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Effects of drip and flood irrigation on carbon dioxide exchange and crop growth in the maize ecosystem in the Hetao Irrigation District,China
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作者 LI Chaoqun han wenting PENG Manman 《Journal of Arid Land》 SCIE CSCD 2024年第2期282-297,共16页
Drip irrigation and flood irrigation are major irrigation methods for maize crops in the Hetao Irrigation District,Inner Mongolia Autonomous Region,China.This research delves into the effects of these irrigation metho... Drip irrigation and flood irrigation are major irrigation methods for maize crops in the Hetao Irrigation District,Inner Mongolia Autonomous Region,China.This research delves into the effects of these irrigation methods on carbon dioxide(CO_(2))exchange and crop growth in this region.The experimental site was divided into drip and flood irrigation zones.The irrigation schedules of this study aligned with the local commonly used irrigation schedule.We employed a developed chamber system to measure the diurnal CO_(2)exchange of maize plants during various growth stages under both drip and flood irrigation methods.From May to September in 2020 and 2021,two sets of repeated experiments were conducted.In each experiment,a total of nine measurements of CO_(2)exchange were performed to obtain carbon exchange data at different growth stages of maize crop.During each CO_(2)exchange measurement event,CO_(2)flux data were collected every two hours over a day-long period to capture the diurnal variations in CO_(2)exchange.During each CO_(2)exchange measurement event,the biological parameters(aboveground biomass and crop growth rate)of maize and environmental parameters(including air humidity,air temperature,precipitation,soil water content,and photosynthetically active radiation)were measured.The results indicated a V-shaped trend in net ecosystem CO_(2)exchange in daytime,reducing slowly at night,while the net assimilation rate(net primary productivity)exhibited a contrasting trend.Notably,compared with flood irrigation,drip irrigation demonstrated significantly higher average daily soil CO_(2)emission and greater average daily CO_(2)absorption by maize plants.Consequently,within the maize ecosystem,drip irrigation appeared more conducive to absorbing atmospheric CO_(2).Furthermore,drip irrigation demonstrated a faster crop growth rate and increased aboveground