排序方式： 共有3条查询结果，搜索用时 93 毫秒
1
1.
水稻中过量砷（As）能够损害叶片中叶绿素和叶片内部结构,进而影响水稻光合作用效率,并改变水稻在光谱上的表现。本文利用独立变量分析（ICA）模型对成熟水稻中As含量进行研究,结果表明,在蓝光波段（440～40nm）和红光波段（600～700nm）之间各有一个独立变量与水稻中As含量高度相关,相关系数达到0.95以上。并将所得独立变量和水稻中As含量之间进行回归分析,得到水稻中As含量的回归方程。研究证明,重金属As对水稻生长的影响可以用独立变量分析（ICA）方法提取光谱中关于As胁迫的隐含弱信息,建立遥感预测模型,为大面积监测农作物As污染提供依据。 相似文献
2.
水稻中过量砷(As)能够损害叶片中叶绿素和叶片内部结构,进而影响水稻光合作用效率,并改变水稻在光谱上的表现.本文利用独立变量分析(ICA)模型对成熟水稻中As含量进行研究.结果表明,在蓝光波段(440～40nm)和红光波段(600～700nm)之间各有一个独立变量与水稻中As含量高度相关,相关系数迟到0.95以上.并将所得独立变量和水稻中As含量之间进行回归分析,得到水稻中As含量的回归方程.研究证明,重金属As对水稻生长的影响可以用独立变量分析(ICA)方法提取光谱中关于As胁迫的隐含弱信息,建立遥感预测模型,为大面积监测农作物As污染提供依据. 相似文献
3.
基于高光谱高频组份分形特征的水稻铅胁迫评估 总被引：2，自引：0，他引：2
通过研究铅污染胁迫下水稻的光谱高频组份的分维数来诊断水稻铅污染胁迫水平。根据实验区水稻冠层实测ASD高光谱数据和同步获取的农田土壤重金属含量数据,利用Daubechies小波系中的“Db5”母小波对水稻的350—1300 nm波段范围进行小波分解得到第5层高频组份(d5),并采用盒维法计算d5的分维数,最后采用模糊数学建立d5的分维数与污染胁迫水平的数学模型。结果表明：d5能有效地探测到铅污染胁迫的光谱弱信息,并实现不同污染水平水稻高光谱信号的分离;d5分维数在同一污染水平的年际相对变化率小于4%,不同污染水平的区分度大于75%,即高、中和低污染水平水稻高光谱d5分维数的86.7%、75%和91.7% 分别集中在1.160—1.200,1.220—1.275和1.280—1.320三个区间;采用升(降)半梯形分布的隶属度函数建立水稻高光谱d5分维数与其污染胁迫水平的数学模型,并进行了模型精度检验,其判别精度大于90%。小波变换、分形分析和模糊数学三者相结合有效地实现了光谱弱信息提取、度量及建模,达到水稻重金属污染胁迫状况监测的目的,也为作物其他环境胁迫弱信息的动态识别与精确度量提供借鉴意义。 相似文献
1