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豇豆叶喷细胞分裂素后光谱、荧光参数与叶绿素含量的相关性分析 总被引:1,自引:0,他引:1
试验对豇豆(Vigna unguiculata)叶片进行了叶绿素荧光仪和光谱仪参数的测定,以及用传统方法测定了叶片叶绿素含量,筛选了17个指标进行相关分析和逐步回归分析。结果表明,PAR与NPQ、Y(NPQ)、Fm差异极显著,Y(Ⅱ)与Y(NO)差异极显著,q L与PRI差异显著,呈显著负相关,其他指标间差异都不显著。CRI1与CNDVI差异显著,CNDVI与CRI1、PRI差异显著,呈显著负相关,与ARI1差异极显著,呈显著正相关,NDVI与PSRI差异极显著,呈显著负相关。通过逐步回归得到的6个显著指标对叶绿素的直接作用为:Y(NPQ)(X6)ARI1(X15)Fm(X8)PRI(X14)q L(X3)NPQ(X4)。Y(NPQ)和ARI1两个自变量对目标性状具有较大的直接通径系数,q L和NPQ对叶绿素含量的直接通径系数均较小。NPQ对叶绿素含量的影响主要是通过Y(NPQ)、Fm、PRI、ARI1发生的,PRI对叶绿素含量的影响主要是通过ARI1发生的。可以采用回归方程快速拟合豇豆叶片叶绿素含量的值。 相似文献
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基于图像处理和SVR的土壤容重与土壤孔隙度预测 总被引:5,自引:5,他引:0
土壤容重和土壤孔隙度是衡量土壤结构的重要参数。传统的土壤容重、土壤孔隙度获取方法费时费力,且大多数预测模型的输入变量获取难度较高。该研究利用土壤粗糙度、土壤阻力与土壤容重的相关关系,以土壤表面图像的颜色参数和纹理参数表征土壤粗糙度,同使用车载式土壤阻力测量系统获得的土壤阻力一起,从信息融合的角度构建了支持向量机回归(Support Vector Regression,SVR)土壤容重预测模型和SVR土壤孔隙度预测模型。图像处理使用HSV颜色空间进行阈值分割,得到HSV颜色参数,纹理参数使用灰度共生矩阵的能量、熵、对比度和逆方差。使用主成分分析对颜色参数和纹理参数进行主成分提取。将SVR模型的预测结果同环刀法测得的标准值进行相关性分析,决定系数R2达到了0.867。土壤孔隙度SVR预测模型决定系数R2达到了0.743。在相同的运行环境下,将SVR模型与决策树回归模型结果做了对比,决策树回归对土壤容重和土壤孔隙度的预测精度R2分别为0.734和0.690,验证得到SVR预测模型具有更好的预测精度。研究可为节省试验成本,以及快速、有效预测土壤容重和土壤孔隙度提供方法和参考。 相似文献
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基于图像处理和GBRT模型的表土层土壤容重预测 总被引:3,自引:0,他引:3
针对传统的表土层土壤容重测量方法费时、耗力的问题,利用易获得的土壤物理参数实现农田大范围表土层土壤容重的快速、准确预测。通过分析表土层土壤容重与土壤表面粗糙度、土壤阻力的关系,构建了以土壤表面粗糙度和土壤阻力为输入的GBRT模型,土壤表面粗糙度利用图像处理技术获得,土壤阻力使用实验室车载式阻力测量系统获得。使用同态滤波技术对土壤表面图像进行预处理,提取图像灰度直方图的熵、平均值、方差、偏度和峰度表征图像的纹理特征参数,提取图像灰度共生矩阵的能量、熵、对比度和逆方差表征图像的区域特征参数。利用灰度关联分析,从9个表征土壤表面粗糙度的特征参数和土壤阻力中选取与表土层土壤容重关联度大于0.65的变量作为模型输入,将得到的GBRT模型预测结果与环刀法得到的结果进行相关性分析,R2达到0.878 2,平均绝对误差达到0.021 g/cm3。同时在相同的输入参数和运算环境下,与BPNN和SVR模型的预测精度和运算速度进行了对比,验证得到GBRT模型具有更高的预测精度和更短的运算时间。本文研究结果为科学指导农田表土层土壤容重的获取提供了思路。 相似文献
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采用CMA(chromomycin A3,CMA)和DAPI(4′,6-diamidino-2-phenylindole,DAPI)双荧光染色方法,分析了沙田柚实生苗根尖染色体的荧光带型和核型结构。结果表明:沙田柚实生苗染色体存在6种不同类型的CMA荧光带型,即染色体臂两端及近着丝粒部位均有荧光带(A型)、染色体臂一端及近着丝粒部位共有2处荧光带(B型)、染色体臂两端有荧光带(C型)、仅染色体臂一端有荧光带(D型)、染色体臂一端有较弱荧光带(E型)及染色体上无荧光带(F型)。大部分实生苗染色体的CMA带型公式是2n=18=3A+1B+2C+4D+8F,其他实生苗的染色体组成是2n=18=3A+1B+2C+4D+4E+4F、3A+1B+2C+4D+8E、2n=18=2A+2B+2C+4D+8F和2n=18=2A+2B+2C+4D+4E+4F。染色体的DAPI带型与CMA带型有相反带纹,并存在不同程度的弱带。同时观察到体细胞染色体联会现象和2~4个染色体脆性位点。 相似文献
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