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對地表入滲和蒸發通量的分配,以及準確量化不同空間尺度下土壤與大氣之間的質量和能量交換過程,都需要了解土壤的水文性質(如土壤水分特征曲線和導水率特征曲線)。土壤水分特征曲線(SWRC)描述了在基質勢下土壤水分含量的平衡情況,是重要的水文特性,與土壤孔隙的大小分布和結構密切相關,受土壤結構、質地、有機物和粘土礦物等因素的影響。傳統測量SWRC的實驗室方法繁瑣,數據往往不完整,且只覆蓋有限的水分含量范圍。近年來,近程和遙感技術得到了廣泛關注,特別是在光學域內的土壤反射光譜已被用于獲取土壤礦物學和化學成分、有機物含量、粒度分布及水分含量等信息。這些研究為衛星遙感提供了大尺度測繪的基礎。傳統方法主要依賴光譜轉移函數,盡管能有效推斷土壤水力特性,但需大量數據進行模型校準。本文提出了一種新的實驗室方法,通過水分含量依賴的短波紅外(SWIR)土壤反射光譜直接估計SWRC,利用最近開發的前向輻射傳輸模型,僅依賴水分含量-反射率數據對,計算更高效,無需反演流動方程,簡化了測量過程。為了測試提議的新實驗室方法,作者使用了21種亞利桑那州土壤,這些土壤的質地(表 1)和礦物成分(即高嶺石、云母/伊利石、蒙脫石、蛭石、綠泥石和黑云母含量)有很大差異。下面提供了實驗確定的 SWRC 和干燥土壤的反射光譜的描述。表 1. 亞利桑那州土壤的質地特性使用ASD LabSpec®2500 地物光譜儀測量不同含水量水平的土壤反射光譜。波長范圍:350-2500nm。將烘干的土壤樣品通過2mm篩子,然后裝入直徑為40mm、高度為1.5mm的黑色金屬容器中。反射率測量采用與SWRC測量相同的目標填充密度。樣品經過仔細平整(即不壓實以盡量減少陰影效應)。土壤樣品最初用2毫升注射器浸透,在土壤從浸透到風干的過程中,每3分鐘自動獲取一次反射光譜。圖 2. (a) 假設 θo= 0.18, l...
發布時間: 2024 - 11 - 07
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高光譜成像結合機器學習檢測火炬松幼苗梭形銹病發病率火炬松是美國南部最重要的森林樹種,它生長迅速、適應性強,可用于建筑木材、膠合板和紙漿等。松梭形銹病是由真菌Cronartium quercuum f.sp. fusiforme(Cqf)引起的一種影響該物種的常見且具有破壞性的病害。這種真菌通常會感染幼樹的莖,導致被稱為“銹癭”的腫瘤樣生長物產生,可能會造成樹木死亡或產生“銹叢”,從而妨礙樹木生長,降低木材使用價值。種植抗病苗是限制該病害的最有效的措施。溫室中抗病性測試在人工接種幼苗后的目視估計病害發病率和嚴重程度具有高度主觀性,容易出現人為錯誤,且勞動密集。此外,目視評估只有在病害感染一段時間后,癥狀充分發展時才能進行。而高光譜成像可同時獲取空間和光譜信息,提供了在不同空間尺度上分析光譜信息的機會,已成功應用于多種植物物種的病害和脅迫檢測。基于此,在本文中,來自北卡羅來納州立大學和密西西比州立大學的研究團隊提出了一種利用高光譜成像技術篩選火炬松幼苗梭形銹病發病率的創新方法,具體目標為(1)開發高光譜圖像處理管道,用于從火炬松幼苗圖像中的特定感興趣區域(ROI)中提取光譜數據;(2)基于來自(1)的特定ROI的光譜數據,評估用于區分患病和未患病幼苗的SVM分類模型。圖1 火炬松幼苗高光譜圖像采集的成像裝置。【高光譜圖像獲取】線性掃描高光譜成像儀(Pika XC2,Resonon In...
