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题名基于小波峭度的土壤表层机油浓度预测方法应用
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作者
姜宁超
景敏
司冰琦
贺兆南
韩亨通
陈曼龙
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机构
陕西理工大学机械工程学院
陕西省工业自动化重点实验室
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2024年第12期4843-4850,共8页
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基金
陕西省重点产业创新链项目(2021ZDLSF06-07)
陕西省自然科学基础研究项目(2022JM-383)
陕西理工大学人才启动项目(SLGRCQD2103)。
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文摘
机油污染物对于农作物生长和土壤基质产生不可忽视的影响,造成农作物减产甚至绝收等现象。为解决土壤表层中机油污染物质浓度预测的问题,利用荧光诱导技术获得机油光谱曲线,提出以小波峭度作为量化参数进行土壤表层中污染油浓度预测的方法,以市面出售3种不同机油结合随机森林回归算法进行了比较分析。实验结果表明:选取小波峭度参数的随机森林对3种机油的浓度预测结果利用相关系数R P和均方根偏差(root mean square deviation,RMSD)进行评价,对齿轮油、发动机油、摩托车机油的预测,分别提高了1.2%、2.2%、1.9%和14.9%、32.4%、16.8%;在实验制备的3种机油样本中,从中各选取浓度为0.01~0.3 mL/g的30组样本进行模型预测验证,对其识别准确率δ分别提高了6.67%、6.66%、9.96%;同时也验证了小波峭度参数在多个回归模型中的预测精度均有提高,具有较高的预测性能。研究成果为土壤表层中其他烃类污染物浓度预测回归模型提供了一定的参考,为农业生产和土壤环境的可持续发展提供一种有效的检测手段。
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关键词
小波峭度
浓度预测
土壤
回归算法
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Keywords
wavelet kurtosis
concentration prediction
soil
regression algorithm
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分类号
O656
[理学—分析化学]
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题名基于斜率荧光指数的茶树幼苗干旱胁迫分析
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作者
司冰琦
景敏
姜宁超
贺兆南
韩亨通
陈曼龙
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机构
陕西理工大学机械工程学院
陕西省工业自动化重点实验室
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出处
《光学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期685-691,共7页
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基金
陕西省自然科学基础研究项目(2022JM-383)
陕西省重点研发项目(2021ZDLSF06-07)
+1 种基金
陕西理工大学科研项目(SLGRCQD2103)
陕西理工大学机械工程学院研究生创新基金项目。
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文摘
为了探究干旱胁迫对茶树幼苗叶绿素荧光参数的影响,选取龙井茶树幼苗进行干旱胁迫实验。利用叶绿素荧光成像技术提出斜率荧光指数SFI评估茶树幼苗干旱胁迫状况,计算1~8天内同一时刻灰度均值的极差R,以R的相对误差δ<5%确定极差稳定的时间范围,建立该区间内曲线上各点斜率变化与胁迫天数的相关模型。分析比较了斜率荧光指数SFI、动态荧光指数DFI、光合功能指数PFI、荧光衰减比率Rfd与胁迫天数之间的相关性。结果表明:R_(fd)和PFI与胁迫天数之间没有明显的相关性,SFI和DFI与胁迫天数之间有相关性。感兴趣区域ROI为50×50pixel时,SFI与干旱胁迫的天数之间的相关性(决定系数R^(2)=0.94)明显高于DFI与胁迫天数之间的相关性(R2=0.60)。利用SFI评估茶树幼苗受干旱胁迫状况具有更高的准确率,为现代农业中监测植物生长状况提供了参考。
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关键词
叶绿素荧光成像
斜率荧光指数
荧光衰减比率
光合功能指数
动态荧光指数
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Keywords
chlorophyll fluorescence imaging technology
slope fluorescence index
fluorescence attenuation ratio
dynamic fluorescence index
photosynthetic function index
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分类号
S571.1
[农业科学—茶叶生产加工]
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