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土壤磷素含量是评价土壤养分的重要指标之一。利用热红外发射率数据对土壤全磷含量进行反演的研究较少且多使用常规线性回归方法,本文利用东北海伦地区采集的热红外航空成像光谱仪TASI(Thermal Airborne Hyperspectral Imager)数据,通过机器学习方法探究黑土土壤发射率与全磷含量关系,选出最优模型对研究区土壤全磷含量进行预测研究。结果表明:在8 ~ 11.5 μm范围内,土壤热红外发射率值随着全磷含量的增加而增加;除原始光谱10.792 μm这一波段外,发射率值及其数学变换与全磷含量相关系数均在0.5以下,相关性较弱;在DNN(Deep Neural Networks)训练集和测试集中,从模型精度和PSO(Particle Swarm Optimiazation)算法优化时间来看,弹性传播训练算法(RP)表现最佳,决定系数R2分别为0.51、0.7,均方根误差RMSE分别为0.0443、0.0301;激活函数对本次构建的网络精度影响非常有限,激活函数为Tansig和ReLU的深度神经网络模型训练集精度基本与偏最小二乘及逐步回归模型一致,测试集精度有所提高但稳定性较为欠缺;研究区土壤全磷含量整体较高,水田和旱田含量均大于0.8 g kg?1,城镇及建筑群密集程度与土壤全磷含量呈负相关,与偏最小二乘模型对土壤全磷含量预测结果相比,神经网络模型对研究区土壤全磷含量小于0.6 g kg?1和0.6 ~ 0.8 g kg?1两区间做了更多划分,将更多人为活动密集区附近像元划分到该含量区间内,从而使得预测含量更加符合真实情况分布;总体来看,全磷含量最高值集中分布于研究区西部、西北及西南部,但在东部及其北部区域则呈无规律性分散分布,中部地区及其余地区含量值大多为0.8 ~ 1.0 g kg?1。综上,合适调参的深度神经网络模型在反演土壤元素类问题中的表现与偏最小二乘及逐步回归等方法相比更加具有发展的潜力,在样本数据量足够的前提下,深度神经网络能够得到充分训练从而使得预测结果更加精确、稳定。 相似文献
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为分析常州地区猪流行性腹泻病毒(PEDV)的流行和变异情况.本研究用RT-PCR方法对2014年3月至2015年12月从常州地区采集的104份病料进行病原学检测和流行病学调查,并对其中4株阳性材料所带病毒的部分M基因进行克隆、测序和分析.结果显示常州地区PEDV的个体阳性率为3.8%,猪场阳性率为7.7%;与经典病毒株CV777相比,4株病毒的核苷酸序列和氨基酸序列都有突变,同源性分析表明省内本地区毒株的核苷酸同源性为97.8~100.0%,但与欧洲毒株的同源性较低;遗传进化分析表明常州地区PEDV流行株和参考株可分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ3个群,3株常州毒株和一些其他国内毒株、泰国毒株、韩国毒株以及美国毒株属于Ⅰ群,另外1株常州株与2株泰国株构成了Ⅲ群,而现用疫苗株CV777则属于Ⅱ群,常州地区内PEDV有一定程度的进化和变异,并且需要选择更有效的疫苗株来控制PEDV的流行. 相似文献
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猪皮炎肾病综合征(PDNS)是夏天猪场常见的疾病,主要表现为个别猪发热、食欲减退、逐渐消瘦、偶尔拉黄色水样粪便、呼吸急促、严重的甚至衰竭死亡。猪繁殖与呼吸综合征病毒(PRRS)、链球菌、圆环病毒等致病因子均可引起该病的发生,饲料中黄曲霉毒素也是一个主要的诱病因素。 相似文献
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光谱变换方法对黑土养分含量高光谱遥感反演精度的影响 总被引:3,自引:1,他引:2
高光谱遥感反演黑土养分含量时,光谱变换方法对提取精度具有显著影响,为明确二者响应关系,提高反演精度和稳定度,该文以黑龙江建三江地区为研究区,引入航空高光谱成像系统CASI-1500,获取380~1 050 nm数据进行分析。均匀采样60个样品,化验获得其有机质、全氮、全磷和全钾含量数据,利用神经网络方法对有机质含量、支持向量机对氮、磷、钾含量进行建模。对比研究了重采样(RE)、对数倒数(LR)、一阶微分(FD)、包络线去除(CR)和多元散射校正(MSC)变换5种光谱变换后的提取精度。结果表明:MSC、MSC、LR和RE光谱变换方法分别应用到有机质、氮、磷和钾特征波段的组合运算中,得出黑土养分含量的空间分布精度相对最高,预测样本的决定系数分别为0.748、0.673、0.631和0.420。 相似文献
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利用甲醇、乙醇、乙酸乙酯和丙酮4种有机溶剂在相同温度和相同浓度下分别多次提取的方法提取了艾蒿中的抑菌成分,对经多次提取得到的不同有机溶剂的艾蒿提取液进行减压浓缩,得到浓度为0.5 g/m L的艾蒿提取液。通过对比在加入不同量的不同有机溶剂提取液的PDA培养基上病原菌的生长直径,测定了艾蒿提取液对黄瓜枯萎病菌的抑菌活性。结果表明,浓度相同时,艾蒿的乙酸乙酯提取液抑菌活性最好,且随着加入量的增加,抑菌活性逐渐增强。 相似文献
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