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光是植物光合作用的能量源,植物生长灯人工补光技术的应用有助于增强农业产出能力、保障食品安全和加快我国现代农业发展。采用主成分分析方法直观定量地研究了普通白炽灯、卤钨灯、普通直管荧光灯、三基色荧光灯、紧凑型荧光灯、荧光高压汞灯、金属卤化物灯、高压钠灯和高频无极灯等光源的额定功率范围、光效、显色指数、色温与平均寿命等技术指标;识别出了植物生长灯光源技术指标数据的主要成分;主成分分析得分以高频无极灯得分最高,其它依次为高压钠灯、三基色荧光灯、荧光高压汞灯、紧凑型荧光灯、金属卤化物灯、普通直管荧光灯和普通白炽灯,卤钨灯最低。结果表明,模型能全面、客观和科学地对植物生长灯光源能效进行分析与综合评价,辅助植物生长灯在农业领域中的选择与应用。 相似文献
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为解决苎麻种质资源信息分布散乱、难以查询、数据关联性低等问题,文章以高质量的专著为数据源,构建了苎麻种质资源信息知识框架与知识库,并使用Python开发工具结合Neo4j图数据库构建了苎麻种质资源知识图谱,在此基础上,设计并开发了苎麻种质资源信息平台。该平台实现了知识管理、知识查询和知识可视化等功能,可对苎麻种质资源知识进行增加、删除、修改和查询操作,并以知识图谱形式可视化展示查询结果和相关知识结构,对提高苎麻种质资源信息的利用率具有一定的现实意义。 相似文献
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基于无人机遥感图像的苎麻产量估测研究 总被引:2,自引:0,他引:2
本研究旨在探索一种利用无人机-RGB系统提取的苎麻株高和可见光图像光谱信息估测产量的新方法。试验于2019年在湖南农业大学耘园苎麻基地进行,利用无人机搭载高清数码相机获取二季苎麻苗期和成熟期的图像。首先利用Pix4Dmapper生成苎麻冠层2个生育期的数字表面模型和高清数码正射图像;然后基于数字表面模型采用"差分法"计算试验小区的平均株高(DSM-based H);基于正射图像提取试验小区RGB通道均值,进而计算遥感图像数码变量和植被指数,分析苎麻种质间的图像光谱表型性状和产量株高比性状的差异性与多样性;最后采用逐步回归方法建立苎麻产量预测模型,并对各项产量解释因子进行相关性分析。结果表明:(1)基于无人机-RGB系统遥感株高与实测株高显著相关(r=0.90),修正遥感株高的均方根误差为0.04 m。(2)苎麻产量与株高信息存在极显著相关性(r=0.91),而与图像光谱表型相关性不明显。(3)融合遥感图像株高和种质特征差异构建的苎麻产量估测模型精度较高, R2=0.85, RMSE=0.71。因此,基于无人机遥感图像的苎麻产量估测是可行的,这对苎麻种质特征评价和产... 相似文献
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