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研究背景在陆地生态系统的水循环中,蒸散是连接地表与大气水分和能量交换的关键途径。尤其对于农田生态系统而言,准确估算作物的实际蒸散量,不仅有助于理解作物水分利用效率,还能为农业水资源管理和干旱应对提供科学依据。然而,现有的估算方法却面临诸多挑战:(1)传统气象模型:理论基础扎实,但依赖完整的气象数据,且难以捕捉植被光合作用的生理过程;(2)遥感指标局限性:太阳诱导叶绿素荧光(SIF)虽能直接反映光合活性,但在水分胁迫下存在响应滞后;光化学反射指数(PRI)能灵敏跟踪短期胁迫响应,但鲜少被纳入机器学习模型中;因此,如何融合多源数据,利用深度学习挖掘气象与生理指标的协同价值,成为了提高实际蒸散量(ETc act)估算精度的新途径。近期,西北农林科技大学蔡焕杰老师的团队联合沈阳大学和石河子大学的团队在《Agricultural Water Management》期刊发表最新研究成果,该研究通过融合SIF、PRI与气象要素,结合时间卷积网络和SHAP可解释性分析,系统揭示了多源数据在水分胁迫下对作物实际蒸散量的协同作用机制。该成果不仅为精准估算农田蒸散提供了新的技术路径,也为理解作物在水分胁迫下的生理响应机制、优化农业水资源管理提供了科学支撑。 图1.杨凌野外试验基地概况。注:(a) 显示了杨凌研究基地在中国西北部的具体位置。(b-f) 展示了本研究中使用的光合速率相关指标、通量和气象数据的测量系统。研究方法研究区域:2021年10月15日至2024年6月8日,以陕西省西北农林科技大学农业水土工程重点实验室的冬小麦农田为研究区域,开展了为期三年的冬小麦田间实验;监测指标:连续测量水通量、CO2浓度、水汽密度、净辐射(Rn)、气温(Tair)、相对湿度(RH)、风速(WS)及不同深度土壤含水量(SWC)、SIF等指标,并通过冠层反射率计算光化学反射指数(PRI);为了补充SIF和PRI...
发布时间: 2026 - 03 - 09
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点击下载:广州市秋季气溶胶光学特性日变化.pdf
发布时间: 2020 - 02 - 24
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ASD 地物光谱仪FieldSpec 4 技术文献:不同干旱条件下,夏玉米全生育期冠层吸收光合有效辐射比的高光谱遥感反演 冠层吸收光合有效辐射比(fAPAR)是植被生产力遥感模型的重要参数,但关于不同干旱条件下作物全生育期的fAPAR遥感反演研究仍未见报道。本研究利用2015年夏玉米5个灌水处理模拟试验的高光谱反射率和fAPAR观测资料,分析了不同干旱条件下夏玉米关键生育期fAPAR和高光谱反射率变化特征,探讨了fAPAR与反射率、一阶导数光谱反射率和植被指数的关系。 轻度水分胁迫和充分供水条件下,fAPAR较高;重度水分胁迫和重度持续干旱条件下,fAPAR较低。冠层可见光、近红外光和短波红外光区的反射率与fAPAR分别呈负相关、正相关和负相关关系。fAPAR与可见光和短波红外光区的383、680和1980 nm附近的反射率的相关性最强,相关系数均达-0.87。一阶导数光谱反射率与fAPAR相关性强且稳定的波段为580、720和1546 nm,相关系数分别为-0.91、0.89和0.88。9个常用植被指数与fAPAR呈线性或对数关系,其中,增强型植被指数、复归一化植被指数、土壤调节植被指数和修正的土壤调节植被指数与fAPAR的关系模型最好,决定系数(R2)均在0.88以上,平均相对误差分别为16.6%、16.6%、16.7%和16.2%;基于一阶导数光谱反射率与...
发布时间: 2020 - 02 - 07
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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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