3个生育期;利用VIs估算马铃薯LKC是可行的,但精度有待进一步提高;VIs结合FVC可以提高马铃薯LKC的估算精度。本研究可为作物生长和钾素营养状况监测提供技术参考。 相似文献
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叶绿素是衡量作物光合作用的重要指标,监测马铃薯关键生育期叶片叶绿素含量(Leaf chlorophyll content, LCC)至关重要。获取马铃薯块茎形成期、块茎增长期和淀粉积累期的无人机RGB和多光谱影像,提取无人机多光谱影像的光谱反射率构建植被指数(Vegetation index, VIs),利用Gabor滤波器提取RGB影像的纹理信息(Texture information, TIs)。然后利用机器学习SVR-REF方法进行数据降维获取植被指数和纹理特征重要性排序,并采用迭代的方法在植被指数最佳模型中加入纹理信息,观察每次加入的纹理信息对模型的动态影响。最后使用支持向量机(Support vector machine, SVR)和K-最近邻算法(K-nearest neighbor, KNN)2种机器学习方法进行建模。结果表明,马铃薯3个关键生育期,加入纹理特征后的2种模型精度和稳定性均有提高,且SVR模型精度优于KNN。块茎形成期,SVR模型建模R2由0.61提升至0.71,RMSE由0.20 mg/g降为0.17 mg/g,精度提升14.2%,验... 相似文献
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为确定宁夏扬黄灌区马铃薯水分生产函数,以"克新一号"马铃薯为供试品种,采用膜下滴灌的方式,以不同生育期土壤水分水平为试验因素,对马铃薯不同生育期进行调亏灌溉,测定土壤含水率、耗水量、产量,研究不同生育期不同水分亏缺处理对作物耗水量和产量的影响,并对5种常用的作物水分生产函数建模分析。结果表明:马铃薯块茎形成期轻度水分亏缺处理及淀粉积累期轻度、中度水分亏缺处理对产量影响不显著,块茎形成期和块茎膨大期中度水分亏缺处理及块茎膨大期轻度水分亏缺处理对其产量影响显著;建立Jensen模型、Minhas模型、Stewart模型、Blank模型和Singh模型,根据获得的数据和模型分别求取水分敏感指数。通过分析,水分亏缺会造成马铃薯不同程度的减产,Jensen模型更适用于宁夏扬黄灌区马铃薯的需水情况。 相似文献
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绿洲膜下滴灌调亏马铃薯光合生理特性与水分利用 总被引:8,自引:0,他引:8
通过大田试验研究了调亏灌溉对绿洲膜下滴灌马铃薯各项光合生理指标、产量和水分利用的影响。结果表明:不同生育期水分调亏均可引起马铃薯叶片光合速率、蒸腾速率和气孔导度降低,复水后光合速率变化不大,蒸腾速率和气孔导度则均有所增大。块茎形成期轻度调亏马铃薯产量不会降低,而块茎形成期中度调亏、块茎膨大期轻度和中度调亏马铃薯产量则显著(p<0.05)降低。马铃薯不同生育阶段耗水量受水分调亏影响较大,调亏程度越大耗水量减少越显著,所有水分调亏马铃薯全生育期耗水量均显著低于充分供水。块茎形成期水分轻度调亏马铃薯水分利用效率最高,比块茎膨大期中度调亏、淀粉积累期轻度调亏和全生育期充分供水分别提高36.2%、32.4%和14.2%。因此,膜下滴灌调亏可降低马铃薯光合速率、蒸腾速率、气孔导度和耗水量,促进水分利用效率提高,且块茎形成期轻度调亏不会降低马铃薯产量。 相似文献
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在河西走廊张掖市甘州区党寨镇田家闸灌溉试验站开展了马铃薯不同生育期调亏灌溉的试验研究。在保持其他生育期土壤水分为正常灌溉(土壤含水率65%~75%)的情况下,在马铃薯的幼苗期、块茎形成期、块茎膨大期和淀粉积累期分别进行轻度(土壤含水率55%~65%)的调亏处理,以全生育期的正常灌溉作为对照,进行马铃薯生长指标、产量和水分利用的测定。试验结果表明,不同生育期水分调亏均引起马铃薯株高、茎粗和单株总生物量降低,其中块茎膨大期水分亏缺降低程度最为显著。调亏处理中,苗期轻度水分调亏处理马铃薯产量33 027.22 kg/hm2,与对照无显著差异,水分利用效率和灌溉水利用效率最高,分别达到6.91和9.38 kg/m3,而且能够显著提升马铃薯综合品质。而块茎形成期马铃薯产量和水分利用效率最低,仅分别为24 047.32 kg/hm2和5.85 kg/m3,且造成马铃薯品质下降。膜下滴灌调亏可促进水分利用效率和灌溉水利用效率提高,且苗期轻度水分调亏对马铃薯稳定提质和改善当地水分利用现状有积极意义。 相似文献
