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1.
基于近红外光谱分析的土壤分层氮素含量预测   总被引:9,自引:6,他引:3       下载免费PDF全文
准确、快速地估测土壤中的氮素含量是推动配方施肥顺利开展的保障。该研究在不同区域随机选取了30个点位,每个点位分别取其表土层(0~30 cm)、心土层(>30~48 cm)以及底土层(>48~60 cm)3个部位进行取样,利用傅里叶型光谱分析仪MATRIX_I测量了土壤样本在近红外区域的吸收光谱,并使用实验室手段测量了土壤样本的水分及氮素含量。分析了不同层次土壤样本的吸收光谱特性,以及土壤水分、氮素不同层次的变化规律。同时对原始光谱吸收率进行一阶微分处理,而后利用微分光谱与土壤全氮含量进行相关性分析,选取反应土壤全氮含量的敏感波段1 387、1 496、1 738、1 876、2 120以及2 316 nm。利用所得敏感波段与土壤氮素含量分别建立多元线性回归模型,BP神经网络预测模型以及基于遗传算法优化的BP神经网络建模。结果显示,基于遗传算法优化的BP神经网络建模,其决定系数为0.883,均方根误差为0.0278 mg/kg。表土层土壤的预测验证结果决定系数为0.716,均方根误差为0.031 mg/kg;心土层土壤的预测验证结果决定系数为0.801,均方根误差为0.030 mg/kg;底土层土壤的预测验证结果决定系数为0.667,均方根误差为0.033 mg/kg。无论是建模精度还是模型在土壤各个层次的预测精度相比于多元线性回归模型和BP神经网络模型相比都有了显著的提高,说明该方法在土壤全氮含量预测过程中具有明显的优势,可应用于实际生产。  相似文献
2.
基于电子鼻的鱼粉中挥发性盐基氮检测模型比较   总被引:7,自引:4,他引:3       下载免费PDF全文
挥发性盐基氮(TVB-N)是表征鱼粉新鲜度的主要指标之一,为了探讨基于电子鼻系统检测鱼粉新鲜度的可行性,研制了检测鱼粉中TVB-N质量分数的电子鼻测量系统。该系统主要由氧化锡气敏传感器阵列、便携式数据采集设备和基于LabVIEW的采集程序组成。利用该系统对不同TVB-N质量分数的鱼粉样本进行气味信号采集,同时对鱼粉样本中的TVB-N的质量分数采用半微量凯式定氮法进行检测,利用2σ准则对传感器响应值进行数据剔除处理,建立了鱼粉中TVB-N质量分数的主成分分析(PCA)、多元线性回归(MLR)、BP神经网络模型,并用预测样本对模型进行验证。试验结果为:3种模型TVB-N质量分数预测值与实测值之间的决定系数R2、预测标准误差SEP、最大相对误差RE-max及平均相对误差RE-mean分别为0.48、10.25、13.62%、6.06%;0.59、9.14、13.91%、5.57%;0.94、3.64、6.30%、1.88%。BP神经网络效果最好,多元线性回归次之,主成分分析最差。研究结果表明,利用电子鼻技术可以有效对鱼粉中TVB-N质量分数进行检测。  相似文献
3.
农业产值空间化模拟是客观评价农业生产效率的基础,是科学制定农业发展政策的依据。该文综合运用地统计学方法和地理信息系统空间分析功能,根据海拔高度与农业产值不同的拟合关系将西藏划分为Ⅰ型和Ⅱ型地区,分析了两类区域土地利用和地形因子与农业产值的关系。在此基础上,以土地利用为指示性因子,综合考虑地形因子对农业产值空间分布的影响,运用因子相乘的方法实现了多源数据的融合,建立了西藏农业产值空间化模拟模型。分析模拟结果:Ⅰ、Ⅱ型12个检验样本中共有8个县相对误差小于30%,模拟结果比较理想。同时,该模拟结果能够较好地反映西藏农业整体发展水平低,80%以上的农业用地每平方公里产值低于5400元, “一江两河”流域和昌都地区农业产值相对较高的实际情况。这有助于正确认识西藏的农业发展状况,为区域可持续发展服务。  相似文献
4.
