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一种基于学习算法的养鱼尾水氮素含量动态预测方法: 本申请提供了一种基于学习算法的养鱼尾水氮素含量动态预测方法，涉及动态预测技术领域，包括：进行不同养殖密度的水质模拟，提取模拟水质的模拟养殖密度；收集多元水质参数，并进行特征提取获得特征数据集；基于所述模拟养殖密度和所述特...; 杨小玲郑吉澍李招程艳茹王海涛李祥男修维宁

一种草地氮素含量的反演方法及系统: 本发明公开了一种草地氮素含量的反演方法及系统，涉及草地植被定量遥感的技术领域。所述方法包括以下步骤：获取目标地区的草地实测高光谱数据与环境参数数据，并对所述草地实测高光谱数据进行预处理；根据预处理后的草地实测高光谱数据，...; 凌博华张浩

基于高光谱的辣椒叶片氮素含量反演: 2025年; 【目的】氮素是植物生长和发育的必需营养元素之一,对加强农作物叶绿素合成、增强植物抗逆性以及提升产量和品质起到重要作用。通过高光谱技术对辣椒生长期间叶片氮素含量进行快速、准确且非接触性监测,研究辣椒叶片氮素含量(LNC)与光谱反射特性之间的联系,以期提高农业生产效率与精准性,实现智能化管理与精准施肥。【方法】以采集自贵州省农业科学院辣椒研究所官庄示范基地2021年的辣椒种植区叶片高光谱数据为研究对象,基于4个辣椒品种(黔椒8号、红辣18号、辣研101号和红全球)和施用5种不同氮肥用量(0、120、240、360、480 kg·hm^(-2)),对辣椒叶片原始光谱进行多元散射校正(MSC)、Savitzky-Golay(SG)平滑和一阶导(FD)预处理后,结合Pearson相关系数、连续投影(SPA)和竞争性自适应重加权(CARS)筛选敏感波段。利用偏最小二乘回归(PLSR)、随机森林(RF)和径向基神经网络(RBFNN)3种机器学习算法构建辣椒叶片氮素监测模型。【结果】原始光谱经预处理后,相关性系数均有较大提升,其中SG处理后的光谱数据模型反演效果最好,效果排序为SG>FD>MSC>原始光谱。对比不同波段筛选方法:使用Pearson相关系数法进行波段筛选会导致波段过于集中出现信息冗余或信息提取不全的情况;CARS算法筛选波段范围广、数量多,但包含较多冗余信息和噪声,其效果不如SPA;SPA筛选的氮素含量特征波段可有效减少共线性和冗余信息,建立的模型R2最优,RMSE最小。不同建模方法的辣椒LNC估算模型结果表现为:RBFNN最佳,PLSR次之,RF最差,其中SG-SPA-RBFNN组合模型反演精度最佳,建模结果R^(2)为0.98,RMSE为0.62,验证结果R2为0.98,RMSE为1.21,RPD为3.08。RBFNN模型在处理高维度光谱数据时表现出色,优于传统的PLSR和RF模型。【结论】利用高光谱反射率特征建立的氮素含量预测模型,能够有效监测辣椒叶片的氮素水�; 刘静汪泓张磊肖玖军吴建高龚明冲; 关键词：辣椒氮素含量连续投影算法径向基光谱分析

基于高光谱技术的苎麻氮素含量估测方法及电子设备: 本发明提供了一种基于高光谱技术的苎麻氮素含量估测方法及电子设备，本发明通过叶片及冠层2个尺度对苎麻不同生育期的氮素含量进行估测，结合不同空间分辨率的光谱数据对苎麻不同生育期的多尺度高光谱特性差异进行分析，可以明确不同空间...; 佘玮陈建福王薇许明志崔国贤

基于机器学习的土壤剖面氮素含量高光谱检测及可视化方法: 本发明公开了基于机器学习的土壤剖面氮素含量高光谱检测及可视化方法，属于土壤属性检测的技术领域。包括以下步骤：采集若干个土壤剖面样品；获取土壤剖面的高光谱图像数据；在高光谱图像上选取若干个矩形范围作为感兴趣区域，计算该RO...; 徐胜祥刘峰潘贤章王昌昆

