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基于冠层光谱和BP神经网络的水稻叶片氮素浓度估算模型 总被引:4,自引:0,他引:4
[目的]快速、准确地诊断水稻叶片氮素营养状况,为水稻氮肥精准管理提供依据。[方法]以江西省农科院8种不同施肥处理的晚稻为研究对象,于主要生育期同步测定了水稻冠层光谱反射率及叶片全氮浓度(Leaf Nitrogen Concentration,LNC),系统分析了原始光谱反射率、一阶微分光谱、"三边"参数以及由350~1 350nm两两波段组合的差值(SD (Rλ1,Rλ2))、比值(SR (Rλ1,Rλ2))及归一化(ND(Rλ1,Rλ2))光谱指数与水稻LNC的相关关系,筛选出敏感参数,并以之为自变量构建了水稻LNC的传统预测模型,另外构建不同指标个数的多元线性与BP神经网络模型,并对模型进行验证。[结果](1)水稻LNC与一阶微分光谱在751nm处的相关性最高(r=0. 822);(2)"三边"参数中的红边面积SDr与LNC的相关性较高(r=0. 687);(3) 750nm附近的红边波段与近红外波段差值组合、550nm附近的绿光波段与近红外波段的比值及归一化差值组合与水稻LNC的相关性较高,以SD (R752,R751)、SR (R534,R1 350)和ND (R534,R1 349)表现最好,相关系数分别为0. 827、-0. 790和0. 788;(4)传统回归模型中以SD(R752,R751)构建的一元线性模型最佳(RC2=0. 665、RV2=0. 750、RMSEV=0. 4%、RPD=2. 034);(5)利用5个指标((R'751、SDr、SD (R752,R751)、SR (R534,R1 350)、ND (R534,R1 349))经逐步回归筛选出的2个指标SD ((R752,R751)和SR (R534,R1 350))构建预测水稻氮素的BP神经网络模型,预测效果最佳,其验证参数值分别为R2=0. 859、RMSEV=0. 302%和RPD=2. 669。[结论]基于单指标构建的传统线性模型计算过程简单但精度略低,而基于2个指标(SD (R752,R751)、SR (R534,R1 350))构建的BP神经网络模型预测精度高于该2指标构建的多元线性模型,表明在指标适合的情况下,BP神经网络对氮素具有较好的预测能力,是一种快速准确估算水稻叶片全氮浓度的方法。 相似文献
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我国具有辽阔的国土面积,能源资源的储存量十分的巨大。但是由于我国人口基数大,人均的能源资源占有率相对较低。随着我国工业发展的不断加速,许多的能源已经不能够满足我国当前社会的发展需求。这对于房地产行业来说也一样,在房地产行业的发展过程当中需要发展低碳经济,降低能源的消耗以及减少废弃物的排放,保护生态环境。 相似文献
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本溪满族自治县拥有优越的自然资源和深厚的文化底蕴,旅游业的发展成为带动地区经济的主要力量,受到了当地政府的高度重视。本溪满族自治县旅游业经过多年的发展具备一定的知名度,但在当前经济快速发展和休闲旅游大环境下,本溪满族自治县利用自身优势开发具有吸引力的休闲旅游产品,实现旅游业转型的新发展,从而提升县域经济水平。 相似文献
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正惠河高速公路起于广东省河源市埔前镇,北接河梅高速公路和粤赣高速公路;南至惠州市平南工业区接惠盐高速公路,全线设计行车时速100公里。作为广东省高速公路骨架网的组成部分及广东省重点山区扶贫高速公路项目之一,是粤东北山区及江西地区连接深港地区的重要通道。自2001年通车至2008年年底,惠河高速公路的 相似文献