biomass compared with flood irrigation.A strong linear relationship existed between leaf area index and light utilization efficiency,irrespective of the irrigation method.Notably,drip irrigation displayed superior light use efficiency compared with flood irrigation.The final yield results corroborated these findings,indicating that drip irrigation yielded higher harvest index and overall yield than flood irrigation.The results of this study provide a basis for the selection of optimal irrigation methods commonly used in the Hetao Irrigation District.This research also serves as a reference for future irrigation studies that consider measurements of both carbon emissions and yield simultaneously. 展开更多
关键词 carbon dioxide exchange maize growth drip irrigation harvest index net primary productivity Hetao Irrigation District
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设施生菜光合和蒸腾速率影响因素分析与预测模型构建 被引量:1
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作者 张增林 杨杰 +2 位作者 郭常江 韩文霆 杨振超 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期339-349,共11页
光合速率及蒸腾速率是植物的2个重要生理指标。在全人工环境下,选取意大利生菜作为对象,设计并开展多环境变量对生菜光合速率及蒸腾速率影响的嵌套实验,得到环境因子对生菜光合速率及蒸腾速率的影响规律,应用神经网络构建生菜幼苗期光... 光合速率及蒸腾速率是植物的2个重要生理指标。在全人工环境下,选取意大利生菜作为对象,设计并开展多环境变量对生菜光合速率及蒸腾速率影响的嵌套实验,得到环境因子对生菜光合速率及蒸腾速率的影响规律,应用神经网络构建生菜幼苗期光合速率及蒸腾速率预测模型。针对幼苗期生菜,选择温度、相对湿度、光子通量密度(Photosynthetic photon flux density, PPFD)及CO_(2)浓度共4个环境影响因素,采用随机森林方法对数据进行相关性分析。结果表明,与蒸腾速率相关性由大到小的因素依次为CO_(2)浓度、温度、相对湿度、PPFD,与光合速率相关性由大到小的因素依次为CO_(2)浓度、PPFD、温度、相对湿度;采用枚举法确定隐藏层节点数和训练函数,通过遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,构建GA-BP神经网络生理指标预测模型。应用测试数据对模型进行验证,光合速率及蒸腾速率预测值与实测值的决定系数分别为0.962 12、0.979 44,均方根误差(RMSE)分别为2.983 2μmol/(m^(2)·s)、0.001 435 8 mol/(m^(2)·s),表明GA-BP神经网络在模型精度和迭代次数方面性能显著提高。研究结果可为设施生菜生产环境调控提供有效依据。 展开更多
关键词 设施生菜 光合速率 蒸腾速率 预测模型 相关性分析 GA-BP神经网络
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考虑绿色研发结果不确定性的供应链渠道模式选择研究
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作者 陈楠 蔡建峰 +1 位作者 韩文婷 马嫣然 《运筹与管理》 CSCD 北大核心 2024年第5期84-90,共7页
本文研究了绿色技术研发结果不确定时制造商与零售商在传统线上平台以及区块链平台进行销售时的渠道模式选择问题。同时考虑服务水平差异性和营销努力水平,运用斯塔克伯格博弈和卡特尔模型,分析了研发结果不确定时基于传统线上平台和区... 本文研究了绿色技术研发结果不确定时制造商与零售商在传统线上平台以及区块链平台进行销售时的渠道模式选择问题。同时考虑服务水平差异性和营销努力水平,运用斯塔克伯格博弈和卡特尔模型,分析了研发结果不确定时基于传统线上平台和区块链平台四种不同决策模式下的最优绿色技术研发水平、营销水平、服务水平、定价与利润,并对四种情形进行了比较分析。研究结果表明:(1)不论是传统线上平台还是区块链平台,绿色技术研发成功时的制造商与零售商的利润均高于研发失败时的利润。(2)制造商与零售商选择何种渠道模式主要取决于区块链平台带来的间接收益水平。(3)零售商的利润随着区块链平台带来的间接收益的下降而下降,当间接收益下降到一定程度时,零售商倾向于采取传统线上平台。 展开更多
关键词 绿色技术研发 不确定性 区块链 卡特尔模型 渠道模式选择
