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1.
虫害检测算法研究是开展虫害快速、准确监测,制定精准森防检疫措施的重要基础。以毛竹叶片为研究尺度,基于刚竹毒蛾危害下的寄主外部形态与内部生理现象总结,选择并实测叶损量LL、相对叶绿素含量RCC、相对含水量RWC、原始光谱的733.66~898.56 nm值(ρ733.66~898.56)、一阶微分光谱的562.95~585.25 nm值(ρ′562.95~585.25)与706.18~725.41 nm值(ρ′706.18~725.41)等理化参数,随机划分实验组(63组)和验证组(37组)并设计5次重复实验;分别运用Fisher判别分析、BP神经网络、随机森林等三种方法建立刚竹毒蛾危害等级的检测模型,从检测精度、Kappa系数及R2等指标对模型的检测效果予以分析和比较。结果显示,Fisher判别分析、BP神经网络、随机森林的检测精度分别为69.19%,65.41%,83.78%,Kappa系数分别为0.576 9,0.532 4和0.778 8,R2分别为0.722 2,0.582 6和0.870 9,总体而言,三种方法均具备刚竹毒蛾危害的检测能力,随机森林的检测效果最优,Fisher判别分析次之,再次为BP神经网络;从分等级来看,随机森林的检测精度亦优于Fisher判别分析与BP神经网络,但3种方法对中度危害等级的检测精度均有所不足。该成果可为刚竹毒蛾危害及其他病虫害检测算法的选择提供参考,并为进一步建立冠层、遥感影像像元等尺度的虫害检测模型奠定基础。 相似文献
4.
基于高光谱分析的玉米叶片氮含量分层诊断研究 总被引:2,自引:0,他引:2
为了明确不同生育时期进行玉米氮素营养诊断的叶片层位,建立准确稳健的玉米氮素营养诊断模型,以达到合理追施氮肥,提高氮肥利用率的目的。试验采用单因素盆栽试验设计,以玉米(郑单958)为研究对象,应用高光谱技术,分析了不同氮营养水平下不同生育时期不同层位玉米叶片的氮含量分布和变化规律及光谱响应特征;并依据叶片氮含量与光谱反射率的相关关系,叶片氮含量与全波段(400~2 000 nm)任意两两波段组合构建的比值光谱指数(RSI)的回归关系,初步确定了不同生育时期进行氮素营养高光谱诊断的目标叶片,筛选出最优的比值光谱指数,建立了叶片氮素含量估算模型。结果表明:玉米叶片氮含量:上层>中层>下层;随着玉米的生长,在低氮条件下上层叶片氮含量呈先减少后增加(追肥)再减少趋势,在高氮条件下呈减少趋势,中下层叶片氮含量呈递减趋势。六叶期下层玉米叶片光谱反射率敏感范围较大,相关性较强;九叶期和灌浆期上层玉米叶片的光谱反射率敏感范围较广,相关性较强;开花吐丝期中层叶片的光谱反射率敏感范围较大,相关性较强。六叶期选取下层叶作为诊断目标叶,选取最佳比值光谱指数RSI(1 811, 1 842)建立线性估算模型,九叶期和灌浆期选取上层叶片作为诊断目标叶,选取的最佳比值光谱指数分别为RSI(720, 557),RSI(600, 511)建立线性估算模型,开花吐丝期选取中层叶片作为诊断目标叶,选取比值光谱指数RSI(688, 644)建立线性估算模型。研究结果可为快速准确地利用光谱技术进行玉米叶片氮素营养诊断提供理论依据。 相似文献
5.
6.
在工程实际中,涡轮机叶片的转速在很多应用场景下不是一个定常值,比如发动机在启动、变速、停机等工况下,转子输入与输出功率失衡,伴随产生扭振,产生速度脉冲. 另外,由于服役环境、安装误差等因素会引起叶片在所难免的预变形. 本文主要研究预变形叶片,在变转速条件下的非线性动力学行为. 考虑叶片转速由一定常转速和一简谐变化的微小扰动叠加而成. 应用拉格朗日原理得到变转速叶片的动力学控制方程,并采用假设模态法将偏微分方程转为常微分方程,通过引入无量纲,使方程更具有一般性. 运用多尺度方法求解了该参激振动系统,得到了在 2:1 内共振情形下的平均方程,进而获得系统的稳态响应. 详细研究温度梯度、阻尼以及转速扰动幅值等系统参数对叶片动力学响应的影响规律,同时考察了立方项在 2:1 内共振下对方程的影响. 对原动力方程进行正向、反向扫频积分来观察其跳跃现象,并对解析解进行验证. 结果发现参数的变化对叶片均有不同程度影响,在 2:1 内共振下立方项对系统响应的影响很小,解析解与数值解吻合很好. 相似文献
7.
8.
以玉米叶片为供试材料,建立了同时测定植物体内吲哚-3-乙酸(IAA)及其3种氧化产物吲哚-3-甲醇(ICI)、吲哚-3-甲醛(ICA)、吲哚-3-羧酸(IFA)含量的超高效液相色谱-串联质谱(UPLC-MS/MS)方法。结果表明,该方法对IAA及其3种氧化产物检测的线性、精密度和重复性较好,灵敏度较高,4种化合物的检出限为0.002~1.63μg/kg,定量下限为0.007~5.43μg/kg;方法的加标回收率为89.5%~95.3%,相对标准偏差为2.3%~5.1%。玉米叶片的实际测定结果表明,IAA,ICI,ICA和IFA的含量分别为(196.25±7.10),(26.21±2.13),(18.65±2.02),(13.62±2.06)μg/kg。该方法已成功应用于小麦、豌豆、硬毛刺苞菊叶片的测定,通用性较好。 相似文献
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10.