【摘 要】
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利用高光谱数据进行作物生长状况监测具有无损和高效的特点,是现代精准农业发展的必要手段.该研究以连续3 a (2018-2020年)不同水氮供应下夏玉米营养生长期采集的212份植物样品(地上部生物量和叶面积指数)和高光谱实测数据为数据源,分别采用偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLS)、极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)、随机森林(Random Forest,RF)和基于PLS叠加策略的叠加极限学习机算法(Stacked
【机 构】
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西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室,杨凌712100;西北农林科技大学水利与建筑工程学院,杨凌712100;陕西省耕地质量与农业环境保护工作站,西安710000
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利用高光谱数据进行作物生长状况监测具有无损和高效的特点,是现代精准农业发展的必要手段.该研究以连续3 a (2018-2020年)不同水氮供应下夏玉米营养生长期采集的212份植物样品(地上部生物量和叶面积指数)和高光谱实测数据为数据源,分别采用偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLS)、极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)、随机森林(Random Forest,RF)和基于PLS叠加策略的叠加极限学习机算法(Stacked Ensemble Extreme Learning Machine based on the PLS,SEPLS_ELM)构建了夏玉米营养生长期地上部生物量和叶面积指数估算模型.结果 表明:基于PLS和ELM构建的夏玉米地上部生物量和叶面积指数估算模型的精度均较低,前者验证集R2低于0.85、均方根误差高于550 kg/hm2,后者R2低于0.90、均方根误差高于0.40 cm2/cm2.相比之下,基于RF和SEPLS_ELM构建的夏玉米营养生长期地上部生物量和叶面积指数估算模型均有着较高的估算精度,SEPLS_ELM模型表现尤为突出,其地上部生物量和叶面积指数估算模型验证集的R2分别为0.955和0.969,均方根误差分别为307.3 kg/hm2和0.24 cm2/cm2,表明叠加集成模型能够充分利用高光谱数据并提高作物地上部生物量和叶面积指数估算精度.
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为研究夹砂层耕地水分利用规律,以河套灌区典型夹砂层土壤耕地为研究对象,利用在春玉米生育期田间监测数据,应用土壤水分运动数值模型,探究对夹砂层土壤田间蒸散发、作物耗水及深层土壤水分的补给与深层渗漏规律.选择2种土壤的夹砂层埋深梯度S1(40～95 cm)、S2(60～110 cm),设置了3个灌水水平W1(252.5 mm)、W2(315.85 mm)、W3(378.75 mm)开展田间试验,同不含夹砂层处理B作对照,并应用HYDRUS-1D模型模拟春玉米生育期田间蒸散发,土壤水分深层渗漏及地下水补给耕层水
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