基于植被指数的作物产量监测方法研究   总被引:6,自引:6,他引:2  
在作物收获以前进行大范围的作物长势评价与作物产量估测,对粮食供需平衡、贸易、农业政策制定非常重要。该文收集了1984年到2002年的NOAA卫星和农业统计资料,计算耕地范围的植被状态指数VCI、温度状态指数TCI和植被生长状态指数VHI,分析了遥感植被指数与作物产量间的相关关系,分别建立了基于植被指数的线性回归模型和非线性回归模型。结果表明,遥感植被指数与作物产量间存在较好的相关性,其非线性回归模型在拟合精度上高于线性回归模型。研究目的是利用卫星资料得出应用于监测作物长势的植被指数,建立作物产量监测模型,应用于农作物遥感监测业务化运行系统。  相似文献
5.
环渤海沿海区域耕地格局及影响因子分析   总被引:6,自引:5,他引:1       下载免费PDF全文
为分析环渤海省市沿海区域耕地格局与影响因子的关系,以耕地在5 km×5 km网格单元所占比例为因变量,选用地形、距离、气候及人口等10个影响因子为自变量,分别建立普通最小二乘法线性回归模型、空间滞后模型、空间误差模型、地理加权回归模型。结果表明:耕地格局及各影响因子均呈现较强的空间正相关,并随距离增大而减少;针对该研究,空间滞后模型、空间误差模型和地理加权回归模型模拟效果均优于普通最小二乘法线性回归模型,空间误差模型优于空间滞后模型;从全局上来讲,高程、坡度、到最近公路距离与耕地格局呈负相关影响,距最近海岸线、铁路、居民点距离、多年平均气温和多年平均降水与耕地格局呈正相关。从局部上来讲,除了多年平均降水对各网格单元内耕地面积均呈正向影响外,其余影响因子随网格单元变化正负向影响均存在。多年平均气温和多年平均降水是主要的、最敏感的正向影响因子,高程、坡度和距最近水系距离为主要的、最敏感的负向影响因子。  相似文献
6.
玉米倒伏胁迫影响因子的空间回归分析   总被引:6,自引:4,他引:2       下载免费PDF全文
为指导玉米新品种的推广,采用回归模型分析玉米主产区倒伏胁迫空间分布成因。该文用多元逐步线性回归法筛选黄淮海夏播玉米区的倒伏胁迫的决定因素,比较普通最小二乘法线性回归模型和地理加权回归模型的结果,以确定倒伏胁迫及其决定因素是否存在空间非平稳性和空间依赖性。结果表明:在探索倒伏的空间异质性时,地理加权回归模型显著优于普通最小二乘法线性回归模型;日降水量是玉米倒伏胁迫的主要环境成因,且倒伏程度随日降水量增加而加重;土壤含氮量、留苗密度和日平均风速与倒伏的关系随空间位置而发生正负向变化,因地制宜的分析倒伏成因才能客观有效的指导农民种植生产。  相似文献
7.
通过传统土壤类型图所得的土壤属性图已不能满足精准农业和生态环境模型所需土壤属性的精度,而目前应用较多的统计方法和地统计方法均存在一定的局限性。鉴于此,本文探索了一种采用模糊聚类获取模糊隶属度进行土壤属性制图的方法。首先,采用模糊c均值聚类(Fuzzyc-means clustering,FCM)方法对环境因子进行聚类,通过野外采样(称为建模点)建立土壤-环境关系知识;然后,计算区域内各像元点对土壤类型的模糊隶属度;最后,对模糊隶属度采用加权平均的方法获取土壤属性值。将该方法应用于黑龙江鹤山农场老莱河流域的研究小区,以土体厚度和表层有机质为例进行土壤属性制图。为了评价该方法的有效性,将其与采用环境因子所建立的多元线性回归模型进行比较,通过野外验证点集评价两种模型所得的土壤属性,评价指标为观测值和预测值的相关系数、平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和准确度(AC)。结果表明,尽管通过建模点建立的多元线性回归方程R2较大,但该方程并不适用于研究区内的其他样本点,这表明多元线性回归方法在该区具有一定的局限性。与之相比,模糊隶属度加权平均的方法则可以通过较少的建模点得到更好的预测效果。  相似文献
8.