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失真健康信息预先干预对个体感知与行为意愿影响的实证研究
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作者 李新月 宋士杰 +2 位作者 韩文婷 赵宇翔 朱庆华 《信息资源管理学报》 2024年第1期44-54,共11页
本研究旨在分析预先干预对个体感知与行为意愿两个维度的相关变量的作用机制,并比较不同预先干预方式的效果差异。借助双盲实验法,构建对照组VS.事实接种VS.逻辑接种的组间对照实验,共回收182份有效数据,并通过问卷采集用户感知与行为... 本研究旨在分析预先干预对个体感知与行为意愿两个维度的相关变量的作用机制,并比较不同预先干预方式的效果差异。借助双盲实验法,构建对照组VS.事实接种VS.逻辑接种的组间对照实验,共回收182份有效数据,并通过问卷采集用户感知与行为意愿数据。通过单因素方差分析检验预先干预的影响机制,以及多重比较分析不同干预方式的作用效果。研究结果表明,失真健康信息的预先干预对个体感知和行为意愿有显著影响。在感知维度,预先干预能够显著降低个体的感知威胁、失真健康信息的感知共识、感知可信度;在行为维度,预先干预能够有效降低个体的失真健康信息分享意愿,但对新冠疫苗的接种意愿影响不大。此外,事实接种与逻辑接种的作用效果无显著差异。本研究拓展了预先干预的应用场景与作用机制,可为确定预先干预在失真健康信息治理中的可行性与有效性提供依据。 展开更多
关键词 失真健康信息 预先干预 信息疫情 个体感知 行为意愿 预防接种理论
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基于特征优选与机器学习的农田土壤含盐量估算研究 被引量:5
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作者 韩文霆 崔家伟 +2 位作者 崔欣 马伟童 李广 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期328-337,共10页
土壤盐渍化是影响农业可持续发展的重要制约因素,为准确及时地获取土壤中盐分含量,实现盐渍化精准监测,以内蒙古自治区巴彦淖尔市五原县境内的覆被农田为研究对象,探讨无人机多光谱遥感平台结合机器学习模型估测不同深度土壤含盐量的可... 土壤盐渍化是影响农业可持续发展的重要制约因素,为准确及时地获取土壤中盐分含量,实现盐渍化精准监测,以内蒙古自治区巴彦淖尔市五原县境内的覆被农田为研究对象,探讨无人机多光谱遥感平台结合机器学习模型估测不同深度土壤含盐量的可行性。首先,利用无人机搭载五波段多光谱相机获取研究区域高时空分辨率遥感图像数据,并同步采集地面不同深度处土壤盐分数据,使用皮尔逊相关系数法(PCC)、极端梯度提升(XGBoost)和灰色关联分析法(GRA)对构建的光谱指数进行优选;然后,采用决策树(DT)、反向传播神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)4种机器学习方法建立植被覆盖下不同深度的农田土壤含盐量反演模型。结果表明,使用方案3(XGBoost-GRA)变量优选方法可以有效地筛选出敏感光谱指数,且基于此方法优选后的光谱指数建立含盐量估算模型的精度高于仅使用PCC或XGBoost法构建的反演模型。对比不同建模方法在不同土壤深度处的反演精度,可知随机森林RF模型整体表现最优,同时另外3种反演模型也取得了较好的预测效果,0~20 cm土壤深度处的预测效果是3个土壤深度中最优的,其中精度最高模型的决定系数R2、均方根误差(RMSE)和四分位数间距性能比(RPIQ)分别为0.820、0.044%和2.273,且本文基于最佳反演模型绘制的0~20 cm土壤盐分空间分布图可以较为真实地反映研究区内的土壤盐渍化程度。本研究表明特征变量优选结合机器学习模型能够较好地基于无人机遥感平台来估算覆被农田的土壤含盐量。 展开更多
关键词 无人机遥感 盐分监测 光谱指数 变量筛选 预测模型
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数字包容的老龄社会:内涵、意义与实现路径 被引量:18
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作者 杜鹏 韩文婷 《北京行政学院学报》 北大核心 2023年第2期40-47,共8页
在实施积极应对人口老龄化国家战略和推进数字中国建设整体布局规划的背景下,迫切需要从各个层面考察弥合老年数字鸿沟的社会治理方略。数字包容理念是全新的社会治理理念,对于老龄社会治理尤其重要。基于社会现实和未来社会发展方向需... 在实施积极应对人口老龄化国家战略和推进数字中国建设整体布局规划的背景下,迫切需要从各个层面考察弥合老年数字鸿沟的社会治理方略。数字包容理念是全新的社会治理理念,对于老龄社会治理尤其重要。基于社会现实和未来社会发展方向需要厘清“数字包容的老龄社会”概念内涵,并从加强观念培育、增进协调治理、引导产业发展、鼓励社群支持和开发主体潜能五个方面构建数字包容老龄社会的制度框架。考察对老年人友好的数字包容社会的建设,弥合老年数字鸿沟,有利于及时回应老龄社会新形态和老龄群体的需要,助力实施积极应对人口老龄化国家战略,有利于发挥我国基础设施优势,丰富数字中国战略新时代尊老孝老的内涵。建设“数字包容的老龄社会”,应全面深入贯彻以人为本理念,切实践行积极老龄观,增进多元主体协商共治,采用生命历程视角前瞻性规划与布局,提升互联网服务和内容适老化水平,有效发挥互联网使用的辐射效应,加强建设效果评估,完善数字包容社会建设政策。 展开更多
