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基于无人机高光谱影像的田块尺度玉米估产与生育时期优选
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作者 贾增慧 张继真 +4 位作者 郝航 张星宇 夏晨真 高强 张月 《农业资源与环境学报》 北大核心 2025年第1期79-89,共11页
为实现东北黑土区田块尺度上玉米产量的精准估算与生育时期优选,本研究以我国东北黑土区的春玉米为研究对象,选取吉林省梨树县的长期定位玉米试验田,于2019、2020年利用无人机采集玉米3个关键生育时期(拔节期、吐丝期、成熟期)的冠层高... 为实现东北黑土区田块尺度上玉米产量的精准估算与生育时期优选,本研究以我国东北黑土区的春玉米为研究对象,选取吉林省梨树县的长期定位玉米试验田,于2019、2020年利用无人机采集玉米3个关键生育时期(拔节期、吐丝期、成熟期)的冠层高光谱影像,选取10种与产量显著相关的窄波段植被指数,并结合作物农学参数与施肥信息,分别采用逐步回归、随机森林(RF)和极度梯度提升树(XGBoost)算法构建玉米产量估算模型。最后通过决定系数(R^(2))、均方根误差(RMSE)和归一化均方根误差(NRMSE)对产量模型进行精度评价,以筛选出最优估产模型。结果表明:3种产量预测模型中XGBoost模型估算精度较优,其2019年吐丝期的R^(2)、RMSE和NRMSE分别为0.93、1054.17 kg·hm^(-2)和11.68%。同时,3种模型均表现为在吐丝期估算精度最优,最佳模型——2019年吐丝期的XGBoost模型中用于玉米产量估算的指示因子——植被指数R-M、作物农学参数与施肥信息的特征重要性分别为19.72%、4.70%、62.41%。研究表明,结合无人机影像与机器学习算法并融合多源辅助信息可提高田块尺度玉米产量的估算精度,为农业生产中的作物产量精准预估提供数据支撑与科学参考。 展开更多
关键词 无人机 高光谱影像 田块尺度 玉米 产量 机器学习
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DCS与PLC在化工领域的应用研究 被引量：2
2
作者 孙海鹏 蒲永太 贾增慧 《化工管理》 2018年第11期147-148,共2页
准确的分析DCS与PLC在化工领域的实际应用情况,分析我国领域发展的促进作用。DCS与PLC利用有效的逻辑数据设计分为基础,通过对各类化工技术的操作应用,准确的分析DCS与PLC实际有效应用的方式,按照化工领域的实际情况进行操作分析,明确实... 准确的分析DCS与PLC在化工领域的实际应用情况,分析我国领域发展的促进作用。DCS与PLC利用有效的逻辑数据设计分为基础,通过对各类化工技术的操作应用,准确的分析DCS与PLC实际有效应用的方式,按照化工领域的实际情况进行操作分析,明确实际DCS控制应用的价值,分析PLC可编程控制系统的应用方式。通过DCS与PLC的共同操作方法,不断提升化工领域的整体应用有效性。 展开更多
关键词 DCS PLC 化工领域
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