【摘 要】
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为了探寻高效的水稻产量估算方法,在获取2019年黑龙江省三江平原别拉洪河流域内水稻产量数据和MOD09A1遥感数据基础上,对比不同指数筛选方法和统计回归算法结合的建模估产效果,以得到其中最佳的产量估算模型.通过相关系数(correlation coefficient,r)分析法、变量投影重要性(Variable Importance in Projection,VIP)分析法和袋外数据重要性(Out-Of-Bag data importance,OOB)分析法分析水稻4个生育期(分蘖期、抽穗期、孕穗期和乳
【机 构】
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西北农林科技大学水利与建筑工程学院,杨凌 712100;中国水利水电科学研究院流域水循环模拟与调控国家重点实验室,北京100048;西北农林科技大学水利与建筑工程学院,杨凌 712100;西北农林科技
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为了探寻高效的水稻产量估算方法,在获取2019年黑龙江省三江平原别拉洪河流域内水稻产量数据和MOD09A1遥感数据基础上,对比不同指数筛选方法和统计回归算法结合的建模估产效果,以得到其中最佳的产量估算模型.通过相关系数(correlation coefficient,r)分析法、变量投影重要性(Variable Importance in Projection,VIP)分析法和袋外数据重要性(Out-Of-Bag data importance,OOB)分析法分析水稻4个生育期(分蘖期、抽穗期、孕穗期和乳熟期)的不同波段和光谱指数对于水稻产量的敏感性,筛选出特征波段和指数,再结合随机森林(Random Forest,RF)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS)3种统计回归方法,构建了9种水稻产量估算模型:r-RF、r-SVM、r-PLS、VIP-RF、VIP-SVM、VIP-PLS、OOB-RF、OOB-SVM、OOB-PLS.结果表明:同一指数筛选方法对不同模型的契合程度不同,OOB与RF更为契合,VIP和r与PLS更为契合,r与SVM更为契合;在3种建模方法中偏最小二乘模型和支持向量机模型有较好的效果,随机森林模型效果最好,其中OOB-RF模型最优,其模型验证决定系数为0.742,均方根误差为206 kg/hm2.研究结果可为水稻产量估算模型研究提供参考,具有一定的理论意义.
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为解决马铃薯联合收获机在作业过程中分级清选的问题,并在收获作业过程中实时监测评估收获状态,该研究提出一种在光照亮度变化大、土壤与薯块遮挡、机器振动以及尘土干扰等情况下对马玲薯进行识别检测并快速准确获取马铃薯数量以及损伤情况的机器学习模型.在卷积神经残差网络中引入轻量级注意力机制,改进YoloV4检测网络,并将YoloV4结构中的CSP-Darknet53网络替换为MobilenetV3网络,完成特征提取.试验结果表明,基于卷积神经网络的深度学习方法相比于传统Open-CV识别提高了马铃薯识别精度,相比于其
通过东北典型黑土区旱作平地连续16 a保护性耕作田间长期定位试验,研究保护性耕作实施后对土壤结构功能的影响,分析土壤结构功能的生育期动态特征及其与土壤有机碳的相关关系,探究作物产量变化的原因.以玉米-大豆轮作黑土农田为研究对象,设置4个耕作处理:秸秆覆盖免耕(No-tillage with straw returning,NT)和少耕(Reduced-tillage,RT)保护性耕作;平翻(Moldboard-tillage,MT)和旋耕(Rotary-tillage,Rot)传统耕作,探讨大豆幼苗期(S
为解决成熟番茄采摘识别中由于藤蔓、叶片、果实遮挡或光照影响而引起的误识别问题,该研究提出了一种基于YOLO v4与HSV(Hue,Saturation,Value)相结合的识别方法,以实现自然环境下成熟期番茄的准确识别.在YOLO v4网络的检测框内通过HSV方法对番茄的红色区域进行分割,并将分割面积在检测框中达到一定占比的番茄作为目标输出.通过对比不同占比下该算法对测试集的识别效果,将16％作为成熟期番茄识别算法的占比,该占比下YOLO v4+HSV算法的正确率为94.77％,在工作站中检测单幅图片的速
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