估测模型

摘要： 为应用遥感技术进行小麦条锈病的实时监测以及大范围作物病害识别,明确条锈病胁迫下小麦光谱反射率和净光合速率与病情指数的关系,利用光谱植被指数预测小麦光合速率的变化,在2018年—2019年度冬小麦生长季节,以易感条锈病的济麦15号小麦品种为对照,以生产上播种面积较大的济麦22和鲁原502为供试品种,基于大田小区条锈病接种试验,从抽穗期到乳熟期,每隔7~10 d进行小麦旗叶光合速率、光谱反射率测定及病情指数调查。研究发现,随感病程度加重,小麦旗叶光合速率呈显著下降趋势,扬花期济麦22光合速率高于鲁原502。灌浆期可见光波段,病斑部位的光谱反射率始终高于正常部位,这是由于病斑部位叶片单位面积上叶绿素含量较低,对光吸收的少;而在反射平台区域,病斑部位的光谱反射率较正常叶低得多。利用与病害胁迫、生长状况以及产量相关较大的光化学反射指数(photochemical reflectance index,PRI)、植被衰减指数(plant senescence reflectance index,PSRI)和比值植被指数(ratio vegetation index,RVI)来反映病情指数变化,结果显示,病斑部位的光化学反射指数和植被衰减指数大于正常部位,且植被衰减指数变化率较大,而比值植被指数变化率小于正常部位。小麦不同生育期,光合速率与光谱反射率的相关性不同,模拟光合速率的植被指数也不同。灌浆期,鲁原502的光合速率与光谱反射率始终呈正相关关系;在可见光范围内,对照光合速率与光谱反射率呈正相关,济麦22呈负相关;在反射率平台位置,对照光合速率与光谱反射率呈负相关,济麦22呈正相关。在小麦灌浆期,可以利用植被衰减指数进行病害程度识别及光合速率估测。该研究为利用遥感手段大面积监测小麦长势及病害发生情况提供了理论依据,也为探讨利用光谱指标无损监测的方法预测小麦条锈病发生及危害程度奠定了基础。

摘要： 构建基于高光谱数据的土壤全氮含量估测模型,为快速、准确监测农田土壤全氮含量,判断作物生长发育情况和评价土地质量提供新的技术和方法。以新疆南疆地区主要类型土壤为研究对象,于室内测定土壤全氮含量和光谱反射率数据,利用偏最小二乘回归(PLSR)、支持向量机回归(SVM)、随机森林回归(RF)与光谱反射率(R)及其4种数学变换相结合,建立全区和分区全氮含量估测模型。结果表明,PLSR最优模型的预测集R2和RPD分别为0.73和1.82;SVM最优模型的预测集R2和RPD分别为0.75和1.97;RF最优模型的预测集R;和RPD分别为0.86和3.52,3种模型的预测能力依次为RF>SVM>PLSR。除一阶微分(FD)变换外,其它数据变换均对模型精度有不同程度的提高。R及其4种变换后数据均以RF建模精度较高,而以PLSR和SVM建模精度相对较低。全区模型稳定性要高于分区模型,分区模型差异性较明显,稳定性较差。总体来看,RF模型的预测能力稳定,适用性较好,精度较高,可较精确地估测土壤全氮含量;而PLSR和SVM模型只能对全氮含量进行粗略估测。因此,利用RF模型可实现研究区土壤全氮含量的快速准确估测。

摘要： 【目的】利用高光谱成像技术估测大豆叶片叶绿素含量并实现其分布可视化,为直观监测大豆元素营养水平和生长发育状况提供技术支持。【方法】利用高光谱成像技术采集80片生长发育程度不同的大豆叶片高光谱图像,提取并计算叶片平均光谱后测定其对应的叶绿素含量,分析大豆叶片反射光谱特征差异,比较叶绿素与叶片反射光谱特征的关系,通过不同的植被指数与叶绿素含量进行相关性分析并构建大豆叶绿素含量估测模型,绘制大豆叶片叶绿素含量分布图。【结果】大豆叶片叶绿素含量不同,导致反射光谱曲线在“绿峰”和红边区域的差异明显,高反射率平台无显著差异。叶绿素的特征波段主要位于可见光的红光与绿光波段范围。自由组合植被指数RVI(968,698)与叶绿素含量的相关性最好(r=0.923),其作为光谱参量构建的叶绿素含量估测模型(y=0.606x-0.0177)预测效果最好,其训练集决定系数(R_(C)^(2))、预测集决定系数(R_(P)^(2))和均方根误差(RMSE)分别为0.852、0.799和0.356。【结论】根据估测模型计算大豆叶片高光谱图像上每个像素点的叶绿素含量值,结合伪彩色图像处理技术绘制出叶绿素含量分布可视化图,可直观地展示大豆叶片叶绿素含量的分布情况。

