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1.
生物量、氮素含量和LAI(leaf area index)是生态系统中表征作物长势最重要的参数,叶干重、叶片氮素含量和LAI实时动态监测对小麦氮素营养诊断和管理调控具有重要意义。选用了五个小麦品种和四个氮素水平的比较实验,研究不同处理冬小麦抽穗到黄熟期氮素丰度(NR)与光谱反射率差值(ΔR)的关系,建立冬小麦后期氮素丰度监测模型。结果表明,不同品种的冬小麦冠层叶片氮素丰度随生育进程推进而增加,不同氮素处理氮素丰度大小为N0N3N1N2,光谱参量TCARI和VD672与氮素丰度的相关性最好,相关系数(r)分别为0.870和0.855,其建立氮素丰度估测模型的决定系数分别为0.757和0.731,预测准确率达84.56%和80.13%。光谱参数TCARI和VD672可以有效地评价小麦后期冠层叶片氮素状况,可以对氮素丰度进行准确可靠的监测。  相似文献   
2.
热导率是一个重要的热特性参数,它的测量方法包括稳态法和瞬态法。然而,各测量方法由于接触界面均存在非完美热接触,导致接触热阻无法忽略,进而降低热导率测量的准确性。于是,本研究提出了一种改进的热探针方法,即原位浇筑单针法,来降低接触热阻的影响。同时我们还采用了另外四种常用的热导率测量方法测量六种材料的热导率。并且,为了研究接触热阻对热导率测量的影响,我们采用了涂抹导热硅脂的双针法和单针法测量材料热导率。研究表明,原位浇筑单针法的测量结果与其它四种方法热导率的测量结果相一致,并且,原位浇筑单针法可以有效地减少接触热阻,从而提高热导率测量的准确度。  相似文献   
3.
基于高光谱特征与人工神经网络模型对土壤含水量估算   总被引:3,自引:0,他引:3  
土壤含水量(θ)是影响作物生长和作物产量的主要因素之一。旨在评估基于光谱特征参数的各种回归模型估算土壤含水量的精度,并比较人工神经网络(BP-ANN)和光谱特征参数模型的性能。2014年在室内获取砂土和壤土的土壤含水量和光谱反射率数据。结果表明:(1)当砂土容重为1.40 g·cm~(-3)时,900~970 nm最大反射率和900~970 nm反射率总和估算口达到极显著水平(R~2超过0.90);容重为1.50 g·cm~(-3)时,用蓝边最大反射率和900~970 nm反射率总和估算θ相关性最好(超过0.70);容重为1.60 g·cm~(-3)时,780~970 nm反射率总和与560~760 nm归一化吸收深度的R~2均超过0.90,达到极显著水平;容重为1.70 g·cm~(-3)时,900~970 nm最大反射率和900~970 nm反射率总和的R~2为0.88,呈极显著水平。(2)当土壤类型为壤土时,用900~970 nm最大反射率和900~970 nm反射率总和估算θ相关性最好。(3)蓝边反射率总和(R~2=0.26和RMSE=0.09 m~3·m~(-3))和780~970 nm吸收深度(R~2=0.32和RMSE=0.10m~3·m~(-3))估算砂土的含水量相关性最好。在估算壤土的含水量时,900~970 nm最大反射率(R~2=0.92和RMSE=0.05 m~3·m~(-3))与900~970 nm反射率总和估算模型的精度最高(R~2=0.92和RMSE=0.04 m~3·m~(-3))。(4)用人工神经网络模型能够更好地估算两种土壤的含水量(R~2=0.87和RMSE=0.05m~3·m~(-3))。因此,人工神经网络模型对θ估算具有巨大的潜力。  相似文献   
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