关键词 数字包容 数字平等 数字鸿沟 老龄社会治理
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发挥人力资源优势,推进中国式现代化 被引量:6
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作者 杜鹏 韩文婷 《人口与经济》 北大核心 2023年第1期1-1,13-19,25,共9页
党的二十大报告强调“实施积极应对人口老龄化国家战略”,“人口规模巨大的现代化”是中国式现代化的首要特征。中国人口发展现阶段进入关键时期,在人口老龄化加速发展和生育率持续降低的背景下,人口总量转向负增长、劳动年龄人口规模... 党的二十大报告强调“实施积极应对人口老龄化国家战略”,“人口规模巨大的现代化”是中国式现代化的首要特征。中国人口发展现阶段进入关键时期,在人口老龄化加速发展和生育率持续降低的背景下,人口总量转向负增长、劳动年龄人口规模持续减少将成为我国经济可持续发展面临的重大挑战之一。全面落实积极老龄观,积极应对人口老龄化,完善相关制度和政策以发挥人力资源强国的优势,将对推进中国式现代化起到重要作用。本文从如何充分认识我国人力资源强国优势、以积极老龄观完善老年人力资源利用机制、更好促进人的全面发展等方面进行探讨。 展开更多
关键词 积极老龄观 人口总量 中国式现代化 人力资源强国 劳动年龄人口 老年人力资源 制度和政策 人口老龄化
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量化自我的用户参与效用及其内在作用路径 被引量:2
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作者 徐孝婷 韩文婷 朱庆华 《图书馆论坛》 北大核心 2023年第7期132-142,共11页
量化自我作为个人实施健康管理的手段,对践行“健康中国”战略具有重要意义。然而用户参与量化自我究竟具有怎样的效用及其具体作用路径如何还不清楚。基于此,文章通过招募176位被试开展实验研究,探索并验证量化自我用户参与效用及其内... 量化自我作为个人实施健康管理的手段,对践行“健康中国”战略具有重要意义。然而用户参与量化自我究竟具有怎样的效用及其具体作用路径如何还不清楚。基于此,文章通过招募176位被试开展实验研究,探索并验证量化自我用户参与效用及其内在作用路径,进一步分析当数据呈现方式以不同进展框架出现时,对量化自我用户参与效用的调节作用。研究发现:与非量化自我用户相比,参与量化自我可以显著促进用户健康行为改变意愿;自我赋权在量化自我对用户健康行为改变意愿的影响中发挥中介作用,即量化自我可以通过先作用自我赋权再影响健康行为改变意愿;进展框架对量化自我用户参与效用具有正向调节作用,即当数据反馈以基于过去的进展框架呈现时,更能促进自我赋权和健康行为改变意愿。 展开更多
关键词 量化自我 用户参与效用 自我赋权 进展框架 健康行为改变
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医生在线评价信息特征的影响因素研究:社会资本和社会交换理论的视角 被引量:1
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作者 韩玺 蒋佩瑶 +1 位作者 韩文婷 朱庆华 《信息资源管理学报》 2023年第1期78-90,共13页
在“互联网+医疗健康”战略背景下,在线医评信息对构建线上和线下的医患信任非常重要,医生在线评价信息的特征受何种因素影响是医患双方共同关注的问题。通过抓取“好大夫”网站的1.4万条数据,并基于社会资本理论和社会交换理论,利用回... 在“互联网+医疗健康”战略背景下,在线医评信息对构建线上和线下的医患信任非常重要,医生在线评价信息的特征受何种因素影响是医患双方共同关注的问题。通过抓取“好大夫”网站的1.4万条数据,并基于社会资本理论和社会交换理论,利用回归分析对在线医评信息特征的影响因素进行检验。研究发现,医生线下社会资本(如学术头衔、职称、医院级别、城市级别等)、在线参与付出(在线咨询、发布科普文章等)和他们正面的在线评价信息特征(如更高被评价的概率、评分和评论数量)具有显著相关关系。除了部分线下社会资本与医生在线评分高低无显著关系外,较高线下社会资本和较多在线参与均有利于提升医生的在线声誉,在线参与还可以改变固有线下社会资本对医生网络评价的影响。此外,在评分差异不大的情况下,线下社会资本和在线参与对评分高低的解释力较弱,但对评论数量和被评概率具有较高的解释力。研究拓展和丰富了社会资本理论与社会交换理论,并对医生、医院、医评网站和卫生管理部门提供了实践启示。 展开更多
关键词 在线评论 社会资本理论 社会交换理论 健康信息 网络声誉 医患信任
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基于梯度提升树算法的夏玉米叶面积指数反演 被引量:24
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作者 张宏鸣 刘雯 +3 位作者 韩文霆 刘全中 宋荣杰 侯贵河 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期251-259,共9页
