您的位置: 专家智库 > >

马吉锋

作品数:29 被引量:142H指数:6
供职机构:南京农业大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金江苏省自然科学基金更多>>
相关领域:农业科学文化科学经济管理生物学更多>>

文献类型

  • 13篇期刊文章
  • 10篇专利
  • 2篇标准
  • 2篇科技成果
  • 1篇学位论文

领域

  • 11篇农业科学
  • 2篇经济管理
  • 2篇文化科学
  • 1篇生物学
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 13篇小麦
  • 6篇叶片
  • 6篇作物
  • 4篇氮含量
  • 4篇叶绿
  • 4篇叶绿素
  • 4篇荧光参数
  • 4篇植被
  • 4篇植被指数
  • 4篇作物生长
  • 4篇小麦叶
  • 4篇光谱
  • 3篇叶位
  • 3篇小波
  • 3篇冠层
  • 3篇光谱反射
  • 3篇光谱反射率
  • 3篇传感
  • 2篇氮水平
  • 2篇稻麦

机构

  • 28篇南京农业大学

作者

  • 28篇马吉锋
  • 22篇朱艳
  • 21篇田永超
  • 18篇曹卫星
  • 15篇姚霞
  • 12篇张羽
  • 9篇邱小雷
  • 9篇刘小军
  • 8篇王雪
  • 7篇倪军
  • 7篇程涛
  • 4篇蒋小平
  • 2篇汤亮
  • 2篇王绍华
  • 2篇张娟娟
  • 2篇刘兵
  • 2篇刘蕾蕾
  • 2篇李艳大
  • 2篇邓建平
  • 2篇杨宝华

传媒

  • 2篇中国农业科学
  • 2篇作物学报
  • 1篇生态学报
  • 1篇农业工程学报
  • 1篇江苏农业科学
  • 1篇南京农业大学...
  • 1篇中国水稻科学
  • 1篇社会科学家
  • 1篇高校实验室工...
  • 1篇中国高校科技
  • 1篇高校实验室科...

