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    北京理加聯(lián)合科技有限公司

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    摘要土壤有機質(zhì)(SOM)在全球碳循環(huán)中起著(zhù)非常重要的作用,而高光譜遙感已被證明是一種快速估算SOM含量的有前景方法。然而,由于忽略了土壤物理性質(zhì)的光譜響應,SOM預測模型的準確性和時(shí)空可遷移性較差。本研究旨在通過(guò)減少土壤物理性質(zhì)對光譜的耦合作用來(lái)提高SOM預測模型的時(shí)空可遷移性?;谛l星高光譜圖像和土壤物理變量,包括土壤濕度(SM)、土壤表面粗糙度(均方根高度,RMSH)和土壤容重(SBW),建立了基于信息解混方法的土壤光譜校正模型。選取中國東北的兩個(gè)重要糧食產(chǎn)區作為研究區域,以驗證光譜校正模型和SOM含量預測模型的性能和可遷移性。結果表明,基于四階多項式和XG-Boost算法的土壤光譜校正具有優(yōu)異的準確性和泛化能力,幾乎所有波段的殘余預測偏差(RPD)均超過(guò)1.4?;赬G-Boost校正光譜的SOM預測精度最 高,決定系數(R2)為0.76,均方根誤差(RMSE)為5.74 g/kg,RPD為1.68。遷移后模型的預測精度、R2值、RMSE和RPD分別為0.72、6.71 g/kg和1.53。與模型直接遷移預測相比,采用基于四階多項式和XG-Boost的土壤光譜校正模型,SOM預測結果的RMSE分別降低了57.90%和60.27%。 這種性能比較凸顯了在區域尺度 SOM 預測中考慮土壤物理特性的優(yōu)勢。Figure 1. Framework of the proposed SOM estimation model.研究區域試驗點(diǎn)1位于中國東北黑龍江省黑土耕地保護區,如圖2所示,面積為1095 km2。該地區屬溫帶大陸性季風(fēng)氣候,年降水量為450–650 mm,降水主要集中在6–9月,占全年降水量的80%。研究區地勢南高北低,西高東低,大部分地區為堆積平原。該研究區是全球僅有的四個(gè)黑土區之一,耕層深厚,土壤肥沃,含腐殖質(zhì)的土層厚度為25–80 cm,適合種植玉米、大豆等作物...
    發(fā)布時(shí)間: 2024 - 06 - 11
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    土壤有機碳(SOC)源和匯之間的平衡會(huì )影響溫室氣體以及全球氣候。SOC儲量的微小變化會(huì )影響碳循環(huán),并可能顯著(zhù)增加或降低大氣中的碳濃度。土壤碳的變化受氣候和土地利用的影響,并且在不同土壤中也會(huì )發(fā)生變化。為了更好地理解土壤有機碳的動(dòng)力學(xué)及其驅動(dòng)因子,作者收集了華北和東北地區1980年代和2000年代的數據,其中2000年代的樣品利用ASD Fieldspec ProFR vis–NIR光譜儀進(jìn)行了漫反射光譜的測定用于土壤碳的預測,并對各個(gè)時(shí)期土壤有機碳的空間變化進(jìn)行了數字土壤制圖。在1980年代,在30公里的方格中采集了585個(gè)土壤樣品,并在2003年和2004年對該區域進(jìn)行了重新采樣(1062個(gè)樣品)。該地區土地利用類(lèi)型主要是農田,森林和草地。土地利用,地形因素,植被指數,可見(jiàn)近紅外光譜和氣候因素作為預測因子,使用隨機森林預測土壤有機碳濃度及其時(shí)間變化。1985年平均土壤有機碳濃度為10.0 g kg-1,而2004年為12.5 g kg-1。在這兩個(gè)時(shí)期中,土壤有機碳變化相似且從南到北增加。據估計土壤有機碳儲量在1985年為1.68 Pg,在2004年為1.66 Pg,但是不同土地利用下土壤有機碳變化是不同的。在過(guò)去的20年中,平均氣溫升高,大面積森林和草原轉化為農田。農田土壤有機碳增加了0.094 Pg(+9%),而森林和草地土壤有機碳分別損失了0.089 Pg(?25%)和0....
