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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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播期对夏大豆豫豆25号生长发育及产量构成因素的影响 总被引:3,自引:2,他引:1
以农业部农业科技跨越计划核心技术品种豫豆25号为材料,从3月31日至7月30日每逢10播种一期,共13个播期。结果表明:不同播期对大豆生育期及产量构成因素的影响较大,生育期随着播期的推迟而缩短。产量以4月10日播期最高,为4170.0kg/hm2,以7月20日播期最低,为1870.0 kg/hm2。平均日积累量则以正常播期6月10日最高,为32.26kg/hm2.d。构成产量的各因素随着播期的推迟而降低,从而产量也随之降低。 相似文献
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Wistar大鼠160只,随机分为8组,正常对照组、6h组、12h组、24 h组、3d组、5d组、7d组、14d组,每组各20只,除对照组外其他各组大鼠均手术使其一侧后肢股骨粉碎性骨折,各时段组大鼠采血测凝血指标:凝血酶原时间(PT)、凝血活酶时间(TT)、纤维蛋白原(FBG)后取患肢血管做病理学检查.两项检查结果表明,大鼠粉碎性骨折后,12 h至3d内的时间段是肢体深静脉血栓(DVT)形成的关键期,此后进入静脉血栓脱落导致肺栓塞的危险期,在骨折前或骨折后的前3d采取积极措施预防DVT可取得较理想的效果.动态监测创伤骨折大鼠凝血指标的变化,对早期预防创伤后深静脉血栓形成具有诊断价值. 相似文献
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黄淮海夏大豆品种(系)主要农艺性状的综合性分析 总被引:1,自引:0,他引:1
以2018年黄淮海区试60个夏大豆参试品种(系)为材料,对12个主要农艺性状进行综合性分析。统计分析结果显示: 中组平均产量最高,南组平均粗蛋白含量最高;有效分枝数的变异系数最高,生育期的变异系数最低。相关性分析结果显示: 产量与单株有效荚数、单株粒数呈显著正相关,与单株粒重呈极显著正相关,与主茎节数呈显著负相关;百粒重与株高、主茎节数呈显著负相关,与单株有效荚数、单株粒数呈极显著负相关;粗蛋白含量与粗脂肪含量呈极显著负相关。主成分分析结果显示: 12个主要农艺性状被提取到4个主成分,累计贡献率达76.78%。聚类分析结果显示: 60个品种(系)被分为2大类,每类又分为2个亚群,但60个品种(系)未按照北组、中组和南组的地域而区分开,说明黄淮海区域大豆品种(系)遗传背景相似。 相似文献