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1.
通过对2015年种植于南京地区的4个北高丛优良蓝莓品种‘钱德勒’、‘甜心’、‘布里吉塔’和‘埃利奥特’的生长量、物候期以及果实外观和品质特征的调查发现,结果发现,布里吉塔和埃利奥特的适应性较强,生长量大,坐果率高,在较好的管理条件下,可以取得较高的产量;钱德勒和甜心的适应性中等,坐果率及产量中等或偏低。甜心属于极早熟品种,5月下旬成熟,钱德勒和布里吉塔属于中熟品种,6月上旬成熟,埃利奥特属于晚熟品种,6月中旬成熟。钱德勒和布里吉塔属于大果,甜心属于中果,3个品种的鲜食品质极佳,感官评分在南京地区种植的近60个品种中名列前茅。埃利奥特属于中果,鲜食品质中等。综合来看,布里吉塔在南京地区适应性好,果实品质佳,具有较大的发展潜力,钱德勒和甜心的果实鲜食品质极佳,但适应性中等,可少量种植,埃利奥特的适应性较好,果实品质中等,可酌情推广。  相似文献   
2.
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   
3.
【目的】本文使用分位数回归和分位数组合对枝下高进行建模和预测,为单木枝下高模型的构建提供新的思路和方法。【方法】利用大兴安岭新林区4个林场的兴安落叶松天然林实测数据,采用非线性回归构建枝下高基础和广义模型并分别扩展到分位数回归。使用三分位数组合(τ=0.1,0.5,0.9)、五分位数组合(τ=0.1,0.3,0.5,0.7,0.9)、九分位数组合(τ=0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9)和4种抽样设计(抽最大树、抽最小树、抽平均木、随机抽取)进行预测,比较不同分位数组合的预测效果并分析不同抽样设计对预测精度的影响。同时使用双重交叉检验对非线性回归、最优位数回归和最优分位数组合进行比较。模型拟合和检验的评价指标主要包括平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、相对误差(MPE)和调整确定系数(R2adj)。【结果】(1)无论是非线性回归还是分位数回归,广义模型的拟合MAE较基础模型可降低6%~12%,RMSE可降低6%~10%,检验效果也优于基础模型。枝下高与胸径呈负相关、与样地优势高和每公顷断面积呈正相关。(2)中位数回归在所有分位数中拟合能力最好,且效果与非线性回归相似。分位数回归可以描述枝下高的分布。(3)3种分位数组合都可以对枝下高模型进行预测且效果相差不大,三分位数组合就可以满足枝下高的预测精度。中位数回归的交叉检验结果与非线性回归相似,三分位数组合的预测能力最优,MAE和MPE较非线性回归和中位数回归分别下降了20%和4%左右,R2adj提高了16%左右。(4)基础和广义分位数组合的最优抽样设计分别为抽平均木5株和抽大树7株。【结论】本研究基于三分位数组合(τ=0.1,0.5,0.9)的枝下高模型可以提高预测精度,具体应用基础和广义分位数组合模型的最优抽样设计分别为抽平均木5株和抽大树7株。综合预测精度和调查成本的考虑,在实践中应用分位数组合时,推荐在样地中抽取5株平均木对枝下高进行预测。  相似文献   
4.
  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   
5.
含糖量是决定和影响花生食用品质和加工特性的重要指标,蔗糖含量占成熟花生籽仁总糖量的90%以上,建立蔗糖含量的高效检测技术,有助于加快高蔗糖甜味食用型花生品种培育进程。本研究利用蔗糖含量差异显著的185份花生材料,利用近红外仪(波长范围1100~2500 nm),配合小样品杯,扫描和采集自然干燥籽仁的近红外光谱,采用液相色谱(HPLC)结合标准曲线法测定试验材料的蔗糖含量,利用偏最小二乘法(partial least squares,PLS)构建了花生籽仁蔗糖含量的近红外定标模型,模型的决定系数R2=0.962,均方差为0.383。利用20份材料对模型进行外部验证,预测值和化学值的决定系数达0.947,表明该模型可较好地预测蔗糖含量,可以高效地测定杂交早期世代的单株花生蔗糖含量。利用该模型在“吉花02-1-4×中花26”杂交后代中发掘出6份含糖量7%以上、油酸78%以上、含油量48%以下,且农艺性状优良的食用花生新品系。  相似文献   
6.
自党的十九大提出实施乡村振兴战略后,"乡村振兴"就成为理论研究的热点,出现了大量的研究成果.全面梳理乡村振兴领域的研究成果,对于提升理论研究的实践指导和借鉴价值,推进乡村振兴战略的全面落实意义重大.因此,通过运用CiteSpace软件对2017~2018年间CSSCI数据库中乡村振兴研究的263篇文献进行被引文献、关键词的可视化分析,提炼关于乡村振兴方面的核心文献、前沿课题、研究热点,以把握现阶段乡村振兴研究的整体脉络,为今后的乡村振兴研究指明方向.  相似文献   
7.
