【摘 要】
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利用高光谱遥感数据结合统计建模是当前土壤有机质（SOM）含量高光谱估测的主要方法。为了探讨SOM含量高光谱估测适宜的光谱变换方法和光谱分辨率，以黑龙江省建三江黑土区土壤样本为研究对象，采用SR-6500便携式光谱仪在实验室测量土样的光谱反射率。对土壤光谱数据重采样为1、5、10、20、30、40、50、60、70、80、90、100 nm共12种光谱分辨率，经过Savitzky-Golay光谱曲线
【基金项目】
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国家科技重大专项（09-Y30F01-9001-20/22）； 国家民用空间基础设施陆地观测卫星共性应用支撑平台项目（Y930280A2F）； 中国农业科学院科技创新工程（CAAS-2022-IARRP-GJ2022-20-2）；
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利用高光谱遥感数据结合统计建模是当前土壤有机质（SOM）含量高光谱估测的主要方法。为了探讨SOM含量高光谱估测适宜的光谱变换方法和光谱分辨率，以黑龙江省建三江黑土区土壤样本为研究对象，采用SR-6500便携式光谱仪在实验室测量土样的光谱反射率。对土壤光谱数据重采样为1、5、10、20、30、40、50、60、70、80、90、100 nm共12种光谱分辨率，经过Savitzky-Golay光谱曲线平滑处理后，将光谱反射率R进行反射率倒数1/R、对数log R、倒数对数log（1/R）、对数倒数1/log R、一阶导数R′、倒数一阶导数（1/R）′、对数一阶导数（log R）′、倒数对数一阶导数[log（1/R）]′和对数倒数一阶导数（1/log R）′共10种光谱变换；利用多元线性逐步回归（MLSR）和偏最小二乘回归（PLSR）的方法建立SOM含量估测模型。结果表明：（1）1/R和（1/R）′光谱变换对于提高SOM含量估测精度的效果较好，其中1/R光谱变换的SOM含量估测精度R2val均高于0.87,（1/R）′光谱变换的SOM含量估测精度R2val均高于0.90;（2）5、10 nm光谱分辨率对于1/R和（1/R）′光谱变换下的MLSR与PLSR估测SOM含量的精度都较高，为较适宜的光谱分辨率；（3）SOM含量估测的光谱分辨率并非越高越好，适度的降低光谱分辨率以及选择合适的光谱变换方法，不仅可以减少数据处理的工作量，也可以提高SOM含量的估测精度。
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目的：探讨槲皮素对糖尿病视网膜病变（DR）的保护作用及其抗氧化和抗炎机制。方法：腹腔注射链脲佐菌素（STZ）建立小鼠糖尿病模型，随机分为正常对照组、造模组、槲皮素治疗组（n=10）。治疗后定期监测小鼠精神状态、血糖、体重；检测小鼠视网膜结构变化、超氧化物歧化酶（SOD）活性、8-羟基脱氧鸟苷（8-OHdG）、丙二醛（MDA）、肿瘤坏死因子-α（TNF-α）、白介素-6（IL-6）、白介素-β（IL
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