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1.
综合使用光谱技术对作物养分进行实时、有效诊断,有助于作物的精准管理、保障产量和减少环境污染,提高肥料利用率,并且为定量估测作物生化组分状况提供了一种新的途径。光谱指数是进行作物叶片叶绿素实时估测的重要指标,然而由于受到环境条件及内在生化成分的影响,估测结果不尽满意。为了进一步提高光谱指数在估测作物叶片叶绿素含量时的抗干扰能力和敏感性,于2020年在内蒙古玉米种植典型区域进行不同氮梯度的田间试验,在玉米的四个关键生育时期获取叶片的光谱反射率和叶绿素值,通过建立基于面积的光谱指数和叶片叶绿素值的关系模型并进行光谱指数的优化及评价。结果表明,生育时期对面积光谱指数与叶片叶绿素值的关系有显著影响。前人研究的基于面积的光谱指数在玉米苗期时对于叶片叶绿素含量的估测效果较差,而对抽雄期叶片叶绿素含量的估测效果最佳。基于优化算法构建的面积光谱指数显著提高了光谱指数对叶片叶绿素含量估测的准确度和稳定性,基于优化算法的优化三角形植被指数(OTVI)、优化叶绿素吸收积分指数(OCAI)和优化双峰面积归一化差值指数(ONDDA)在不同生育时期上比前人研究的面积光谱指数具有更强的叶绿素含量估测能力,估测模型的决定系数R2在0.94~0.99之间。与优化三角形植被指数(OTVI)和优化叶绿素吸收积分指数(OCAI)相比优化双峰面积归一化差值指数(ONDDA)在估测春玉米不同生育时期叶片叶绿素含量方面更为稳定,预测模型验证结果的决定系数R2为0.94,并且验证误差最小,RMSE和NRMSE%分别为2.29%,3.94%,模型估测值与实测值的验证斜率为0.996,接近1。综上所述,ONDDA是一个实用且适合于估测不同生育时期叶片叶绿素含量的面积光谱指数。  相似文献   
2.
3.
在隔声板结构中,分布式内嵌大量小型消声单元,在入射声波被消声单元有效衰减的同时,气流可均匀通过整个板结构,形成一种分布式消声板结构。利用平面波理论和修正传递矩阵法,建立消声板简化模型,并预测模型传递损失。加工消声板样件,实验室内测试并验证其声学及通风性能。对比隔声测试结果与预测结果,验证修正传递矩阵法针对该结构的准确性,同时验证消声板结构的实际效果。结果显示,该分布式消声板结构具有良好的声学效果,修正传递矩阵法可应用于该结构的声学性能预测以及结构设计。  相似文献   
4.
5.
随着地面遥感技术的不断发展,越来越多的农作物冠层光谱检测传感器被应用到了农业生产,其中应用较为广泛的就是Greenseeker植物光谱检测仪,利用Greenseeker植物光谱检测仪可以获取农作物冠层光谱信息归一化植被指数(NDVI)数据,从而能够进行农作物的施肥管理分区的划分,依据划分好的施肥管理分区可以实现有针对性的变量施肥。模糊c-均值(FCM)算法是划分农作物施肥管理分区常用的算法,但是模糊c-均值算法具有一定的局限性,就是在计算过程中随着NDVI数据量的增加会不断进行数据的迭代计算,从而会影响施肥管理分区划分的速度。在模糊c-均值算法的基础上提出一种基于模型的模糊c-均值(MFCM)算法,基于模型的模糊c-均值算法在划分农作物施肥管理分区过程中不必在每获取一组数据时就对全部数据进行迭代计算,可有效提高划分施肥管理分区的速度。通过搭建的农作物冠层光谱信息采集平台获取大豆和玉米的NDVI数据,利用基于模型的模糊c-均值算法划分大豆和玉米的施肥管理分区,使用分区评价指标轮廓系数(SC)和调整兰德指数(ARI)评价划分施肥管理分区的效果。结果表明,随着获取的NDVI数据量的不断增加,基于模型的模糊c-均值算法相比于模糊c-均值算法能够更快的划分施肥管理分区,在划分大豆施肥管理分区上,基于模型的模糊c-均值算法快0.02~0.15 s;在划分玉米施肥管理分区上,基于模型的模糊c-均值算法快0.07~0.51 s。通过计算评价划分施肥管理分区效果的指标轮廓系数和调整兰德指数发现,在不同NDVI数据量的情况下进行划分施肥管理分区,轮廓系数的值最大相差为0.022,说明两种算法划分施肥管理分区的效果相差不大;调整兰德指数的值对数据的波动变化比较敏感,在NDVI数据量达到6 000后能够维持在0.7以上,但当NDVI数据波动变化较大时会出现一定的下降。  相似文献   
6.
