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1.
基于机器学习算法的土壤有机质
质量比估算 总被引:2,自引:0,他引:2
为快速高效地估测干旱、半干旱地区土壤有机质(soil organic matter, SOM)质量比,提出了一种结合竞争适应重加权法(CARS)和随机森林(RF)的估测模型.以内陆干旱区艾比湖流域为研究区,测定土壤高光谱反射率和SOM质量比,经预处理后,利用CARS对原始光谱(R)、一阶导数(R′)、吸光度(log(1/R))及吸光度一阶导数[log(1/R)]′4种光谱变量的可见-近红外光谱进行筛选,并结合RF算法,建立全谱段RF模型与CARS-RF模型.结果表明,基于CARS方法对光谱进行变量筛选后,得出4种光谱变量的优选变量集个数分别为35,26,34和121;在4种光谱变量中,R′和[log(1/R)]′的SOM估测模型精度较高,以[log(1/R)]′为基础数据获得的模型精度最高;CARS-RF模型精度优于全谱段RF模型,模型验证集决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)、相对分析误差(RPD)分别为0.881,6.438 g/kg和2.177.该研究在预处理的基础上通过变量优选,应用较少的变量个数获得较高的估测精度,为干旱、半干旱区SOM高光谱估测提供了适宜高效的方法. 相似文献
2.
Monitoring the dynamics of soil salinization is of great importance for agricultural production. This study selected Yucheng County, a typical county on the Huang-Huai-Hai Plain (HHHP) of China, as the study area and evaluated the spatial and temporal variation of soil salinization. Three methods, consisting of principal component analysis (PCA) transformation, tasseled cap (TC) transformation, and optimal band combination (OBC), were used to extract information from an early Landsat multispectral scanner (MSS) image from 1984, and their advantages were compared. In addition, OBC was used on a thematic mapper (TM) image from 2009. An iteratively self-organizing data analysis algorithm was used together with prior knowledge of likely classifications to interpret the MSS and TM images for data classification. Finally, a transfer matrix method was used to assess the spatial and temporal variability of soil salinization and analyze the driving factors of soil salinization. Compared to PCA transformation and OBC, TC transformation was a more effective method for extracting soil salinization information from the MSS sensor. The results indicate that a soil area of approximately 298 km2 was affected by salinity in 1984 in Yucheng County, of which 5.40%, 11.96%, and 12.75% were classified as being subject to slight, moderate, and severe salinization, respectively. In 2009, the saline area was reduced to only 146 km2, of which 10.70% and 3.75% were characterized by slight to moderate salinization and no severe salinization, respectively. The saline land decreased at an average rate of 6 km2 per year. This decrease was probably a result of lower groundwater depth, increased organic fertilizer or crop straw in soil, changed land use type, and increased vegetation coverage. 相似文献
3.
水盐交互作用对河套灌区土壤光谱特征的影响 总被引:2,自引:1,他引:1
为探究土壤水盐交互作用对Sentinel-2卫星光谱特征的影响,该研究以内蒙古河套灌区沙壕渠灌域为研究区域,分别在2018年和2019年的4-5月共采集280个裸土期表层土壤样本,测定其土壤含水率和含盐量,并获取同步的Sentinel-2卫星遥感数据,构建基于土壤水盐-反射率原理的土壤光谱特征理论模型,在此基础上结合土壤水盐交互作用构建水盐交互模型,并比较2种模型对土壤光谱的模拟效果,分析土壤水盐交互作用对土壤光谱估算的影响。结果表明:1)土壤水盐交互作用对光谱的影响因波段类型和水盐含量的不同而有所不同。在可见光范围上影响相对较弱,其作用范围为-0.11~0.29;在近红外和短波红外范围上影响相对较强,其作用范围为-0.35~0.61;当水分或盐分中某个含量较高时对光谱影响较弱,其主要集中在-0.1~0.23;,在水盐含量程度相似时影响较强,其作用范围为0.3~0.6。2)与土壤光谱特征理论模型相比,水盐交互模型能明显地改善土壤光谱的模拟效果,能将模拟相关系数由0.14~0.44提升到0.29~0.70,均方根误差由0.032~0.082降低到0.029~0.068。该研究结果揭示了盐分和水分对光谱特征的干扰过程,为土壤盐分的估算提供策略与方法,对实现区域尺度上土壤盐分的精准监测具有一定的意义。 相似文献
4.
对东京野茉莉花色成分进行了初步的探究。结果表明:通过特征颜色反应和光谱扫描说明了其花瓣细胞内有异黄酮、儿茶精类,还有叶绿素a、b,可能含有胡萝卜素、黄酮类化合物,以及无色花色素,可能不含查耳酮或橙酮。 相似文献
5.
新柴牌中大功率农机动力的开发 总被引:1,自引:1,他引:0
在N,D,K等3个系列产品平台上整合开发了18.4~58.8kW中大功率农机动力,目的是有一个相对较宽的产品链来配套中大功率拖拉机及相应功率要求的联合收割机。其产品开发的重点:一是功率谱完整,即通过缸径冲程的组合设计,力求在同一条生产线上制造不同功率的产品;二是同系列同缸心距扩排量带来的结构可靠性开发,主要是缸套-活塞环的可靠性开发及曲轴与轴承的可靠性开发,满足农用动力特殊工况和工作环境的可靠性开发;三是满足国内非道路移动机械二阶段排放要求的性能开发,特别是PM,NOx和燃油消耗之间的折中,重点是在经济成本的条件下对燃烧系统和燃油系统的优化开发。 相似文献
6.