一种烟叶氮素速测仪装置及其氮素含量计算方法: 本发明公开了一种烟叶氮素速测仪装置及其氮素含量计算方法，利用不同氮素含量的烟草叶片对某些特定波长光谱反射率不同的原理，依据构建的烟草叶片对两种特定波长光谱反射率与叶片氮含量的定量关系模型，实现烟草叶片氮含量的无损快速测量...; 郭婷李文李武进陈夏晔余金龙范光奖李林吉何志红

无人机遥感监测果树氮素含量研究进展被引量：1: 2024年; 氮素是果树生长发育不可或缺的成分,氮素含量超出正常范围会影响树体生长发育,会直接或间接降低果实产量及品质。快速准确掌握果树氮素含量,可为精准施肥提供技术支撑,从而达到果树的优质丰产。随着无人机产业的快速发展,无人机遥感监测以其无损、快速、实时、高效等优点在氮素含量监测中发挥着重要作用。在介绍目前主流无人机的基础上,梳理数据获取及后续处理方式,阐述多光谱、高光谱、可见光以及其他类型传感器实现果树氮素含量监测研究现状。可以发现,多光谱和高光谱传感器对果树氮素监测效果更佳,且使用机器学习方法构建模型相较于传统方法具有更高精度。提出无人机遥感监测果树氮素含量在无人机飞行平台与传感器性能、数据获取与处理、推广与应用及政策4个方面现阶段存在的不足之处和未来精准化、高效化和智能化的发展方向。; 陈鲁威曾锦袁全春潘健姚凤腾吕晓兰; 关键词：无人机遥感果树氮素含量

基于多源遥感数据的核桃树冠层叶片氮素含量反演研究: 氮素作为果树生长发育中的重要营养元素,对果实产量和品质起着至关重要的作用。随着高光谱遥感技术的发展,实现了对大面积果树氮素含量的快速、无损和准确监测。本研究以新疆维吾尔自治区阿拉尔市甘泉镇核桃园为研究区,按照标准选取了1...; 石子琰; 关键词：核桃氮素含量光谱指数

利用TOC/TN分析仪对复合肥料中氮素含量测定的方法探究: 2024年; 探讨利用TOC/TN分析仪在测定复合肥料中氮素含量的应用,通过与标准方法中的自动分析仪法和托马斯燃烧法比较,研究上述三种测定方法在准确性、精密度和操作便捷性方面的表现。实验结果表明,利用TOC/TN分析仪的分析方法能够有效地测定复合肥料中的氮含量,且具有较高的精密度和准确度,为复合肥料的质量控制提供了有效的技术支持。; 张一付时丰杨沫杨沫; 关键词：复合肥料氮素含量

基于GF-6/WFV卫星遥感的大田冬小麦叶片氮素含量估测: 2024年; 为对大田冬小麦叶片氮素含量(LNC)进行快速、准确及无损监测,通过在江苏省泰州泰兴市、盐城大丰区和南通如皋市布设冬小麦遥感监测大田试验,在获取试验样点冬小麦冠层红光波段反射率(REDref)、近红外波段反射率(NIRref)和计算的十个光谱指数(RVI、NDVI、DVI、SAVI、OSAVI、MSR、RDVI、EVI2、NLI和SVI)基础上,将12个遥感光谱指标与冬小麦LNC进行相关分析,选出与LNC相关性较好的作为模型输入变量,构建基于BP神经网络的冬小麦LNC估测模型,并利用GF-6/WFV卫星遥感影像对县域冬小麦LNC的空间分布开展监测。结果表明,12个遥感光谱指标与冬小麦LNC之间存在不同程度的相关性,其中NDVI、RVI、MSR、OSAVI和NLI与冬小麦LNC的相关性较好(相关系数不低于0.65)。将优选的5个遥感光谱指标作为模型输入变量,构建基于BP神经网络的冬小麦LNC估测模型(LNC-BPEM),模型的估测精度r^(2)=0.866,RMSE=0.246%,ARE=12.9%。将冬小麦LNC-BPEM估测模型和GF-6/WFV影像结合对县域冬小麦LNC的空间信息监测,获得了如皋县域冬小麦LNC的空间分布特征,该区域冬小麦LNC范围在0.9%~2.0%(长势正常)的种植面积为29 693.3 hm^(2),占冬小麦总种植面积的74%。这说明利用GF-6/WFV卫星的多个遥感光谱指标与神经网络结合建模可有效估测县域大田冬小麦叶片氮素含量。; 姚永胜任妮李卫国李卫国李伟马廷淮董建宾; 关键词：冬小麦神经网络

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