摘要： SPAD值是评价烟草健康状况的重要农学参数。本文利用ASD地物光谱仪和叶绿素仪(SPAD-502)连续两年测定了TMV胁迫下烟草冠层的光谱数据和SPAD值。采用减量精细采样法,筛选了TMV胁迫下烟草SPAD值的光谱敏感波段,并构建了预测模型。结果表明:TMV胁迫下烟草SPAD值的敏感波段主要位于可见光区域及近红外区域,其最佳波段为731 nm、741 nm、835 nm和910 nm。构建的SPAD值的差值植被指数DVI(R835,R910)、比值植被指数RVI(R731,R741)、归一化植被指数NDVI(R731,R741)线性模型、逐步回归(SMLR)和BP神经网络等预测模型,决定系数(R^(2))分别为0.62、0.60、0.61、0.69和0.89;模型的测试精度(P-R^(2))分别为0.49、0.52、0.52、0.51和0.79,均方根误差RMSE分别为5.33、5.22、5.23、17.13和3.40。表明可利用DVI(R835,R910)、RVI(R731,R741)、NDVI(R731,R741)和BP神经网络来预测烟草SPAD值,并进一步监测其健康状况。

摘要： 为明确遥感数据源及机器学习模型对森林蓄积量估测的影响,从而提高区域森林蓄积量估测精度。本文以内蒙古旺业甸林场38个落叶松样地与43个油松样地外业调查数据为基础,提取Senitnel-1和Sentinel-2影像光谱和极化等遥感特征信息。根据不同特征组合分别建立支持向量机回归(Support Vector Regression,SVR)、k最近邻(k-NearestNeighbor,kNN)、多层感知器(Multi-Layer Neural Network,MLP)及多元线性回归(Multiple Linear Regression,MLR)4种蓄积量反演模型,并对模型结果进行精度验证与比较。结果表明:(1)与单一数据源相比,联合Sentinel-1与Sentinel-2数据有助于提高森林蓄积量反演精度(油松蓄积量反演R2提高0.08,RMSE提高10.28 m^(3)·hm^(-2);落叶松蓄积量反演R2提高0.05,RMSE提高4.51 m^(3)·hm^(-2));(2)与MLP和MLR模型相比,SVR与kNN模型的蓄积量反演效果较好。其中,SVR模型在油松蓄积量反演效果最佳(R2=0.84,RMSE=44.58 m^(3)·hm^(-2));kNN模型在落叶松蓄积量反演精度最高(R2=0.74,RMSE=41.41 m^(3)·hm^(-2))。联合Sentinel-1与Sentinel-2多源数据的机器学习方法可获得较高的蓄积量反演精度,可期为区域尺度森林蓄积量遥感反演提供理论支持与可行方案。

摘要： 高锰酸盐指数(COD_(Mn))、总磷(TP)和总氮(TN)是衡量水质的重要参数,能够通过遥感手段定量反演。以浙江台州典型河道为研究对象,通过无人机多光谱传感器获取多光谱影像以及获取相应水质要素实测数据。然后,采用photoscan、pix4D和大疆智图正射影像分析工具分别获取河道原始光谱和光谱组合参数,结合多元线性回归等方法构建各水质要素的估算模型,并对比各正射影像制作软件不同模型的估测效果。结果显示:1)基于同种正射影像制作软件,结合不同模型方法估算水质要素的效果均为多元线性回归技术效果最优;2)基于大疆智图获取的光谱数据,通过同种估算模型构建的模型效果要优于基于pix4D和photoscan的相应效果。研究表明,利用无人机多光谱影像技术可以较为准确地估算水质要素,这为实现河道水质动态监测,提供科学指导和参考。

