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减施氮肥对烤烟叶片SPAD值、农艺性状和经济性状的影响 认领 引用 被引量：1
1
作者 贾琳 许春平 +4 位作者 刘春奎 范运涛 贾豪 夏阳 王富申 《安徽农学通报》 2026年第6期20-24,共5页
氮素是烤烟生长发育的必需营养元素,土壤氮素供应水平对烤烟产量与品质形成具有关键作用。针对烤烟生产中过量施氮易导致烟株贪青晚熟、进而影响产量和品质等问题,本文综述了减施氮肥对烤烟生理特性、干物质积累、农艺性状及经济性状的... 氮素是烤烟生长发育的必需营养元素,土壤氮素供应水平对烤烟产量与品质形成具有关键作用。针对烤烟生产中过量施氮易导致烟株贪青晚熟、进而影响产量和品质等问题,本文综述了减施氮肥对烤烟生理特性、干物质积累、农艺性状及经济性状的影响,以期明确减施氮肥对烤烟生长及产出的调控效应。分析表明,适量减氮并配施微生物菌剂、增施有机肥或生物炭,均可提高烤烟叶片SPAD值和根长、根表面积与根体积;减施氮肥20%及以下,同时结合配套农艺措施,可促进烟株干物质积累,提升烤烟茎围、株高、有效叶片数等农艺性状,以及产量、产值与上等烟比例。本文为烤烟合理减氮、优化栽培管理、实现优质高效生产提供参考。 展开更多
关键词 减施氮肥 SPAD值 干物质积累 农艺性状 经济性状
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基于特征光谱优化组合模型的马铃薯叶片SPAD值估测 认领 引用
2
作者 苏亚拉其其格 邹存慧 +4 位作者 杨萱蔓 星可 樊明寿 田艳花 刘广晶 《西北农林科技大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2026年第7期109-120,共12页
【目的】探讨基于特征光谱优化组合的马铃薯叶片SPAD值高光谱估算方法,为实现马铃薯叶片SPAD值精准、高效、大面积监测提供理论依据。【方法】于2020−2022年分别测定不同供水条件下马铃薯苗期、块茎形成期和块茎膨大期叶片高光谱数据和S... 【目的】探讨基于特征光谱优化组合的马铃薯叶片SPAD值高光谱估算方法,为实现马铃薯叶片SPAD值精准、高效、大面积监测提供理论依据。【方法】于2020−2022年分别测定不同供水条件下马铃薯苗期、块茎形成期和块茎膨大期叶片高光谱数据和SPAD值,提取各生育期敏感波段、一阶微分、光谱吸收特征参数和植被指数4种特征光谱,建立单一类型的特征光谱与SPAD值之间的线性模型;在此基础上,构建基于敏感波段、一阶微分特征波段、光谱吸收特征参数和敏感植被指数优化组合的SPAD估算模型,并对模型精度进行验证。【结果】在不同供水条件下,马铃薯倒四叶片SPAD值随干旱胁迫程度的加剧而显著增加;苗期和块茎形成期的冠层高光谱反射率在充足灌溉处理下最大,适度胁迫处理次之;而块茎膨大期则在充足灌溉处理下明显高于其他处理,其次是过量灌溉处理。利用单一敏感波段、一阶微分、光谱吸收特征参数或植被指数的马铃薯叶片SPAD估算模型效果均较差,但利用上述4种特征光谱优化组合建立的马铃薯各生育时期叶片SPAD估算模型均优于单一特征光谱。基于优化组合构建的SPAD值预测模型的精度,在苗期以RF模型(R2=0.630)最优,其训练集和测试集R2分别为0.833和0.490;在块茎形成期和块茎膨大期均以Poly模型(R2分别为0.490和0.526)最优,前者的训练集和测试集R2分别为0.661和0.471,后者的训练集和测试集R2分别为0.538和0.438。【结论】基于4种特征光谱的优化组合模型对不同供水条件下马铃薯叶片SPAD值具有较好的预测能力,是估算马铃薯SPAD的一种实时高效方法。 展开更多
关键词 马铃薯 SPAD值 高光谱 特征光谱组合 估测模型
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An algorithm-assisted high-resolution D-TOF imaging system with reconfigurable macropixel-based SPAD image sensor 认领 引用
3
作者 Zhe Wang Jia-xing Song +8 位作者 Na Tian Xing-jia Ni Xu Yang Run-jiang Dou Peng Feng Jian Liu Nan-jian Wu Li-yuan Liu Shuang-ming Yu 《Journal of Semiconductors》 EI CAS CSCD 2026年第7期61-71,共11页
Single-photon avalanche diode(SPAD)image sensors are widely used in direct time-of-flight(D-TOF)imaging,but their ranging performance is often constrained by limited laser power.This article presents a SPAD-based D-TO... Single-photon avalanche diode(SPAD)image sensors are widely used in direct time-of-flight(D-TOF)imaging,but their ranging performance is often constrained by limited laser power.This article presents