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摘要土壤有機質(zhì)(SOM)在全球碳循環(huán)中起著(zhù)非常重要的作用,而高光譜遙感已被證明是一種快速估算SOM含量的有前景方法。然而,由于忽略了土壤物理性質(zhì)的光譜響應,SOM預測模型的準確性和時(shí)空可遷移性較差。本研究旨在通過(guò)減少土壤物理性質(zhì)對光譜的耦合作用來(lái)提高SOM預測模型的時(shí)空可遷移性?;谛l星高光譜圖像和土壤物理變量,包括土壤濕度(SM)、土壤表面粗糙度(均方根高度,RMSH)和土壤容重(SBW),建立了基于信息解混方法的土壤光譜校正模型。選取中國東北的兩個(gè)重要糧食產(chǎn)區作為研究區域,以驗證光譜校正模型和SOM含量預測模型的性能和可遷移性。結果表明,基于四階多項式和XG-Boost算法的土壤光譜校正具有優(yōu)異的準確性和泛化能力,幾乎所有波段的殘余預測偏差(RPD)均超過(guò)1.4?;赬G-Boost校正光譜的SOM預測精度最 高,決定系數(R2)為0.76,均方根誤差(RMSE)為5.74 g/kg,RPD為1.68。遷移后模型的預測精度、R2值、RMSE和RPD分別為0.72、6.71 g/kg和1.53。與模型直接遷移預測相比,采用基于四階多項式和XG-Boost的土壤光譜校正模型,SOM預測結果的RMSE分別降低了57.90%和60.27%。 這種性能比較凸顯了在區域尺度 SOM 預測中考慮土壤物理特性的優(yōu)勢。Figure 1. Framework of the proposed SOM estimation model.研究區域試驗點(diǎn)1位于中國東北黑龍江省黑土耕地保護區,如圖2所示,面積為1095 km2。該地區屬溫帶大陸性季風(fēng)氣候,年降水量為450–650 mm,降水主要集中在6–9月,占全年降水量的80%。研究區地勢南高北低,西高東低,大部分地區為堆積平原。該研究區是全球僅有的四個(gè)黑土區之一,耕層深厚,土壤肥沃,含腐殖質(zhì)的土層厚度為25–80 cm,適合種植玉米、大豆等作物...
發(fā)布時(shí)間: 2024 - 06 - 11
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ASD 地物光譜儀FieldSpec 4 技術(shù)文獻:不同干旱條件下,夏玉米全生育期冠層吸收光合有效輻射比的高光譜遙感反演 冠層吸收光合有效輻射比(fAPAR)是植被生產(chǎn)力遙感模型的重要參數,但關(guān)于不同干旱條件下作物全生育期的fAPAR遙感反演研究仍未見(jiàn)報道。本研究利用2015年夏玉米5個(gè)灌水處理模擬試驗的高光譜反射率和fAPAR觀(guān)測資料,分析了不同干旱條件下夏玉米關(guān)鍵生育期fAPAR和高光譜反射率變化特征,探討了fAPAR與反射率、一階導數光譜反射率和植被指數的關(guān)系。 輕度水分脅迫和充分供水條件下,fAPAR較高;重度水分脅迫和重度持續干旱條件下,fAPAR較低。冠層可見(jiàn)光、近紅外光和短波紅外光區的反射率與fAPAR分別呈負相關(guān)、正相關(guān)和負相關(guān)關(guān)系。fAPAR與可見(jiàn)光和短波紅外光區的383、680和1980 nm附近的反射率的相關(guān)性最強,相關(guān)系數均達-0.87。一階導數光譜反射率與fAPAR相關(guān)性強且穩定的波段為580、720和1546 nm,相關(guān)系數分別為-0.91、0.89和0.88。9個(gè)常用植被指數與fAPAR呈線(xiàn)性或對數關(guān)系,其中,增強型植被指數、復歸一化植被指數、土壤調節植被指數和修正的土壤調節植被指數與fAPAR的關(guān)系模型最好,決定系數(R2)均在0.88以上,平均相對誤差分別為16.6%、16.6%、16.7%和16.2%;基于一階導數光譜反射率與...
