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ASD Field Spec3野外便携式高光谱仪诊断冬小麦氮营养 总被引:2,自引:3,他引:2
氮素营养诊断关键在于氮营养指数(nitrogen nutrient index,NNI)预测。对于冬小麦氮营养指数预测模型而言,如何选取预处理方法和建模方法不一而足,不同预处理和模型选取对预测结果精度的影响程度目前还不清楚。该研究以ASD Field Spec3野外便携式高光谱仪采集乐陵市冬小麦冠层高光谱数据,采用10种光谱预处理方法并结合3种模型(偏最小二乘回归、BP神经网络和随机森林算法)建立多种冬小麦氮营养指数高光谱预测模型。对比模型预测精度表明最佳的高光谱建模方法为随机森林算法结合SG卷积平滑预处理所建模型(预测集R2=0.795,RMSE=0.125,RE=11.7%)精度高、可靠性强,是筛选出最佳的冬小麦氮营养指数高光谱预测模型。该研究结果对冬小麦氮营养指数高光谱预测建模具有科学价值,为筛选最优高光谱预处理方法和预测模型提供技术参考。 相似文献
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基于国土资源部(河南新郑市)野外试验基地相关数据,运用GIS及地统计学方法,从乡镇级和行政村级两个尺度对河南典型区域——新郑市农田耕层土壤有机质空间变异特征进行研究。结果表明,新郑市乡镇尺度土壤有机质含量变异性(24.49%)低于行政村间变异性(27.71%~28.70%),其布设样点数分别以100和1 000个为宜;农田各项管理措施中秸秆还田对土壤有机质含量影响最大。从县域尺度的农田土壤有机质可靠性计量来看,乡镇级尺度采样优于行政村级尺度,秸秆还田是新郑市农田土壤有机质含量提高的关键措施之一。 相似文献
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马铃薯植株钾含量(Plant potassium content, PKC)是监测马铃薯营养状况的重要指标,快速准确地获取马铃薯植株钾含量对田间施肥和生产管理具有指导意义。基于无人机遥感平台搭载RGB传感器分别获取马铃薯块茎形成期、块茎增长期和淀粉积累期的RGB影像,并实测马铃薯植株钾含量。首先利用各个生育期的RGB影像提取每个小区冠层平均光谱和纹理特征。然后分别基于冠层光谱和纹理特征构建植被指数和纹理指数(NDTI、RTI和DTI),并与实测PKC进行相关性分析。最后利用多元线性回归(Multiple linear regression, MLR)、偏最小二乘(Partial least squares regression, PLSR)和人工神经网络(Artificial neural networks, ANN)构建马铃薯PKC估算模型。结果表明:各生育期NDTI、RTI和DTI与马铃薯PKC相关性均高于单一纹理特征,植被指数结合纹理指数均能提高模型的可靠性和稳定性,MLR和PLSR构建的估算模型精度均优于ANN。本研究可为马铃薯PKC监测提供科学参考。 相似文献
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叶绿素是衡量作物光合作用的重要指标,监测马铃薯关键生育期叶片叶绿素含量(Leaf chlorophyll content, LCC)至关重要。获取马铃薯块茎形成期、块茎增长期和淀粉积累期的无人机RGB和多光谱影像,提取无人机多光谱影像的光谱反射率构建植被指数(Vegetation index, VIs),利用Gabor滤波器提取RGB影像的纹理信息(Texture information, TIs)。然后利用机器学习SVR-REF方法进行数据降维获取植被指数和纹理特征重要性排序,并采用迭代的方法在植被指数最佳模型中加入纹理信息,观察每次加入的纹理信息对模型的动态影响。最后使用支持向量机(Support vector machine, SVR)和K-最近邻算法(K-nearest neighbor, KNN)2种机器学习方法进行建模。结果表明,马铃薯3个关键生育期,加入纹理特征后的2种模型精度和稳定性均有提高,且SVR模型精度优于KNN。块茎形成期,SVR模型建模R2由0.61提升至0.71,RMSE由0.20 mg/g降为0.17 mg/g,精度提升14.2%,验... 相似文献
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为了研究甘蓝适龄苗苗期冷藏温度、冷藏天数对生长状况的影响,以及不同栽培期适种品种标准苗、冷藏苗和老化苗产量差异,以解决因天气因素适龄苗无法定植而又需适时集中定植的问题。以甘蓝品种N-1431为材料,30 d苗龄甘蓝苗贮藏于5℃和10℃冷藏柜10、20、30 d为冷藏苗,以30 d标准苗为对照,观察其生长状态;选用2组各5个适合种植的品种为研究对象,30 d苗龄甘蓝苗置于5℃冷藏柜冷藏10 d,定植后观察各品种标准苗、老化苗和冷藏苗产量。结果显示,5℃冷藏10 d和10℃冷藏10 d的枯死率最低,为0和5%;5℃冷藏苗10 d和20 d较对照对植株展开度和叶数影响较小;2组不同品种标准苗、冷藏苗和老化苗产量比较结果显示,标准苗冷藏苗老化苗。 相似文献
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