摘要： 为快速有效地评估烟草病害等级,需要合理准确地估计烟草叶绿素含量。分别利用ASD Field Spec4地物光谱仪和HSY-051叶绿素仪测定黑胫病烟草旺长期叶片高光谱及其SPAD值,以叶片光谱原始反射率及其8种变换处理分别与叶绿素含量进行相关分析,然后利用多元统计分析方法(逐步回归和主成分回归)分别建立叶绿素含量估测模型。结果表明:1) 原始光谱的8种变形与叶绿素含量的相关性都高于原始光谱反射率;2) 各变换的一阶导数和二阶导数与叶绿素含量的相关性都明显高于其原始形式;3) 利用逐步回归方法建立的模型估测效果最好,其决定系数R2为0.8715。经验证,模型精度较好。本研究可为高光谱技术监测烟草叶片叶绿素含量提供一定的参考。

摘要： 为探讨不同特征筛选方法及估测模型对天然次生林郁闭度估测的影响,以帽儿山实验林场63块(0.09 hm^(2))样地为研究区域,使用机载激光雷达(Airborne Laser Scanning, ALS)数据提取特征,采用3种特征筛选方法(Pearson相关性分析、随机森林(Random Forest, RF)和Boruta算法)和3种模型(偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression, PLSR)、随机森林回归(Random Forest Regression, RFR)和支持向量回归(Support Vector Regression, SVR))估测郁闭度,以2种测定方法(鱼眼照片和样点法)进行精度评价及方差分析(analysis of variance, ANOVA)。研究结果表明,PLSR估测精度最高,SVR最低;以RF和Boruta算法筛选后的估测精度高于Pearson相关性分析,其中Boruta算法特征筛选后的PLSR模型估测精度最高(R^(2)=0.451 1,RMSE=0.067 5);鱼眼照片和样点法的变量筛选和鱼眼照片法的模型对郁闭度均无显著影响,样点法中的估测模型对郁闭度有显著影响。此研究表明PLSR估测精度优于其他模型,样点法的估测模型对郁闭度有显著影响。ALS可有效地估测天然次生林的郁闭度,为大范围估测森林郁闭度提供依据。

摘要： [目的]为构建带状套作种植下玉米全生育期叶面积指数光谱估测模型.[方法]基于玉米-大豆带状套作种植模式下的大田玉米氮素试验,测定带状套作玉米不同生育时期的冠层光谱反射率及叶面积指数,比较多种植被指数及小波系数与叶面积指数之间的关系,构建并筛选出最佳叶面积指数估测模型.[结果]带状套作玉米叶面积指数随施氮水平增加而增加,且在各生育时期下差异显著;冠层反射光谱曲线的"绿峰"位置(550 nm)及高反射率平台(760～1000 nm)反射率在不同施氮水平上差异显著.叶面积指数与冠层光谱反射率在波长范围(400～725 nm、742～1000 nm)内显著相关(P<0.05);叶面积指数与植被指数及小波系数相关性均达到极显著水平(P<0.01),其中与自由组合比值植被指数RVI(762,747)相关性最好,相关系数为0.9004.通过估测模型的构建及筛选,构建了基于db3(750,10)下的小波系数作为光谱变量x的带状套作玉米全生育期叶面积指数估测模型y=-5.84x2+8.4178x+2.2311(R2=0.85,RMSE=0.49,RE=19.43％).[结论]不同施氮水平下玉米冠层光谱和叶面积指数存在差异性,利用高光谱遥感技术可以实现带状套作玉米叶面积指数的实时监测.