發(fā)布時(shí)間: 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...
發(fā)布時(shí)間: 2019 - 03 - 19
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本文旨在利用高光譜數據建立一個(gè)準確、可解釋的植物病害識別模型。由真菌引起的大豆炭腐病是一種嚴重影響大豆產(chǎn)量的世界性病害。在383-1032 nm范圍內,Resonon高光譜成像儀在240個(gè)不同的波長(cháng)處捕獲高光譜圖像。針對大豆炭腐病,科學(xué)家建立了3D卷積分網(wǎng)絡(luò )模型,模型分類(lèi)精度為95.73%,并利用可視化顯著(zhù)圖檢驗訓練模型、敏感像素位置以及分類(lèi)的特征敏感波段,發(fā)現:敏感特征波段為733 nm,這和常用的鑒別植物健康程度的特征波段范圍(700-1000nm)是一致的。 實(shí)驗:感染炭腐病的大豆:分別在第3、6、9、12和15天采集健康的和受感染的大豆莖稈樣品,在測量病害程度之前,實(shí)時(shí)采集健康的和收到感染的莖稈的高光譜圖像。測量?jì)x器:美國Resonon高光譜成像儀,型號:Pika XC(包含安裝支架、移動(dòng)平臺、操作軟件和2個(gè)70w鹵素燈)Pika XC性能:光譜通道數:240,波段范圍,400-1000 nm,分辨率:2.5 nm。 平臺系統如下圖(a)所示:(a)    室內高光譜成像系統(b)    不同光譜波段的大豆莖稈樣品高光譜圖像(c)     大豆莖稈的內部和外部RGB圖像的病害程度比較3D-CNN模型由兩個(gè)連接的卷積分模型組成,其中,一個(gè)小的構架用于防止訓練...
發(fā)布時(shí)間: 2018 - 10 - 09
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DOI: 10.5846/stxb201803300694韓東,王浩舟,鄭邦友,王鋒. 基于無(wú)人機和決策樹(shù)算法的榆樹(shù)疏林草原植被類(lèi)型劃分和覆蓋度生長(cháng)季動(dòng)態(tài)估計. 生態(tài)學(xué)報, 2018, 38(18):6655-6663 基于無(wú)人機和決策樹(shù)算法的榆樹(shù)疏林草原植被類(lèi)型劃分和覆蓋度生長(cháng)季動(dòng)態(tài)估計 韓東1,王浩舟1,2,鄭邦友3,王鋒1,*1  中國林業(yè)科學(xué)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:植被覆蓋度是評估生態(tài)環(huán)境質(zhì)量與植被生長(cháng)的重要指標,也是全球眾多陸面過(guò)程模型和生態(tài)系統模型中表達植被動(dòng)態(tài)的重要參數。衛星遙感和地面測量是估算植被覆蓋度的常見(jiàn)方法。然而,如何精確...
發(fā)布時(shí)間: 2018 - 09 - 29
瀏覽次數:162
摘要:本文介紹了一種新的采樣和測量方法,該方法使用無(wú)人航空系統(UAS)記錄的二氧化碳濃度和風(fēng)力數據的代用測量結果來(lái)推斷甲烷通量。這里描述和試驗的通量法適用于垃圾填埋場(chǎng)和類(lèi)似溫室氣體排放熱點(diǎn)的空間尺度,使其成為一種低成本和快速案例研究量化目前尚不能確定(但非常重要)溫室氣體通量的重要新方法源。我們提供了一個(gè)研究案例,利用這些基于UAS的測量結果,從英格蘭北部的試驗填埋場(chǎng)獲得瞬時(shí)甲烷通量,采用為UAS采樣定制的質(zhì)量平衡模型,并將CO 2濃度聯(lián)合排放作為甲烷排放代用品。在2014年11月27日和2015年3月5日進(jìn)行的兩次試驗中,甲烷通量(和通量不確定性)分別為0.140 kg s-1(1σ時(shí)為±61%)和0.050 kg s-1(1σ時(shí)為±54%)。背景(流入)濃度( 40%)和風(fēng)速( 10%)的環(huán)境變化主導了流量的不確定性;而儀器所導致的誤差率僅為1-2%。所描述的方法代表了關(guān)于溫室氣體熱點(diǎn)通量計算這一具有挑戰性的問(wèn)題的重要進(jìn)展,并且提供了對各種類(lèi)似環(huán)境的可再現性。這種新的測量解決方案可以增加一套方法來(lái)更好地驗證特定源溫室氣體排放清單 - 這是“聯(lián)合國氣候變化框架公約”COP21(巴黎)氣候變化協(xié)議的一項重要新要求。閱讀原文請點(diǎn)擊下方鏈接cdca8bc3618723d5efe56119fc8d3c9a.pdf (2.98 ...