a SPAD-based D-TOF imaging system that combines a reconfigurable macro-pixel sensor architecture with a lightweight depth completion algorithm to achieve long-range depth imaging with enhanced spatial resolution under low optical power.The proposed sensor adopts a back-side illuminated(BSI)3D-stacked architecture with programmable macro-pixels that enhance detection sensitivity and enable flexible sensitivity–resolution trade-offs.An injection-locked ring-oscillator-based time-to-digital converter(RO-TDC)array achieves a time resolution of 152.5 ps,enabling accurate TOF measurement at an optical power of 10 mW.To compensate for macropixel-induced resolution loss,a probabilistic normalized convolutional neural network(pNCNN)is employed for depth completion using sparse depth inputs only.Experimental results demonstrate that up to 30×effective resolution enhancement of the system can be achieved via the depth completion algorithm without changing the physical resolution of the sensor.Additionally,the proposed system achieves a maximum ranging distance of 90 m and a range-to-power figure-of-merit(FOM)of9 m/mW,which validates the effectiveness of the system. 展开更多
关键词 SPAD reconfigurable macro-pixel time-to-digital converter(TDC) depth completion algorithm
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基于SPAD值的胡麻氮素营养诊断和施肥推荐模拟 认领 引用
4
作者 万明丽 文明 +7 位作者 高玉红 剡斌 李玥 王一帆 王海娣 马幸康 韩静 李亚莉 《中国农业气象》 CSCD 2026年第5期691-700,共10页
为深入探究基于SPAD-502叶绿素仪的胡麻氮素营养诊断方法和氮肥管理推荐方案,以胡麻‘陇亚11号’为试验材料,采用田间二因素裂区试验设计,研究不同施氮量(N0为0kg·hm-2、N1为60kg·hm-2、N2为120kg·hm-2、N3为18... 为深入探究基于SPAD-502叶绿素仪的胡麻氮素营养诊断方法和氮肥管理推荐方案,以胡麻‘陇亚11号’为试验材料,采用田间二因素裂区试验设计,研究不同施氮量(N0为0kg·hm-2、N1为60kg·hm-2、N2为120kg·hm-2、N3为180kg·hm-2)和分施比(T1为全部基施,T2为基肥:现蕾肥=2:1,T3为基肥:分茎肥:现蕾肥=1:1:1)下胡麻叶片SPAD值与氮素营养诊断指标和施氮量的关系以及施氮量对籽粒产量的影响。结果表明:不同施氮水平下,胡麻同一生育时期的叶片SPAD值随施氮量的增加均呈逐渐递增趋势,表现为N3>N2>N1>N0;不同分施比下,胡麻各生育时期叶片SPAD值均表现为T2>T3>T1。各氮肥综合运筹处理下,胡麻各关键生育时期叶片SPAD值均表现为N3T2处理显著高于其他处理,表明该处理下叶片的叶绿素相对含量较高。在分茎期、现蕾期、盛花期和青果期,胡麻叶片SPAD值与氮素营养诊断指标及施氮量均呈显著线性相关关系;籽粒产量与施氮量呈二次函数的关系:y=-0.0288x2+8.1724x+1090.2083,施氮量142kg·hm-2时胡麻籽粒产量最高,为1670kg·hm-2;各生育时期最适叶片SPAD值在53.4~73.7,临界叶片SPAD值在41.0~57.6。以此建立了胡麻各关键生育时期的施肥推荐管理方案。 展开更多
关键词 胡麻 SPAD值 施氮量 营养诊断 氮肥推荐管理方案
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基于高光谱的荔枝叶片SPAD值反演模型的建立与研究 认领 引用
5
作者 袁闰祺 林浩贤 +5 位作者 朱妍 贾佳 毛雅倩 卢晓玲 鹿溢 殷惠莉 《南方农机》 2026年第10期1-5,32,共5页
