三元肥料效应模型的整合与优化建模策略

针对当前作物肥效模型建模成功率普遍偏低的问题,探讨了提高建模成功率的优化建模策略.在分析整合三元非结构肥效模型非线性最小二乘(NLS)和三元二次多项式肥效模型普通最小二乘(OLS)、主成分回归(PCR)和可行广义最小二乘回归(FGLS)四种建模法的适用性基础上,根据水稻和露地蔬菜的1122个氮磷钾田间肥效试验结果,探讨...     

基于主成分回归分析的土壤有机质高光谱预测与模型验证

在室内条件下,利用ASD2500高光谱仪测定了风干土壤样品的光谱。通过相关分析对土壤有机质（SOM）光谱敏感波段进行了初步筛选;利用逐步回归分析和主成分回归(PCR)分析等统计方法进行了显著性变量筛选、共线性诊断、数据转换等处理;最终建立了东北黑土SOM回归预测模型。模型所选的波段为均位于近红外波段。经验证,模型预测值与实测值的决定系数R2=0.840,总均方根差RSME=0.226。     

蔬菜氮磷钾三元肥效模型的MonteCarlo建模法

应用"3414"设计的田间肥料试验结果,探讨蔬菜氮磷钾三元肥效模型的Monte Carlo建模法。莴苣试验结果表明,采用最小二乘法回归建模,NP、NK二元肥效模型属于非典型式,PK二元和NPK三元肥效模型属于典型式;而改用MonteCarlo建模法,NP、NK和PK二元肥效模型以及NPK三元肥效模型均属于典型式。采用最小二乘法回归建模,不同蔬菜作物建立的34个三元肥效模型的典型式出现机率为41.2%,而Monte Carlo建模法的典型式出现机率为91.2%,提高了2.2倍。Monte Carlo建模法是适当放弃数学上偏差平方和最小的最优性,使待估参数达到专业上最优而数学上较优,从而提高典型肥效模型的出现机率。对莴苣氮钾非典型肥效模型的推荐施肥表明,Monte Carlo法的结果明显优于产量频率分析法。因此,Monte Carlo建模法为建立蔬菜多元肥效模型和推荐施肥提供了一种有效方法。     

三元非结构肥效模型提高水稻施肥推荐的可靠性

【目的】针对三元二次多项式肥效模型的设定偏误和多重共线性危害导致建模成功率低的问题,研发三元非结构肥效模型,扩大模型适用性。【方法】在福建省平和县和仙游县选择了13个水稻氮磷钾田间肥效试验结果作为研究案例。田间试验均采用"3414"设计方案,即:1) N_0P_0K_0;2) N_0P_2K_2;3) N_1P_2K_2;4) N_2P_0K_2;5)N_2P_1K_2;6) N_2P_2K_2;7) N_2P_3K_2;8) N_2P_2K_0;9) N_2P_2K_1;10) N_2P_2K_3;11) N_3P_2K_2;12) N_1P_1K_2;13) N_1P_2K_1;14)N_2P_1K_1。其中,"2"水平为试验前当地氮磷钾推荐施肥量,"0"水平表示不施肥,"1"水平和"3"水平的施肥量分别为"2"水平的50%和150%。在一元非结构肥效模型基础上,利用氮磷钾田间肥效试验结果,在每个试验点分别构建了三元二次多项式肥效模型和三元非结构肥效模型。利用已有的668个水稻"3414"田间试验结果,比较验证了两种模型的拟合效果和推荐施肥量的可靠性。【结果】在构建的13个三元二次多项式肥效模型中,有2个模型的结果未达到统计显著水平,3个肥效模型属于非典型式,而构建的13个三元非结构肥效模型均得到了典型式。通过668个水稻氮磷钾田间肥效试验结果验证表明,三元二次多项式肥效模型未能通过显著性检验的比例达到30.1%,而三元非结构肥效模型未能通过的比例下降到23.4%。在推荐施肥量外推的非典型式中,三元二次多项式肥效模型的比例为4.0%,而三元非结构肥效模型则提高到30.7%。在系数符号不合理和无最高产量点的两种非典型式类型中,三元二次多项式肥效模型的比例分别达到32.3%和14.4%,而三元非结构肥效模型则分别降低到6.9%和0。三元二次多项式肥效模型的典型式比例仅为19.5%,而三元非结构肥效模型典型式比例则提高到39.1%,是前者的2.0倍,明显提高了田间试验结果的建模成功率。【结论】大样本田间试验充分证明,相比三元二次多项式肥效模型,采用三元非结构肥效模型进行早、中、晚稻推荐施肥,提高了建模的成功效率和模型的实用性,是可靠性更高的模型。     

基于多光谱影像反演土壤盐分的建模方法研究

土壤盐分的定量遥感反演,为快速、准确、全面地监测盐渍化状况提供了可能。本文以黄河三角洲地区垦利县为例,实地调查采集土壤样本,并获取同时相Landsat 8影像,建立土壤盐分遥感反演的BP神经网络、偏最小二乘回归、主成分分析、多元线性回归多种模型,进而进行精度对比分析,评价、优选最佳建模方法,最后,基于最佳模型进行研究区土壤盐分的空间分布反演分析。结果显示:遥感影像的反射率与土壤盐分含量并不是单纯的线性关系,构建的盐分估测模型BP神经网络预测决定系数为0.8467,均方根误差为0.071,明显高于传统线性统计模型,能较好地模拟土壤盐分与光谱数据的关系。该研究既能为盐渍土的治理、利用提供数据支持,又能推动盐渍化区域遥感研究的定量发展。     

