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【摘要】最近研究发现,在混合落叶阔叶林中,相比于叶片氮含量,叶绿素含量可以更好地指示叶片的光合能力。叶片光合能力与叶绿素含量之间关系的一个关键概念就是光合成分(即光收集,光化学和生化成分)的协调调节。为了检验该假设,作者在生长季测量了水稻地叶片氮含量(NLeaf),叶片光合色素(即叶绿素(ChlLeaf),类胡萝卜素(CarLeaf)和叶黄素(XanLeaf))以及叶片光合能力(即1,5-二磷酸核酮糖(RuBP)在25℃被羧化(Vcmax25)和再生(Jmax25)的最大速率)的季节性变化。同时还调查了NLeaf,叶片光合色素,晴天中午的叶片光化学植被指数(PRILeaf,noon)的有效性及其可能的组合,以估算水稻地的叶片光合能力(即Vcmax25和Jmax25)。ChlLeaf与Vcmax25和Jmax25高度相关(R2分别为0.89和0.87),优于NLeaf(R2分别为0.80和0.85)。PRILeaf,noon与叶片色素的产物也与Vcmax25高度相关(R2=0.95-0.96)。而且叶绿素a和CarLeaf的产物可以很好地替代Vcmax25。总而言之,该研究支持了以前的发现,即叶绿素含量与Vcmax25的相关性比叶氮含量更好。而且,将PRILeaf,noon与叶片色素(即ChlLeaf,CarLeaf和XanLeaf)结合起来,为估算叶片光合能力(即Vcmax25)提供了另一种方法。这些发现支持了光合组分协调调节的假说,且有助于利用遥感数据估算叶片的光合能力。【样地描述】样地调查是在江苏省句容市(31°9′ N,119°1′ E)进行的,该站点是2015年由南京大学国际地球系统科学研究所(ESSI,NJU)成立的。【叶片光谱反射率测量】在2016.8.25-11.11,利用ASD FieldSpec3光谱仪每周一次于8:00,10:00,1...
发布时间: 2020 - 09 - 01
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M.K. Maid1*, R.R. Deshmukh21*Department of CS and IT, Dr. B. A. M. U, Aurangabad, India2Department of CS and IT, Dr. B. A. M. U, Aurangabad, India*Corresponding Author: mm915monali@gmail.com Available online at: www.ijcseonline.org Abstract— Remote Sensing has wide range of applications in many different fields. Remote Sensing has been found to be a valuable tool in evaluation, monitoring, and management of land, water and crop resources. The applications of remote sensing techniques in the field of agriculture are wide and varied ranging from crop identification, detection of diseas...
发布时间: 2019 - 03 - 19
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本文旨在利用高光谱数据建立一个准确、可解释的植物病害识别模型。由真菌引起的大豆炭腐病是一种严重影响大豆产量的世界性病害。在383-1032 nm范围内,Resonon高光谱成像仪在240个不同的波长处捕获高光谱图像。针对大豆炭腐病,科学家建立了3D卷积分网络模型,模型分类精度为95.73%,并利用可视化显著图检验训练模型、敏感像素位置以及分类的特征敏感波段,发现:敏感特征波段为733 nm,这和常用的鉴别植物健康程度的特征波段范围(700-1000nm)是一致的。 实验:感染炭腐病的大豆:分别在第3、6、9、12和15天采集健康的和受感染的大豆茎秆样品,在测量病害程度之前,实时采集健康的和收到感染的茎秆的高光谱图像。测量仪器:美国Resonon高光谱成像仪,型号:Pika XC(包含安装支架、移动平台、操作软件和2个70w卤素灯)Pika XC性能:光谱通道数:240,波段范围,400-1000 nm,分辨率:2.5 nm。 平台系统如下图(a)所示:(a)    室内高光谱成像系统(b)    不同光谱波段的大豆茎秆样品高光谱图像(c)     大豆茎秆的内部和外部RGB图像的病害程度比较3D-CNN模型由两个连接的卷积分模型组成,其中,一个小的构架用于防止训练...
发布时间: 2018 - 10 - 09
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DOI: 10.5846/stxb201803300694韩东,王浩舟,郑邦友,王锋. 基于无人机和决策树算法的榆树疏林草原植被类型划分和覆盖度生长季动态估计. 生态学报, 2018, 38(18):6655-6663 基于无人机和决策树算法的榆树疏林草原植被类型划分和覆盖度生长季动态估计 韩东1,王浩舟1,2,郑邦友3,王锋1,*1  中国林业科学院荒漠化研究所,北京   1000912  The Faculty of Forestry & Environmental Management, University of New Brunswick, Fredericton, NB E3B 5A3, Canada3  CSIRO Agriculture and Food, Queensland Biosciences Precinct 306 Carmody Road, St Lucia, 4067, QLD, Australia摘要:植被覆盖度是评估生态环境质量与植被生长的重要指标,也是全球众多陆面过程模型和生态系统模型中表达植被动态的重要参数。卫星遥感和地面测量是估算植被覆盖度的常见方法。然而,如何精确...
发布时间: 2018 - 09 - 29
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