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1.
遥感作为一种常用的地质勘查技术,具有更为分辨率高、图谱合一等优势和特点。因此被广泛地应用到地质、环境监测、农林资源调查、海洋研究等等方面。本文在参考国内外研究文献的基础上,阐述了高光谱遥感的特点、优势,对高光谱遥感影像技术的发展现状进行分析,探讨该技术在经济、军事以及在航空及航天领域的发展情况,同时指出了目前高光谱遥感卫星技术应用存在的主要问题与发展趋势。  相似文献   
2.
3.
过氧亚硝基阴离子(ONOO~-)是一种活性氮,可导致硝化应激反应。它不仅存在于不同的生理过程中也存在于各种病理过程中,会引发癌症和神经退行性疾病,对人类的健康有着至关重要的作用。因此,研究一种能够快速、灵敏、定量检测过氧亚硝基阴离子含量的荧光探针相当重要。文章对检测过氧亚硝基阴离子近红外荧光探针的研究进展进行了简要介绍。  相似文献   
4.
由于高光谱遥感图像光谱维度大,标注样本相对较少,提出了一种结合主成分分析和改进的二维卷积神经网络的高光谱遥感图像的分类方法。首先,通过主成分分析,降低光谱维度,消除光谱亢余信息。然后,将数据进行分块处理,获得分块数据的样本标签,并将数据分为训练集和验证集,用训练集和验证集训练改进的针对高光谱遥感图像分类的卷积神经网络的参数。最后,将测试集投入训练好的2D-CNN上进行分类,得到分类结果。实验结果表明,提出的模型的分类精度明显提高,从而验证了该方法的有效性和实用性。  相似文献   
5.
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   
6.
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8.
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10.
采用响应面法优化毛竹水溶性多糖的提取工艺,分析其成分,并进行结构表征。研究结果表明,优化的毛竹多糖(BSP)提取条件为:料液比1∶27(g/mL)、提取温度78 ℃、提取时间4 h,该条件下BSP提取率为(5.18±0.07)%,提取物中多糖含量为(72.14±0.02)%,糖醛酸含量为(9.76±0.03)%;BSP具有酸性多糖典型的官能团特征吸收峰,其单糖组成及摩尔比为n甘露糖∶n葡萄糖∶n阿拉伯糖∶n木糖∶n鼠李糖∶n半乳糖=62.52∶23.05∶10.35∶2.78∶0.79∶0.51;BSP由两个主峰组成,相对分子质量分别为91.11、4.55 kDa。BSP是一种混合酸性多糖。  相似文献   
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