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研究背景黍子是我国最早驯化的谷物之一,栽培历史超过1万年,至今仍是长城沿线地区的重要粮食作物。氮素直接影响黍子的生长、产量和籽粒品质,但过量施氮会降低肥料利用效率,并增加资源浪费和环境负荷。传统黍子叶片氮含量主要采用凯氏定氮法测定,虽然结果准确,但需要破坏性采样,且难以满足大田快速监测需求。无人机遥感与深度学习为作物氮素无损监测提供了新途径,但相关研究多集中于主粮作物,针对黍子的高精度估测方法仍较缺乏。近日,山西农业大学农业遗传资源研究中心王君杰老师团队在《Agronomy》发表研究,融合ASD冠层光谱、无人机RGB影像、植被指数和纹理特征,并结合机器学习与深度学习估算黍子叶片氮含量,为黍子氮素无损诊断和小杂粮表型监测提供了新的技术方法。 图1.实验区域、无人机影像和实验数据采集。(a) 中国山西省位置。(b) 山西省忻州市繁峙县位置。(c) 实验场地布局。(d) 使用ASD FieldSpec 4地物光谱仪进行地面光谱采集。(e) 无人机影像采集。研究方法实验设计:研究在山西省忻州市繁峙县集义庄村开展,本试验设置有机肥替代化肥梯度,共8个施肥处理:不施肥对照(CK)、100%化肥(IF)、100%有机肥(OF)、10%有机肥 + 90%化肥、30%有机肥+70% 化肥、50%有机肥+ 50% 化肥、70%有机肥+30% 化肥、90%有机肥+10%化肥;研究团队分别在拔节期、开花期、灌浆期和成熟期同步开展遥感观测与植株采样,最终获得96组样本;叶片氮含量采用凯氏定氮法测定,作为模型构建和精度评价的实测基准;遥感数据获取:地面冠层光谱:采用ASD FieldSpec 4地物光谱仪采集黍子冠层光谱,并在每次测量前后进行白板校准;无人机RGB影像:无人机搭载RGB相机,在距地面30 m高度获取试验区影像;数据处理:研究采用连续投影算法筛选11个氮素敏感波长,并构建6个三波段植被指...
发布时间: 2026 - 09 - 07
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Resonon室内高光谱成像系统的校准过程。
发布时间: 2023 - 12 - 20
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如何使用Resonon室内高光谱成像系统调整扫描平台的移动速度和相机的帧频获取最佳纵横比。
发布时间: 2023 - 12 - 20
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Resonon 室外高光谱成像系统聚焦教程
发布时间: 2023 - 12 - 20
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高光谱数据转换
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如何使用Spectronon软件处理分析从Resonon高光谱成像系统获得的高光谱数据。
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使用室外高光谱系统同步运动平台速度和帧速率的教程。
发布时间: 2023 - 12 - 20
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Resonon机载高光谱成像系统可配合无人机、有人机使用。 包含用于采集和分析高光谱数据的所有硬件和软件。机载系统可与Resonon覆盖紫外线、可见光和红外线光谱范围的任何高光谱相机一起使用。价格合理、结构紧凑、坚固耐用,图像质量卓越。
发布时间: 2023 - 12 - 20
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Resonon不同型号高光谱成像仪及图像处理软件介绍
发布时间: 2023 - 12 - 20
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Resonon室内台式高光谱成像系统可与任意一款Resonon高光谱成像仪一起使用,涵盖紫外线、可见光和红外线光谱范围。价格合理、结构紧凑、坚固耐用,图像质量卓越。
发布时间: 2023 - 12 - 20
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柠条木是一种对水分需求较高的植物,它对土壤中的水分量非常敏感。而土壤有效水分和根系分布对柠条木质部水分有着重要的影响。当土壤中的有效水分不足时,柠条木的木质部水分会受到影响,导致植物生长缓慢甚至停滞。柠条木的根系通常较为发达,能够深入土壤中寻找水分。如果根系分布广泛且深入,那么柠条木就能够吸收到更多的水分,从而保持木质部的水分平衡。因此,保持土壤中的适当水分对于柠条木的生长至关重要。下面这篇相关论文,我们来一探究竟。土壤有效水分与根系分布的协调改变了柠条的水源分配稳定同位素已被广泛应用于根系水分吸收(RWU)的鉴定,通过将潜在水源分类为不同的端元,并评估其对木质部水分的贡献。然而,估计端元(主要是土层)的贡献通常仅基于土壤水同位素的变化。土壤有效水分和根系分布是RWU的关键限制因子,但在水源分配中很少考虑。基于土壤水分同位素平均值、土壤有效含水量(AWC)和根重密度(RWD)加权值,比较了不同土层对柠条RWU的相对贡献。我们使用三种贝叶斯混合模型(SIAR, simmr和MixSIAR)在三个不同土壤水条件的地点获得了这些值(分别为平均值和加权贡献)。我们计算了平均和加权贡献(DC)的差异以及DC绝对值的累积(AADC),以分析它们之间的差异及其与AWC和RWD的关系。加权和平均贡献因地点和模型而异。我们得到以下AADC值:站点1-3使用SIAR分别为27.8%和11%;使用sim...
发布时间: 2023 - 12 - 20
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