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1.
基于机器学习的棉花叶面积指数监测 总被引:2,自引:1,他引:1
为实现基于机器学习和无人机高光谱影像进行棉花全生育期叶面积指数(Leaf Area Index, LAI)监测,该研究基于大田种植滴灌棉花,在不同品种及不同施氮处理的小区试验基础上,对无人机获取的高光谱数据分别采用一阶导(First Derivative, FDR)、二阶导(Second Derivative, SDR)、SG(Savitzky-Golay)平滑和多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction, MSC)进行预处理,并结合Pearson相关系数法、连续投影(Successive Projections Algorithm, SPA)、随机蛙跳(Shuffled Frog Leaping Algorithm, SFLA)和竞争性自适应重加权(Competitive Adaptive Reweighting, CARS)筛选敏感波段,将筛选出的波段,使用偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression, PLSR)、支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)和随机森林回归(Random Forest Regression, RFR)3种机器学习算法构建棉花LAI监测模型。结果表明:棉花冠层LAI敏感响应波段集中在可见光(400~780 nm)和近红外(900 nm之后)波段;对比3种机器学习算法,各预处理下RFR建立的LAI监测模型精度最高,稳定性最好,其中以FDR-SFLA-RFR模型最佳,在建模集的决定系数为0.74,均方根误差为1.648 3,相对均方根误差为26.39%;验证集的决定系数、均方根误差分别为0.67和1.622 0,相对均方根误差为25.97%。该研究基于无人机获取的棉花冠层光谱反射率,从不同光谱预处理、波段筛选及建模方法建立的模型中筛选出最佳估算模型用于棉花全生育期LAI监测,研究结果可为棉花大田精准管理及变量施肥提供依据。 相似文献
2.
为了研究新疆机采棉加工工艺在清理杂质的同时对棉花品质的影响,围绕典型的新疆机采棉加工工艺,从4道籽棉清理前后、轧花前后、3道皮棉清理前后等环节取样、测试,探讨棉花品质指标(含杂率、上半部平均长度、长度整齐度指数、断裂比强度)在新疆机采棉加工过程中的变化规律,分析含杂率与棉纤维上半部平均长度、长度整齐度指数、断裂比强度之间变化的相关性。结果表明:新疆机采棉加工工艺在清理杂质的同时,降低了棉纤维的上半部平均长度、长度整齐度指数、断裂比强度,其中含杂率与棉纤维上半部平均长度、长度整齐度指数相关极显著。认为:以此定量分析为参考依据,结合各地机采棉品质特征调整新疆机采棉加工工艺,增加籽棉清理道次,适当减少皮棉清理道次,可在保证杂质清理效果的同时,提高棉花品质。 相似文献
3.
种植密度对贵州春玉米茎秆抗倒伏性能及籽粒产量的影响 总被引:3,自引:0,他引:3
为了明确密植条件下春玉米茎秆特性和产量的变化及其相互关系,为贵州春玉米密植高产提供理论依据和实践指导。以贵州广泛种植的玉米品种先玉1171和新中玉801为材料,设置3.0、4.5、6.0、7.5、9.0和10.5万株hm-26个密度,于2018—2019年开展田间试验,研究种植密度对春玉米茎秆形态特征和力学特性、空秆率、倒伏率和产量的影响。结果表明:(1)春玉米株高和穗位高随密度增加先增高后降低;增密后第3节长增幅最大,第3节单位茎长干重、穿刺强度和抗折力,第7节茎粗、干重和横截面积下降幅度最大;密度对茎秆横截面扁率影响不显著。品种之间比较,先玉1171节间长,第3、5节的节间干重和第3节穿刺强度显著高于新中玉801,第7节干重、节间粗、单位茎长干重、节间横截面积、横截面扁率和抗折力显著低于新中玉801。(2)倒伏率和空秆率随密度增加而增大,增密后先玉1171倒伏率显著高于新中玉801,空秆率显著低于新中玉801。(3)产量随密度增加先增加后降低,先玉1171和新中玉801分别在9.3万株hm^-2和8.6万株hm^-2时产量最高。增密后先玉1171比新中玉801增产10.28%,有效穗数和穗粒数更高。(4)相关和多元回归分析表明,株高、穗位高与倒伏率显著正相关,节间粗和单位茎长干物质对玉米茎秆抗折力的正向影响显著。产量与茎秆性状密切相关,株高对产量的正向影响最大。可见,不同春玉米茎秆抗倒伏性能和籽粒产量对密度的响应有差异,新中玉801增密后茎秆节间短而粗,单位茎长干重较大,抗倒伏能力较强。而先玉1171由于在高密度下空秆率比新中玉801低,有较高的有效穗数和穗粒数,因此高密度下产量更高。综合考虑茎秆性状和产量,先玉1171和新中玉801在贵州适宜密度分别为9.0万株hm^-2和8.5万株hm^-2。 相似文献
4.