为了快速、准确、大范围获取大田夏玉米的叶面积指数(Leaf area index,LAI),基于实地采集的夏玉米LAI和株高,结合同时期的无人机多光谱影像,选择与夏玉米LAI相关性较强的8种植被指数以及株高作为反演LAI的输入变量,采用梯度提升树(Gradi... 为了快速、准确、大范围获取大田夏玉米的叶面积指数(Leaf area index,LAI),基于实地采集的夏玉米LAI和株高,结合同时期的无人机多光谱影像,选择与夏玉米LAI相关性较强的8种植被指数以及株高作为反演LAI的输入变量,采用梯度提升树(Gradient boosting decision tree,GBDT)算法建立植被指数及株高与叶面积指数之间的预测模型,并与支持向量机(Support vector machine,SVM)和随机森林(Random forest,RF)算法建立的模型进行预测精度对比。结果表明,GBDT算法在3个样本组中的LAI预测值与实测值R^2分别为0. 571 0、0. 755 8、0. 644 1,均高于SVM算法(0. 547 2、0. 679 1、0. 616 8)和RF算法(0. 550 5、0. 697 3、0. 629 5);对应的RMSE分别为0. 002 7、0. 001 5、0. 001 6,均低于SVM算法(0. 211 7、0. 152 3、0. 159 7)和RF算法(0. 244 7、0. 214 7、0. 208 0)。该研究为快速准确的大田夏玉米LAI遥感监测提供了技术和方法。 展开更多
关键词 夏玉米 叶面积指数 多光谱 梯度提升树 植被指数
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基于无人机遥感的玉米株高提取方法 被引量:26
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作者 张宏鸣 谭紫薇 +3 位作者 韩文霆 朱珊娜 张姝茵 葛晨宇 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期241-250,共10页
为在玉米生长周期内,准确、快速地掌握玉米生长信息,通过无人机获取玉米生长阶段4期不同高清数码正射影像(Digital orthophoto map,DOM)及数字表面模型(Digital surface model,DSM),利用K-means算法、遗传神经网络算法和骨架算法分别对... 为在玉米生长周期内,准确、快速地掌握玉米生长信息,通过无人机获取玉米生长阶段4期不同高清数码正射影像(Digital orthophoto map,DOM)及数字表面模型(Digital surface model,DSM),利用K-means算法、遗传神经网络算法和骨架算法分别对DOM中的玉米区域进行提取,生成掩膜,与DSM套和,获取玉米高度信息。与实地测量株高进行对比,3种方法的R^2分别为0. 853、0. 877、0. 923,RMSE分别为15. 886、14. 519、11. 493 cm,MAE分别为13. 743、11. 884、8. 927 cm。结果表明:结合DOM和DSM可以较好地提取生长阶段的玉米高度。与K-means算法、遗传神经网络算法相比,基于骨架算法提取玉米高度具有一定优势,且精度较高。采用DOM和DSM相结合的骨架算法提取植株骨架,为株高提取提供了一种新途径,可为无人机遥感监测作物株高状况提供参考。 展开更多
关键词 玉米株高 遥感 无人机 数码正射影像 数字表面模型
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基于全卷积神经网络的灌区无人机正射影像渠系提取 被引量:8
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作者 张宏鸣 王斌 +3 位作者 韩文霆 杨江涛 蒲攀 蔚继承 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期241-248,共8页
为快速准确获取灌区渠系分布信息,科学调配区域农业水资源、提高水资源利用率,通过基于全卷积神经网络(Fully convolutional networks,FCN)的语义分割模型进行渠系轮廓提取。利用无人机采集正射影像并进行标注,以VGG 19网络为基础,通过... 为快速准确获取灌区渠系分布信息,科学调配区域农业水资源、提高水资源利用率,通过基于全卷积神经网络(Fully convolutional networks,FCN)的语义分割模型进行渠系轮廓提取。利用无人机采集正射影像并进行标注,以VGG 19网络为基础,通过多尺度特征融合的方式实现FCN-8s结构,使用Tensorflow深度学习框架构建FCN渠系提取模型;对数据集进行数据增强,分割后放入FCN模型中训练、测试。实验结果显示,针对不同复杂程度的测试区域,FCN模型的提取准确度、完整度、精度均高于支持向量机方法和改进霍夫变换方法,均值分别为95.78%、92.29%、89.45%。结果表明,该方法能够实现灌区渠系轮廓的高精度提取,具有较好的泛化性和鲁棒性。 展开更多
关键词 渠系 提取 全卷积神经网络 无人机 正射影像 语义分割
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基于热红外遥感影像的作物冠层温度提取 被引量:15
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作者 张宏鸣 王佳佳 +3 位作者 韩文霆 李书琴 王红艳 付振宇 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期203-210,共8页
