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摘要土壤有机质(SOM)在全球碳循环中起着非常重要的作用,而高光谱遥感已被证明是一种快速估算SOM含量的有前景方法。然而,由于忽略了土壤物理性质的光谱响应,SOM预测模型的准确性和时空可迁移性较差。本研究旨在通过减少土壤物理性质对光谱的耦合作用来提高SOM预测模型的时空可迁移性。基于卫星高光谱图像和土壤物理变量,包括土壤湿度(SM)、土壤表面粗糙度(均方根高度,RMSH)和土壤容重(SBW),建立了基于信息解混方法的土壤光谱校正模型。选取中国东北的两个重要粮食产区作为研究区域,以验证光谱校正模型和SOM含量预测模型的性能和可迁移性。结果表明,基于四阶多项式和XG-Boost算法的土壤光谱校正具有优异的准确性和泛化能力,几乎所有波段的残余预测偏差(RPD)均超过1.4。基于XG-Boost校正光谱的SOM预测精度最 高,决定系数(R2)为0.76,均方根误差(RMSE)为5.74 g/kg,RPD为1.68。迁移后模型的预测精度、R2值、RMSE和RPD分别为0.72、6.71 g/kg和1.53。与模型直接迁移预测相比,采用基于四阶多项式和XG-Boost的土壤光谱校正模型,SOM预测结果的RMSE分别降低了57.90%和60.27%。 这种性能比较凸显了在区域尺度 SOM 预测中考虑土壤物理特性的优势。Figure 1. Framework of the proposed SOM estimation model.研究区域试验点1位于中国东北黑龙江省黑土耕地保护区,如图2所示,面积为1095 km2。该地区属温带大陆性季风气候,年降水量为450–650 mm,降水主要集中在6–9月,占全年降水量的80%。研究区地势南高北低,西高东低,大部分地区为堆积平原。该研究区是全球仅有的四个黑土区之一,耕层深厚,土壤肥沃,含腐殖质的土层厚度为25–80 cm,适合种植玉米、大豆等作物...
发布时间: 2024 - 06 - 11
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摘要土壤有机质(SOM)在全球碳循环中起着非常重要的作用,而高光谱遥感已被证明是一种快速估算SOM含量的有前景方法。然而,由于忽略了土壤物理性质的光谱响应,SOM预测模型的准确性和时空可迁移性较差。本研究旨在通过减少土壤物理性质对光谱的耦合作用来提高SOM预测模型的时空可迁移性。基于卫星高光谱图像和土壤物理变量,包括土壤湿度(SM)、土壤表面粗糙度(均方根高度,RMSH)和土壤容重(SBW),建立了基于信息解混方法的土壤光谱校正模型。选取中国东北的两个重要粮食产区作为研究区域,以验证光谱校正模型和SOM含量预测模型的性能和可迁移性。结果表明,基于四阶多项式和XG-Boost算法的土壤光谱校正具有优异的准确性和泛化能力,几乎所有波段的残余预测偏差(RPD)均超过1.4。基于XG-Boost校正光谱的SOM预测精度最 高,决定系数(R2)为0.76,均方根误差(RMSE)为5.74 g/kg,RPD为1.68。迁移后模型的预测精度、R2值、RMSE和RPD分别为0.72、6.71 g/kg和1.53。与模型直接迁移预测相比,采用基于四阶多项式和XG-Boost的土壤光谱校正模型,SOM预测结果的RMSE分别降低了57.90%和60.27%。 这种性能比较凸显了在区域尺度 SOM 预测中考虑土壤物理特性的优势。Figure 1. Framework of the proposed SOM...
发布时间: 2024 - 06 - 11
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菱透浮萍绿锦池,夏莺千啭弄蔷薇透过浮萍,诗人的眼里看到的是其和水中菱叶相映成趣的景象,是夏日池塘的勃勃生机。而在科研学者的眼中,看到的是天南星目浮萍科的水生植物,是潜藏在水稻种植中的双刃剑。营养物质的争夺?自然光照的遮挡?生存空间的占据?在一片生机之下,浮萍和水稻之间塑造着另一番景象..由于气候变暖/或灌溉水富营养化的影响,稻田中的浮萍(DGP)大幅增加。本研究考虑到生态因素、光合能力、光谱变化和植物生长等因素,对三个代表性水稻品种进行了田间试验,以确定DGP对水稻产量的影响。结果表明,DGP显著降低pH值0.6,日水温降低0.6℃,水稻抽穗期提前1.6天,并平均增加了叶片的SPAD和光合速率分别为10.8%和14.4%。DGP还显着提高了RARSc、MTCI、GCI、NDVI705、CI、CIrededge、mND705、SR705、GM等多种植被指数的数值,并且水稻冠层反射光谱的一阶导数曲线在DGP处理后呈现出“红移”现象。上述因素的改变可导致株高平均增加4.7%,干物质重量平均增加15.0%,每平方米穗数平均增加10.6%,千粒重平均增加2.3%,最终籽粒产量增加10.2%。 DGP诱导的籽粒增产可以通过降低稻田水的pH值和温度来实现,从而提高SPAD值和叶片的光合作用,刺激水稻植株生长。这些成果可以通过水稻和浮萍之间的生物协同作用,为未来农业和环境的可持续发展提供有价值的理...