摘要： 【目的】在管道模型假说和前期提出的树木年轮水分输导模式基础上,从理论和应用两个层面探讨了长白落叶松树冠生产力结构及4种落叶松的叶生物量估测模型,期望为树冠生产力评价和树木年轮水分输导模式研究提供理论与技术支持。【方法】利用不同林龄和不同种落叶松树冠解析、生物量调查及树干染色试验数据,基于管道模型和树木年轮水分输导模式分析树冠生产力结构、构建叶生物量估测模式,并对不同年龄、不同种落叶松筛选出的估测变量及估测效果进行对比分析。【结果】(1)11年林龄的长白落叶松,胸高处当年生年轮断面积占该处具备水分输导能力的总断面积的19.64%,却供养了整个树冠最外侧29.8%的叶面积(指在当年生枝条上着生的叶面积),说明当年生年轮水分输导的速率显著快于其他年轮。(2)基于管道模型和树木年轮水分输导模式得出树木枝条叶生物量、叶面积的多少受到枝条基部水分的输导能力及机械支撑能力的综合影响,其估测自变量可区分为二类,一类是与枝生物量有关的变量,另一类是与枝条基部水分输导能力有关的变量。(3)基于两类变量构建的4种落叶松叶生物量估测标准回归模型具有极高的估测精度。(4)为了便于应用,提出了简化的叶生物量二元线性估测模型,对于4种落叶松的估测效果达到了极显著相关水平。(5)构建了4种落叶松的叶生物量与枝条基部断面积的一元线性回归模型,对模型的截距和斜率进行差异显著性分析发现,兴安落叶松与其他3种落叶松均差异极显著,日本落叶松与华北落叶松也达到了差异极显著的水平,而华北落叶松与长白落叶松差异不显著。这一结果反映了4种落叶松在树冠形态上的不同。【结论】管道模型和树木年轮水分输导模式理论及其推论在树木生产力结构研究和生产力评价方面具有较高的应用前景。据此可将枝条叶生物量的估测变量区分为两类,即与枝生物量有关的变量和与枝条水分输导能力有关的变量。提出了叶生物量估测的标准回归模型和简化回归模型,该模型对4种落叶松的估测精度均达到了极显著相关水平。

摘要： 水体中的氮磷含量是评价水质营养状况的重要指标,目前高光谱技术已成为监测水体氮磷含量的重要手段,但监测对象多为开阔水面水体,对于植被覆盖水体的监测较少.植物对环境因素的响应,会在其反射光谱信息的变化中表现出来,因此植物反射光谱信息可以用来监测环境变化.本研究以北京汉石桥湿地内的微处理湿地为研究区,通过测定湿地植物芦苇(Phragmites australis)叶片反射光谱、水体总氮(TN)和总磷(TP)含量,选取敏感光谱数据构建逐步多元回归(SMLR)、BP神经网络(BPNN)以及支持向量机(SVM)3种模型估测湿地水体TN、TP含量,并采用决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和相对误差(RE)进行检验,以期筛选出该区域适用性最好的水体TN、TP含量估测模型.结果表明:SVM模型可实现对精度要求不高的水体TN含量的估测,其模型的R2、RMSR和RE分别为0.9474、0.6028和0.4071;BPNN模型可以较理想的进行水体TP含量的估测,其模型的R2、RMSE和RE分别为0.9133,0.3900和0.3663;BPNN模型和SVM模型更有利于基于植物光谱信息估测水体TN、TP含量.这说明利用植物叶片光谱数据估测水体TN、TP含量具有一定的可行性,这不仅为通过高光谱遥感技术大面积、快速、稳定监测湿地水体健康状况提供了方法依据,也为及时采取湿地恢复、保护措施提供了保障.

摘要： 反刍动物排放的甲烷是一种能量的损失,也是导致全球变暖的重要温室气体之一.本论文以杜泊(♂)×小尾寒羊(♀)杂交肉用绵羊为试验动物,研究动物体重、日粮采食水平、能量水平、营养物质含量、营养物质摄入量、可消化营养物质、瘤胃可发酵营养物质、瘤胃液pH值和瘤胃液挥发性脂肪酸浓度对肉用绵羊瘤胃甲烷(CH4)排放的影响,旨在建立甲烷排放估测模型.肉用绵羊瘤胃甲烷排放量随着动物体重、干物质采食量以及总能摄入量的增加而线性增加。日粮的精粗比或粗饲料含量直接影响肉用绵羊瘤胃甲烷排放量、甲烷能/总能和甲烷能/消化能之比。与其他营养物质相比，NDF和ADF与肉用绵羊甲烷排放相关性最强。与线性回归估测模型相比，多元回归模型提高了甲烷估测的相关性和准确性。因此，这些模型将有助于准确估测肉用绵羊的甲烷排放量。

