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1.
  目的  叶面滞尘会影响植被光谱特征,削弱植被指数对植被的响应能力,影响反演评估的准确性。为探究叶面滞尘量对植被光谱响应特征及预测模型的影响,本文以北京市常见常绿绿化树种大叶黄杨为研究对象展开研究。  方法  从封闭区域、半封闭区域、开放区域,采集叶片样本,并收集环境灰尘。通过室内控制试验,利用ASD FildSpec Handheld光谱仪测量不同滞尘量叶片的高光谱数据,选取5个特征波段,通过光谱角的方法研究了叶面滞尘量对叶片光谱特征的影响,以及滞尘量对叶面滞尘量预测模型的精度和稳定性影响。  结果  随着叶面滞尘量的增加,植被光谱曲线特征逐渐减弱,灰尘的特征逐渐增强,但光谱曲线的总体变化趋势基本一致。当叶面滞尘量 > 120 g/m2时,光谱曲线的基本表现为灰尘的光谱特征。当叶面滞尘量较少时,预测模型的模拟精度相对较高,随着滞尘量的增加,所有模拟预测模型的决定系数均减小;当叶面滞尘量 > 120 g/m2时,预测模型对叶面滞尘量的模拟预测能力将更差,并且均方根误差(RMSE)随着叶片单位面积滞尘量的增加而增大,模拟预测模型的稳定性及预测精度逐渐降低。光谱角对滞尘叶片350 ~ 1 770 nm波段区间的光谱变化十分敏感,利用叶片光谱角检测滞尘程度不需要分区域讨论,只需与阈值做简单的比较,方法简便易行。  结论  本研究通过室内控制试验,研究叶面滞尘量对植被光谱响应特征,可为建立滞尘植被光谱反射物理模型提供参考与借鉴。   相似文献   
2.
为建立一套基于电子鼻检测技术的茶叶原料农药残留快速诊断方法,试验以一芽二叶茶树鲜叶为材料,分别喷施菊酯类杀虫剂农药和广谱除草剂类农药,通过电子鼻技术进行传感器优化、各农药PCA模式识别并建立单一农药不同浓度预测模型.(1)试验采用LA分析方法进行分析,确定了最优传感器列阵.(2)采用PCA模式识别对两大类农药进行定性分析,6种农药表现较强区分度;其中杀虫剂类与除草剂类农药组间、除草剂类农药组内差异极显著.(3)通过主成分分析法进行浓度定量分析,采用PLS建立各农药浓度回归预测模型;通过各农药预测与实测浓度值线性拟合加以检验,6种农药的浓度预测值与实测值间相关系数高、估计标准误差较小.通过田间试验检验,电子鼻浓度预测准确率在85%以上,电子鼻技术在茶叶原料农残快速诊断运用中具备较强灵敏度.  相似文献   
3.
【目的】基于高光谱特征初步判别油菜摘薹情况,为实现高光谱反演籽粒油酸含量提供理论指导。【方法】使用FieldSpec 3地物光谱仪采集油菜盛花期叶片光谱数据,采用Agilent GC-MS 7980B气相色谱仪分析摘薹和未摘薹处理的籽粒油酸含量,比较2组处理的平均原始光谱反射率特征,及其油菜叶片原始及一阶微分光谱反射率与籽粒油酸含量相关性,在此基础上构建基于原始光谱特征波长的支持向量机(SVM)判别模型、基于光谱参数的油酸含量二项式模型、基于一阶微分光谱特征波长的油酸含量多元线性逐步回归(MLSR)及偏最小二乘回归(PLSR)预测模型,并利用独立样本T检验对模型精度进行验证。【结果】发现未摘薹及摘薹处理的平均原始光谱反射率曲线在760~1080nm波段存在一定差异。未摘薹及摘薹处理的原始光谱反射率与籽粒油酸含量相关性曲线存在一定差异,未摘薹处理的原始光谱反射率在484~956和1001~1146 nm波段与籽粒油酸含量呈正相关,摘薹处理的原始光谱反射率在1882~2111和2324~2499 nm波段与油菜籽粒油酸含量呈正相关,说明摘薹会影响油菜光谱反射率与籽粒油酸含量的相关性表现。选取位于760~1080 nm波段4个拐点波长(760、920、970和1080 nm)的原始光谱反射率作为自变量,用以构建SVM判别模型,经过多次随机取样比较构建所有SVM判别模型,发现最佳判别模型的训练集样本总体精度为86.1%,验证集样本总体精度为77.8%,说明利用高光谱技术判别油菜是否摘薹具有一定的可行性。光谱参数模型中RVI模型对未摘薹处理油菜籽粒油酸含量的反演效果最佳,且该模型与未摘薹处理籽粒油酸含量的相关系数(-0.705)最高。比较全部油菜籽粒油酸含量预测模型类型,PLSR模型对未摘薹处理籽粒油酸含量预测精度最高,其训练集R2=0.590、RMSE=0.610,MLSR模型对摘薹处理籽粒油酸含量预测精度最高,其训练集R2=0.773、RMSE=0.874。利用独立样本T检验对二者模型测试集样本进行验证,未摘薹样本P=0.839,摘薹样本P=0.858,二者样本实测值与预测值均无显著差异(P>0.05),模型合理,说明利用高光谱技术对油菜籽粒油酸含量进行预测可行。【建议】引入随机森林等机器学习算法,更好地选取特征波长(显著相关波长或全波段等),提高光谱数据对油菜籽粒油酸含量的预测能力。后期的试验应侧重于多品种油菜籽粒油酸含量估测研究,探索高光谱技术估测油菜籽粒油酸含量是否具备普遍的可行性。利用高光谱技术反演其他油菜籽粒品质指标,为高光谱遥感监测油菜品质提供理论依据。  相似文献   
4.
