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王丽凤

作品数：4 被引量：54H指数：4
供职机构：东北农业大学电气与信息学院更多>>
发文基金：黑龙江省博士后科研启动基金国家高技术研究发展计划哈尔滨市科技创新人才研究专项资金更多>>
相关领域：农业科学理学自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 4篇中文期刊文章

领域

  • 4篇农业科学
  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇理学

主题

  • 3篇玉米
  • 3篇寒地
  • 2篇氮含量
  • 2篇氮素
  • 2篇叶片
  • 2篇玉米冠层
  • 2篇连续投影算法
  • 2篇冠层
  • 1篇氮素胁迫
  • 1篇叶片氮素
  • 1篇玉米苗
  • 1篇玉米苗期
  • 1篇玉米叶
  • 1篇玉米叶片
  • 1篇水稻
  • 1篇偏最小二乘
  • 1篇偏最小二乘法
  • 1篇主成分
  • 1篇主成分分析
  • 1篇胁迫

机构

  • 4篇东北农业大学

作者

  • 4篇王树文
  • 4篇张长利
  • 4篇赵越
  • 4篇王丽凤
  • 3篇苏中滨
  • 2篇王润涛
  • 2篇赵珊
  • 2篇宋玉柱
  • 1篇董守田
  • 1篇邢晨

传媒

  • 2篇农业工程学报
  • 1篇农机化研究
  • 1篇东北农业大学...

年份

  • 1篇2017
  • 2篇2016
  • 1篇2015
共 4 条 记 录，以下是 1-4
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排序方式：
基于成像光谱技术的寒地玉米苗期冠层氮含量预测模型被引量：17
2016年
为了探索寒地玉米冠层氮素含量,以不同氮素水平下玉米大田试验为基础,利用高光谱成像技术探讨苗期玉米冠层光谱,通过相关矩阵法选择植被指数的变量,并依据叶片氮素含量与植被指数的相关性,建立玉米冠层氮素含量预测模型。结果表明:根据玉米冠层高光谱图像,选择与各波段相关性较强的525、566、700、715、895 nm作为植被指数的变量,构建与氮素含量相关性强的植被指数归一化植被指数NDVI(normalized difference vegetation index)、归一化光谱植被指数NDSI(normalized difference spectral index)、比值光谱指数RSI(ratio spectral index)、差值光谱指数DSI(difference spectral index)。以与叶片氮素含量相关性较高的植被指数为自变量,建立单变量、多变量回归预测模型。采用单变量NDVI二次函数回归模型作为0、50 kg/hm^2施氮量下玉米冠层氮素含量预测模型,其R^2分别为0.719、0.803。在100 kg/hm^2施氮量下玉米冠层氮素含量的预测模型为3变量回归模型,其R^2达到0.657。用置信椭圆F检验法检验预测模型,其F值均小于F0.05,估测值与实测值间R2分别是0.724、0.798、0.655,标准误差RMSE分别为0.156、0.140、0.156 mg/g,表明实测值和估测值间的差异不明显,预测模型可用。
王树文赵珊张长利苏中滨王丽凤赵越
关键词：玉米冠层成像光谱
基于高光谱的寒地水稻叶片氮素含量预测被引量：26
2016年
为快速、无损和准确地诊断水稻营养状况,开展了基于高光谱成像技术的寒地水稻叶片氮素含量预测研究。以不同施氮水平下的水稻叶片为研究对象,利用高光谱成像技术,分析拔节期水稻叶片光谱,采用全波段高光谱数据、连续投影算法及分段主成分分析(segmented principal components analysis,SPCA)与相关分析(correlation analysis,CA)相结合的方法建立多种回归分析模型,并对模型进行检验和筛选。结果表明:随着施氮水平提高,水稻叶片反射率在可见光区域降低,在近红外区域升高。在校正集决定系数上,基于多元逐步回归分析的全波段模型较好,校正集决定系数为0.821,校正集均方根误差RMSEC=0.079;在预测集决定系数上,基于SPCA-CA结合多元回归分析的多变量单波段指数、差值指数、双差值指数模型较好,预测集决定系数为0.869,预测集均方根误差RMSEP=0.085。该研究结果为快速检测水稻叶片氮素含量及水稻生长期间精确施肥管理提供了参考。
王树文赵越王丽凤王润涛宋玉柱张长利苏中滨
关键词：光谱分析氮素水稻连续投影算法
氮素胁迫下寒地玉米高光谱特征研究被引量：4
2015年
利用高光谱近地遥感技术,采集不同氮素水平下的不同生育期的寒地玉米冠层高光谱图像,采用ENVI软件提取玉米冠层的光谱反射率。结果表明,不同氮素水平下寒地玉米冠层反射率存在较大差异,玉米"红边"具有双峰现象,红边位置呈"红移"现象;根据玉米冠层高光谱反射率以及红边位置峰值可定性区分严重缺氮、正常施氮和过量施氮。
王树文赵珊张长利董守田赵越王丽凤邢晨
关键词：玉米冠层高光谱反射率氮素红边参数
高光谱成像技术的玉米叶片氮含量检测模型被引量：12
2017年
应用高光谱成像技术,实现了玉米拔节期叶片氮含量的检测。提取出240个叶片样本的平均光谱反射率数据(400~1 000nm),对原始数据分别进行3种预处理(1stDer、2ndDer、SNV),建立了4种预测模型,包括基于幅值参数(Dλr、Dλy、Dλb)的多种回归模型、全光谱PLS模型、基于连续投影算法(SPA)的PLS模型及基于主成分分析法(PCA)的PLS模型。建模结果显示:基于PCA的PLS模型预测精度最低;全光谱的PLS模型Rc2和RP2分别为0.967、0.821;基于SPA算法的PLS模型R_c^2、R_P^2分别为0.944、0.749,与全光谱的PLS模型预测精度相当,而自变量个数减少了95.07%。基于幅值参数的多元回归模型其预测结果虽与基于全光谱的PLS模型有些许差距,但模型简单,运算量最小,适用于对精度要求不高的场合。
王丽凤张长利赵越宋玉柱王润涛苏中滨王树文
关键词：高光谱参数玉米叶片偏最小二乘法连续投影算法主成分分析
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