生物可降解地膜对棉花产量及水分利用效率的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
为了探求华北平原棉花可降解地膜覆盖替代普通膜覆盖的可行性,解决白色污染问题,试验设置4种处理:6 μm PE普通地膜(PE)、8 μm生物可降解地膜(M1)、6 μm生物可降解地膜(M2)及不覆盖地膜(CK),分析比较各处理对棉花出苗率、叶面积指数(LAI)、农田耗水速率、产量及水分利用效率(WUE)的影响.结果表明,与处理CK相比,覆盖地膜显著提高了棉花出苗率,但3种覆膜处理间差异不具有统计学意义;在棉花生育前期,2种生物可降解地膜处理的LAI显著低于PE处理的.3种覆膜处理之间的籽棉产量和霜前花率的差异均不具有统计学意义.3种覆膜处理间WUE的差异不具有统计学意义,但均显著高于CK的.2种生物可降解地膜处理相较于PE,对棉花的出苗率、霜前花率、籽棉产量及WUE的差异均不具有统计学意义.相较于PE,使用6 μm生物可降解膜不会造成棉花耗水量升高,而8 μm可降解膜则显著增加了棉花的耗水量.因此6 μm生物降解膜取代PE膜较好. 相似文献
5.
6.
【目的】研究扩大管行比对滴灌春小麦干物质积累和籽粒产量的影响。【方法】在大田条件下,以新春22号和新春44号为供试材料,设置1管4行(TR4)、1管6行(TR6)和1管8行(TR8),3种不同的管行比滴灌带配置方式,测定不同管行比种植方式下,滴灌春小麦植株及各器官干物质积累量、产量和产量构成因子等指标。【结果】不同处理下2个小麦品种的单株和各器官干物质积累量随带宽增加均呈下降趋势,且均以TR4处理为最大。在TR4处理下,2个小麦品种的总干物质积累量于成熟期达到最大值,且新春44号干物质积累量高于新春22号。新春44号干物质最大积累量、干物质积累速率均高于新春22号。2个品种的籽粒产量均随着带宽的增加呈下降趋势,在TR4处理下,新春22号和新春44号的籽粒产量分别为7 716.45和8 096.48 kg/hm2。【结论】在TR6处理下,小麦籽粒产量降幅较小,新春44号产量降幅度小于新春22号,且新春44号籽粒产量高于新春22号。新春44号更适于在大管行比滴灌种植方式下种植。 相似文献
7.
基于重庆市江津区2010年、2015年、2018年3期土地利用景观变化数据,结合聚类热点分析、景观指数分析、缓冲区分析3种方法,探讨2010年、2015年、2018年重庆市江津区土地利用在河岸带的分布特征和变化规律.结果表明,土地利用景观多样性热点主要位于长江各支流沿岸,且在农村居民点附近分布较多,干流热点分布较少;2010—2018年热点数量逐渐减少,冷点数量逐渐增加,河岸带景观总体格局趋于简单.随着距河道距离的增加,耕地、林地和草地面积所占比例呈增加趋势,建设用地表现为距河道越远,面积所占比重越小,河流影响了河岸带土地利用方式.2010—2018年间沿河道800 m缓冲带内,耕地、林地、建设用地的最大斑块指数、景观形状指数和景观聚集程度持续增加,草地的最大斑块指数、景观形状指数和聚集程度则略有减小,人类活动对河岸带的影响日益增大. 相似文献
8.