发布时间: 2024 - 05 - 17
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有机蔬菜,是指在蔬菜生产过程中严格按照有机生产规程,禁止使用任何化学合成的农药、化肥、生长调节剂等化学物质,以及基因工程生物及其产物,而是遵循自然规律和生态学原理,采取一系列可持续发展的农业技术,协调种植平衡,维持农业生态系统持续稳定,且经过有机食品认证机构鉴定认证,并颁发有机食品证书的蔬菜产品。关于如何快速鉴别有机蔬菜与非有机蔬菜,光谱仪器的应用提供了新的思路。一起来了解一下今日推荐的文章。使用 VIS-NIR 光谱仪通过特征波长和线性判别分析法快速区分有机和非有机叶菜(空心菜、苋菜、生菜和小白菜)当前有机叶类蔬菜面临着可能被非有机产品替代以及容易脱水和变质的挑战。为了解决这些问题,本研究采用ASD FieldSpec 4 便携式地物光谱仪 结合线性判别分析 (LDA) 来快速区分有机和非有机叶菜。有机类包括有机空心菜 (Ipomoea Aquatica Forsskal)、苋菜 (Amaranthus tricolor L.)、生菜 (Lactuca sativa var. ramosa Hort.) 和小白菜 (Brassica rapa var. chinensis (Linnaeus) Kitamura),而非有机类别由四种对应的非有机类别组成。分别对这些蔬菜的叶子和茎的反射光谱进行二元分类。鉴于 VIS-NIR 光谱范围广泛,使用稳定性选择 (SS)、随机森林 (RF)...
发布时间: 2024 - 03 - 04
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肉类富含丰富的蛋白质和营养物质,不仅能够满足我们的味蕾,还能够提供我们身体所需的能量和营养。随着肉类需求的增加,大规模的肉类生产和运输过程中,肉类的速冻可以一定程度保持食物的新鲜度和口感。然而,关于速冻解冻的肉类,和新鲜肉类的混淆,让人难以分辨。首尔大学的研究人员利用高光谱成像技术,做了相关的研究。使用高光谱成像仪和机器学习对新鲜和冻融牛肉进行分类由于对安全、可食用肉类的需求的不断增加,冷冻储存技术得到了不断改进。然而目前存在解冻肉在处理和销售过程中被进行了错误的标记,宣称为新鲜肉类,这可能导致消费者受到误导或产生安全隐患。在这项研究中,使用高光谱图像数据构建了一个机器学习(ML)模型,用于区分新鲜冷藏、长期冷藏和解冻的牛肉样本。通过四种预处理方法,共准备了五个数据集来构建ML模型。使用PLS-DA和SVM技术构建了模型,其中应用散点校正和RBF核函数的SVM模型性能最佳。结果表明,利用高光谱图像数据立方体,可以构建区分新鲜肉类和非新鲜肉类的预测模型,这可以成为肉类储存状态常规分析的快速、非侵入性方法。安装在暗室中的高光谱数据采集系统的配置示意图基于此,来自首尔大学的研究人员使用Resonon Pika L 高光谱成像仪,在近红外光谱的400-1000 nm波段内获取高光谱图像数据立方体,进行了相关研究。在本研究中,图像采集系统安装在暗室中,以确保完全消除外部光并能够采集高光谱图像...
发布时间: 2024 - 02 - 21
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在葡萄栽培与酿酒工业中,可溶性固形物总含量(Total Soluble Solids, TSS)是衡量果实成熟度和品质的关键指标。不同品种的葡萄因其遗传特性和生长环境的差异,其TSS含量存在显著变化。准确估算各品种葡萄的TSS含量,对于预测酒的品质、调整酿造工艺以及确定最佳采收时机均具有重要意义。那么,如何能够准确估算葡萄的TSS含量呢?跟随小编,一起来看看下面这篇论文给出了怎样的答案。摘要 · ABSTRACT可溶性固形物总含量(TSS)是决定葡萄最佳成熟度的关键变量之一。在这项工作中,基于漫反射光谱测量,开发了偏最小二乘(PLS)回归模型,用于估算Godello、Verdejo(白葡萄)、Mencía 和Tempranillo(红葡萄)等葡萄品种的TSS含量。为了确定TSS预测的最适合光谱范围,对四个数据集进行了回归模型的校准,其中包括以下光谱范围:400–700 nm(可见光)、701–1000 nm(近红外)、1001–2500 nm(短波红外)和400–2500 nm(全光谱范围)。我们还测试了标准正态变量变换技术。使用留一交叉验证评估了回归模型,评估指标包括均方根误差(RMSE)、决定系数(R2)、性能与偏差比(RPD)和因子数(F)。红葡萄品种的回归模型通常比白葡萄品种的模型更准确。最佳的回归模型是针对Mencía(红葡萄)得到...