發(fā)布時(shí)間: 2018 - 03 - 23
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雙標水(DLW)法是50年前開(kāi)發(fā)的一種測量動(dòng)物自由生活能量消耗的測量方法。利用這種技術(shù),水分子中的氫原子和氧原子都被它們的穩定同位素部分或完全地以示蹤為目的替換。當人體攝入定量的雙標水(2H218O)后,這兩種同位素與身體總水量平衡,而后被身體以不同形式消耗掉。氘(2H)以水的形式排出體外,而18O以H2O和CO2的形式排出。因此,CO2 可以用18O的消耗減去2H的消耗計算得出。 雙標水(DLW)法原理 (From: Doubly Labeled Water for Energy Expenditure, James P. DeLany, Emerging Technologies for Nutrition Research: Potential for Assessing Military Performance Capability. Institute of Medicine (US) Committee on Military Nutrition Research; Carlson-Newberry SJ, Costello RB, editors. Washington (DC): National Academies Press (US); 1997.)這個(gè)方法應用到人體的障礙一直是成本過(guò)高——需要大量的18O標記水(H218O)來(lái)獲得...
發(fā)布時(shí)間: 2017 - 11 - 30
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溫室氣體排放量日益擴大引起的氣候變化是人類(lèi)面臨的最大挑戰之一。為了對其進(jìn)行可靠的預測,我們需要監測大氣變化并了解基礎過(guò)程。 2015年5月,Los Gatos Research Model 913-0014快速響應N2O分析儀被加入到現有的監控系統中,以監控大氣N2O濃度和表面大氣N2O濃度的趨勢。圖表展示了第一個(gè)測量結果。    監控系統和位置:    在Hegyhátsál高塔溫室氣體監測點(diǎn)(匈牙利,46°57'N,16°39'E,248m),大面積渦度協(xié)方差系統監測周邊主要農業(yè)區域的表面大氣二氧化碳通量.系統被安裝在82m塔上的地面以上,自1997年建成以來(lái)一直在持續運行(Haszpra等,2005)。在2015年5月完成了快速響應的N2O分析儀.N2O分析儀的進(jìn)氣口與CO2分析儀的進(jìn)氣口可以相互配合。該配置允許共享操作N2O渦流協(xié)方差系統和單個(gè)超聲波風(fēng)速計的CO2渦流協(xié)方差系統。監控系統以4赫茲運行。 N2O分析儀經(jīng)過(guò)精心校準,符合德國耶拿MPI-BGI準備和認證的4個(gè)標準。    N2O濃度的時(shí)間變化:    在地面以上96米處,渦流協(xié)方差系統每隔14米有一個(gè)NOAA氣瓶取樣點(diǎn)。每周氣瓶樣品提供了定量比較測量的可能性。平均偏差為0.11&...
