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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.
基于CNN-BiLSTM的棉花产量预测方法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对传统的作物产量估算方法在模型泛化方面的不足及缺少时序特征和空间特征的问题,该研究以机采棉为研究对象,结合无人机遥感平台与深度学习技术对棉花进行多期遥感观测与估产。以棉花苗期、蕾期和花期的影像为时间序列数据集,构建基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和双向长短期记忆(Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM)的混合模型(CNN-BiLSTM)进行棉花产量预估,提高时间维度和空间维度方面的特征提取能力,并分别验证CNN和BiLSTM的性能以及不同网络深度对估产的影响。研究结果表明,CNN和BiLSTM深度分别为14和1的CNN14-BiLSTM模型准确率最高,对比单一结构的BiLSTM该模型决定系数从0.851提升至0.885,其均方根误差和平均绝对百分比误差也均明显下降,在2.3 m×2.3 m的样方内,结果分别为147.167 g和6.711%。该研究实现了基于时间序列的棉花产量估算,可为类似的作物产量估算提供参考。 相似文献
3.
Haiyan Song Zhaoke Dong Lili Li Zengbin Lu Chao Li Yi Yu Xingyuan Men 《Journal of insect science (Online)》2021,21(1)
Apolygus lucorum (Meyer-Dür) (Hemiptera: Miridae) tends to feed on young plant tissues. To explore the relationship between stylet probing behaviors of adult A. lucorum and conditions of cotton leaves, we conducted an experiment using electropenetrography (EPG). Behaviors were recorded on four cotton varieties, in relation to thickness and biochemical traits of differently-aged leaves. Cotton leaf age had a significant effect on the probing behavior of A. lucorum but cotton variety did not. One-day-old leaves of A. lucorum received the highest mean number of stylet probes (penetrations) per insect, and longest mean durations per insect of combined stylet probing or its components, cell rupture and ingestion behaviors. All of the leaf traits (thickness and biochemical substances) were similar among these four cotton varieties. Leaf thickness had a significantly negative effect on the same four variables above. Gossypol and tannin also had a negative impact on combined probing duration. Redundancy analysis showed that the four EPG variables were closely related to nutrient substances (amino acids, sugar, and water) while they had the opposite relationship with plant defense substances (gossypol and tannin). On cotton in the seedling stages, A. lucorum fed more readily on the youngest, thinnest leaves in our no-choice EPG experiments. Nutrients and chemical resistance substances determined the probing duration of A. lucorum. Our findings can contribute to better understanding of patterns of feeding and host consumption by A. lucorum, ultimately improving cotton resistance to A. lucorum. 相似文献
4.
5.
6.
针对机采棉种植农艺要求,设计一种一次性可完成开沟、施肥、喷药、铺设滴灌带、仿形、铺膜、播种、镇压等作业的双U型棉花精量播种机。该机采用勺轮鸭嘴式精量排种器和提土覆土装置实现节水精量全膜播种;利用ANSYS软件对双U型棉花精量播种机的成穴机构进行静力学分析,对提土覆土装置的传动轴进行模态分析。田间试验表明:种子的空穴率为1.6%,种子机械破损率为0.1%,穴粒数合格率为96.2%,种子覆土厚度深度合格率为97.5%,采光面机械破损程度为16.8 mm/m~2,采光面宽度合格率为93.6%,试验指标均达到设计的相关要求和农业的相关标准。 相似文献
7.
针对棉秆压缩打捆密度低、压缩打捆装备可靠性差等问题,采用设计的棉秆压捆试验平台,将棉秆含水率、棉秆切断长度、棉秆喂入量和压缩活塞压缩频率作为试验因素,以压缩活塞端面压力、压缩室压力和棉秆压捆密度作为试验性能指标进行棉秆压缩打捆单因素和中心组合试验,建立各试验因素和试验性能指标之间的回归方程,确定各试验因素对性能指标的影响规律,并进行优化计算,对优化结果进行试验验证。结果表明:棉秆压缩打捆的最优组合为棉秆含水率30%,棉秆切断长度25 cm,棉秆喂入量2.15 kg/s,压缩活塞压缩频率110次/min,压缩活塞端面压力13.84 kN,压缩室压力3.36 kN,棉秆打捆密度145.83 kg/m~3,为棉秆压缩打捆机械的设计提供理论指导。 相似文献
8.