热红外影像较难直接提取作物冠层区域,因而无法获得较精准的作物冠层温度。本文以拔节期的玉米为研究对象,利用六旋翼无人机搭载热红外成像仪和大疆精灵四Pro无人机,获得热红外影像及正射影像。基于高分辨率正射影像,采用改进的Canny边... 热红外影像较难直接提取作物冠层区域,因而无法获得较精准的作物冠层温度。本文以拔节期的玉米为研究对象,利用六旋翼无人机搭载热红外成像仪和大疆精灵四Pro无人机,获得热红外影像及正射影像。基于高分辨率正射影像,采用改进的Canny边缘检测算子、支持向量机(Support vector machine,SVM)和小波变换3种方法提取玉米冠层区域,将提取结果进行二值化处理后,在热红外影像中以此生成掩膜并提取玉米冠层温度。应用提取的矢量面分析提取效果并对3种提取算法的精度进行评价。实验结果表明,改进的Canny边缘检测算子提取效果最优、SVM算法次之、小波变换最差,提取精度分别为87. 3%、74. 5%、68. 2%。同时,将手持测温仪测得的玉米冠层温度与提取的冠层温度进行误差分析,结果表明,基于改进的Canny边缘检测算子提取的玉米冠层温度与地面实测值相关性最高,决定系数R^2=0. 929 5,SVM算法决定系数R^2=0. 895 7,小波变换决定系数R2=0. 876 0。改进的Canny边缘检测算子能够更好地提取玉米冠层区域,获取更加精确的玉米冠层温度,从而能够更有效地监测玉米生理状况,进行旱情预测,制定合理的灌溉、施肥措施以提高玉米产量。 展开更多
关键词 冠层温度 热红外影像 正射影像 改进的Canny SVM 小波变换
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基于多时相无人机遥感植被指数的夏玉米产量估算 被引量:36
14
作者 韩文霆 彭星硕 +1 位作者 张立元 牛亚晓 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期148-155,共8页
为建立夏玉米无人机遥感估产模型,正确评价规模化农业经营管理和用水效率,以内蒙古自治区规模化种植的夏玉米为研究对象,设置了5个不同水分处理的实验区域,每个实验区域布置了3个样区,利用自主研发的多旋翼无人机多光谱遥感平台,对夏玉... 为建立夏玉米无人机遥感估产模型,正确评价规模化农业经营管理和用水效率,以内蒙古自治区规模化种植的夏玉米为研究对象,设置了5个不同水分处理的实验区域,每个实验区域布置了3个样区,利用自主研发的多旋翼无人机多光谱遥感平台,对夏玉米进行多时相的遥感监测。采用牛顿-梯形积分和最小二乘法,构建了基于多种植被指数和多种生育期对应的夏玉米实测产量的6种线性模型,并采用阈值滤波法减少土壤噪声对模型精度的影响。结果显示,不同生育期的玉米估产模型精度存在显著差异。单一生育期中,精度由高到低依次为:抽雄期、吐丝期、蜡熟期、拔节期,最优植被指数为EVI2(决定系数R^2=0.72,均方根误差RMSE为485.46 kg/hm^2);多生育期的最优植被指数为GNDVI(R^2=0.89,RMSE为299.35 kg/hm^2)。经过土壤滤波后,拔节期和多生育期的R^2提升显著,其中基于植被指数GNDVI、MASVI2、EVI2的多生育期估产模型的决定系数R2提升到0.87以上。多生育期的无人机遥感估产优于单生育期,最优估产植被指数为GNDVI,阈值滤波法可以有效提升估产精度,优化后基于植被指数的无人机遥感估产模型可以快速有效诊断和评估作物长势和产量。 展开更多
关键词 夏玉米 产量估算 生育期 多时相 植被指数 无人机
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无人机遥感技术在精量灌溉中应用的研究进展 被引量:39
15
作者 韩文霆 张立元 +1 位作者 牛亚晓 史翔 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期1-14,共14页
以提高农业用水效率为目标的精量灌溉是未来农业灌溉的主要模式,精量灌溉的前提条件是对作物缺水的精准诊断和科学的灌溉决策。用于作物缺水诊断和灌溉决策定量指标的信息获取技术主要基于田间定点监测、地面车载移动监测及卫星遥感。... 以提高农业用水效率为目标的精量灌溉是未来农业灌溉的主要模式,精量灌溉的前提条件是对作物缺水的精准诊断和科学的灌溉决策。用于作物缺水诊断和灌溉决策定量指标的信息获取技术主要基于田间定点监测、地面车载移动监测及卫星遥感。无人机从根本上解决了卫星遥感由于时空分辨率低而导致的瞬时拓延、空间尺度转换、遥感参数与模型参数定量对应等技术难题,也克服了地面监测效率低、成本高、影响田间作业等问题。近几年的研究结果表明,无人机遥感系统可以高通量地获取多个地块的高时空分辨率图像,使精准分析农业气象条件、土壤条件、作物表型等参数的空间变异性及其相互关系成为可能,为大面积农田范围内快速感知作物缺水空间变异性提供了新手段,在精量灌溉技术应用中具有明显的优势和广阔的前景。无人机遥感系统已经应用在作物覆盖度、株高、倒伏面积、生物量、叶面积指数、冠层温度等农情信息的监测方面,但在作物缺水诊断和灌溉决策定量指标监测方面的研究才刚刚起步,目前主要集中在作物水分胁迫指数(CWSI)、作物系数、冠层结构相关指数、土壤含水率、叶黄素相关指数(PRI)等参数估算的研究,有些指标已经成功应用于监测多种作物的水分胁迫状况,但对于大多数作物和指标,模型的普适性还有待进一步研究。给出了无人机遥感在精准灌溉技术中应用的技术体系,并指出,为满足不同尺度的高效率监测和实现农业用水精准动态管理的需求,今后无人机遥感需要结合卫星遥感和地面监测系统,其中天空地一体化农业水信息监测网络优化布局方法与智能组网技术、多源信息时空融合与同化技术、作物缺水多指标综合诊断模型、农业灌溉大数据等将是未来重点研究内容。 展开更多