發(fā)布時(shí)間: 2017 - 10 - 31
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摘要:    已知植物入侵和隨后的群落變化會(huì )影響營(yíng)養循環(huán),但大多數此類(lèi)研究側重于富營(yíng)養化效應。針對植物引起的營(yíng)養減少的效應以及同時(shí)發(fā)生的機制的研究則相對較少。在這項研究中,我們發(fā)現通常作為侵入種的椰子的入侵作用通過(guò)間接的影響,中止了外來(lái)海洋入侵物種對陸地生態(tài)系統的侵入:對鳥(niǎo)類(lèi)的影響 - 鳥(niǎo)類(lèi)會(huì )盡量避免筑巢在椰子樹(shù)種群中,因此減少了從海洋環(huán)境帶來(lái)的關(guān)鍵營(yíng)養物質(zhì)輸入。這些海洋物質(zhì)輸入的下降導致了土壤養分的減少,葉片營(yíng)養質(zhì)量的下降,葉片的適度性下降及食草動(dòng)物的減少。這種營(yíng)養耗竭的過(guò)程比植物種群入侵導致的富營(yíng)養化模式更為典型。對于空間中外來(lái)能量中斷對生態(tài)系統的影響的研究表明其尚未受到接受群落變化的干擾,如植物群落轉變。在熱帶和亞熱帶地區的椰子植物入侵的普遍性使得這些研究特別值得注意。    同樣重要的是,美洲黑斑病的近況提供了一個(gè)強有力的范例,說(shuō)明植物群落的變化如何可以顯著(zhù)影響同種異體營(yíng)養的供應,從而重塑生態(tài)系統的能量流。 椰子種群轉移|間接效應|海鳥(niǎo)|熱帶島嶼通過(guò)刺激自下而上的能量流動(dòng),一個(gè)獨特的營(yíng)養供應鏈塑造了大部分生態(tài)系統的動(dòng)態(tài)平衡(1,2)。輔助能的這種提高可以引發(fā)接收食物網(wǎng)中大量的級聯(lián)變化(3-5)。近期的幾篇文章已經(jīng)證明,在食物鏈頂端的外來(lái)捕食者可以通過(guò)影響這些輔助能的傳遞(如鳥(niǎo)類(lèi))引發(fā)生態(tài)系統級聯(lián)效應,從而引發(fā)生態(tài)系統結構和功能的全面轉...
發(fā)布時(shí)間: 2017 - 10 - 19
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摘要:    大型水生植物,包括水風(fēng)信子(Eichhornia crassipes),是熱帶水生系統中主要的入侵生物之一,它們在改變水與大氣之間的氣體交換方面可能起著(zhù)重要的作用。然而,這個(gè)系統在溫室氣體(GHG)排放的全球數據中起到的作用被部分忽視了。本文研究了南印度一個(gè)小(0.6 km2)水收集湖的碳(C)流動(dòng)和溫室氣體排放,并分析了水生植物對這些排放的影響。我們測量了二氧化碳(CO2)和甲烷(CH4)的排放量,以及在水葫蘆群落附近的水分與開(kāi)放水域中水分的C礦化率和物理化學(xué)變量。水葫蘆群落附近的CO2和CH4排放量比開(kāi)放水域減少了57%。然而,在這兩個(gè)區域的水中,C礦化率沒(méi)有明顯的差異。我們的結論是,水風(fēng)信子和其他漂浮的大型植物的入侵有可能改變溫室氣體排放,這一過(guò)程可能與區域的C預算有關(guān)。 請閱讀原文:www.nature.com/articles/srep20424
發(fā)布時(shí)間: 2017 - 09 - 29
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【小編注:在本文中,科學(xué)家應用美國LGR公司的CO2同位素分析儀測量δ13C、12CO2 及13CO2的濃度值,并與LI-COR公司的LI-8100-103土壤呼吸室連用,測量土壤13CO2的通量,這是在國內及國際上比較新穎的儀器應用方式,值得借鑒?!?#160;Abiotic CO2 uptake from the atmosphere by semiarid desert soil and its partitioning into soil phasesJiabin Liu1, Keyu Fa1, Yuqing Zhang1, Bin Wu1, Shugao Qin1, and Xin Jia11Yanchi Research Station, School of Soil and Water Conservation, Beijing Forestry University, Beijing, China 摘要:沙漠可表現出強烈的CO2通量下降的特性,這就是顯著(zhù)的碳沉降。 然而,由于無(wú)法確定通量測量的穩定性和準確的碳固定地點(diǎn),這種假設受到強烈的挑戰。本研究中,我們在中國北方的毛烏素沙漠中向自然(未殺菌的)土壤中添加13CO2,并量化固相土壤和氣相中所添加的13CO2比例。 結果顯示自然沙漠土壤吸收13CO2的平均速率為0.28 gm-2...
發(fā)布時(shí)間: 2017 - 09 - 22
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