为探索不同生理物候期苹果树叶片氮素含量的快速检测方法。分别在果树坐果期、生理落果期和果实成熟期,使用光谱仪测量了果树叶片在可见光和近红外区域的反射光谱,同时在实验室测定了果树叶片的全氮含量。研究首先将实验所得的光谱反射率与氮素含量以果树为单位进行聚类,利用小波包分析技术对每棵果树的光谱信息进行分解,提取出的低频信号和去除高频噪音后的信号分别组成了低频全光谱和去噪全光谱。针对这两个全光谱均实施了主成分分析,利用提取主成分分别建立了果树不同生长阶段的氮素含量多元线性回归模型。对比基于归一化植被指数(NDVI)建立的氮素含量估测模型发现,利用全光谱信息建立的氮素含量预测模型精度更高;在坐果期和果实成熟期,使用去噪全光谱提取的主成分建立的氮素预测模型最优;而在生理落果期,使用低频全光谱提取的主成分建立的模型最优。结果表明,利用小波包分析技术能够有效地提高苹果果树叶片氮素含量的光谱预测能力。  相似文献
9.
农作区净灌溉需水量模拟及不确定性分析   总被引:5,自引:3,他引:2       下载免费PDF全文
净灌溉需水量是估算农业灌溉用水量的参考依据。该文以西北干旱内陆区石羊河流域上中下游的古浪县,凉州区,民勤县为研究对象,在分析农业净灌溉需水量宏观驱动力因子(1959-2005)的基础上,以关键因子作为输入项,区域农业净灌溉量为输出项,分别建立农业净灌溉需水量的多元线性回归模型、人工神经网络BP模型以及人工神经网络集成模型。并对不同模型的模拟效果进行比较;通过对时间序列的离散化蒙特卡洛(MC)设计,采用不确定性评价指数(d-factor)对3种模型模拟的不确定性进行分析。结果表明:与多元线性回归模型和神经网络BP模型相比,神经网络集成模型具有较高的模拟精度,并能合理地指示影响因素与净灌溉需水量的不确定性变化。  相似文献
10.
基于高光谱图像的黄瓜叶片叶绿素含量分布检测   总被引:4,自引:3,他引:1       下载免费PDF全文
植物叶片叶绿素含量及分布是植物营养信息表达的重要指标。为了给大棚黄瓜营养元素的控制提供理论依据,该研究利用高光谱图像建立简单实用的光谱值和叶绿素含量关系的模型,从而实时、无损地检测叶片的叶绿素分布。选取黄瓜叶片的高光谱图像数据块中450~850 nm波段作为研究波段。选取8个具有代表性的植被指数,建立特征波长λ下相应的光谱反射值Rλ与黄瓜叶片叶绿素含量之间的关系模型。结果显示,基于最优指数(R695-705)?1?(R750-800)?1的模型可以很好地预测黄瓜叶片叶绿素的含量,校正集和预测集相关系数r分别为0.8410和0.8286,最小均方根误差RMSE分别为0.2045和0.2190 mg/g。最后根据最优模型预测叶片上任意位置叶绿素的含量,并通过伪彩手段描述叶绿素含量的分布。研究结果表明,利用高光谱图像技术分析黄瓜叶片叶绿素含量及其在叶面上的分布是可行的。另外,该研究确定的最优植被指数所包含的695~705和750~800 nm 2个波段可用于搭建更加简便实用的快速检测叶片叶绿素的便携式多光谱设备。  相似文献
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