关键词 无人机遥感 精量灌溉 变量灌溉 作物需水量 作物水分胁迫
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大田玉米作物系数无人机多光谱遥感估算方法 被引量:28
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作者 韩文霆 邵国敏 +3 位作者 马代健 ZhanG Huihui 王毅 牛亚晓 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第7期134-143,共10页
作物系数K_c快速获取是大田作物蒸散量(Evapotranspiration,ET)估算的关键,为研究无人机多光谱遥感估算玉米作物系数的可行性和适用性,以2017年内蒙古达拉特旗昭君镇实验站大田玉米、土壤、气象等数据为基础,采用经气象因子和作物覆盖... 作物系数K_c快速获取是大田作物蒸散量(Evapotranspiration,ET)估算的关键,为研究无人机多光谱遥感估算玉米作物系数的可行性和适用性,以2017年内蒙古达拉特旗昭君镇实验站大田玉米、土壤、气象等数据为基础,采用经气象因子和作物覆盖度校正后的双作物系数法计算不同生长时期与不同水分胁迫玉米的作物系数,并使用自主研发的无人机多光谱系统航拍玉米的冠层多光谱(蓝、绿、红、红边、近红外,475~840 nm)影像,研究了不同生长时期(快速生长期、生长中期和生长后期)玉米的6种常用植被指数(Vegetation indices,VIs):归一化差值植被指数(NDVI)、土壤调节植被指数(SAVI)、增强型植被指数(EVI)、比值植被指数(SR)、绿度归一化植被指数(GNDVI)和抗大气指数(VARI),与作物系数K_c的关系模型及水分胁迫对其的影响。结果表明:玉米生长时期和水分胁迫是影响玉米VIs-K_c模型相关性的两个重要因素。不同生长时期玉米植被指数和K_c相关性不同:充分灌溉情况下,快速生长期玉米VIs-K_c模型的相关性(R2为0.731 2~0.940 1,p<0.05,n=25)与生长中期至生长后期VIs-K_c模型的相关性(R2为0.276 5~0.373 2,p<0.05,n=40)不同;水分胁迫情况下,快速生长期玉米VIs-K_c模型的相关性(R2为0.0002~0.0830,p<0.05,n=25)与生长中期至生长后期VIs-K_c模型的相关性(R2为0.366 2~0.848 7,p<0.05,n=40)不同。水分胁迫对VIs-K_c模型的相关性影响较大:快速生长期,充分灌溉玉米VIs-K_c模型的相关性(R2最大为0.940 1)比水分胁迫玉米VIs-K_c模型的相关性(R2最大为0.083 0)强;生长中期至生长后期,充分灌溉玉米VIsK_c模型的相关性(R2最大为0.373 2)比水分胁迫玉米VIs-K_c模型的相关性(R2最大为0.848 7)弱。部分植被指数和作物系数相关性较强;快速生长期充分灌溉玉米的VIs-K_c模型的相关性由大到小依次为:SR、EVI、VARI、GNDVI、SAVI、NDVI;生长中期至生长后期水分胁迫玉米的VIs-K_c模型的相关性由大到小依次为:SR、GNDVI、VARI、NDVI、SAVI、EVI;其中比值植被指数SR与作物系数K_c的相关性最好。结果表明采用无人机多光谱技术估算K_c具有一定的可行性。 展开更多
关键词 玉米 无人机遥感 作物系数 植被指数 蒸散量
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基于无人机遥感的玉米水分利用效率与生物量监测 被引量:15
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作者 韩文霆 汤建栋 +2 位作者 张立元 牛亚晓 王彤华 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第5期129-141,共13页
玉米生物量及水分利用效率是反映作物长势和作物品质的重要指标。为实现农业精准管理,本文以不同水分处理的青贮玉米为研究对象,探讨无人机多光谱遥感平台结合作物生长模型估测青贮玉米生物量及水分利用效率的可行性。首先,将基于高时... 玉米生物量及水分利用效率是反映作物长势和作物品质的重要指标。为实现农业精准管理,本文以不同水分处理的青贮玉米为研究对象,探讨无人机多光谱遥感平台结合作物生长模型估测青贮玉米生物量及水分利用效率的可行性。首先,将基于高时空分辨率无人机多光谱图像估测的关键作物参数蒸腾系数k_t输入到简单的水分效率模型中,来拟合不同水分胁迫处理下玉米水分利用效率WUE和标准化水分利用效率WP*;然后,采用拟合的WUE、WP*估算相同水分和不同水分状况下的玉米生物量,并进行验证;基于高时空分辨的无人机多光谱遥感图像获取了大田尺度上的WUE、WP*和生物量的空间分布图。结果表明,基于无人机多光谱、气象和土壤水分数据计算的实际蒸腾量∑T_(c,adj)和∑k_(t)k_(sw)k_(st)(k_(sw)、k_(st)为环境胁迫因子)与玉米生物量具有极显著(P <0.001)的相关性,不同水分处理下WUE的决定系数R^(2)均不小于0.92,WP*的R^(2)均不小于0.93。在同一水分胁迫下,使用拟合的WUE和WP*对生物量的估测精度几乎相同,玉米V-R4生育期估测精度较高,WUE的RMSE为126 g/m^(2),WP*的RMSE为91.7 g/m^(2),一致性指数d均为0.98,但在R5-R6生育期内精度不高。在不同水分胁迫下,使用WUE和WP*估测生物量时,WUE容易受到水分胁迫影响,精度较低(RMSE为306 g/m^(2),d=0.93),而WP*的精度较高(RMSE为195 g/m^(2),d=0.97)。研究表明,将无人机遥感平台与作物生长模型相结合能够很好地估测大田玉米生物量及水分利用效率。 展开更多