    發(fā)布時(shí)間: 2020 - 05 - 15
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    摘要:氣候變化和人類(lèi)活動(dòng)的加劇使管理農業(yè)水資源變得更為困難,特別是與作物類(lèi)型和生長(cháng)階段有關(guān)的水吸收模式的變化。因此,在華北平原,作者利用全自動(dòng)真空冷凝抽提系統(LI-2100)將植物木質(zhì)部和土壤樣品中的水分提取出來(lái),利用LGR水同位素分析儀(WIA-35d-EP,912-0026)測量各水體中δ18O和δ2H以研究冬小麥和夏季玉米輪作田的水分吸收模式。根據土壤含水量,利用層次聚類(lèi)分析將土壤層分為0-20 cm,20-40 cm,40-120 cm和120-200 cm。夏季玉米在三葉期(77.8%)和拔節期(48.6%)主要吸收0-20 cm土壤水,孕穗期(33.6%)和抽雄期(32.6%)主要吸收20-40 cm土壤水,吐絲期(32.0%)和乳熟期(36.7%)主要吸收40-120 cm土壤水,成熟(35.0%)和收獲期(52.4%)轉為吸收0-20 cm土壤水。冬小麥在越冬期(86.6%),幼苗期(83.7%),拔節期(45.2%),孕穗期(51.4%),抽穗期(28.8%)和成熟期(67.8%)主要吸收0-20 cm土壤水,在開(kāi)花期(34.8%)和乳熟期(25.2%)主要吸收20-40 cm土壤水。冬小麥干根重密度與水分吸收的貢獻呈正相關(guān)。然而,夏季玉米中未發(fā)現類(lèi)似相關(guān)性?;貧w分析表明冬小麥(CWU=-2.03×SVWC+92.73)和夏季玉米(CWU=-0.91&...
    發(fā)布時(shí)間: 2020 - 05 - 15
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    6372117373571266866723166.pdf
    發(fā)布時(shí)間: 2020 - 03 - 30
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    摘要:氫氧穩定同位素作為水分子的組成部分,可以用來(lái)描述區域水循環(huán),因為他們可以揭示相關(guān)水文過(guò)程的信息,包括降水,滲透,蒸發(fā)和蒸騰作用。盡管自然豐度低,但其重同位素對氣候和水文變化敏感。不同水體的穩定同位素可用于研究水汽輸送,植物水源和水分利用模式,土壤水輸送和補給機制,徑流的形成和匯合,補給源和地下水機制等。因此,穩定同位素在水文和氣候研究中很受關(guān)注。水文過(guò)程會(huì )對內陸多山地區的水資源產(chǎn)生影響。為全面調查水循環(huán)的重要部分,作者以祁連山為研究對象,于2016年植物生長(cháng)季(5-9月)采集降水,植物,土壤,河水和地下水。每次降雨事件后采集降水,其他樣品每月采集一次。利用全自動(dòng)真空冷凝抽提系統(LI-2100)將植物和土壤樣品中的水分提取出來(lái),利用LGR液態(tài)水同位素分析儀DLT-100測量δ18O和δ2H以追蹤干旱山區水循環(huán)的一系列關(guān)鍵參數,提取基線(xiàn)信息,以及研究降水和其他水同位素特征的變化。結果表明:“溫度效應”很明顯,說(shuō)明氣候干燥;表層土壤水δ18O變化很大,深層土壤水趨于相似,隨著(zhù)土壤深度的增加同位素值逐漸減小。土壤水同位素對降水脈沖的響應具有不同邊界。在無(wú)降水發(fā)生的月份,檸條主要水源為0-30 cm的土壤水,發(fā)生降水事件時(shí)吸收水源則不同??傊?,穩定同位素的研究結果為認識水文過(guò)程提供了新的見(jiàn)解,并為了解干旱地區山區的水循環(huán)提供了新的手段。1.本研究的目標(1)與最常用的方法(普通最小二...