【目的】叶绿素是植物光合作用的关键成分,能够反映植物的生长状态与健康水平。传统叶绿素检测方法需采集叶片样本进行实验室分析,存在耗时、破坏性强、无法实时监测等问题。因此,开展荔枝叶片叶绿素含量精准估算研究,对于监测植物生长... 【目的】叶绿素是植物光合作用的关键成分,能够反映植物的生长状态与健康水平。传统叶绿素检测方法需采集叶片样本进行实验室分析,存在耗时、破坏性强、无法实时监测等问题。因此,开展荔枝叶片叶绿素含量精准估算研究,对于监测植物生长状态具有重要意义。【方法】以“糯米糍”“无核荔枝”两个荔枝品种为研究对象,通过PSR-3500便携式全光谱地物光谱仪与SPAD-502Plus手持叶绿素测量仪采集1805组荔枝叶片的反射光谱及SPAD值,并对数据进行预处理、特征提取,进而构建回归模型。对比3种预处理方法(MSC+Deriv1、SG+Deriv1、SNV+SG+Deriv2)、2种降维算法(SPA、CARS)与3种建模方法(PLS、SVR、RF)组合的性能,以决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)评价模型精度。【结果】基于RF算法构建的反演模型“SNV+SG+Deriv2+CARS+RF”取得了最佳性能,该组合五折交叉验证后的R2达0.9273、RMSE为2.26599;核心特征波段为500 nm(叶绿素a吸收峰)、700 nm(红边区域)、1400 nm与1900 nm(水分吸收带)。【结论】该模型可实现对荔枝叶片SPAD值的无损快速检测,为高光谱技术在荔枝果园营养监测中的应用奠定了坚实基础。 展开更多
关键词 高光谱 荔枝叶片 SPAD值预测 反演模型
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基于优化高光谱特征的低温胁迫下冬小麦SPAD值估算模型 认领 引用
6
作者 邓小龙 李彩芝 +1 位作者 柳语重 王凤文 《安徽农业大学学报》 CAS CSCD 2026年第1期125-134,共10页
【目的】探究低温胁迫对冬小麦叶绿素含量的影响及其光谱响应模式。【方法】基于低温处理冬小麦叶片前后的光谱数据,系统分析原始光谱、平滑光谱、一阶差分谱和希尔伯特变换光谱与叶绿素含量(SPAD值)的相关特征。应用核主成分分析(KPCA... 【目的】探究低温胁迫对冬小麦叶绿素含量的影响及其光谱响应模式。【方法】基于低温处理冬小麦叶片前后的光谱数据,系统分析原始光谱、平滑光谱、一阶差分谱和希尔伯特变换光谱与叶绿素含量(SPAD值)的相关特征。应用核主成分分析(KPCA)、竞争自适应重加权抽样(CARS)、变量组合聚类分析(VCPA)和连续投影算法(SPA)进行特征波长提取。通过构建反向传播神经网络(BPNN)、随机森林(RF)和最小二乘支持向量机(LSSVM)3种估测模型,比较确定叶绿素含量的最优预测模型。【结果】一阶微分光谱在577 nm处与SPAD值呈显著正相关(r=0.884),在486 nm处与SPAD值呈显著负相关(r=-0.878)。综合4种特征选择方法与3种建模算法,随机森林(RF)模型表现最优,其实现训练集决定系数(R2)为0.925,均方根误差(RMSE)为1.662;验证集R2为0.736,RMSE为3.111。【结论】随机森林算法能有效表征低温胁迫下冬小麦叶绿素含量与光谱特征间的响应关系,为冬小麦栽培中的冻害监测和农业减灾提供可靠的光谱诊断方法和理论依据。 展开更多
关键词 机器学习 低温胁迫 冬小麦 叶绿素 随机森林
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利用Sentinel-2A数据估算不同生育期枣树叶片SPAD值 认领 引用 被引量：3
7
作者 王仁军 郑江华 +3 位作者 卢宾宾 尼格拉·吐尔逊 李曦光 罗磊 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第7期1370-1381,共12页
准确估算枣树叶片叶绿素含量不仅能反映其长势及营养状况,还能为田间管理提供科学依据。以枣树展叶期、坐果期及成熟期叶片为研究对象,旨在评估利用哨兵2号(Sentinel-2)A星数据估算枣树叶片相对叶绿素含量(soil plant analysis developm... 准确估算枣树叶片叶绿素含量不仅能反映其长势及营养状况,还能为田间管理提供科学依据。以枣树展叶期、坐果期及成熟期叶片为研究对象,旨在评估利用哨兵2号(Sentinel-2)A星数据估算枣树叶片相对叶绿素含量(soil plant analysis development,SPAD)的潜力。基于5种典型植被指数框架,利用Sentinel-2A数据的10个波段两两组合构建光谱指数,将构建的光谱指数与实测SPAD值进行相关性分析,通过相关系数筛选最优光谱指数。利用最优光谱指数,分别采用多元线性逐步回归模型(multiple linear stepped-regression model,MLSR)、支持向量机回归模型(support vector machine regression model,SVR)和随机森林回归模型(random forest regression model,RFR)建立SPAD值估算模型,以决定系数R2和均方根误差(root mean square error,RMSE)作为模型评价指标,评估筛选出估算枣树叶片SPAD值的最优模型。结果表明:(1) 3个生育期优选的5种最适光谱指数主要由红波段、红边波段和近红外波段组成,且成熟期优选的5种光谱指数与SPAD值相关性最高,均通过0.01的显著性水平检验,相关系数的绝对值均大于0.37;(2) 3个生育期建立的估算模型精度有所差异,其中坐果期估算精度最差,展叶期和成熟期估算精度因模型而异,MLSR和SVR模型成熟期的估算精度最高,RFR模型展叶期精度最高,且展叶期的RFR模型为所有估算模型中的最佳模型,R2和RMSE分别为0.90和1.04;(3)采用的MLSR、SVR和RFR 3种回归模型中,MLSR和SVR估算结果较为相似,RFR为最优估算模型,且最优估算模型在不同的植被覆盖场景下具有较强的普适性。以上研究结果表明,Sentinel-2A数据适用于估算枣树叶片SPAD值,且展叶期的RFR模型可作为枣树叶片SPAD值估算的最优模型。 展开更多