The present study was carried out to design and synthesize a number of novel aromatic carboxamide derivatives of dehydroabietylamine. The preliminary antifungal assay indicated that most of title compounds displayed moderate to good antifungal activity toward the six fungal strains in vitro. Compounds 3i, 3q, 4b and 4d showed significant antifungal activity against Sclerotinia sclerotiorum, with EC50 values ranging from 0.067 ~ 0.393 mg/L. Compounds 3i, 4b and 4d also showed pronounced mycelial growth inhibition activities against B. cinerea and A. solani. Furthermore, in the in vivo assay, compound 4b exhibited brilliant protective activity against S. sclerotiorum-infected rape leaves. Meanwhile, the in vivo bioassay on tomato plants infected by B. cinerea showed that compound 3i and 4d displayed excellent protective activity at 200 mg/L, which were near to boscalid. Primary mechanistic study revealed that 4b could inhibit sclerotia formation as well as reduce the exopolysaccharide level. SEM and TEM analysis indicated that 4b possessed a strong ability to destroy the surface morphology of mycelia, cell structure and seriously interfere with the growth of the fungal pathogen. In addition, 4b exhibited good inhibitory activity (IC50 = 23.3 ± 1.6 μM) toward succinate dehydrogenase (SDH). Molecular modeling study confirmed the binding modes between compound 4b and SDH. The above antifungal results and fungicidal mechanism study revealed that this class of dehydroabietylamine derivatives could be potential SDH inhibitors and lead compounds for novel fungicides development.  相似文献   
7.
8.
The identification of emergent structures in complex dynamical systems is a formidable challenge. We propose a computationally efficient methodology to address such a challenge, based on modeling the state of the system as a set of random variables. Specifically, we present a sieving algorithm to navigate the huge space of all subsets of variables and compare them in terms of a simple index that can be computed without resorting to simulations. We obtain such a simple index by studying the asymptotic distribution of an information-theoretic measure of coordination among variables, when there is no coordination at all, which allows us to fairly compare subsets of variables having different cardinalities. We show that increasing the number of observations allows the identification of larger and larger subsets. As an example of relevant application, we make use of a paradigmatic case regarding the identification of groups in autocatalytic sets of reactions, a chemical situation related to the origin of life problem.  相似文献   
9.
Herein, we propose a scheme for the realization of two-dimensional atomic localization in aλ-type three-level atomic medium such that the atom interacts with the two orthogonal standing-wave fields and a probe field. Because of the spatially dependent atom-field interaction, the information about the position of the atom can be obtained by monitoring the probe transmission spectra of the weak probe field for the first time. A single and double sharp localized peaks are observed in the one-wavelength domain. We have theoretically archived high-resolution and high-precision atomic localization within a region smaller thanλ/25×λ/25. The results may have potential applications in the field of nano-lithography and advance laser cooling technology.  相似文献   
10.
地上生物量(AGB)是作物长势评价及产量预测的重要指标,因此快速准确地估算AGB至关重要。由于传统植被指数(VIs)估算多生育期的AGB存在饱和现象,因此,利用VIs结合基于离散小波转换(DWT)的影像小波分解(IWD)技术提取的高频信息和连续小波转换(CWT)技术提取的小波系数,探究VIs,VIs+IWD和VIs+CWT对于AGB的估算能力。首先,基于无人机平台分别获取马铃薯现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期的数码影像和成像高光谱影像以及地面实测的AGB数据。其次,利用数码影像通过IWD技术提取3种高频信息和利用高光谱反射率数据通过CWT技术提取小波系数以及构建6种高光谱植被指数。然后,将植被指数、高频信息和小波系数分别与AGB进行相关性分析,并挑选出不同尺度下相关系数绝对值较高的前10波段。最后,以VIs,VIs+IWD和VIs+CWT这3种变量分别使用偏最小二乘回归(PLSR)方法构建AGB估算模型,并对比不同模型估算AGB的效果。结果表明: (1)每个生育期选取的6种植被指数、3种高频信息和10种小波系数与AGB的相关性均达到0.01显著水平,整个生育期相关性均呈现先升高后降低的趋势,其中以小波系数得到的相关性最高、高频信息次之,植被指数最低。(2)对比分析每个生育期的3种估算模型,以VIs+CWT为输入变量的估算效果最好,VIs+IWD的估算效果次之,而VIs的估算效果最差,说明基于小波分析构建的模型适用性较广、稳定性较强。(3)每个生育期分别以3种变量利用PLSR方法构建的AGB估算模型均在块茎增长期达到最高精度(VIs:建模R2=0.70,RMSE=98.88 kg·hm-12,NRMSE=11.63%;VIs+IWD:建模R2=0.78,RMSE=86.45 kg·hm-12,NRMSE=10.17%;VIs+CWT:建模R2=0.85,RMSE=74.25 kg·hm-12,NRMSE=9.27%)。通过VIs分别结合IWD和CWT技术利用PLSR建模方法,可以提高AGB估算精度,为农业指导管理提供可靠参考。  相似文献   
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