摘要： 在大田紫花苜蓿生长过程中,通过对苜蓿农艺性状的测定进行苜蓿叶重的估测,具有成本低、操作简单等特点,其关键是估测模型的建立.本试验通过在苜蓿不同生长阶段对几个主要生长指标的测定,获取单株的茎粗(参数1)、株高(参数2)和一级分枝数(参数3)共三个参数作为自变量,以测定单株干叶重为因变量,建立回归估测模型,并进行模型验证.结果表明:在茎粗、株高、分枝数与叶重构建的叶重估测模型中,叶重与株高、分枝数相关性不显著,仅与茎粗呈显著关系,再以茎粗构建叶重估测模型得:Y=-1.104+0.632X,由茎粗构建的叶重估测模型测得的叶重与实测值差异不显著,因此,该模型具有一定的可靠性,且该模型的建立对今后苜蓿叶蛋白及叶重与叶蛋白含量关系的研究具有重要的指导意义.

摘要： 权益资本成本是一个衡量风险的综合因素,其估测的准确性直接关系到投资者以及公司的财务决策,然而现有的权益资本成本计算方法(无论是事后估测法还是事前估测法)都不能准确地估计权益资本成本,为了寻求一种更好的权益资本成本估测方法,本文基于Ohlson模型推导的权益资本成本估测模型；并利用该模型对我国上市公司的权益资本成本进行了估测；最后利用Fama-French三因素模型中“公认的”三个因素对估测结果的可靠性进行了检验。我们发现估测结果与我国学者采用其他模型所得出的结论一致,而且估测的结果得到了Fama-French三因素模型中“公认的”三个因素的有力支持,这表明了该模型适用于我国的证券市场。

摘要： 及时、有效对大田冬小麦赤霉病进行估测,可辅助农业植保管理部门合理调整大田防治措施,实现减轻病害、增加产量的目的.本研究基于冬小麦赤霉病发生的生态成因,在综合分析抽穗阶段赤霉病病情指数与气候因素(日均气温、空气相对湿度)和农学因素(叶面积指数、地上部生物量和叶片叶绿素含量)互作关系基础上,建立了气候因素与农学参数结合的冬小麦赤霉病估测模型.结果表明,冬小麦抽穗阶段不同处理的日均气温和空气相对湿度均与赤霉病病情指数之间存在不同程度正相关性,其中,5日均气温和5日均空气相对湿度对赤霉病发生的影响作用最大,达到极显著水平(P＜0.01).冬小麦叶面积指数(LAI)、地上部生物量和叶片叶绿素含量与赤霉病病情指数间具有极显著正相关关系,说明麦田阴郁密闭、密度过大以及偏施氮肥是易发赤霉病的主要农学原因.综合5日均气温、5日均空气相对湿度、冬小麦LAI、地上部生物量和叶片叶绿素含量,建立抽穗阶段冬小麦赤霉病病情指数估测模型(WSEMC&G),模型验证的RMSE为4.2％,估测精度为91.2％,说明本研究建立的冬小麦赤霉病估测模型可以对江淮大田冬小麦抽穗阶段的赤霉病进行有效估测.

摘要： 水稻叶绿素含量是评估其长势和产量的重要指标.本文以宁夏引黄灌区宁粳43号水稻为试验对象,通过设置三个氮素水平,在水稻的关键生育期测定了冠层高光谱反射率和叶片绿色度(SPAD)值,然后分析了水稻光谱反射率及其一阶导数与SPAD的相关性,选择常用的高光谱参数建立了SPAD的估测模型.结果表明,SPAD随氮素水平的增加而增加;冠层光谱反射率随供氮水平的提高在可见光波段降低,在近红外波段增加.水稻SPAD与冠层光谱反射率及其一阶导数均具有较好的相关性,以BND为参数建立的高光谱模型对水稻SPAD的预测能力最佳.因此,可以利用高光谱技术对水稻SPAD值进行定量反演,进而为水稻长势遥感监测提供理论依据.