發布時間: 2022 - 04 - 19
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基于根系水穩定同位素探究旱柳枝條水與土壤水之間的同位素失配現象 【摘要】越來越多的野外研究發現了植物莖干水與其潛在水源之間的同位素失配現象。然而,同位素偏移的形成原因尚不清楚,并且不確定它們是發生在根系吸水過程還是在從根部到枝干的水分傳輸過程。因此,該研究以旱柳(Salix matsudana Koidz)為研究對象,通過約每三天一次的采樣頻率測定了土壤?根系?樹木枝條連續體中各組分(如總體土壤水、移動水、地下水、根系水和樹木枝條水)的穩定同位素值(δ2H和δ18O),結果表明:(1)移動水和總體土壤水的同位素值有明顯的分離,但隨著土層深度的增加,兩者之間同位素值的差異逐漸減小;(2)根系水接近于束縛水的同位素值,但不同于總體土壤水的同位素值。總體土壤水與根系水之間的δ2H和δ18O 的最大差值分別為?8.6‰ 和?1.8‰;(3)樹木枝條水僅與 100-160 cm深度的根系水同位素值相似,并且在試驗期間保持穩定,表明旱柳始終利用穩定的深層水源。總體上,旱柳枝條水與其潛在水源之間的同位素失配反映了根系水和總體土壤水之間的同位素偏移,這與土壤水的異質性密切相關。該研究揭示了不同移動性的土壤水、根系水和樹木枝條水同位素值之間的關系,有助于加深對根系水分吸收和運輸過程的理解。【研究區域】該試驗是在中國黃土高原北部六道溝小流域 (38°46′-38°51′N...
發布時間: 2022 - 01 - 28
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改進積雪密度的估計是目前雪研究的一個關鍵問題。表征密度時空變異性對于水當量的估算、水力發電和自然災害(雪崩洪水等)的評估至關重要。高光譜成像是一種監測和估計其物理特性的有前途且可靠的工具。事實上,雪的光譜反射率在一定程度上受其物理特性變化的控制,尤其是在光譜的近紅外(NIR)部分。為此,已經設計了幾種模型根據光譜信息估算積雪密度。然而,還沒有一個實現滿意的結果。主要困難之一是積雪密度和光譜反射率之間的關系是非雙射的(滿射的)。事實上,幾個反射振幅與相同的密度相關,反之亦然,所以密度和光譜反射率之間的相關性可能非常弱。基于此,為了解決該問題,本研究中提出了基于光譜數據的積雪密度估計混合模型。主要研究目標是利用高光譜NIR成像(PIKA NIR,RESONON Company)(900-1700 nm)以5.5 nm的光譜分辨率測試混合模型(HM)估計季節性積雪密度的性能。混合模型結合了一個分類器和3個與密度類別相關聯的特定估算量(弱到中度變質雪(WMM),中度到高度變質雪(MHM)和高度到極高度變質雪(HVM))。利用2018(1.19-3.27)、2019(1.10-4.3)和2020(1.29-3.10)年冬季在加拿大魁北克國立科學研究院(INRS)的科技園內(46°47′43.22″北緯,-71°18′10″西經)收集的數據集校準和驗證了HM。混合模型在兩個...
發布時間: 2022 - 01 - 24
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PROSDM:PROSPECT模型與光譜導數和相似性度量相結合從雙向反射率中提取葉片生化性狀的適用性葉片生化性狀為理解植物光合功能、動態生長、養分循環和初級生產提供了有價值的信息。葉片葉綠素含量(Cab)、類胡蘿卜素含量(Cxc)、含水量(Cw)和干物質含量(Cm)是四個重要的葉片生化性狀,與植物光合作用、氮素、脅迫和衰老等健康和生長狀態密切相關。能夠對這些葉片生化性狀進行高通量測量的方法對于表征植物生理狀態和關鍵功能過程至關重要。PROSPECT模型是目前最常用的葉片輻射傳輸模型之一,可從葉片定向半球反射因子(DHRF)光譜來提取葉片生化性狀,然而,在應用于葉片雙向反射因子(BRF)光譜提取葉片生化性狀方面尚待探索。葉片表面反射率和各向異性性狀的存在可能是限制PROSPECT從葉片BRF光譜評估葉片生化性狀的主要問題。基于此,在本研究中,研究者們提出了一個方法,整合了PROSPECT模型、光譜導數和相似性度量(SDM),稱為PROSDM,去除了葉片BRF和DHRF光譜的差異,并從葉片BRF光譜提取了葉片生化性狀。具體目標是:(1)通過PROSPECT反演調查葉片BRF和DHRF光譜差異隨波長的變化以及對Cab、Cxc、Cw和Cm提取的影響,(2)開發PROSDM消除BRF和DHRF光譜差異,從葉片BRF光譜與PROSPECT和PROCOSINE以及PROCWT的比較來提取Cab、...