测定黄连与黄连须、黄连茎叶主要生物碱含量并建立高效液相(HPLC)指纹图谱,分析其抗氧化活性的谱效关系。采用HPLC分析比较黄连及黄连须、黄连茎叶中小檗碱、表小檗碱、药根碱、黄连碱、巴马汀含量差异并建立指纹图谱,通过羟自由基(·OH)、1,1-二苯基-2-三硝基苯肼(DPPH)自由基、2,2-联氮基双(3-乙基苯并噻唑啉-6-磺酸)(ABTS)自由基体外清除试验与总还原力试验评价其体外抗氧化活性差异,应用Pearson相关系数法分析HPLC指纹图谱与抗氧化活性的谱效关系。结果发现小檗碱、巴马汀含量为黄连>黄连茎叶>黄连须;药根碱、黄连碱和表小檗碱含量为黄连>黄连须>黄连茎叶;总还原力为黄连>黄连茎叶>黄连须,·OH、DPPH、ABTS·+自由基清除力为黄连茎叶>黄连>黄连须;总还原力与各峰均有较强相关性,·OH、DPPH、ABTS·+自由基清除力与4号峰相关性较强。说明黄连茎叶体外抗氧化活性较强,黄连须与黄连茎叶均有一定药用开发价值。 相似文献
7.
为探讨高光谱分析技术在草坪草水分监测上的应用,以草地早熟禾、高羊茅、多年生黑麦草为试验材料,测定了干旱胁迫下3种冷季型草坪草生理指标及光谱反射率。结果表明:随着干旱胁迫程度的加深,供试草坪草叶片相对含水量和叶绿素含量显著下降(P0.05),丙二醛含量、脯氨酸含量及敏感波段的(550和760 nm)的光谱反射率显著上升(P0.05),3种草坪草抗旱性能的强弱顺序为:高羊茅多年生黑麦草草地早熟禾。3种草坪草敏感波段光谱反射率(R_(550 nm),R_(760 nm))及高光谱参数(Rg,R0,GNDVI)与生理指标间呈显著或极显著相关,以R_(550 nm)与生理指标间的相关系数绝对值最大。同时R_(550 nm)构建了供试草坪草生理指标的估测模型,经检验,模型估测值与实测值相关性达显著或极显著水平。 相似文献
8.
基于多源数据融合的盐分遥感反演与季节差异性研究 总被引:7,自引:0,他引:7
为提高多光谱盐分遥感反演的精度,利用实测高光谱与多光谱进行数据融合,并分析了不同季节盐分遥感的差异性。以河套灌区永济灌域为研究区域,以实测光谱仪测定的土壤高光谱数据和Landsat-8 OLI多光谱数据为基础,通过光谱变换和多元逐步回归方法筛选特征波段和特征光谱指数,构建了春、秋两季土壤盐分多光谱、高光谱反演模型,并利用特征光谱指数的线性回归构建了高-多光谱数据融合反演模型。结果表明:高光谱的反射率总体比多光谱高36. 83%,春季反射率比秋季平均高23. 78%。利用模型中最优变量-特征光谱指数对多光谱模型与高光谱模型进行融合,高-多光谱融合反演模型训练集和验证集R2平均值分别为0. 651和0. 635,RMSE平均值分别为2. 44 g/kg和2. 49 g/kg,精度明显高于对应的多光谱反演模型,其中训练集、验证集的R2平均值分别提高了36. 19%和35. 64%,RMSE平均值分别降低了34. 28%和41. 72%。春季多光谱、高光谱和融合反演模型的精度均高于秋季,其中训练集R2平均值比秋季模型分别提高了6. 03%、6. 05%和4. 40%,验证集R2平均值分别提高了19. 07%、12. 21%和1. 75%。构建的高-多光谱融合模型反演灌域春秋两季平均盐分含量分别为6. 05、5. 97 g/kg,平均相对误差分别为9. 65%和10. 68%,总体上该区域春季土壤主要为重盐化土,秋季土壤主要为中盐化土。 相似文献
9.
The factors responsible for widespread declines of grassland birds in the United States are not well understood. This study,
conducted in the short-grass prairie of eastern Wyoming, was designed to investigate the relationship between variation in
habitat amount, landscape heterogeneity, prey resources, and spatial variation in grassland bird species richness. We estimated
bird richness over a 5-year period (1994–1998) from 29 Breeding Bird Survey locations. Estimated bird richness was modeled
as a function of landscape structure surrounding survey routes using satellite-based imagery (1996) and grasshopper density
and richness, a potentially important prey of grassland birds. Model specification progressed from simple to complex explanations
for spatial variation in bird richness. An information-theoretic approach was used to rank and select candidate models. Our
best model included measurements of habitat amount, habitat arrangement, landscape matrix, and prey diversity. Grassland bird
richness was positively associated with grassland habitat; was negatively associated with habitat dispersion; positively associated
with edge habitats; negatively associated with landscape matrix attributes that may restrict movement of grassland bird; and
positively related to grasshopper richness. Collectively, 62% of the spatial variation in grassland bird richness was accounted
for by the model (adj-R2 = 0.514). These results suggest that the distribution of grassland bird species is influenced by a complex mixture of factors
that include habitat area affects, landscape pattern and composition, and the availability of prey. 相似文献
10.