关键词 Sentinel-2A 枣树叶片 不同生育期 SPAD值
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基于无人机多光谱影像的冬小麦SPAD值和氮素值估测研究 认领 引用 被引量：3
8
作者 刘冰杰 苑东豪 +3 位作者 丁力 李昱岐 徐一高 王万章 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第1期144-150,共7页
为探究无人机多光谱反演冬小麦SPAD值和氮素值含量的模型估算潜力,采用大疆精灵4多光谱版一体化无人机获得冬小麦返青期与拔节期30 m和60 m两个高度下的多光谱影像。利用ENVI和ArcGIS软件对图像进行分析处理,与地面采集的叶绿素含量和... 为探究无人机多光谱反演冬小麦SPAD值和氮素值含量的模型估算潜力,采用大疆精灵4多光谱版一体化无人机获得冬小麦返青期与拔节期30 m和60 m两个高度下的多光谱影像。利用ENVI和ArcGIS软件对图像进行分析处理,与地面采集的叶绿素含量和氮含量进行回归分析。采用线性、非线性、二元、逐步回归、BP神经网络、随机森林回归的方法对植被指数与SPAD值、氮含量建立拟合模型以对叶绿素含量和氮含量进行估测,综合比较返青期与拔节期的数据。研究表明,拔节期数据拟合精度明显高于返青期,30 m高度下的植被指数与SPAD值和氮含量通过线性与非线性方法获得的模型拟合精度优于60 m,最优模型的决定系数R2分别为0.825和0.813。60 m高度下,二元回归分析、逐步回归分析、BP神经网络以及随机森林回归模型中的拟合精度均优于30 m,对应两个生长时期的最优模型决定系数R2分别为0.882和0.852、0.891和0.895、0.952和0.949、0.924和0.946。 展开更多
关键词 冬小麦 氮含量 无人机 SPAD值 BP神经网络
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基于机器学习和无人机多光谱影像的春玉米SPAD值估算反演研究 认领 引用 被引量：1
9
作者 马世骄 赵经华 +2 位作者 孟新梅 王金茂 刘锋 《玉米科学》 CAS CSCD 北大核心 2025年第6期56-66,共11页
以克拉玛依市春玉米叶片的SPAD值作为研究对象,利用无人机获取的多光谱遥感影像进行光谱反射率提取和植被指数的构建,并与SPAD值作相关性分析。分别以光谱反射率和相关性显著的植被指数作为输入变量,采用偏最小二乘法(PLS)、随机森林回... 以克拉玛依市春玉米叶片的SPAD值作为研究对象,利用无人机获取的多光谱遥感影像进行光谱反射率提取和植被指数的构建,并与SPAD值作相关性分析。分别以光谱反射率和相关性显著的植被指数作为输入变量,采用偏最小二乘法(PLS)、随机森林回归(RF)、萤火虫算法优化随机森林回归(FA-RF)、粒子群算法优化随机森林回归(PSO-RF)构建不同生长阶段的反演模型。结果表明,对于传统的线性回归模型,以光谱反射率为模型输入变量的模拟精度较优。对于机器学习模型,以植被指数为模型输入变量的模拟精度较优。对比4种模型综合评价指标,发现基于植被指数为输入变量的PSO-RF更适合反演春玉米不同时期的SPAD值,其拔节期、抽雄期、灌浆期验证集的R2值为0.914、0.901、0.928,RPD为2.355、2.543、2.655。 展开更多
关键词 春玉米 SPAD值 无人机 多光谱影像 机器学习模型
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基于连续小波变换和反向传播神经网络的水稻SPAD值估测 认领 引用 被引量：2
10
作者 胡文瑞 高倩文 +1 位作者 阳会兵 高志强 《山东农业科学》 北大核心 2025年第4期154-162,共9页
为构建水稻叶片SPAD值的高光谱精确估算模型,本试验以“晶两优华占”为供试材料,设置3个施肥处理,于全生育期内连续定期测定高光谱反射率与SPAD值数据,利用植被指数和连续小波变换(CWT)提取光谱的敏感信息,再利用传统的线性和非线性拟... 为构建水稻叶片SPAD值的高光谱精确估算模型,本试验以“晶两优华占”为供试材料,设置3个施肥处理,于全生育期内连续定期测定高光谱反射率与SPAD值数据,利用植被指数和连续小波变换(CWT)提取光谱的敏感信息,再利用传统的线性和非线性拟合以及反向传播神经网络(BPNN)算法建立水稻叶片SPAD值的估测模型,并利用决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和相对分析误差(RPD)对模型的估测效果进行比较分析。结果表明:基于传统方法(线性函数、对数函数、指数函数、二次函数拟合),以9个常用植被指数为自变量构建的SPAD值反演单变量模型精度较低(RPD<1.4);选用6种母小波函数进行CWT,可以有效提高叶片高光谱反射率与SPAD值之间的相关性,以各母小波函数的最佳小波系数为自变量构建单变量模型,精度明显提高,可以达到SPAD值的粗略评估水平(RPD在1.523~1.581之间)。基于BPNN算法构建的水稻叶片SPAD值估测模型精度较单变量模型明显提高,RPD均在1.823~2.342,其中以bior3.3、gaus4作为母小波函数构建的BPNN模型具有良好的预测能力,RPD分别为2.342、2.178,但以gaus4作为母小波函数构建的BPNN模型存在过拟合现象。综合来看,用bior3.3作为母小波函数分解得到的前10个最佳小波系数构建的BPNN模型精度最高,R2、RMSE分别为0.818、1.441,可以对水稻叶片SPAD值进行良好的预测。本研究证明了CWT可以有效提取水稻叶片光谱特征中的敏感信息,建立的bior3.3-BPNN模型可用于其SPAD值的监测,这可为后续水稻全生育期叶片叶绿素含量的快速无损监测提供参考,并为水稻生长发育动态的实时监测提供技术支持。 展开更多