摘要： 反刍动物甲烷排放量的研究主要是根据能量转化过程中甲烷能量损失量来确定饲料的代谢能和能量需要.但由于甲烷是温室气体的一种来源,其排放量的增加致使全球气温升高.因此,近些年来国内外学者对反刍动物甲烷排放量的估测越来越重视.研究方法大多根据反刍动物甲烷排放量的实测结果,运用统计方法建立甲烷排放量的估测模型.本文重点介绍中国农业大学以瘤胃瘘管阉牛作为试验动物,用大型自控呼吸测热室持续测定不同日粮在全消化道内甲烷排放量所得出的估测模型.根据《奶牛营养需要和饲料成分》 (2007)中现有参数,选用上述估测模型进行甲烷排放量的估测.其中,由于我国存栏产奶奶牛的平均产奶量较低,故估测的甲烷排放量为96.29 kg/(头·a).但日产奶量为20 kg/头的奶牛其甲烷排放量估测值为114.6 kg/(头·a).此外,本文还利用上述模型对我国肉牛、役牛和牦牛的甲烷排放量作了初步估测.

摘要： 氮素是作物生长及产量品质形成的必要元素，研究利用近红外(NIR)光谱和化学计量学方法估测小麦叶片中全氮含量的可行性，并建立小麦叶片氮含量的NIR光谱估测模型，可以为小麦氮素营养的精确管理提供技术支持。本文以不同年份、不同品种、不同施氮水平的3个小麦田间试验为基础，于主要生育期采集小麦新鲜叶片和粉末状干叶的NIR吸光度图谱和叶片全氮含量，并借助NIR光谱分析技术，结合偏最小二乘法(PLS)、反向传播神经网络(BPNN)和小波神经网络(WNN)三种化学计量学方法，构建估算小麦叶片氮素状况的近红外光谱模型，最后利用独立的试验资料对所建模型进行了检验。

摘要： 本试验应用套算法分析肉羊常用蛋白质饲料原料中的营养成分和可消化养分对有效能值的影响,旨在建立基于饲料原料中的营养成分和可消化养分的蛋白质饲料有效能的预测模型.选取36只22月龄体重为52.6±1.4kg的杜泊×小尾寒羊F1代杂交去势肉羊,采用完全随机区组设计分为6个处理,包括1个基础饲粮组和5个试验饲粮组.利用消化代谢试验和呼吸代谢试验并结合套算法计算5种蛋白质饲料的消化能(DE)和代谢能(ME),并建立蛋白质饲料ME与饲料原料中的营养成分、可消化养分之间的相关关系.(结果)结果表明,五种蛋白质饲料有机物(OM)与DE、ME呈极显著正相关(P＜0.01);DE和ME均与可消化干物质(DDM)、可消化有机物(DOM)、可消化粗蛋白(DCP)呈极显著正相关(P＜0.01),另外DE与可消化酸性洗涤纤维(DADF)呈极显著负相关(P＜0.01),ME与DADF呈显著负相关(P＜0.05).通过饲料原料中的营养成分预测ME的方程为:ME(MJ/kg)=-82.855+2.391OM(％)+1.802EE(％)-6.21GE(MJ/kg)-0.121ADF(％)(R2=0.910,n=30,P＜0.01);通过可消化养分预测ME的方程为:ME(MJ/kg)=-5.564+30.526DOM(％)+55.402DEE(％)(R2=0.841,n=30,P＜0.01);通过可消化养分与DE共同预测ME的方程为:ME=-5.787+1.126DE(MJ/kg)+20.769DEE(％)(R2=0.879,n=30,P＜0.01).(结论)综上所述,在本试验中,蛋白质饲料原料中的营养成分和可消化养分与ME之间存在显著相关,可通过饲料原料中的营养成分和可消化养分对蛋白质饲料的ME进行有效预测.