发布时间: 2024 - 02 - 01
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被晒化的大地,被烘懒的万物,被汗水侵蚀的燥热......在烈日高悬的夏日,谁不想听见一声冰镇西瓜裂开的清脆,让清凉香甜的瓜瓤锁住一整个夏天的炙热。作为夏日最解暑的水果,西瓜集万千宠爱于一身,也受到了霜霉病的青睐。霜霉病菌会在潮湿的环境中迅速繁殖,尤其是在温暖的夏季。这种病害会对西瓜植株造成严重的危害,从而影响果实的品质和口感。在佛罗里达州的西瓜产量受到霜霉病的严重影响后,为了有效防治西瓜霜霉病,佛罗里达大学的研究团队进行了相关研究。利用航空、地面遥感和机器学习进行西瓜霜霉病严重程度的识别和分类佛罗里达州的西瓜产量受到包括霜霉病(DM)在内的各种病害的不利影响。准确的病害识别对于实施及时有效的管理策略至关重要。遥感工具,例如无人机(UAV)和高光谱成像,已被用于作物病害检测。先前的研究已成功利用遥感和机器学习(ML)对鳄梨和番茄等其他作物进行了病害检测。但是,关于使用遥感检测西瓜病害的研究有限。这项研究的目标是利用机器学习模型和光谱植被指数(VI)来检测和分类西瓜中霜霉病的不同严重程度。在这项研究中,来自佛罗里达大学的研究团队通过Resonon Pika L室内平台系统(5个病害阶段:低、中(1和2水平)、高和非常高)及野外机载系统(2个阶段:低和高)分别测量了西瓜健康叶片和DM感染叶片的高光谱图像,选择感兴趣区域(ROI),将各种植被指数(VI)作为识别病害阶段的指标。利用多层感知...
发布时间: 2023 - 12 - 29
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“森林”这两个字一共由5个“木”字组成,正如同大自然中无数树木相互依存,彼此交织,形成了一个庞大而有机的生态系统。森林具有调节气候、保持水源、防止土壤侵蚀等重要功能,森林是地球上最宝贵的财富之一。然而,随着人类社会的发展和气候变化加剧,森林生态系统也在发生着变化。科研人员一直在努力了解并改善这些变化,随着遥感技术的发展,新的技术手段也带来了更多地研究可能。今天推荐大家了解的是北京林业大学和北京师范大学的研究团队所做的研究。森林生态系统是最基本的陆地生态系统组成部分之一,在调节气候变化、提供物种栖息地、维持生物多样性及减缓全球变暖等方面发挥着重要的作用。随着人类活动和气候变化的加剧,生物和非生物森林干扰事件频发。因此,有效监测影响森林健康的生物和非生物因素对于理解森林生态系统碳循环及监测全球变暖的影响至关重要。其中病虫害是生物干扰事件中最主要的干扰因素之一。检测早期病虫害位置对于识别高风险林分及预防其大规模爆发和蔓延至关重要。然而,不同病虫害在垂直结构的不同位置破坏树木。了解如何监测和评估垂直冠层结构上不同病虫害的异质胁迫对于提高森林质量至关重要。传统的田间调查方法费时费力,难以在区域尺度上监测森林。近几十年来,遥感技术的出现为森林病虫害监测提供了新的途径和技术手段。随着地基、机载、星载平台等多源遥感技术的快速发展,使得高效、动态地监测不同时空尺度的森林病虫害成为可能。基于此,来自北...