关键词 青贮玉米 生物量 作物水分利用效率 作物生长模型 无人机遥感
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基于改进YOLO的玉米幼苗株数获取方法 被引量:14
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作者 张宏鸣 付振宇 +3 位作者 韩文霆 阳光 牛当当 周新宇 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期221-229,共9页
为快速准确获取玉米幼苗株数、评估播种质量、进行查缺补苗等管理,对YOLO算法进行改进,提出了一种基于特征增强机制的幼苗获取检测模型(FE-YOLO),实现了对玉米幼苗株数的快速获取。该方法根据玉米幼苗目标尺寸和空间纹理特征,构建了基... 为快速准确获取玉米幼苗株数、评估播种质量、进行查缺补苗等管理,对YOLO算法进行改进,提出了一种基于特征增强机制的幼苗获取检测模型(FE-YOLO),实现了对玉米幼苗株数的快速获取。该方法根据玉米幼苗目标尺寸和空间纹理特征,构建了基于动态激活的轻量特征提取网络,融合了多感受野和空间注意力机制。实验表明:FE-YOLO模型增强了幼苗空间特征、降低了网络复杂度,使模型的m AP和召回率分别达到87.22%和91.54%,每秒浮点运算次数和检测推理时间仅为YOLO v3的7.91%和33.76%。FE-YOLO能够实现无人机正射影像的玉米幼苗株数获取和种植密度估算,该模型复杂度低、识别精度高,能够为玉米苗期管理提供技术支持。 展开更多
关键词 玉米 幼苗检测 株数 YOLO算法 特征增强机制
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基于Stacking集成学习的夏玉米覆盖度估测模型研究 被引量:11
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作者 张宏鸣 陈丽君 +3 位作者 刘雯 韩文霆 张姝茵 张凡 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期195-202,共8页
以基于无人机多光谱影像提取的夏玉米植被指数作为特征变量,利用皮尔森相关系数结合随机森林反向验证权重的方法进行特征选择,去除冗余特征。以随机森林、梯度提升树、支持向量机和岭回归作为初级学习器,以岭回归作为次级学习器,建立基... 以基于无人机多光谱影像提取的夏玉米植被指数作为特征变量,利用皮尔森相关系数结合随机森林反向验证权重的方法进行特征选择,去除冗余特征。以随机森林、梯度提升树、支持向量机和岭回归作为初级学习器,以岭回归作为次级学习器,建立基于Stacking集成学习的夏玉米覆盖度估测模型,并通过5折交叉验证进一步提升模型泛化能力,采用随机搜索和网格搜索结合的方法对模型超参数进行优化,使用4种回归指标进行模型精度评价,并利用次年数据验证其鲁棒性。结果表明,与单一模型以及决策树、Xgboost、Adaboost、Bagging集成框架相比,Stacking集成学习模型具有更高的精度和更强的鲁棒性,R^(2)为0.9509,比单一模型平均提升0.0369,比其他集成模型平均提升0.0417;Stacking集成学习模型RMSE、MAE和MAPE分别为0.0432、0.0330和5.01%,各指标分别比单一模型平均降低0.0138、0.0130和2.14个百分点,分别比其他集成模型平均降低0.0185、0.0126和2.15个百分点。本研究为夏玉米覆盖度估测提供了新的方法。 展开更多
关键词 夏玉米 植被覆盖度 Stacking集成学习 无人机 多光谱影像
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基于RGB图像处理的烟叶水分无损检测方法研究 被引量:15
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作者 张娟利 宋朝阳 +2 位作者 韩文霆 尚晓明 刘治开 《中国农机化学报》 北大核心 2019年第5期62-68,共7页
为探求烤烟鲜烟叶RGB图像特征与其水分的相关性,采用1 300万像素的手机采集盆栽的成熟期烟叶叶片的图像信息,用烘干法测量叶片的含水率;研究基于灰度直方图的图像处理技术,提取了叶片的颜色特征值,分析其与含水率的关系。在烟叶图像的... 为探求烤烟鲜烟叶RGB图像特征与其水分的相关性,采用1 300万像素的手机采集盆栽的成熟期烟叶叶片的图像信息,用烘干法测量叶片的含水率;研究基于灰度直方图的图像处理技术,提取了叶片的颜色特征值,分析其与含水率的关系。在烟叶图像的均值、方差、歪斜度、峰态、能量和熵6组特征值中,均值、能量与含水率存在较好的相关性,可以用来预测烟叶水分;方差、歪斜度、峰态和熵与烟叶含水率没有相关性,难以预测烟叶的水分;均值与含水率的回归模型相关系数为0.801 5,含水率预测结果误差维持在±2.10%,标准差为0.012;能量与含水率的回归模型相关系数为0.659 2,预测结果误差维持在±3.50%,标准差为0.015。基于手机采集的烟叶RGB图像可以无损检测其水分。 展开更多
关键词 烟叶水分 RGB图像处理 颜色特征提取 无损检测
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