摘要：本研究旨在理解不同缺水胁迫下10个水稻基本型的表现。记录了不同胁迫水平下植物的相对含水量（RWC）以及在350-2500 nm范围内的高光谱数据。通过光谱指数，多元技术和神经网络技术确定最佳波段，并建立预测模型。建立了新的水敏感光谱指数，并就RWC评估了现有的水带光谱指数。这些基于指数的模型可以有效地预测RWC，R2值为0.73至0.94。在350-2500 nm范围内的所有可能组合中，使用比率光谱指数（RSI）和归一化光谱指数（NDSI）绘制等高线，并量化与RWC的相关性以确定最佳指数。光谱反射率数据（ASD Field Spec3 spectroradiometer测量）还用于建立偏最小二乘回归（PLSR），然后进行多元线性回归（MLR）和人工神经网络（ANN），支持向量机回归（SVR）和随机森林（RF）模型来计算植物RWC。在这些多元模型中，PLSR-MLR被认为是预测RWC的最佳模型，校正和验证的R2分别为0.98和0.97，预测的均方根误差（RMSEP）为5.06。结果表明，PLSR是鉴定作物缺水胁迫的可靠技术。尽管PLSR是可靠的技术，但如果将PLSR提取的最佳波段馈入MLR，则结果会得到显着改善。使用所有光谱反射带建立了ANN模型。建立的模型未取得令人满意的结果。因此，使用PLSR选择的最佳波段作为独立x变量开发了模型，发现PLSR-ANN模型比单独的ANN模型...
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土壤有机碳（SOC）源和汇之间的平衡会影响温室气体以及全球气候。SOC储量的微小变化会影响碳循环，并可能显著增加或降低大气中的碳浓度。土壤碳的变化受气候和土地利用的影响，并且在不同土壤中也会发生变化。为了更好地理解土壤有机碳的动力学及其驱动因子，作者收集了华北和东北地区1980年代和2000年代的数据，其中2000年代的样品利用ASD Fieldspec ProFR vis–NIR光谱仪进行了漫反射光谱的测定用于土壤碳的预测，并对各个时期土壤有机碳的空间变化进行了数字土壤制图。在1980年代，在30公里的方格中采集了585个土壤样品，并在2003年和2004年对该区域进行了重新采样（1062个样品）。该地区土地利用类型主要是农田，森林和草地。土地利用，地形因素，植被指数，可见近红外光谱和气候因素作为预测因子，使用随机森林预测土壤有机碳浓度及其时间变化。1985年平均土壤有机碳浓度为10.0 g kg-1，而2004年为12.5 g kg-1。在这两个时期中，土壤有机碳变化相似且从南到北增加。据估计土壤有机碳储量在1985年为1.68 Pg，在2004年为1.66 Pg，但是不同土地利用下土壤有机碳变化是不同的。在过去的20年中，平均气温升高，大面积森林和草原转化为农田。农田土壤有机碳增加了0.094 Pg（+9％），而森林和草地土壤有机碳分别损失了0.089 Pg（−25％）和0....
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摘要：气候变化和人类活动的加剧使管理农业水资源变得更为困难，特别是与作物类型和生长阶段有关的水吸收模式的变化。因此，在华北平原，作者利用全自动真空冷凝抽提系统（LI-2100）将植物木质部和土壤样品中的水分提取出来，利用LGR水同位素分析仪（WIA-35d-EP，912-0026）测量各水体中δ18O和δ2H以研究冬小麦和夏季玉米轮作田的水分吸收模式。根据土壤含水量，利用层次聚类分析将土壤层分为0-20 cm，20-40 cm，40-120 cm和120-200 cm。夏季玉米在三叶期（77.8%）和拔节期（48.6%）主要吸收0-20 cm土壤水，孕穗期（33.6%）和抽雄期（32.6%）主要吸收20-40 cm土壤水，吐丝期（32.0%）和乳熟期（36.7%）主要吸收40-120 cm土壤水，成熟（35.0%）和收获期（52.4%）转为吸收0-20 cm土壤水。冬小麦在越冬期（86.6%），幼苗期（83.7%），拔节期（45.2%），孕穗期（51.4%），抽穗期（28.8%）和成熟期（67.8%）主要吸收0-20 cm土壤水，在开花期（34.8%）和乳熟期（25.2%）主要吸收20-40 cm土壤水。冬小麦干根重密度与水分吸收的贡献呈正相关。然而，夏季玉米中未发现类似相关性。回归分析表明冬小麦（CWU=-2.03×SVWC+92.73）和夏季玉米（CWU=-0.91&...