关键词 水稻 SPAD值 高光谱 植被指数 连续小波变换 反向传播神经网络
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多类型参数结合的冬小麦拔节期SPAD值估算 认领 引用 被引量：1
11
作者 李阳 赵博 +3 位作者 周利明 伟利国 董鑫 苑严伟 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第7期513-521,共9页
冬小麦拔节期叶绿素状况估算对于冬小麦营养诊断非常重要。本文利用无人机遥感平台获取冬小麦拔节期长势遥感信息,提取多光谱植被指数、RGB影像纹理特征及覆盖度信息,基于多元线性回归(Multivariate linear regression,MLR)、随机森林回... 冬小麦拔节期叶绿素状况估算对于冬小麦营养诊断非常重要。本文利用无人机遥感平台获取冬小麦拔节期长势遥感信息,提取多光谱植被指数、RGB影像纹理特征及覆盖度信息,基于多元线性回归(Multivariate linear regression,MLR)、随机森林回归(Random forest regression,RFR)构建了冬小麦SPAD值估算模型。分析多光谱植被指数、纹理特征和覆盖度信息,以及相互结合对于冬小麦SPAD值估算的影响。结果表明:多光谱植被指数、纹理特征、覆盖度的结合(2种类型或3种类型参数结合)可以用于冬小麦拔节期SPAD值的估算,而且相较于单类型参数或两类型参数结合,更多类型参数结合提高了冬小麦拔节期SPAD值的估算精度。而基于相同参数利用随机森林构建的冬小麦拔节期SPAD值估算模型精度均高于多元线性回归构建的模型精度。其中,基于3种类型参数构建的冬小麦SPAD值估算模型精度最高,R2为0.78,RMSE为2.08。各类型参数对冬小麦拔节期SPAD值估算精度的影响由大到小依次为多光谱植被指数、纹理特征、覆盖度。其中,多光谱植被指数构建的模型精度与纹理特征构建的模型精度相近(R2和RMSE分别为0.71、2.36及0.70、2.45)。覆盖度虽然对于SPAD值的估算精度提升最小,但结合其他特征可提高冬小麦SPAD值估算精度(对于RFR模型,R2提高0.02~0.03)。多光谱植被指数、纹理特征、覆盖度的结合提高了模型估算精度,为冬小麦拔节期SPAD值快速估算提供了技术参考。 展开更多
关键词 冬小麦SPAD值 多光谱植被指数 纹理特征 覆盖度 多类型参数结合 机器学习
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基于机器学习的玉米SPAD值影像分期反演与水氮优化利用研究 认领 引用 被引量：1
12
作者 苗世龙 李仙岳 +3 位作者 史海滨 闫建文 丁世杰 苗平 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第9期536-546,共11页
利用无人机遥感技术结合多种机器学习算法,对沿黄灌区不同水氮处理玉米SPAD值进行反演,可为玉米种植提供精准灌水施肥诊断。设置3种灌水定额(W1:150 m3/hm2,W2:225 m3/hm2,W3:300 m3/hm2)和3种施氮量(N1:140 kg/hm^(2... 利用无人机遥感技术结合多种机器学习算法,对沿黄灌区不同水氮处理玉米SPAD值进行反演,可为玉米种植提供精准灌水施肥诊断。设置3种灌水定额(W1:150 m3/hm2,W2:225 m3/hm2,W3:300 m3/hm2)和3种施氮量(N1:140 kg/hm2,N2:210 kg/hm2、N3:280 kg/hm2),开展水氮处理试验。利用无人机多光谱相机获取农田影像数据,得到16个光谱变量,在玉米各生育期选取与SPAD值相关性较高的光谱变量用于构建岭回归、支持向量机、随机森林和偏最小二乘法等机器学习算法,对各模型进行对比筛选,利用筛选的模型预测不同处理SPAD值,并用SPAD预测值与灌水施肥量进行方程拟合,诊断各生育期预期的最优水肥用量。研究结果表明,玉米SPAD值在灌浆期达到峰值,其中W2N2较W1N2高9.14%,较W3N2高17.22%,较W2N1高10.9%,较W2N3高35.4%。结合玉米3个重要时期的SPAD实测值,通过对比不同机器学习模型建模集与验证集的决定系数R2,发现随机森林模型表现出最佳预测性能,利用RF模型预测值拓展出农田叶绿素含量空间分布图。建立9个处理预测点SPAD平均值与对应灌水施肥量之间的回归方程,优化得出在玉米拔节期,最优灌水量为547 m3/hm2,最优施肥量为42.98 kg/hm2;大喇叭口期,最优灌水量为450 m3/hm2,最优施肥量为63 kg/hm2;抽雄期,最优灌水量为498 m3/hm2,最优施肥量为73.29 kg/hm2;灌浆期,最优灌水量为493.5 m3/hm2,最优施肥量为43.4 kg/hm2。基于无人机遥感技术与机器学习算法相结合方法成功反演了玉米SPAD值,并揭示了农田中灌水施肥情况,为农田精准灌水施肥提供了可行性方案。 展开更多