2021年1月12—19日,山东黄河三角洲国家级自然保护区大汶流管理站出现35只死亡的野生疣鼻天鹅。经现场调查,市级和省级实验室检测,诊断为疑似H5N8亚型高致病性禽流感,经国家禽流感参考实验室进行病毒分离鉴定,最终确定为H5N8亚型高致病性禽流感疫情。疫情发生后,通过现场调查、座谈及实验室检测等方式,对此次疫情开展了紧急流行病学调查,追溯疫情的可能来源,分析疫情的扩散风险,继而提出针对性的应急处置措施。调查发现,此次疫情由迁徙候鸟带毒引入引起的可能性较大;野生鸟类未及时开展免疫,导致体内抗体水平低下是疫情暴发的内源因素。由于迅速采取了合理的应急处理措施,此次疫情得到迅速控制,避免了疫情扩散。本次疫情警示,必须切实做好禽流感的强制免疫和监测工作,高度重视自然保护区及其附近场所珍稀禽类的免疫,以降低疫情发生风险。  相似文献   
8.
树种信息对林业资源监测和管理具有重要意义,及时准确地掌握树种及长势状况是防护林工程建设与效益评价的基础。为研究利用无人机高光谱数据进行防护林树种分类的效果,选取典型区域使用Matrice600型六旋翼无人机搭载Rikola高光谱成像仪获取高光谱影像,基于支持向量机-递归特征消除算法(SVM-RFE)选取原始波段最佳组合,再结合纹理特征、植被指数和数理统计特征,使用随机森林算法对所有特征进行重要性评估并与分类精度相结合进行特征优化,进而构建高光谱影像全波段、原始波段最佳组合、全部特征变量、基于随机森林(RF)特征优化后特征变量4种分类方案,分别采用最大似然法(MLC)、支持向量机(SVM)、随机森林对防护林优势树种进行分类。结果表明:所提出的基于交叉验证的SVM-RFE算法选出的原始波段组合能更好地还原原始光谱特征;通过RF算法的特征重要性分析与分类精度相结合的方法可以有效选出重要特征,当使用全部特征的85%(包括17个光谱特征、3个纹理特征、5个植被指数和3个数理统计特征)进行分类时,总体精度最高为9593%(Kappa系数为0.9475);所有特征中植被指数特征最重要,3种分类方法中RF算法分类总体精度(OA)最高。  相似文献   
9.
基于无人机高光谱影像的水稻叶片磷素含量估算   总被引:1,自引:0,他引:1  
为快速获取水稻叶片磷素含量信息,采用无人机搭载高光谱成像仪获取水稻冠层高光谱影像,并采样检测叶片磷素含量(质量分数)(Leaf phosphorus content, LPC)。分析了水稻LPC在无人机高光谱影像上的光谱特征,使用连续投影算法提取对磷素敏感的特征波长,通过任意波段组合构建并筛选与磷素高度相关的光谱指数,基于特征波长反射率和光谱指数建立水稻LPC的估算模型,利用最佳模型对高光谱影像进行反演填图,得到LPC空间分布信息。结果表明:全生育期内LPC与462~718 nm范围内光谱反射率显著负相关,负相关最大处相关系数达到-0.902;LPC的特征波长为670、706、722、846 nm,基于特征波长、使用偏最小二乘回归建立的LPC估算模型精度最高,验证R2达到0.925,RMSE为0.027%;在任意波段组合构建的3种类型的光谱指数中,NDSI(R498,R606)、RSI(R498,R606)和DSI(R498,R586)与LPC的相关性最高,相关系数分别为0.913、0.915和0.938;基于3个光谱指数、使用神经网络构建的LPC估算模型精度较高,验证R2为0.885,RMSE为0.029%;对各生育期水稻LPC空间分布的反演结果与实测数据相一致,说明利用无人机高光谱遥感可以实现田间水稻LPC的快速无损监测。  相似文献   
10.
本试验旨在研究饲粮不同直链/支链淀粉比例对断奶羔羊瘤胃细菌、瘤胃发酵及其上皮乳头形态特征等的影响,为羔羊饲粮配制提供数据支持。试验采用单因子随机区组设计,选取27只体重相近的健康湘东黑山羊断奶羔羊,随机分为3组(每组9头),分别饲喂直链/支链淀粉比例为0.263、0.611及1.833的试验饲粮。试验期共35 d,其中预试期7 d,正试期28 d。结果表明:除瘤胃液中性木聚糖酶活性、瘤胃上皮乳头宽度及瘤胃固相内容物栖瘤胃普雷沃氏菌的数量外,瘤胃液其他酶活性、瘤胃上皮乳头高度与表面积、瘤胃发酵特性及瘤胃内容物细菌组成不受饲粮直链/支链淀粉比例的影响(P0.05)。当饲粮直链/支链淀粉比例提高至1.833时可显著提高断奶羔羊瘤胃液中性木聚糖酶活性(P=0.009)及瘤胃上皮乳头宽度(P=0.010),显著降低瘤胃固相内容物栖瘤胃普雷沃氏菌的数量(P=0.010)。结果提示,适当提高饲粮直链/支链淀粉比例有益于断奶羔羊瘤胃微生物酶活性与瘤胃乳头发育。根据本研究结果,断奶黑山羊饲粮中直链/支链淀粉比例为0.611时较为适宜。  相似文献   
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