年份

  • 2篇2024
  • 2篇2023
  • 3篇2022
  • 2篇2021
  • 3篇2020
  • 3篇2019
  • 2篇2018
  • 3篇2017
  • 1篇2016
  • 1篇2015
  • 1篇2014
  • 1篇2008
  • 3篇2007
  • 1篇2006
29 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
基于RGB图像融合特征的小麦叶层氮含量估测方法
本发明提出基于RGB图像融合特征的小麦叶层氮含量估测方法,步骤包括:采集小麦冠层RGB图像和实测小麦叶层氮含量;首先,进行RGB图像预处理,计算可见光植被指数;其次,利用离散小波变换方法实现水平方向、垂直方向和对角方向的...
朱艳杨宝华姚霞马吉锋郑恒彪曹卫星田永超程涛邱小雷张羽
一种新型高效麦田分蘖期锄草设备
本发明公开了一种新型高效麦田分蘖期锄草设备,其包括行走轮、动力装置、减震装置、车架扶手、控制器和滚刀锄草器,所述车架扶手的前端与长连板固定连接,长连板的两端连接减震装置,减震装置的下端与横梁相连接,所述横梁的两端上安装有...
倪军谢奇朱艳曹卫星蒋小平田永超胡金钊马吉锋张羽王雪
文献传递
基于冠层时序植被指数的冬小麦单产预测被引量:3
2020年
【目的】研究冬小麦冠层时序植被指数的动态变化规律并基于其构建单产预测模型,为田间实时、准确获取作物单产信息提供有效的技术手段。【方法】本研究于2017—2019年在江苏省兴化市万亩粮食产业园开展不同品种及氮肥水平的田间小区试验,利用主动传感器RapidSCAN CS-45获取冠层归一化红边植被指数(normalized difference red edge,NDRE)和归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI),基于双Logistic函数拟合时序植被指数并提取曲线特征参数,进而分析各特征参数与单产的相关关系,并以独立试验数据对单产预测模型进行验证。【结果】NDRE在孕穗期和抽穗期与单产关系最好,R2达到0.84以上;通过多元逐步线性回归法发现,利用2个或多个时期NDRE预测单产的效果较单生育时期有所提高,且第一和第二被选择的时期分别为拔节期和孕穗期。基于全生育时期相对NDRE(relative NDRE,RNDRE)和相对NDVI(relative NDVI,RNDVI)构建时序曲线,并利用曲线特征参数建立单产预测模型,其中RNDRE和RNDVI的最大值、累积值及增长速率与单产关系较好。利用独立试验数据对上述单产预测模型进行检验,结果表明基于RNDRE时序曲线最大值和累积值所构建的单产模型验证效果较好,R2大于0.80,相对均方根误差和相对误差均小于10%,其验证效果优于单时期或多时期基于NDRE的预测模型,且优于基于NDVI构建的单产模型。【结论】基于冠层时序植被指数提取的特征参数RNDRE最大值和累积RNDRE具有良好估测单产的潜力,研究结果为田间进行实时、准确预测冬小麦单产提供了技术支持。
项方林李鑫格马吉锋刘小军田永超朱艳曹卫星曹强
关键词:冬小麦单产
一种基于三波段植被指数的小麦叶面积指数估算模型的构建方法
本发明公开了一种适用于小麦叶面积指数估算的新型三波段植被指数的构建方法,步骤如下:规范采集小麦的冠层反射率和叶面积指数;基于归一化植被指数构建新型的三波段植被指数形式,利用建模数据,采用比较任意组合形式确定三个波段最佳波...
姚霞曹中盛程涛朱艳田永超马吉锋张羽王雪
文献传递
基于高光谱遥感的小麦冠层叶片色素密度监测被引量:25
2008年
作物叶片色素状况是评价植株光合效率和营养胁迫的重要指标,冠层叶片色素密度(单位土地面积叶片色素总量)的实时无损监测对作物生长诊断、产量估算及氮素管理具有重要意义。以包括不同品质类型(高蛋白、中蛋白和低蛋白)的多个小麦品种在不同施氮水平下的连续2a大田试验为基础,研究了小麦叶片色素密度与冠层高光谱参数的定量关系。结果表明,叶片色素(叶绿素a、叶绿素b、叶绿素a+b和类胡萝卜素)密度随施氮水平增加而提高,不施氮处理的叶片色素密度随生育进程而下降,施氮处理的叶片色素密度呈单峰曲线,品种间存在明显差异。群体叶片色素密度的敏感波段主要分布在可见光区,而红边区域导数光谱表现更显著。光谱参数VOG2、VOG3、RVI(810,560)、SRE/SBE和SDr/SDb等与叶绿素密度关系较为密切,线性方程决定系数R2均在0.858以上,而与类胡萝卜素密度关系减弱,决定系数R2低于0.780,且参数间差异较小。经独立试验资料的检验表明,VOG2、VOG3、SRE/SBE和SDr/SDb对不同色素的估测结果较好,预测相对误差RE低于17.6%,虽然对叶绿素b的准确性稍低。总体上,光谱参数VOG2、VOG3、SRE/SBE和SDr/SDb与小麦群体叶片色素密度关系密切,特别是对叶片叶绿素a和叶绿素a+b的密度可以进行准确可靠的实时监测。
冯伟朱艳田永超马吉锋庄森曹卫星
关键词:小麦高光谱遥感叶绿素密度
稻田智慧灌溉技术规程
本文件适用于稻田智慧灌溉。
倪军朱艳曹卫星田永超蒋小平姚霞刘小军马吉锋
一种基于连续小波分析建立小麦叶干重定量模型的方法
本发明公开了一种基于连续小波分析的冠层高光谱小麦叶干重监测方法,该方法的步骤如下:选定采样小区,获取小麦冠层高光谱反射率、测定小麦叶干重;采样小区采自不同试验点、不同品种、不同施氮水平、不同种植密度和不同年份;对获得的小...
姚霞朱艳程涛司海洋田永超马吉锋张羽邱小雷王雪曹卫星
文献传递
基于叶片叶绿素荧光参数的麦稻氮素营养监测研究
主动式遥感技术在农业上的广泛运用为作物氮素营养状况的实时监测提供了新的方法,对于精确农业的发展具有重要意义。本研究的目的是通过不同氮肥水平处理下的稻麦大田试验,探明不同条件下麦稻叶片荧光参数变化特征及其与叶片氮素状况的关...
马吉锋
关键词:叶片叶绿素荧光参数反射光谱
文献传递
一种基于NKI预测氮钾互作下小麦植株氮钾亏缺和产量状况的方法
本发明提供了一种基于NKI预测氮钾互作下小麦植株氮钾亏缺和产量状况的方法,包括:获取氮钾互作下相应的小麦植株生长参数;基于贝叶斯理论框架描述给定观察日期的生物量对钾浓度的响应;使用概率分布描述线性加平台参数在观察日期内的...
刘蕾蕾张露尘朱艳田永超汤亮刘兵肖浏骏邱小雷张羽马吉锋曹卫星
数学形态学辅助下基于光谱指数的作物冠层组分分类被引量:1
2022年
近地遥感常被用于获取作物冠层组分信息,但在提取叶片反射率时常受到土壤背景、穗和阴影效应的影响。为准确分类并提取作物冠层组分信息,该研究通过分析小麦冠层各组分(光照/阴影叶片、土壤、穗)的光谱及纹理差异,提出了一种光谱指数与数学形态学结合的作物冠层组分分类方法,探讨不同生育时期的最佳冠层组分分类方法,并定量分析不同组分的归一化光谱指数与小麦叶片氮含量的关系。结果表明:光谱指数法能较好地区分小麦抽穗前的不同冠层组分,而抽穗期的分类效果易受麦穗影响;光谱指数与数学形态学结合的分类方法能较好地消除麦穗对光照/阴影叶片提取的干扰(总体分类精度为97.80%,Kappa系数为0.97,运行时间3.87 min),该方法的分类精度及运行效率均优于传统分类方法(迭代自组织数据分析算法(Iterative Selforganizing Data Analysis Techniques Algorithm, ISODATA)和最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation, MLE));而且,基于光照和阴影叶片的归一化光谱指数对叶片氮含量最敏感。研究结果可为其他作物冠层组分分类和精准农业中农学参数的定量反演提供技术参考。
张羽杨涛马吉锋黄宇郑恒彪程涛田永超朱艳姚霞
关键词:光谱指数数学形态学高光谱影像
共3页<123>
聚类工具0