水稻叶片氮素及籽粒蛋白质含量的高光谱估测模型

研究水稻叶片氮素和籽粒蛋白质含量的高光谱快速、无损监测方法,对于水稻营养诊断、籽粒品质监测及氮肥高效利用具有重要意义。本文通过水稻盆栽试验,测定水稻叶片氮素、籽粒蛋白质含量和冠层光谱,采用不同的光谱建模方法来提高氮素、籽粒蛋白质含量的估测精度。先用主成分分析(PCA)方法进行特征波段的提取,再用多元线性回归(MLR)、人工神经网络(ANN)和偏最小二乘回归(PLSR)进行建模。结果表明,水稻叶片氮素和籽粒蛋白质含量与特征光谱存在很好的模型关系,3种模型预测的决定系数(R2_p)均在0.847以上,并以PLSR模型的预测效果为最好,可以实现水稻氮素营养和籽粒品质的高光谱估测。     

基于国产高分一号卫星数据的区域土壤盐渍化信息提取与建模

土壤盐渍化是干旱半旱地区土地退化的主要原因之一,给当地生态系统和社会经济的可持续发展带来了严重的威胁,而对盐渍化空间分布信息的提取是治理盐渍化的基础。因此,选取生态脆弱区渭—库绿洲为研究区,利用2014年7月19日GF-1 多光谱影像数据,提取光谱指数及波段信息,结合实际采样点的土壤表层电导率数据（0～10 cm）,采用偏最小二乘回归模型（Partial least squares regression,PLSR）对土壤盐渍化进行模拟,并对研究区盐渍化分布进行模拟和评估。结果表明：实测土壤表层电导率与光谱指数相关性较好;利用PLSR对渭—库绿洲土壤表层盐渍信息建模,对土壤盐渍化信息提取效果较好,精度较高;充分利用了GF-1影像包含的信息,提高了高分辨率遥感影像盐渍化信息提取的精度;非盐渍化和轻度盐渍化面积分别占总面积的42.88%和17.16%,绿洲中部偏东及东南区域,盐渍化现象稍弱,可成为今后绿洲扩张的重点方向;而中度盐渍化、重度盐渍化和盐土面积分别占总面积的29.51%、8.57%和1.88%,绿洲北部/西部及西南方向的重度盐渍化区域紧挨绿洲区域,已严重威胁到了绿洲经济的健康发展,亟待治理。     

近红外漫反射光谱技术快速无损识别灵芝和云芝提取物研究

为了满足食用菌提取物实际生产监管需要,本研究采用近红外漫反射光谱技术对来自不同地区的灵芝和云芝提取物样品进行定性识别研究。在800~2 750nm波段范围,采集灵芝和云芝提取物的漫反射光谱,应用主成分聚类分析和偏最小二乘判别法分别建立识别模型,用146个样品进行建模和48个外部样品集进行验证。结果表明:采用主成分聚类判别分析法,灵芝和云芝提取物的判别界线清晰,正确率达到88.54%;采用偏最小二乘判别法,建立的鉴别分类模型能较好地对灵芝和云芝提取物进行鉴别,校正集和预测集样品的识别正确率均为100%。因此,近红外结合主成分聚类分析和偏最小二乘判别法识别灵芝和云芝提取物是可行的,同时研究结果为灵芝和云芝提取物的快速识别提供了理论依据和使用方法。     

利用近红外漫反射光谱技术进行苹果糖度无损检测的研究

利用近红外漫反射光谱技术,研究了1300～2100 nm波长范围内无损检测苹果糖度的可行性。采集了每个苹果去皮前、后最大横径上四个点的近红外平均光谱和整个苹果的糖度值。采用主成分回归(PCR)和偏最小二乘法(PLS)对试验数据进行了多元统计分析。结果表明：在1300～2100 nm波长范围内无损检测(即带皮检测)苹果的糖度是可靠的,并且PLS模型的性能更优于PCR模型。本文还对用单测点光谱和多测点平均光谱建立的糖度模型进行了研究,结果表明用单测点光谱预测整个苹果的糖度,其精度明显低于多测点平均光谱。这说明用苹果上一个点的光谱来预测整个苹果的糖度,其精度是不够的。因此,在利用近红外漫反射光谱在线检测苹果糖度时,作者建议采用多个光纤探头来采集多点光谱,然后取其平均值预测。     

分提橄榄油中主要脂肪酸成分傅里叶变换红外光谱法测量（英）

为了测量从橄榄油中分提的高、低熔点油脂的脂肪酸成分,在4 000～600 cm-1 的范围测量了31个含有不同脂肪酸成分植物油的傅里叶变换红外光谱,用于建立偏最小二乘（PLS）回归分析校正模型。在油脂的傅里叶变换红外光谱变量和脂肪酸组成变量之间建立了交叉验证的PLS校正模型。为了校正油酸和亚油酸含量,在4?000～600 cm-1 的频率范围,经平滑,二阶导数,规范化处理的红外光谱获得了最好的交叉验证校正模型和最佳的预测结果。PLS校正模型预测结果表明,与高熔点橄榄油（油酸,72.29%,亚油酸,9.98%）相比,低熔点橄榄油含有较高的油酸含量和亚油酸含量（油酸,77.46%,亚油酸,12.51%）,预测的结果与气相色谱测量的结果有很好的一致性。建立的PLS校正模型预测橄榄油的不饱和脂肪酸含量具有较好的相关性。该研究为分提油脂质量的判别评价提供了便捷的方法。