关键词 玉米SPAD值 无人机遥感 机器学习 灌水施肥管理
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陕西12个茶树品种(系)叶片SPAD、氮素值及光合特性分析 认领 引用 被引量：2
13
作者 蒲国涛 黎钊 +3 位作者 李佼 李秀峰 席彦军 刘明鲁 《茶叶通讯》 2025年第2期194-199,共6页
利用叶绿素仪测定茶树当年生成熟功能叶片的叶绿素相对含量(SPAD)和氮素值,利用CID CI-340手持式光合作用测量系统测量同一叶片光合特性。结果表明,陕西12个茶树品种(系)的SPAD、氮素值与光合特性净光合速率(Pn)、气孔导度(Gs)、细胞间C... 利用叶绿素仪测定茶树当年生成熟功能叶片的叶绿素相对含量(SPAD)和氮素值,利用CID CI-340手持式光合作用测量系统测量同一叶片光合特性。结果表明,陕西12个茶树品种(系)的SPAD、氮素值与光合特性净光合速率(Pn)、气孔导度(Gs)、细胞间CO2浓度(Int CO2)、蒸腾速率(E)之间存在显著差异。从SPAD上看,品系‘X15-20’和‘B15-7’高于‘陕茶1号’及对照‘福鼎大白茶’(CK),在以色泽程度为选育目标时可作为重点材料。从聚类分析结果看,品系‘X15-21’‘B14-2’‘B14-5’和‘DJB’有较强的净光合速率和水分利用率,可用于高光效和抗旱目标茶树新品种的选育。 展开更多
关键词 茶树品种 SPAD值 光合特性 陕西
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采收时SPAD值对赣南烟区烤烟上部叶工业可用性的影响 认领 引用 被引量：2
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作者 谌剑 黄锡春 +1 位作者 曾健 刘毅 《现代农业科技》 2025年第7期36-40,共5页
为了量化赣南烟区上部烟叶成熟度,明确适宜采收时间,以云烟87为试验材料,采用叶绿素测定仪测定烤烟上部叶的叶绿素相对含量(SPAD值),研究鲜烟外观颜色与叶绿素含量的关系,并对不同叶位SPAD值分布特性以及烤后烟叶经济性状、化学成分、... 为了量化赣南烟区上部烟叶成熟度,明确适宜采收时间,以云烟87为试验材料,采用叶绿素测定仪测定烤烟上部叶的叶绿素相对含量(SPAD值),研究鲜烟外观颜色与叶绿素含量的关系,并对不同叶位SPAD值分布特性以及烤后烟叶经济性状、化学成分、感官质量等进行了分析。结果表明:烤烟上部叶叶绿素a+b含量与SPAD值成线性相关,上部6片叶自上而下SPAD值逐渐减小;上部叶的产量、产值、均价、上等烟比例等均以SPAD值为12.8(在10~15范围)时最高,其外观质量评分最高,化学成分也最为协调,香气质、香气量、杂气及刺激性等均优于其他处理,工业可用性较高。赣南烟区烤烟上部叶采收时SPAD值适宜范围为10~15。 展开更多
关键词 烤烟 上部叶 工业可用性 SPAD值 叶绿素含量 赣南烟区
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不同栽培方式对水稻SPAD值、剑叶叶面积及干物质生产的影响 认领 引用
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作者 陈丽 马静 +1 位作者 刘炜 孙建昌 《宁夏农林科技》 2025年第8期26-30,52,共5页
为探寻宁夏水稻直播栽培方式下干物质积累情况,以宁夏大面积推广的5个水稻品种为试验材料,插秧为对照栽培方式,开展保墒旱直播和播后上水两种直播栽培方式对水稻SPAD值、剑叶叶面积、干物质积累与分配及产量构成情况影响的研究。结果表... 为探寻宁夏水稻直播栽培方式下干物质积累情况,以宁夏大面积推广的5个水稻品种为试验材料,插秧为对照栽培方式,开展保墒旱直播和播后上水两种直播栽培方式对水稻SPAD值、剑叶叶面积、干物质积累与分配及产量构成情况影响的研究。结果表明:不同栽培方式对水稻SPAD和剑叶叶面积、干物质积累与分配、产量构成的影响是真实存在的。其中,两种直播栽培方式的SPAD值在拔节期和抽穗期未表现出显著差异,随着生育进程的推进,在成熟期达到差异显著水平。剑叶叶面积在拔节期、抽穗期和成熟期均达到差异显著水平,且剑叶叶面积在播后上水条件下明显大于保墒旱直播;干物质在拔节期至成熟期变化较大,两种直播栽培方式的干物质在拔节期、抽穗期和成熟期均表现出显著差异。与插秧栽培方式比较,两种直播栽培方式穗数和千粒重表现出显著差异,而在籽粒产量和收获指数方面,播后上水差异不显著,保墒旱直播则表现出显著差异。综上所述,播后上水直播在干物质积累及产量构成方面明显优于保墒旱直播,且与插秧栽培方式相比,播后上水的穗粒数、籽粒产量与插秧差异不显著,充分证实了直播产量不一定比插秧差。 展开更多
关键词 保墒旱直播 播后上水 SPAD值 干物质积累
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基于无人机遥感技术的直播水稻叶片SPAD值监测 认领 引用 被引量：3
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作者 江勋 刘伟 +4 位作者 张大弘 游昊 付斌 李燕丽 卢碧林 《河南农业科学》 北大核心 2025年第9期149-158,共10页