摘要： 本试验应用套算法分析肉羊常用蛋白质饲料原料中的营养成分和可消化养分对有效能值的影响,旨在建立基于饲料原料中的营养成分和可消化养分的蛋白质饲料有效能的预测模型.选取36只22月龄体重为52.6±1.4kg的杜泊×小尾寒羊F1代杂交去势肉羊,采用完全随机区组设计分为6个处理,包括1个基础饲粮组和5个试验饲粮组.利用消化代谢试验和呼吸代谢试验并结合套算法计算5种蛋白质饲料的消化能(DE)和代谢能(ME),并建立蛋白质饲料ME与饲料原料中的营养成分、可消化养分之间的相关关系.(结果)结果表明,五种蛋白质饲料有机物(OM)与DE、ME呈极显著正相关(P＜0.01);DE和ME均与可消化干物质(DDM)、可消化有机物(DOM)、可消化粗蛋白(DCP)呈极显著正相关(P＜0.01),另外DE与可消化酸性洗涤纤维(DADF)呈极显著负相关(P＜0.01),ME与DADF呈显著负相关(P＜0.05).通过饲料原料中的营养成分预测ME的方程为:ME(MJ/kg)=-82.855+2.391OM(％)+1.802EE(％)-6.21GE(MJ/kg)-0.121ADF(％)(R2=0.910,n=30,P＜0.01);通过可消化养分预测ME的方程为:ME(MJ/kg)=-5.564+30.526DOM(％)+55.402DEE(％)(R2=0.841,n=30,P＜0.01);通过可消化养分与DE共同预测ME的方程为:ME=-5.787+1.126DE(MJ/kg)+20.769DEE(％)(R2=0.879,n=30,P＜0.01).(结论)综上所述,在本试验中,蛋白质饲料原料中的营养成分和可消化养分与ME之间存在显著相关,可通过饲料原料中的营养成分和可消化养分对蛋白质饲料的ME进行有效预测.

摘要： 本发明揭示了一种基于云端模型的叉车提升重量估测系统及方法，所述估测系统包括至少一叉车本体、与各叉车本体配合使用的智能终端，各智能终端连接对应的叉车本体；所述估测系统还包括重量计算模块，所述重量计算模块分别连接各智能终端，或者各智能终端分别设有重量计算模块；所述叉车本体包括电机控制器，用以控制叉车本体的设定电机动作，所述叉车本体为电动叉车；所述智能终端包括提升电流获取模块，用以获取电机控制器的提升电流信息，并将其发送至重量计算模块；所述重量计算模块用以根据所述提升电流获取模块获取的提升电流信息获取叉车提升货物的重量。本发明可提高叉车的工作稳定性，且计算结果稳定可靠。

摘要： 本发明公开了一种基于几何模型的绿萝叶片外部表型参数的三维估测方法，包括以下步骤：S1建立绿萝叶片的几何模型数据库；S2固定RGB‑D相机角度与高度对绿萝进行一次拍摄，获得绿萝叶片的局部点云数据；S3将S2获得的局部点云数据与S1中的几何模型数据库进行空间匹配与参数寻优，获得最接近的几何模型；S4计算该几何模型的叶片外部表型参数，作为估测结果。本发明的估测方法，植物叶片无需离体，拍摄仪器也无需改变角度，仅通过一次拍摄即能对其外部表型参数进行估测。估测结果的误差范围较小，且非常稳定。

摘要： 本发明公开了一种基于时空局部模型的雷达‑雨量计联合降水估测方法，包括以下步骤：雨量计观测数据初步质量控制，雷达回波质量控制，雷达体扫资料网格化，雷达回波时间权重平均，雷达回波‑雨量计样本对构建，雷达回波划分，利用时空局部模型对雷达和雨量计均有观测值的样本对进行质量控制，利用时空局部模型建立降水回波格点位置的Z‑R关系并估测降水和雷达降水估测值校准实现。本发明的有益效果是：一种基于时空局部模型的雷达‑雨量计联合降水估测方法，通过更加科学地划分降水回波和非降水回波、更加细致地对Z‑R样本对进行质量控制及更加准确地建模随时空变化的Z‑R关系，进一步提高雷达‑雨量计联合估测降水的精度。

摘要： 可靠性评估测试装置(10)，包括晶片存放单元(12)，该存放单元存放晶片(W)，该晶片则处于该晶片上形成的若干器件的电极衬垫与接触器(11)的凸起彼此完全电气接触的状态。该晶片存放单元(12)向/从测量单元(15)发送/接收一个测试信号，并具有与外界隔离的绝热结构。该晶片存放单元(12)具有对接触器(11)加压的压力机构(13)以及直接将与接触器(11)完全接触的晶片(W)加热到预定高温的加热机构(14)。该半导体晶片上形成的一层互连膜与绝缘膜的可靠性可以在加速条件下加以评估。