黄淮海高蛋白夏大豆新品种适宜种植密度研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为明确黄淮海地区高蛋白夏大豆新品种最佳种植密度,为其推广利用提供理论依据,本研究以高蛋白夏大豆新品种圣豆18、圣豆24、菏豆37和菏豆38为供试材料,分析单株和群体农艺性状、籽粒品质、产量及产量构成因素对不同种植密度的响应.结果 表明:4个高蛋白夏大豆新品种株高、底荚高随密度增大均逐渐增大,单株有效荚数、单株粒数、根干重、茎干重、豆荚干重及百粒重随密度增大均呈现减小趋势,主茎节数、有效分枝数、籽粒蛋白质和脂肪含量受密度影响不明显.圣豆18和圣豆24群体根、茎、荚干重在种植密度为19.5万~22.5万株·hm-2时均较高;菏豆37和菏豆38群体根、茎、荚干重在种植密度为19.5万株·hm-时最高.种植密度为22.5万株·hm-2时,圣豆18产量最高,为3750.00 kg· hm-2;种植密度为19.5万株·hm-2时,圣豆24、菏豆37和菏豆38产量均最高,分别为3458.65,2952.30和3625.70 kg·hm-2. 相似文献
9.
针对Sentinel-2卫星影像拥有3个对植被生长状况非常敏感、空间分辨率为20m的红边波段(705、740、783nm),其空间分辨率与可见光和近红外波段10m的空间分辨率不一致,使Sentinel-2影像应用受到限制的问题,基于多光谱多分辨率估计的超分辨率(Super-resolution for multispectral multiresoltion estimation, SupReMe)算法将空间分辨率20m的6个波段重建为10m;以重建后的影像为数据源,耦合PROSAIL辐射传输模型和随机森林模型反演玉米冠层叶面积指数(LAI),并以野外实测LAI验证其反演精度。结果表明,采用SupReMe算法对Sentinel-2影像进行重建后,在保持光谱特性不变的同时提高了影像的空间细节;基于重建影像和原始影像的LAI反演决定系数R2分别为0.70、0.68,均方根误差RSME分别为0.240、0.262。研究表明,利用SupReMe算法重建后的Sentinel-2卫星影像,能够在提高玉米冠层LAI反演空间分辨率的同时提高反演精度,在挖掘高分辨率农作物生长信息方面具有很大潜力。 相似文献
10.
【目的】籽粒性状是影响小麦产量的重要因素,通过对小麦籽粒性状进行全基因组关联分析,发掘控制小麦籽粒性状显著位点,为小麦籽粒性状的遗传改良研究提供理论参考。【方法】以在新疆种植的121份小麦为材料,利用小麦50K SNP芯片,对粒长、粒宽、籽粒长宽比、籽粒面积、籽粒周长和千粒重6个性状进行基于混合线性模型MLM(Q+K)的全基因组关联分析。【结果】在不同环境间6个籽粒性状均表现出广泛的表型变异,其中千粒重变异系数最大为13.91%—17.79%,各籽粒性状遗传力为0.85—0.90。多态性信息含量PIC值为0.09—0.38,最小等位基因频率MAF值为0.05—0.50。群体结构分析表明,试验所用自然群体可分为4个亚群。GWAS结果表明,共检测到592个与6个性状显著关联位点(P<0.001),其中,涉及6个性状的29个SNP在2个及以上的环境中被重复检测到,分布于1A(5)、1B(2)、1D、2A(5)、3B、5A、5D、6B(4)、6D、7B和7D(7)染色体上,解释9.3%—22.7%的表型变异。检测到6个与粒长稳定的关联位点,分布在1A、2A和7D染色体上,解释9.9%—22.7%的表型变异;检测到2个与粒宽稳定的关联位点,分布在3B和5D染色体上,解释9.6%—12.2%的表型变异;检测到6个与籽粒长宽比稳定的关联位点,分布在2A(2)、5A、7B和7D(2)染色体上,解释10.1%—19.4%的表型变异;检测到3个与籽粒面积稳定的关联位点,分布在1A、1B和1D染色体上,解释9.9%—18.2%的表型变异;检测到6个与籽粒周长稳定的关联位点,分布在1A(2)、2A、6D和7D(2)染色体上,解释9.3%—22.6%的表型变异;检测到6个与千粒重稳定的关联位点,分布在1B、2A和6B染色体上,解释9.7%—12.9%的表型变异。挖掘到5个控制小麦籽粒性状一因多效显著关联位点,分布在1A、2A(2)和7D(2)染色体上,解释9.9%—22.7%的表型变异。【结论】本研究材料遗传多样性丰富,在自然群体中共发现29个与6个籽粒性状在2个及以上环境中稳定显著的关联位点。 相似文献