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摘要：氢氧稳定同位素作为水分子的组成部分，可以用来描述区域水循环，因为他们可以揭示相关水文过程的信息，包括降水，渗透，蒸发和蒸腾作用。尽管自然丰度低，但其重同位素对气候和水文变化敏感。不同水体的稳定同位素可用于研究水汽输送，植物水源和水分利用模式，土壤水输送和补给机制，径流的形成和汇合，补给源和地下水机制等。因此，稳定同位素在水文和气候研究中很受关注。水文过程会对内陆多山地区的水资源产生影响。为全面调查水循环的重要部分，作者以祁连山为研究对象，于2016年植物生长季（5-9月）采集降水，植物，土壤，河水和地下水。每次降雨事件后采集降水，其他样品每月采集一次。利用全自动真空冷凝抽提系统（LI-2100）将植物和土壤样品中的水分提取出来，利用LGR液态水同位素分析仪DLT-100测量δ18O和δ2H以追踪干旱山区水循环的一系列关键参数，提取基线信息，以及研究降水和其他水同位素特征的变化。结果表明：“温度效应”很明显，说明气候干燥；表层土壤水δ18O变化很大，深层土壤水趋于相似，随着土壤深度的增加同位素值逐渐减小。土壤水同位素对降水脉冲的响应具有不同边界。在无降水发生的月份，柠条主要水源为0-30 cm的土壤水，发生降水事件时吸收水源则不同。总之，稳定同位素的研究结果为认识水文过程提供了新的见解，并为了解干旱地区山区的水循环提供了新的手段。1.本研究的目标（1）与最常用的方法（普通最小二...
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点击下载：广州市秋季气溶胶光学特性日变化.pdf
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LICA LI-2100全自动真空冷凝抽提系统 技术文献：断陷盆地高原面典型岩溶洼地旱季土壤水氢氧同位素时空差异特征 以云南省蒙自断陷盆地东山山区典型岩溶洼地为研究区,通过野外采集土壤样品与实验室测试分析相结合的方法,运用稳定同位素技术研究旱季不同深度土壤水氢氧同位素组成,揭示区内土壤水氢氧同位素时空变化特征,为进一步研究云南断陷盆地山区土壤水分运移机制和当地农业合理利用和管理水资源提供科学依据。 结果如下：1. 土壤水δD、δ18O同位素值的变化范围分别为-128.3‰～-27.6‰和-17.5‰～2.5‰,平均值分别为-96.1‰±20.7‰和-12.3‰±3.7‰，降雨转化为土壤水和水分在土壤中重新分布时发生一定程度的氢氧同位素分馏。2. 旱季两个月份土壤水氢氧同位素组成发生变化，4月份土壤水δD、δ18O同位素平均值分别为-86.3‰±23.83‰和-10.6‰±4.3‰，显著高于2月份(δD:-106.1‰±9.5‰;δ18O:-14.1‰±1.6‰)(p＜0.05)，主要和4月份土壤水的蒸发作用强烈有关。3. 在空间上，坡地与洼地之间土壤水氢氧同位素组成存在差异，2月份坡地与洼地之间土壤水δD、δ18O值差异显著(p＜0.05)，洼地土壤水δD、δ18O比坡地偏轻；4月份坡地与洼地之间土壤水...
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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...
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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...
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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...
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