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为了快速检测面条中马铃薯全粉含量,研究近红外高光谱成像技术定量检测面条中马铃薯全粉含量的可能性,自制了马铃薯全粉质量分数在0~35%内随机均匀分布的120个面条样品,在900~2500nm范围采集高光谱图像,随机选取80个样品作为校正集,分别采用原始光谱和经过6种预处理方法预处理后的光谱建立了偏最小二乘回归、主成分回归、支持向量机回归模型。结果表明经标准化预处理后用偏最小二乘回归建模效果最好,校正集决定系数(R2C)为0.8653,交叉验证集决定系数(R2CV)为0.6914。用回归系数法在经过标准化预处理后的光谱数据中提取了与全粉含量相关的特征波长,建立了马铃薯全粉含量偏最小二乘回归简化模型, 校正集决定系数(R2C)为0.8685,交叉验证集决定系数(R2CV)为0.8021,基于特征波长建立的模型效果优于全波段模型,模型效果得到了一定的提高。以剩余40个未参与校正模型建立的样品作为预测集,基于特征波长建立了标准化-偏最小二乘回归简化预测模型,预测集决定系数(R2P)为0.8546,模型具有较好的预测能力。结果表明利用近红外高光谱成像技术可检测面条中马铃薯全粉含量,可为马铃薯全粉面条的快速无损检测建立新的方法。 相似文献
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感官检验棉花的品级,这是农村常见的一种检测手段.它的一个主要特点就是存在不确定性.这是由于检验员的品级检验水平存在一定的差异,其中有很多因素制约着检验的结果.文章对影响感官检验结果的因素进行了系统的分析. 相似文献
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从灾害经济学的角度探讨了城镇供水优化调度的必要性和可能性,认为在缺水不可避免的情况下,对供水进行优化调度可以减小缺水带来的损失,产生较好的减灾效益,特别是可以大大减小严重干旱的灾害效应。并根据水资源的特性,提出了缺水损失的计算模式以及优化调度的原则和方法。 相似文献
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结合广东乐昌峡水利枢纽工程右岸坝肩边坡,通过有限元强度折减法计算分析,研究如何合理选择边坡位移监测点.首先通过建立有限元计算模型,针对竣工期工况,对边坡进行有限元降强度计算,获得了边坡破坏时的滑动屈服带;然后在边坡表面选择若干点,计算并绘制其位移随边坡降强度折减系数的变化关系.计算结果表明:在滑动区域表面的点,其位移随降强度折减系数不一定是单调变化的,即随着边坡破坏的发展,某些点的位移有可能单调增长,而有些点的位移则出现震荡现象.显然对于位移单调增长的坡面点,有助于通过位移的变化情况判断边坡的稳定性变化情况,可作为观测布置点;而对于位移震荡变化的坡面点,有待进一步研究.滑动体以外的坡面点的位移对折减系数的变化不敏感,对于监控边坡破坏作用不明显.这一研究结果对于边坡位移监测点的选择布置具有理论指导意义. 相似文献
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滚筒精选机分选质量影响因素分析 总被引:1,自引:0,他引:1
影响滚筒精选机分选质量的因素很多.首先,介绍了滚筒精选机的基本结构与工作原理,然后分析了一些结构方面的影响因素,并通过对工作过程中物料颗粒的受力与运动进行分析,计算出滚筒的极限转速值,总结了该机的转速选择范围. 相似文献
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猪粪沼液理化性质对玉米种子萌发的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
明确沼液理化性质对种子萌发的影响是确定沼液合理灌溉量的前提。该研究以猪粪厌氧发酵的沼液为研究对象,分析了新鲜沼液及预处理后沼液的理化性质,并将沼液理化性质与相对发芽率、相对根长和萌发指数建立函数关系,筛选了沼液中的植物毒性因子及安全阈值。对于秋田MD311这一玉米品种来说,铵态氮与乳酸是沼液中的植物毒性因子。种子达到最大萌发指数对应的铵态氮与乳酸的浓度分别为186与35.8 mg·L-1;二者浓度高于336与61 mg·L-1时,具备植物毒性(萌发指数(70%),不可直接还田。通过静置和曝气过程可降低二种毒性因子的含量。研究表明,沼液还田时将铵态氮与乳酸含量控制在安全阈值内时可降低植物毒性,促进作物生长,最大限度地发挥沼液对无机肥的替代作用。 相似文献