溶解氧(Dissolved oxygen, DO)含量是影响水产养殖产量的重要因素之一,具有时序性、不稳定性和非线性等特点,且其影响因子过多、存在复杂的耦合关系,难以实现精准预测。针对传统长短时记忆神经网络(Long short term memory, LSTM)预测模型易引入冗余数据,且在训练过长序列时会出现梯度消失现象,从而不能捕捉因子间长期的依赖性问题,提出了基于小波变换(Wavelet transform, WT)、卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)和LSTM的溶解氧含量预测模型。首先,使用WT降低数据噪声;然后,使用CNN深度挖掘各变量之间的潜在关系;最后,利用LSTM的时序性预测2h后的水产养殖溶解氧含量。结果表明,本文提出的WT-CNN-LSTM模型预测效果良好,其平均绝对误差、均方根误差和决定系数分别为0.138、0.229和0.954,比传统LSTM模型分别优化了28.87%、21.03%和4.61%。  相似文献   
5.
6.
山地电力架空线路大多沿山架设,穿越树竹林,周边的树竹生长缺陷引发短路故障频繁发生,造成用电客户的大量投诉,用户体验满意度下降,抢修抢险费用大幅度攀升,严重影响供电公司的信誉和售电收益.为了提升用电客户的满意度和供电公司的售电受益,采用主成分分析方法提取了山地电力架空线路通道运维质量的3个主要影响因素,它们分别是树竹生长缺陷数、缺陷的消除数和通道运维资金使用合理度.对树竹的生长规律建立一个预测模型,从而得到树竹生长缺陷数的一个预测,根据预测结果划拨架空线路所在供电所的运维资金,消除树竹生长的缺陷数,再用Logistic回归模型,构建架空线路通道运维质量智能评估模型,使供电公司对架空线路运维实现基于数据决策的模式,尽可能保证供电线路零故障运行.  相似文献   
7.
龙脑型阴香(Cinnamomum burmannii chvar. borneol)矮林经营中,企业和农户需预估可蒸 生物量,以便根据加工能力合理安排采收面积。研究以 3~5 年生龙脑型阴香矮林为对象,按照企业收 购标准,统一以 120 cm 为截顶高度、下部枝条全部保留的方法开展采收测定,在同一试验林中,分 别在 3.5 a 生林龄生长期为 1 a 时和 5.5 a 生林龄生长期为 2 a 时测定树高、胸径、冠幅、分枝数和可蒸 生物量 5 个性状。以线性和非线性的方法拟合单株可蒸生物量模型,用 R2、RMSE、AIC、BIC 等指 标评价并筛选出最佳模型,筛选结果是 2 a 生长期最优线性和非线性模型分别 DB=0.625H+0.076HDD, DB=0.091HDD+0.000 017 8HDD2 ,1 a 生长期的分别是 DB=-1.646H-2.734D+4.134C+1.252HD,DB=-1.356 H+0.907H2。4 个模型在实际应用中估算的相对误差分别是 16.680%、14.107%、2.036% 和 20.543%。企业 可依模型估算可蒸生物量,合理安排采收面积。  相似文献   
8.