当前,能够实现作物表型参数高效、准确的测量和作物生育期表型参数的动态量化研究是表型研究和育种中亟待解决的问题之一。本研究以棉花为研究对象,采用三维激光扫描LiDAR技术获取棉花植株的多时序点云数据,针对棉花植株主干的几何特性,利用随机抽样一致算法(RANSAC)结合直线模型完成主干提取,并对剩余的点云进行区域增长聚类,实现各叶片的分割;在此基础上,完成植株体积、株高、叶长、叶宽等性状参数的估计。针对多时序棉花激光点云数据,采用匈牙利算法完成相邻时序作物点云数据的对齐、叶片器官对应关系的建立。同时,对各植株表型参数动态变化过程进行了量化。本研究针对3株棉花的4个生长点的点云数据,分别完成了主干提取、叶片分割,以及表型参数测量和动态量化。试验结果表明,本研究所采用的主干提取及叶片分割方法能够实现棉花的枝干和叶片分割。提取的株高、叶长、叶宽等表型参数与人工测量值的决定系数均趋近于1.0;同时,本研究实现了棉花表型参数的动态量化过程,为三维表型技术的实现提供了一种有效的方法。 相似文献
9.
为探究棉花幼苗营养器官抗坏血酸-谷胱甘肽(AsA-GSH)循环系统对低温胁迫的响应机制,以新陆早57号为试验材料,研究4℃低温胁迫不同时间(0、1和2 d)对根、茎和叶中抗氧化物质含量和酶活性的影响。结果表明,与对照(0 d)相比,随着低温胁迫时间延长,棉花幼苗根中还原型抗坏血酸(AsA)含量及单脱氢抗坏血酸还原酶(MDHAR)和谷胱甘肽还原酶(GR)活性呈上升趋势,氧化型抗坏血酸(DHA)含量先减少后增加,氧化型谷胱甘肽(GSSG)含量和脱氢抗坏血酸还原酶(DHAR)活性先升高后降低,谷胱甘肽氧化还原状态(GSH/GSSG比率)和抗坏血酸过氧化物酶(APX)活性总体呈下降趋势,抗坏血酸氧化还原状态(AsA/DHA比率)、还原型谷胱甘肽(GSH)含量和谷胱甘肽过氧化物酶(GPX)活性无显著性差异;茎和叶中AsA和GSH含量、AsA/DHA比率及APX、MDHAR和GR活性总体呈上升趋势,且茎中DHAR活性升高,DHA和GSSG含量先减少后增加,GSH/GSSG比率和GPX活性无显著性差异,而叶中DHA含量和GSH/GSSG比率先不变后增加,DHAR活性先升高后降低,GSSG含量和GPX活性无显著性差异。综合分析显示,棉花幼苗通过调节根、茎和叶中抗氧化物质含量和酶活性来清除活性氧,从而适应低温胁迫,减轻低温伤害。此外,低温对根中AsA-GSH循环影响最大。本研究结果为揭示低温胁迫对棉花幼苗AsA-GSH循环代谢机制提供了理论依据。 相似文献
10.
由大丽轮枝菌(Verticillium dahliae)引起的棉花黄萎病是制约我国棉花生产的首要病害,严重影响棉花的产量与品质。为研究棉花与黄萎病菌互作的分子机制,本研究以国审棉百棉1号为材料,提取被大丽轮枝菌侵染的棉花根部总RNA,检测质量并用DNase Ⅰ处理后,用RNA 5'末端的模板转换方法,即SMART技术合成双链cDNA,再经酶切、过柱纯化去除短片段后,连接至pGADT7载体上构建棉花cDNA文库。VdSCP7是定位于寄主细胞核的大丽轮枝菌效应因子,能激发棉花的免疫反应,增强棉花抗病性。以大丽轮枝菌cDNA为模板扩增VdSCP7,产物纯化后重组到载体pGBKT7上构建诱饵载体pGBKT7-SCP7。诱饵载体经酶切及测序鉴定后,转化到酵母AH109中,鉴定诱饵蛋白毒性并检测诱饵载体是否存在自激活活性。结果表明,获得了库容量为2×106 CFU的棉花cDNA文库,文库片段多样性良好,文库重组率约94%,质粒文库滴度约2.0×109 CFU·mL-1,满足酵母双杂交cDNA文库构建要求。酶切及测序结果表明,诱饵载体pGBKT7-SCP7构建成功且经过鉴定后无毒性、无自激活活性。本研究结果为棉花抗黄萎病基因的筛选及VdSCP7和棉花互作机制的解析奠定了基础。 相似文献