基于无人机遥感的花生氮营养反演研究

氮素是影响花生生长发育的重要因素之一,目前传统凯氏定氮法测定步骤繁琐且所需时间较长,而无人机遥感具有实时、灵活、低成本的特点,因此,为实现对花生氮含量的快速、无损、准确监测,本研究利用大疆精灵4号无人机搭载可见光相机,获取不同生育期的可见光影像,运用神经网络算法,建立叶片数字图像彩色信息和叶片氮含量的关系模型。结果表明,利用数字图像指标作为网络输入向量时,所构建模型的平均绝对偏差为1.5左右,且以r、g、b(r=R/(R+G+B),g=G/(R+G+B),b=B/(R+G+B))和a,b,c(a=R+G,b=R+B,c=G+B)两种组合参数拟合效果最好,平均绝对偏差为0.2左右,和真实值相差较小。通过检验发现,两种方法都能准确地预测出花生叶片氮含量,所构建模型能快速、无损地监测花生植株的肥料状况。

运用陶行知思想 努力使少先队工作在新课改中不断发展

兴趣是学生最好的教师,没有兴趣将＂不利于己,有损于事＂。作为一名少先队工作者,我想只要按照陶行知先生的＂兴趣教育＂的思想来改革自己思想、观念、方法,能想学生之所想,深入学生的内心世界和思想,少先队工作一定能在新课程改革中不断地发展。