發布時間: 2022 - 01 - 20
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生態系統呼吸(Re)和甲烷(CH4)通量是兩個重要的土壤-大氣碳交換過程,已經在局地尺度上得到充分記錄。然而,在流域尺度上,對青藏高原多年凍土區這些過程的空間格局和控制因素尚不清楚。基于此,為了填補研究空白,在本研究中,來自四川大學、中國科學院成都山地災害與環境研究所、山西農業大學、中國科學院西北生態環境資源研究院和西南民族大學青藏高原研究所的研究團隊在青藏高原風火山(34°40′-34°46′ N和92°50′–92°62′ E;4580-5410 m a.s.l.;圖1a)測量了兩個生長季節(2017年和2018年)不同坡向(北向(陰坡)和南向(陽坡))和不同海拔(低、中和高坡位)的生態系統呼吸(Re)和CH4通量,旨在闡明青藏高原草地流域尺度的Re和CH4通量模式并量化生物和非生物因子調節Re和CH4通量的相對貢獻。作者利用LGR UGGA便攜式溫室氣體分析儀+PS-3000便攜式土壤呼吸系統(北京理加聯合科技有限公司)+SC-11便攜式呼吸室(北京理加聯合科技有限公司)于2017年和2018年生長季節(6-12月)每30天測量一次Re和CH4通量。同時,還測量了土壤溫度、體積含水量、地上生物量和地下生物量、土壤有機質、pH、土壤全氮、土壤容重、溶解性有機碳、微生物量碳、微生物量氮、土壤蔗糖酶活性、NH4+-N和NO3--N濃度。...
發布時間: 2022 - 01 - 18
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全球氣候變化引起的預計人口增長以及土地和農業資源可利用性的壓力使未來幾十年全球糧食供應的需求增加。提高光合作用能力已成為實現作物增產的目標。目前,測量光合作用的方法是耗時的且具破壞性的,這會減慢鑒定具高光合能力的農作物種質的研究和育種工作。作者在1分鐘內收集樣地(~2 m×2 m)向陽葉片像素的高光譜反射率以量化光合作用參數和色素含量。在兩個生長季節(2017年和2018年)利用田間生長的經基因改變了光合途徑的煙草,建立了8個光合參數和色素性狀的預測模型。利用偏最小二乘法(PLSR)分析可見近紅外(400-900 nm)光譜相機測得的植物反射像素,預測了Rubisco最大羧化速率(Vc,max,R2=0.79)和最大電子傳遞速率(J1800,R2=0.59),最大光飽和光合作用(Pmax,R2=0.54),葉綠素含量(R2=0.87),葉綠素a/b(R2=0.63),碳含量(R2=0.47)和氮含量(R2=0.49)。當使用兩臺400-1800 nm相機時,模型的預測并沒有改善,這表明僅使用一臺VNIR相機就能實現強大,廣泛適用且更具“成本效益”的效果。該分析過程和方法可用于所有作物中,從而提供高通量田間表型篩選,并在田間試驗中提高光合性能。高光譜圖像收集建立基于地面的表型平臺(圖1),包括兩個推掃式高光譜相機。第一臺高光譜相機(P...
