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本研究旨在探索和研究水稻叶片不同生育期叶绿素相对含量(SPAD)与实测水稻叶片光谱的变化规律和响应特征。通过采集研究区水稻发育关键期叶片光谱及叶绿素相对含量,研究探讨了随着生育期的推进,水稻叶片光谱特征变化以及与SPAD变化响应关系,分析比对了SPAD与四个生育期水稻DVI、RVI、EVI2等植被指数敏感波段。结果表明,随着生育期推进SPAD值逐渐减少,可见光范围光谱反射率呈一致的逐步增加趋势;孕穗期近红外波段对SPAD反映敏感,抽穗期、灌浆期和成熟期可见光波段对SPAD敏感;四种植被指数与SPAD值相关性,DVI与孕穗期、成熟期,RVI对抽穗期,EVI2对灌浆期的SPAD值更敏感。 相似文献
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为研究树脂对改性材性能的影响,采用2种不同工艺合成三聚氰胺-脲醛树脂(MUF),测试了树脂的相关性能。结果表明,不同合成工艺路线下制备的 MUF 树脂在固体含量、粘度、固化时间、游离甲醛含量间存在显著差异。最终树脂的分子结构类型相似性极高,但相同结构组分在不同树脂中所占比例各有差异。羟甲基基团在MUF2中所占比例高,而亚甲基桥键及醚键在MUF1中含量高。MUF1改性材的增重率(weight percent gain,WPG)值更大,但MUF2改性材的抗溶胀性(anti-swelling efficiency,ASE)和体积膨胀率(bulking rates,B)更高,MUF2改性材的尺寸稳定性更好。 相似文献
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文章分析探索了应用可见近红外光谱技术快速、高效、便捷测定土壤营养参数的可能性。采集蓬莱镇组紫色土样本,比对分析了不同肥力水平、土壤厚度和土壤粒径条件下采集土壤光谱对可见近红外光谱特征的影响,筛选出不同厚度、粒径土壤条件下的碱解氮含量预测模型。研究结果表明,土壤样本厚度为30mm时具有最大的光谱反射率,建立的氮含量预测模型效果最佳,校正集和验证集的相关系数分别为0.84和0.83,均方根误差分别为1.79和1.87。土样粒径在0.25-0.85mm时氮含量的预测效果最佳,校正集和验证集的相关系数均超过0.8,且均方根误差较小;但当土样粒径<0.25mm时,氮含量预测模型效果明显下降。采用20目(<0.85mm)过筛、30mm厚度土壤样本采集可见近红外光谱和偏最小二乘法(PLS)模型预测,可以实现对蓬莱镇组紫色土碱解氮含量的较好光谱预测。 相似文献
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高光谱遥感影像具有光谱分辨率高、图谱合一的特点,影像中的地物组成也多种多样,针对图像数据中目标出现概率较小、检测概率较低等问题,本文提出了基于超平面构建的高光谱数据目标异常检测方法。它通过对高光谱数据的结构分析,构建出高维空间中的背景超平面算子,以待测像元在其正交子空间的投影值来表征异常程度的大小。通过OMIS和AVIRIS实测数据验证,并与RX算法相比较,基于超平面构建的高光谱异常检测算法能够在多种背景环境下检测出纯度高、光谱差异大的异常像元,并具有较高的检测率和较低的虚警率,因此具备了有效性和较好的实用性。 相似文献
68.
草地地上生物量(Aboveground biomass,AGB)是衡量草地生产力的关键因素,准确测定草地AGB具有重要意义。高光谱因具有时效性强、不破坏草地等特点被广泛用于草地生理生态指标的测定。本研究提取和计算了海北试验站高寒草地冠层的原始光谱(Original spectrum,OR)反射率、一阶微分光谱(First derivative spectrum,FD)反射率、光谱位置面积参数(Spectral parameters of spectral position and area,PA)和植被指数(Vegetation indices,VI)4种不同类型的特征变量,使用连续投影算法(Successive projections algorithm,SPA)和递归特征消除算法(Recursive feature elimination,RFE)进行特征选择,采用随机森林算法(Random forest,RF)构建草地AGB估测模型。结果表明:在由4种特征变量分别构建的草地AGB估测模型中,基于VI的RF模型精度最高(测试集R2=0.70,RMSE=557.87 kg·ha-1),实测AGB与估测AGB的线性R2达到0.72;不同类型特征变量组合构建的草地AGB估测模型中,PA+VI组合的RF模型精度最高(R2=0.71,RMSE=548.97 kg·ha-1),实测AGB和估测AGB的线性R2达到0.73。 相似文献
69.
研究旨在利用近红外光谱技术(near infrared reflectance spectroscopy,NIRS)建立全株玉米青贮6种营养成分的近红外预测模型,为生产实践中合理利用全株玉米青贮饲料资源提供理论依据。选取玉米青贮样品64份作为定标集,16份作为验证集。利用NIRS结合改良偏最小二乘法(modified partial least squares,MPLS)构建并且验证其建立预测模型的优劣。结果表明:构建的玉米青贮干物质(DM)、粗蛋白(CP)、酸性洗涤纤维(ADF)和粗灰分(Ash)预测模型的交叉验证相关系数(1-VR)分别为0.83、0.80、0.93和0.78,都在0.80左右,可以用于实际预测。粗脂肪(EE)和中性洗涤纤维(NDF)含量预测模型1-VR为0.64和0.40,低于0.80,构建的模型相关性较差,模型还需要进一步优化。 相似文献