    發(fā)布時(shí)間: 2020 - 03 - 10
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    點(diǎn)擊下載:廣州市秋季氣溶膠光學(xué)特性日變化.pdf
    發(fā)布時(shí)間: 2020 - 02 - 24
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    LICA LI-2100全自動(dòng)真空冷凝抽提系統 技術(shù)文獻:斷陷盆地高原面典型巖溶洼地旱季土壤水氫氧同位素時(shí)空差異特征 以云南省蒙自斷陷盆地東山山區典型巖溶洼地為研究區,通過(guò)野外采集土壤樣品與實(shí)驗室測試分析相結合的方法,運用穩定同位素技術(shù)研究旱季不同深度土壤水氫氧同位素組成,揭示區內土壤水氫氧同位素時(shí)空變化特征,為進(jìn)一步研究云南斷陷盆地山區土壤水分運移機制和當地農業(yè)合理利用和管理水資源提供科學(xué)依據。 結果如下:1. 土壤水δD、δ18O同位素值的變化范圍分別為-128.3‰~-27.6‰和-17.5‰~2.5‰,平均值分別為-96.1‰±20.7‰和-12.3‰±3.7‰,降雨轉化為土壤水和水分在土壤中重新分布時(shí)發(fā)生一定程度的氫氧同位素分餾。2. 旱季兩個(gè)月份土壤水氫氧同位素組成發(fā)生變化,4月份土壤水δD、δ18O同位素平均值分別為-86.3‰±23.83‰和-10.6‰±4.3‰,顯著(zhù)高于2月份(δD:-106.1‰±9.5‰;δ18O:-14.1‰±1.6‰)(p<0.05),主要和4月份土壤水的蒸發(fā)作用強烈有關(guān)。3. 在空間上,坡地與洼地之間土壤水氫氧同位素組成存在差異,2月份坡地與洼地之間土壤水δD、δ18O值差異顯著(zhù)(p<0.05),洼地土壤水δD、δ18O比坡地偏輕;4月份坡地與洼地之間土壤水...
    發(fā)布時(shí)間: 2020 - 02 - 07
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    ASD 地物光譜儀FieldSpec 4 技術(shù)文獻:不同干旱條件下,夏玉米全生育期冠層吸收光合有效輻射比的高光譜遙感反演 冠層吸收光合有效輻射比(fAPAR)是植被生產(chǎn)力遙感模型的重要參數,但關(guān)于不同干旱條件下作物全生育期的fAPAR遙感反演研究仍未見(jiàn)報道。本研究利用2015年夏玉米5個(gè)灌水處理模擬試驗的高光譜反射率和fAPAR觀(guān)測資料,分析了不同干旱條件下夏玉米關(guān)鍵生育期fAPAR和高光譜反射率變化特征,探討了fAPAR與反射率、一階導數光譜反射率和植被指數的關(guān)系。 輕度水分脅迫和充分供水條件下,fAPAR較高;重度水分脅迫和重度持續干旱條件下,fAPAR較低。冠層可見(jiàn)光、近紅外光和短波紅外光區的反射率與fAPAR分別呈負相關(guān)、正相關(guān)和負相關(guān)關(guān)系。fAPAR與可見(jiàn)光和短波紅外光區的383、680和1980 nm附近的反射率的相關(guān)性最強,相關(guān)系數均達-0.87。一階導數光譜反射率與fAPAR相關(guān)性強且穩定的波段為580、720和1546 nm,相關(guān)系數分別為-0.91、0.89和0.88。9個(gè)常用植被指數與fAPAR呈線(xiàn)性或對數關(guān)系,其中,增強型植被指數、復歸一化植被指數、土壤調節植被指數和修正的土壤調節植被指數與fAPAR的關(guān)系模型最好,決定系數(R2)均在0.88以上,平均相對誤差分別為16.6%、16.6%、16.7%和16.2%;基于一階導數光譜反射率與...