为了对网纹甜瓜纹理特征进行定量预测,本文结合多个环境因子(基质含水量、温度、湿度、光合有效辐射),使用支持向量机(SVM)与随机森林(RF)多元回归分析方法,对基于灰度共生矩阵提取的4个果实表面纹理特征——对比度(contrast)、熵(entropy)、相关性(correlation)、角二阶矩(ASM)进行了预测。结果表明,纹理特征受环境影响敏感度依次为基质水分、光合有效辐射、空气湿度或有效积温。对比RF模型和SVR模型,发现在不同环境因子输入条件下,RF模型均优于SVM模型,其中输入全部环境因子后RF模型的预测精度最高,对比度、熵、角二阶矩的模拟精度均达到了0.90,分别为R~2=0.945(RMSE=0.243)、R~2=0.940(RMSE=0.235)、R~2=0.934(RMSE=0.248)。上述结果表明,RF模型对于网纹甜瓜纹理特征具有较好的预测结果,本研究结果可为温室网纹甜瓜栽培过程中的质量监控和栽培管理提供全新的思路。  相似文献   
9.
为探讨晚稻全生育期Cd的迁移转化规律及预测模型,采用长沙市望城区大田试验土壤-水稻Cd点对点数据,对水稻4个典型生育期(苗期、分蘖期、灌浆期和成熟期)及不同部位(根、茎叶及籽粒)Cd的吸收、累积和分配差异进行研究。结果表明,同一生育期各部位Cd含量和富集能力均为根>茎叶>籽粒,且根部明显高于其他部位,不同生育期差异显著,具体为成熟期>灌浆期>分蘖期>苗期;Cd转运能力为土-根>根-茎叶>茎叶-籽粒>根-籽粒,籽粒Cd大部分来自于茎叶的转移,且分蘖期转运能力显著高于其余生育期;Cd积累量和分配差异为茎叶>根>籽粒,且分蘖期和成熟期远大于苗期和灌浆期;土壤pH和有效态镉(ACd)含量是影响水稻Cd吸收的主控因子,pH为负效应,有效态镉为正效应,分蘖期茎叶Cd含量受其影响最大,是控制Cd进入籽粒的关键时期。可利用分蘖期土壤pH和有效态镉含量预测成熟期籽粒Cd含量,最优预测模型为lgCd成熟期籽粒=0.158-0.099pH分蘖期+0.261lgACd分蘖期。研究结果可为中国长株潭地区稻田土壤Cd污染风险评估和管控提供理论依据和数据支撑。  相似文献   
10.
本试验研究了日粮中不同中性洗涤纤维/非纤维性碳水化合物(NDF/NFC)水平对周岁后荷斯坦奶牛生产性能、营养物质消化率、瘤胃发酵特征及甲烷产量的影响,并在此基础上建立了甲烷排放预测模型,旨在获得我国生产模型下的甲烷排放规律和甲烷转化因子,为提高奶牛能量利用效率、建立国家或区域性温室气体排放清单和探索减排策略提供科学依据和支撑。将45头体况良好,平均为15月龄的荷斯坦后备奶牛随机分为3组,每组15头牛:低日粮NDF/NFC组(NDF/NFC=0.60)、中日粮NDF/NFC组(NDF/NFC=0.75)和高日粮NDF/NFC组(NDF/NFC=0.90),试验期为70 d,包括14 d的预饲期和56 d的正试期。结果表明:1)提高日粮NDF/NFC水平显著降低了奶牛的干物质采食量、有机物采食量、平均日增重、干物质和粗蛋白的表观消化率(P<0.05);2)提高日粮NDF/NFC水平显著增加了瘤胃内总挥发性脂肪酸产量、乙酸的相对含量和乙酸/丙酸比例(P<0.05),显著降低了丙酸的相对含量(P<0.05);3)随着日粮NDF/NFC水平的提高,瘤胃甲烷和甲烷能产量、甲烷/代谢体重、甲烷/干物质采食量、甲烷/有机物采食量、甲烷/中性洗涤纤维采食量显著提高(P<0.05)。甲烷转化因子也随着日粮NDF/NFC水平的增加而显著提高(P<0.05);4)基于体重、采食量、营养物质含量和NDF/NFC分别建立了甲烷预测模型,其中基于干物质采食量和中性洗涤纤维采食量建立的预测模型的决定系数最高(R2=0.77)。因此,提高日粮中NDF/NFC水平可显著降低周岁后荷斯坦奶牛的生产性能、营养物质消化率和瘤胃内丙酸的相对含量,可显著提高瘤胃甲烷产量和甲烷转化因子。  相似文献   
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