准确获取直播水稻叶绿素含量信息对创新水稻无人化直播栽培管理技术具有重要意义。为筛选直播水稻叶片叶绿素相对含量(SPAD值)的最优监测模型,于2022—2023年连续2 a设置了大田直播水稻试验,分析了13个常用多光谱特征指数与SPAD值的相... 准确获取直播水稻叶绿素含量信息对创新水稻无人化直播栽培管理技术具有重要意义。为筛选直播水稻叶片叶绿素相对含量(SPAD值)的最优监测模型,于2022—2023年连续2 a设置了大田直播水稻试验,分析了13个常用多光谱特征指数与SPAD值的相关关系,并对基于粒子群算法优化支持向量机(Particle swarm optimization⁃support vector machine,PSO-SVM)、随机森林(Random forest,RF)、径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络和最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine,LSSVM)模型的SPAD值估算结果进行了对比分析。结果表明,不同氮肥处理下直播水稻叶片SPAD值因生育时期时间节点不同而存在差异,且不同的肥力下直播水稻叶片SPAD值高低总体表现为N4处理(N 240 kg/hm2)>N3处理(N 195 kg/hm2)>N2处理(N 150 kg/hm2)>N1处理(N 75 kg/hm2)>N0处理(N 0 kg/hm2);在水稻分蘖期、拔节期、抽穗期3个生育时期,NDVI、RVI、SAVI、CIgreen、GNDVI植被指数与SPAD值的相关性均相对较好,相关系数绝对值分别达到0.838、0.783、0.838、0.671、0.690。基于PSOSVM、RF、RBF、LSSVM模型的独立验证Rcv2分别为0.770、0.771、0.857、0.773,可见RBF模型可更好地用于监测直播水稻叶片SPAD值。 展开更多
关键词 水稻 SPAD值 直播 无人机 径向基神经网络
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耦合多源无人机遥感数据和机器学习方法的玉米SPAD估测 认领 引用 被引量：2
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作者 周科 陈鹏飞 《作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2025年第5期1389-1399,共11页
为实现玉米精准施肥管理,准确识别其叶绿素含量具有重要意义。叶片叶绿素相对含量(soil and plant analyzer development,SPAD)值是叶绿素含量的重要指示参数,已有研究多采用单一数据源,结合单一机器学习方法来对其反演。为提高SPAD反... 为实现玉米精准施肥管理,准确识别其叶绿素含量具有重要意义。叶片叶绿素相对含量(soil and plant analyzer development,SPAD)值是叶绿素含量的重要指示参数,已有研究多采用单一数据源,结合单一机器学习方法来对其反演。为提高SPAD反演精度,本研究探讨耦合多源无人机遥感影像与多种机器学习方法来开展SPAD值反演的可行性,并将其与已有方法进行比较。基于不同有机肥、无机肥、秸秆还田以及种植密度处理的玉米田间试验,获取玉米四叶期和九叶期的无人机多光谱影像和RGB(red-green-blue)影像,并同步测量了叶片SPAD数据。基于多尺度分析的方法,将RGB影像与多光谱影像进行融合,生成既具有高空间分辨率又具有多光谱的融合影像。此外,基于集成学习思想,选择BP-人工神经网络法(back propagation-artificial neural network,BP-ANN)、支持向量机法(support vector machine,SVM)、广义加性模型法(generalized additive model,GAM)、随机森林法(random forest,RF)等不同类型机器学习模型,构建集成学习模型(ensemble learning method,ELM)。基于以上数据源和模型,设计不同数据源和不同机器学习模型的耦合情景。将数据集分为建模数据集和验证数据集,基于建模数据集构建每种情景下的SPAD反演模型,然后基于验证数据集进行模型验证,对比分析确定最优SPAD反演模型与数据源。相对于单源数据,多源数据通过融合多光谱影像的光谱信息和RGB影像的纹理信息,提高了SPAD反演的精度。此外,相对于单一机器学习方法,基于集成学习思想耦合多种机器学习方法可以提高SPAD的反演精度。在所有情景中,基于ELM方法和融合影像的SPAD模型精度最高,其建模Rcal2为0.83、RMSEcal为1.93,验证Rval2为0.80、RMSEval为2.07;其他情景下,各模型的建模Rcal2在0.64~0.88之间,RMSEcal在1.63~2.84之间;验证Rval2在0.60~0.78之间,RMSEval在2.18~3.01之间。本研究证明了在反演玉米SPAD时,最优策略是使用多源数据和集成学习模型,为进一步的精准氮肥管理提供了技术支撑。 展开更多
关键词 机器学习 多源数据 玉米 SPAD 无人机
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基于无人机多光谱遥感和机器学习的棉花SPAD值预测 认领 引用
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作者 方万成 林涛 +7 位作者 崔建平 贾涛 鲍龙龙 王亮 樊世语 胡正东 邵亚杰 汤秋香 《新疆农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2025年第5期1041-1050,共10页
