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1.
采用单因素和正交实验法,以葎草多糖提取率为考察指标,对葎草叶中多糖的提取条件进行优化。结果表明,葎草叶中多糖的微波提取工艺中各因素影响程度为:液料比〉微波时间〉微波功率,葎草叶中多糖成分提取的最适宜工艺为:液料比40∶1,微波功率:425 W,微波时间:90 s。微波提取葎草叶中多糖,所需时间短、提取率高,多糖提取率达12.3556%。  相似文献   
2.
基于关键期HJ卫星数据提取无棣县作物种植面积   总被引:3,自引:0,他引:3  
探讨利用作物关键生育期HJ卫星遥感数据,进行区域主要作物种植面积快速监测的可行性,旨在建立一种方便快捷的作物种植面积提取技术。以山东省无棣县为研究区,根据该县作物栽培技术月历为参考选择关键期HJ星遥感数据,通过EVI指数时序数据分析,采用支持向量机(SVM)方法进行了该县主要作物种植空间分布信息提取。结果表明:关键期HJ星EVI指数数据结合SVM方法,能较为准确地获取该县冬小麦、玉米和棉花的种植面积,总体的面积总量精度超过93%,空间分布精度大于75%;利用关键期影像大大减少了数据处理量,便于可视化感兴趣区的选择,仅利用SVM方法就获得了满足精度要求的作物面积提取结果,大大简化了操作流程,为其他区域利用HJ卫星数据提取作物种植面积提供了参考。  相似文献   
3.
作为中国最重要的大豆主产区,东北地区的大豆生产成为解决大豆进出口产需问题的核心。明晰东北地区大豆单产空间分异特征及其影响因素,对于保卫“黑土粮仓”和夯实粮食安全“压舱石”具有重要意义。该研究基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)平台,采用多特征随机森林的分类方法,提取2022年大豆种植空间分布信息,结合多时相叶面积指数(leaf area index,LAI)数据与实测产量建立大豆估产模型,明晰区域大豆单产空间分异特征,运用地理探测器定量解析大豆单产空间分异特征的影响因素。结果表明:1)2022年东北地区大豆种植面积的总体提取精度达89.48%,Kappa系数为0.89,与统计数据之间的决定系数(R2)为0.92。大豆种植面积由北向南递减,大豆种植区主要分布于松嫩平原地区,重心位于绥化市。2)2022年东北地区大豆平均单产为2514.08 kg/hm2,与实测产量之间的R2为0.72。大豆单产空间分布集聚性显著,呈现出北高南低的分布特征。3)土壤类型、土壤pH值和大豆补贴是解释大豆单产空间分异特征最重要的3种单因子,q值分别为0.27、0.24和0.24。年均降雨∩年均积温、年均降雨∩大豆补贴以及土壤类型∩大豆补贴是解释大豆单产空间分异特征最重要的3对交互因子,q值分别为0.44、0.40和0.40。人为因素对大豆单产差异影响显著,大豆补贴、大豆粮价、农业灌溉面积、农业机械总动力、肥料价格和文盲率的最佳影响范围分别为4801~7500元/hm2、5601~5800元/t、13.6×104~26.4×104 hm2、252×104~436×104 kW、2500~2602元/t以及1.4%~1.8%。东北地区大豆单产在空间上呈现由北向南递减的趋势,具有显著的空间异质性。大豆单产空间分异受自然因素与人为因素的共同影响,自然因素起主导作用,人为因素起调控作用。  相似文献   
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