摘要： 本发明公开了一种基于高光谱的小麦氮肥生理利用率估测模型构建及不同氮效率小麦品种分类，旨在解决无法快速、准确的监测小麦氮肥生理利用率的技术问题。模型的构建方法为：计算氮肥生理利用率；于小麦开花期测量小麦冠层光谱反射值；以光谱参数NDVI(FD767,FD511)为自变量与所述小麦氮肥生理利用率进行线性方程回归分析建模，即得。区分不同氮效率品种方法为：基于光谱估测模型估算氮素生理利用效率，结合计算的范围确定小麦品种类型；或，于小麦开花期测量待分类的小麦冠层光谱反射值，计算光谱参数NDVI(FD767,FD511)值进行分类。本发明为不同氮效率小麦品种识别及氮肥合理运筹提供理论依据和技术支撑。

摘要： 本发明提供了一种融合多源数据的降水估测模型建立方法及降水估测方法，涉及遥感影像处理技术领域。本发明所述的融合多源数据的降水估测模型建立方法，包括：获取观测数据；采用门控循环神经网络和神经常微分方程网络根据所述高维时空特征确定在时间维度上连续分布的隐特征；采用自注意力机制和多层感知机制根据所述隐特征确定估测降水量；将所述观测数据作为输入，将所述估测降水量作为输出，形成训练集进行训练，当满足参数要求时建立融合多源数据的降水估测模型。本发明所述的技术方案，通过使用深度学习的方法融合多种观测数据，实现高精度、细时间粒度的分钟级定量降水估测。

摘要： 一种产生用于估测骨质密度的模型的方法，借由电子系统实施，所述电子系统包含X光机、双能X光吸收仪及处理单元，所述方法包含：所述X光机拍摄多位参考患者的预定骨胳以产生多笔训练影像数据；所述双能X光吸收仪检测所述参考患者的所述预定骨胳以产生多笔骨质密度数据；及所述处理单元根据所述训练影像数据及所述骨质密度数据，训练第一卷积神经网络模型而产生估测模型，所述估测模型用于根据由所述X光机拍摄目标患者的所述预定骨胳所产生的待分析影像数据估测所述目标患者的骨质密度。

摘要： 本发明公开了一种基于光谱指数的油菜叶片SPAD估测模型的构建方法，包括步骤：分别于试验区中油菜的不同生育期进行田间采样；将所述试验区划分为M个小区，每个小区选择N个样点；每个样点选择X片具有代表性的，生长健康的叶片作为采集样本，每片叶片测量Y个SPAD值，取其平均值作为该叶片的SPAD值，每个样点记录X个SPAD值，最后取该样点所有记录值的平均值作为该样点的SPAD值，其中M，N，X和Y为自然数；测定所述叶片的光谱反射率，得到不同波段组合的光谱指数；对所述SPAD值和光谱指数进行相关性分析，选择与SPAD值相关性好的光谱指数进行线性拟合和非线性拟合，以进行反演建模。本发明还公开了利用上述模型估测油菜叶片SPAD的方法。

摘要： 本发明的实施例公开了一种水稻叶片全氮含量高光谱估测模型构建方法，包括下列步骤：选择多个试验小区，在每个试验小区选择多个样点；选择水稻关键生育期进行冠层光谱测量；每个样点记录多个采样光谱，取平均值作为该样点的光谱测量值；通过机载成像光谱仪获得试验小区的高光谱影像；在每个样本点采集不同部位的多个功能叶片测得水稻叶片全氮含量；采用光谱指数或偏最小二乘回归方法构建水稻叶片全氮含量高光谱估测模型。本发明的实施例还公开了一种水稻叶片全氮含量高光谱估测方法，利用根据上述方法构建的模型来估测水稻叶片全氮含量。本发明可为区域尺度水稻氮素含量的空间反演及精准农业的高效实施提供科学和技术依据。

摘要： 本发明涉及一种基于地学模型的森林蓄积量估测模型的构建方法，针对单位面积森林蓄积量的预估问题，构建一种基于地学模型的森林蓄积量的估测模型，能够纳入较多的变量因子，能够引入与蓄积量呈非线性关系的变量因子用于模型的构建，为森林蓄积量的估测提供了新方法和新思路。