【目的】通过无人机多光谱影像和机器学习算法估测棉花SPAD值,快速准确的获取棉花叶绿素含量(SPAD值),为精准监测棉花生长状态、提高棉花产量和品质预测提供参考。【方法】利用多光谱遥感技术结合机器学习方法,反演新疆阿克苏地区棉花S... 【目的】通过无人机多光谱影像和机器学习算法估测棉花SPAD值,快速准确的获取棉花叶绿素含量(SPAD值),为精准监测棉花生长状态、提高棉花产量和品质预测提供参考。【方法】利用多光谱遥感技术结合机器学习方法,反演新疆阿克苏地区棉花SPAD值。采用裂区试验设计,选择3个施氮水平和3个灌溉定额,分析不同水氮处理下棉花SPAD值的响应规律,研究不同时期棉花多光谱影像的光谱特征并构建植被指数,分析植被指数与SPAD值的相关性,筛选出相关性高的植被指数。通过4种机器学习算法对试验1和试验2全生育期SPAD值数据和多光谱指数进行建模分析,筛选出最优监测模型,分别预测反演不同时期棉花SPAD值,用不同田块数据验证模型。【结果】棉花不同生长期受到灌水和施肥条件影响显著。筛选合适的光谱指数并用随机森林模型建模取得了较好的估测精度,在花铃期模型估测结果最佳,模型的估测进度R2介于0.68~0.73。RF模型在不同田块间进行叶片SPAD值估算具有较优的稳定性。【结论】基于无人机多光谱影像计算光谱指数采用RF算法建模估测棉花叶片SPAD值具有较优的精度和稳定性。 展开更多
关键词 无人机多光谱 棉花 SPAD值 机器学习 随机森林
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大豆叶片SPAD与含叶绿素量的相关分析 认领 引用 被引量：1
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作者 邹丽颖 关小丽 +3 位作者 申奥 雷永琦 杨宇明 王莉 《河南科技学院学报（自然科学版）》 2025年第5期17-22,共6页
目的深入分析大豆叶片的SPAD值与含叶绿素量间的关联性.方法选用140份不同栽培品种的大豆叶片作为试验材料.使用叶绿素测定仪测定所有样本叶片的SPAD值;采用分光光度计法同步测定含叶绿素a、叶绿素b及总叶绿素量.数据统计分析包括计算... 目的深入分析大豆叶片的SPAD值与含叶绿素量间的关联性.方法选用140份不同栽培品种的大豆叶片作为试验材料.使用叶绿素测定仪测定所有样本叶片的SPAD值;采用分光光度计法同步测定含叶绿素a、叶绿素b及总叶绿素量.数据统计分析包括计算各参数平均数、标准误差(SE)和变异系数(CV).通过Pearson相关分析验证SPAD值与含叶绿素量相关性,建立六种回归模型(线性y=ax+b、对数y=alnx+b、二项式y=ax2+bx+c、乘幂y=axb、指数y=aebx、倒数y=a/x+b)并进行拟合度比较分析,最终通过验证预测准确性以确定最佳函数模型.结果测定数据显示,不同品种大豆叶片SPAD值在17.2~34.9之间波动,含叶绿素a、b量和总叶绿素量范围分别为0.925~2.700、0.321~1.243、1.246~3.719 mg/g FW.各参数变异系数CV在19.330~22.980之间,属于典型的品种间波动.相关性分析表明,SPAD值与叶绿素a(r=0.908)、叶绿素b(r=0.781)及总叶绿素(r=0.913)均达显著正相关(P0.05),表明乘幂函数能有效预测大豆叶片含叶绿素量.结论大豆叶片的SPAD值可以作为叶绿素a、叶绿素b、总叶绿素的有效预测指标,为大豆的营养诊断、生长监测和农业生产提供参考. 展开更多
关键词 大豆 SPAD值 叶绿素含量 相关分析
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基于SPAD值精准施氮模式对烤烟产质量的影响 认领 引用
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作者 陈帮杨 杨高亮 +1 位作者 张小莉 王初亮 《安徽农业科学》 CAS 2025年第6期157-160,共4页
[目的]研究基于SPAD值精准施氮模式对不同品种烤烟产质量的影响。[方法]以烤烟105和K326品种为研究对象,设置4种施氮方式,分别为全生育期不施氮(N0);当地施氮水平(N1:105 kg/hm2);2个基于SPAD值的实时氮肥管理,SPAD值分别为40(S40)、... [目的]研究基于SPAD值精准施氮模式对不同品种烤烟产质量的影响。[方法]以烤烟105和K326品种为研究对象,设置4种施氮方式,分别为全生育期不施氮(N0);当地施氮水平(N1:105 kg/hm2);2个基于SPAD值的实时氮肥管理,SPAD值分别为40(S40)、43(S43)。比较氮肥传统施用与分期多次施用模式对烤烟产量和品质的影响。[结果]烤烟农艺性状及化学品质在105和K326品种中均表现为S40、S43处理优于N0、N1处理。S43处理的烤后烟叶产量、产值、上等烟比例及中上等烟比例在105品种中表现最优,分别达2279.45 kg/hm2、67152.60元/hm2、36.66%、85.34%;K326品种中S40处理上述表现最优,分别达2438.21 kg/hm2、73707.09元/hm2、38.33%、86.87%;[结论]基于SPAD值精准施氮模式有利于提高烤烟农艺性状、化学品质和产值。 展开更多
关键词 烤烟 SPAD值 氮素 农艺性状 化学成分 经济性状
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