发布时间: 2023 - 12 - 18
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农业土壤中潜在有毒元素的存在对农作物生长和人类健康具有重要影响。不仅会直接影响农作物的生长和产量,还有可能通过农作物被吸收进入食物链,对人类健康产生潜在威胁。这些元素在食物中的积累可能导致慢性中毒,对人体的神经系统、肝脏、肾脏等器官造成损害。特别是对于儿童和孕妇来说,潜在有毒元素的摄入可能对他们的发育和健康产生更大的影响。因此,精准监测土壤中潜在有毒元素的含量,对管理土壤环境和减轻污染风险至关重要,对于生态环境安全以及农产品的安全和质量保障具有重要意义,对于人们的健康来说,更是不容忽视的问题。接下来,一起来了解一下篇与农业土壤中潜在有毒元素(PTEs)相关的论文。ASD Fieldspec 4地物光谱仪在估计干旱农业土壤中关键潜在有毒元素方面的应用农业土壤中潜在有毒元素(PTEs)的积累严重影响着人类健康,并对生态系统产生负面影响。有毒元素如镉、铬、钴、铜、铅和锌,是土壤污染物的重要组成部分,这些元素通过进入水、土壤、植物和食物链,危害人类和动物健康。由于它们具有持久性和较长的生物半衰期,其会破坏土壤中的营养平衡,抑制植物生长。因此,对土壤中PTEs的定量测量对于有效监测和土壤修复至关重要。PTEs的定量测量在传统上使用湿化学方法,此方法耗时、昂贵,并且不适用于大样本土壤。因此,人们对能够在现场并实时使用的检测测量设备的需求日益增加,这推进了可见光和近红外光谱(Vis-NIRS)等...
发布时间: 2023 - 09 - 22
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从明朝的万户飞天,到前苏联的宇航员尤里·加加林登上太空,再到如今的天问一号火星探测。人类对宇宙的探索从未停止,始终激发着我们的好奇心和无限想象力。宇宙,是一个神秘而广袤的领域,它孕育着无数的星球、星系和星云,仿佛是一个巨大的宇宙图书馆,等待着我们去阅读其中的每一页。火星,与地球相似度极高,具有相似的地貌环境、大气环境和季节变化,都拥有卫星和环形山。在太阳系内被认为是除了地球之外,第二个最适合人类居住的星球。众多的科幻影视作品中有不少涉及到火星,实际上火星也是人类对地外星球探索的一个重点。随着科技的发展和进步,人类对火星探索的技术也在升级,今天推荐给大家的文章就与此相关。ASD Fieldspec 4地物光谱仪在了解火星表面斜长石VNIR特征方面的应用卫星上的遥感仪器有助于了解行星表面的地质情况。火星遥感任务以前利用火星全球勘测者、火星轨道相机、MGS火星轨道激光高度计、火星快车高分辨率立体相机和火星奥德赛热辐射成像系统等设备发现了水流特征,而利用火星快车观测站光谱成像仪探测到了水合矿物。最近,火星勘测轨道飞行器上的紧凑型勘测成像光谱仪在可见光-近红外(VNIR)范围内检测到了火星表面的斜长石特征。火星表面斜长石的检测引发了对行星上运作的基本过程问题的思考,这些特征的确切起源(即含长石岩石的性质)对理解火星的形成和演化具有明显不同的意义。之前基于可见光-近红外反射光谱研究了...
发布时间: 2023 - 09 - 19
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小麦作为人类重要的粮食来源之一,你对它的印象是什么?是夜来南风起,小麦覆陇黄的生机景象,还是大麦干枯小麦黄,妇女行泣夫走藏的悲切画面?风吹麦浪的一片金黄往往让人神往,然而随着全球气候的变化,干旱逐渐开始威胁小麦的生长及产量,各地小麦纷纷减产,继而引起价格的上涨。久旱麦粒细,终久不成穗......如今,小麦在干旱环境下的生存和适应能力备受关注。叶绿素作为植物生长的基本生化过程之一,与干旱适应性之间的关系引发了广泛的研究兴趣。下面这篇论文聚焦干旱胁迫下小麦的叶绿素含量,通过研究一种新型的监测方法,有望提高对小麦叶绿素含量评估的准确性,对推动粮食安全与生态环境的平衡发展具有重要意义。Resonon Pika L在干旱胁迫下小麦叶绿素快速无损评价方面的应用研究背景小麦是对全球粮食安全至关重要的主要粮食作物。然而,小麦作物遭受着许多非生物胁迫,包括低温、干旱、高温和干热风,这强烈影响其生长、发育和生产力。干旱是世界范围内最严重的非生物胁迫之一,可显著降低小麦的分蘖数、每穗粒数和千粒重。2021年,美国和巴西都遭受了历史性的严重干旱,这使全球粮食价格上涨至近十年来的最高水平。因此,有效监测小麦生长过程中干旱胁迫的影响对提高产量、品种和粮食安全至关重要。叶绿素是植物光合作用的基础,直接决定植物净初级生产力和碳收支,叶绿素含量可以反映植物的生长状况。而干旱胁迫会降低作物的叶绿素含量,破坏光合机制,...
发布时间: 2023 - 08 - 30
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