    發(fā)布時(shí)間: 2020 - 02 - 07
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    M.K. Maid1*, R.R. Deshmukh21*Department of CS and IT, Dr. B. A. M. U, Aurangabad, India2Department of CS and IT, Dr. B. A. M. U, Aurangabad, India*Corresponding Author: mm915monali@gmail.com Available online at: www.ijcseonline.org Abstract— Remote Sensing has wide range of applications in many different fields. Remote Sensing has been found to be a valuable tool in evaluation, monitoring, and management of land, water and crop resources. The applications of remote sensing techniques in the field of agriculture are wide and varied ranging from crop identification, detection of diseas...
    發(fā)布時(shí)間: 2019 - 03 - 19
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    歷時(shí)五年,通過(guò)美國LGR公司與北京理加聯(lián)合科技有限公司全體同仁的不懈努力,2018年4月1日,由中國氣象局組織制定的LGR離軸積分腔輸出光譜法(簡(jiǎn)稱(chēng):OA-ICOS)溫室氣體(CO2/CH4)國家標準正式實(shí)施;2018年6月26日,中國氣象局正式發(fā)布OA-ICOS技術(shù)溫室氣體(CO2/CH4)氣象行業(yè)標準,并于2018年10月1日正式實(shí)施?!娟P(guān)于LGR】LGR是利用激光光譜技術(shù)測量痕量物質(zhì)領(lǐng)域的領(lǐng)導者,既是技術(shù)理論的締造者,也是世界知名的激光光譜儀器制造商。作為技術(shù)理論的締造者,LGR的歷史幾乎就是激光光譜痕量物質(zhì)測量技術(shù)發(fā)展的歷史:1986年, LGR發(fā)明了LossMeter,為制造海量反射的精密光腔奠定了工具基礎;1988年, LGR獲得光腔衰蕩(CRDS Cavity Ring Down Spectrum)技術(shù)的專(zhuān)利,為激光光譜法檢測技術(shù)提供了最初的理論支持;1998年, LGR發(fā)明積分腔輸出光譜技術(shù)(ICOS Integrated Cell Output Spectrum),可以制造出應用范圍更廣泛的光腔;2002年, LGR發(fā)明了離軸積分腔輸出光譜技術(shù)(OA-ICOS),并于2004獲得專(zhuān)利,作為第4代光腔衰蕩技術(shù),擁有更廣闊的應用空間和商業(yè)化用途*;2010年, LGR實(shí)現了在OA-ICOS系統中使用4.6μm電制冷激光器;2013年, LGR實(shí)現了在OA-ICOS系統...
    發(fā)布時(shí)間: 2019 - 01 - 07
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    本文旨在利用高光譜數據建立一個(gè)準確、可解釋的植物病害識別模型。由真菌引起的大豆炭腐病是一種嚴重影響大豆產(chǎn)量的世界性病害。在383-1032 nm范圍內,Resonon高光譜成像儀在240個(gè)不同的波長(cháng)處捕獲高光譜圖像。針對大豆炭腐病,科學(xué)家建立了3D卷積分網(wǎng)絡(luò )模型,模型分類(lèi)精度為95.73%,并利用可視化顯著(zhù)圖檢驗訓練模型、敏感像素位置以及分類(lèi)的特征敏感波段,發(fā)現:敏感特征波段為733 nm,這和常用的鑒別植物健康程度的特征波段范圍(700-1000nm)是一致的。 實(shí)驗:感染炭腐病的大豆:分別在第3、6、9、12和15天采集健康的和受感染的大豆莖稈樣品,在測量病害程度之前,實(shí)時(shí)采集健康的和收到感染的莖稈的高光譜圖像。測量?jì)x器:美國Resonon高光譜成像儀,型號:Pika XC(包含安裝支架、移動(dòng)平臺、操作軟件和2個(gè)70w鹵素燈)Pika XC性能:光譜通道數:240,波段范圍,400-1000 nm,分辨率:2.5 nm。 平臺系統如下圖(a)所示:(a)    室內高光譜成像系統(b)    不同光譜波段的大豆莖稈樣品高光譜圖像(c)     大豆莖稈的內部和外部RGB圖像的病害程度比較3D-CNN模型由兩個(gè)連接的卷積分模型組成,其中,一個(gè)小的構架用于防止訓練...
    發(fā)布時(shí)間: 2018 - 10 - 09
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