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71.
杜永莉 《农业环境科学学报》2007,(4)
以被多种国际著名信息检索系统收录的World Journal of Gastroentero
logy(WJG)杂志的发展历程为样例,探讨如何提高中国出版的科技期刊被国际信息系统收
录的命中率,提高期刊的国际地位和知名度,更好地促进与国际的学术交流。
相似文献72.
陈岩波 《农业环境科学学报》2004,(4)
73.
作物茎秆膨胀和收缩变化与其水分状态密切相关,实时监测茎秆的膨胀和收缩变化能够及时掌握作物水分状态,对指导灌溉、提高农业水资源利用率具有重要意义。目前,对于作物茎秆膨胀和收缩变化的监测主要采用基于线性微位移测量原理的传感器,通过测量茎秆的膨胀和收缩引起的位移变化来反映水分状态,存在体积大、价格高、安装不便等问题。为此,该研究提出了一种基于压阻效应的柔性可穿戴传感器,采用柔性压力电极作为传感元件,贴附在作物茎秆表面,通过监测茎秆膨胀和收缩引起的压力变化来反映作物的水分状态,压力检测电路和数据采集电路将作物茎秆的压力信号转换成电信号进行输出和存储。首先在实验室环境下对传感器性能进行测试和标定,然后在温室环境下将传感器安装在番茄茎秆上观测番茄茎秆的压力变化,并与线性微位移传感器观测结果进行比较,最后在充分灌溉和水分亏缺2种条件下观测番茄茎秆的膨胀和收缩变化。结果表明,柔性压力传感器稳定性测试的平均相对变化率为0.109%;弯折前后引起的输出变化非常小,可以忽略不计;标定结果的决定系数大于0.99,最合适的工作压力范围为2~100 kPa;实验室环境下,柔性压力传感器与线性微位移传感器输出值之间的决定系数为0.9551;温室环境下,充分灌溉组中柔性压力传感器与线性微位移传感器输出值变化趋势一致,两者之间的决定系数为0.7672,亏缺灌溉组中两类传感器输出值均因水分亏缺而呈现下降趋势,输出值之间的决定系数为0.8519。本文所设计的柔性可穿戴压力传感器不仅能够实时监测番茄茎秆的膨胀和收缩变化,还可以对番茄亏水胁迫进行诊断,为实现高效节水灌溉提供重要的技术支撑。 相似文献
74.
广东省森林土壤养分异质性析因 总被引:1,自引:0,他引:1
[目的]分析不同环境因子对森林土壤养分的影响,探讨造成森林土壤养分异质性的原因,为森林经营和森林立地质量评价提供依据.[方法]基于广东省全国森林资源清查土壤调查数据,以有机质(OM)、碱解氮(AN)、有效磷(AP)和速效钾(AK)为因变量,以地理因子、地形因子、土壤因子和林分因子四大类20个变量(10个定性因子,10个... 相似文献
75.
A number of optical sensing tools are now available and can potentially be used for refining need-based fertilizer nitrogen (N) topdressing decisions.Algorithms for estimating field-specific fertilizer N needs are based on predictions of yield made while the crops are still growing in the field.The present study was conducted to establish and validate yield prediction models using spectral indices measured with proximal sensing using GreenSeeker canopy reflectance sensor,soil and plant analyzer ... 相似文献
76.
77.
78.
本文以1989年和2000年TM影像为基础,结合部分统计资料,分析了准噶尔盆地西南缘沙湾-石河子-玛纳斯人工绿洲近20年的变化特点。分析结果表明:该研究区人工绿洲面积增加显著,由1989的6077.62km2增至2000年的6995.02km2,且主要增长期为1995年以后,1998-2002年增长尤为明显;绿洲内部存在一定程度的弃荒现象,1989-2000年间有365.29km2农用地被荒弃;绿洲的增长以外延式增长为主,开发原有绿洲内部空地为辅;同时,北部莫索湾绿洲土地盐碱化现象明显。 相似文献
79.
基于DSSAT作物模型的中美大豆主产区单产模拟与验证 总被引:1,自引:1,他引:0
开展基于作物模型的大面积作物产量估测研究,可以为及时掌握全球重点地区农作物的生产情况提供数据支撑。该研究以大豆为监测作物,选取中国吉林省和美国爱荷华州作为研究区域,基于DSSAT作物估产模型中的SOYGRO大豆模型,利用分辨率为0.5°×0.5°的生育期气象要素以及500 m×500 m绿色叶绿素植被指数,进行遥感数据融合作物模型估测大豆单位产量的模拟与验证研究。结果显示,2008-2017年,美国爱荷华州大豆单位产量模拟值的平均误差为16.8%,均方根误差为762.8 kg/hm~2,平均偏差为107.2 kg/hm~2;中国吉林省大豆单位产量估测的平均误差为36.3%,均方根误差为1 088.4 kg/hm~2,平均偏差为-237.9 kg/hm~2。在县域尺度下,大豆单位产量模拟值与调查值的拟合度较好,尤其在产量较低的年份,其中美国爱荷华州的产量相关系数最高可达0.78,中国吉林省的相关系数偏小,为0.59,表明对美国爱荷华州大豆单位产量的估测精度优于中国吉林省。研究所建立的大豆单位产量估测技术路线,可以为中美两国主产区作物单位产量的大面积有效估测提供参考。 相似文献
80.
基于GF-1和Sentinel-2时序数据的茶园识别 总被引:1,自引:1,他引:0
由于茶园大多分布在地形复杂的山区,地块破碎,分布零散,形状差异大、植被混杂且茶园所处环境长期受到云雨的影响,增加了茶园遥感识别的难度与不确定性,针对这一问题,该研究提出了利用高分1号(GF-1)和哨兵2号(Sentinel-2)时序数据提取茶园的方法,以浙江省武义县王宅镇为研究区,采用GF-1号为主要数据源,并利用MODIS地表反射率产品和Sentinel-2反射率数据,基于时空融合算法得到时间分辨率5 d的10 m Sentinel-2完整的时序数据。综合利用GF-1在空间细节方面的优势和重建的Sentinel-2高观测频率时序数据在反映茶树生长过程方面的优势,分别基于GF-1的光谱和纹理特征及GF-1的光谱、纹理特征和Sentinel-2时序特征两种特征组合方式,采用随机森林算法提取茶园。结果表明,GF-1光谱、纹理信息结合Sentinel-2时序信息分类结果的准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为96.91%、3.09%、89.00%、83.09%和0.86,仅基于GF-1光谱和纹理信息的分类准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为94.72%、5.28%、73.09%、84.61%和0.78,添加时序信息分类结果总体优于未添加时序信息的分类结果。表明高空间分辨率结合高频率时序遥感数据是提高茶园分类精度的有效手段。 相似文献