發布時間: 2021 - 01 - 15
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【摘要】森林的長期生產力和固碳能力受氣候變化影響,已成為全球關注的問題。本研究中,我們提供了一種簡單且無損的方法來研究多時間尺度上樹木CO2同化率。這種新的方法結合了樹干液流和穩定碳同位素分辨率以估算碳同化率。我們通過分析變異性并進行配對樣本t檢驗,比較了氣體交換測量和新方法測得的CO2同化率,以驗證其準確性和適用性。氣體交換和同位素測量都表明早晨CO2同化率高于下午,峰值在10-11 am左右出現,可能是由于夜間的水儲存和早晨的高氣孔導度。側柏日,月,年尺度上CO2同化率的變異性與供水條件有關。與以往的研究相比,我們利用穩定碳同位素分辨率(Δ13C)和樹干液流測量估算的年CO2同化率的結果與傳統方法結果相一致。側柏對供水可以有效的響應,這就解釋了為什么它可以很好地適應半干旱區環境。估算CO2同化率的新方法是準確的,且適用于北京周邊的半干旱地區。【研究區域】位于燕山鷲峰國家森林生態系統研究站(NFERS,40°03′N,116°05′E)。【碳同位素測定】利用碳同位素分析儀(CCIA-36d-EP,LGR)結合廓線系統進行長期野外觀測。研究區域的地理位置(a)研究區域2013年-2016年三個土壤深度(30cm,60cm和90cm)的月土壤含水量(SWC);(b)月降水量(P)和平均氣溫(Ta);(c)月平均飽和水汽壓差(VPD)和光合有效輻射(PAR)。(a)...
發布時間: 2020 - 09 - 11
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【摘要】最近研究發現,在混合落葉闊葉林中,相比于葉片氮含量,葉綠素含量可以更好地指示葉片的光合能力。葉片光合能力與葉綠素含量之間關系的一個關鍵概念就是光合成分(即光收集,光化學和生化成分)的協調調節。為了檢驗該假設,作者在生長季測量了水稻地葉片氮含量(NLeaf),葉片光合色素(即葉綠素(ChlLeaf),類胡蘿卜素(CarLeaf)和葉黃素(XanLeaf))以及葉片光合能力(即1,5-二磷酸核酮糖(RuBP)在25℃被羧化(Vcmax25)和再生(Jmax25)的最大速率)的季節性變化。同時還調查了NLeaf,葉片光合色素,晴天中午的葉片光化學植被指數(PRILeaf,noon)的有效性及其可能的組合,以估算水稻地的葉片光合能力(即Vcmax25和Jmax25)。ChlLeaf與Vcmax25和Jmax25高度相關(R2分別為0.89和0.87),優于NLeaf(R2分別為0.80和0.85)。PRILeaf,noon與葉片色素的產物也與Vcmax25高度相關(R2=0.95-0.96)。而且葉綠素a和CarLeaf的產物可以很好地替代Vcmax25。總而言之,該研究支持了以前的發現,即葉綠素含量與Vcmax25的相關性比葉氮含量更好。而且,將PRILeaf,noon與葉片色素(即ChlLeaf,CarLeaf和XanLeaf)結合起來,為估算葉片光合能力(即Vcmax25)提...
發布時間: 2020 - 09 - 01
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【摘要】正確理解地下水循環模式及其可更新能力對地下水資源的評估、合理開發和利用至關重要。在干旱或半干旱地區地下水補給量少且變異性高,因此難以估算。同位素研究和混合模型相結合可以直接估計含水層的可更新性。本文利用環境同位素方法研究了中國西北半干旱地區—銀川盆地的潛水循環模式以及更新能力,主要研究了不同水體的同位素特征,潛水同位素年齡,水循環模式以及更新速率。結果表明,銀川盆地主要有兩個補給源,即局部大氣降水(占13%)和黃河(占87%)。銀川盆地潛水的平均滯留時間是48年,平均更新速率是3.38%/a。潛水具有較強的更新能力,更新速率與同位素年齡一致。【研究區域】位于中國西北地區的銀川平原。圖1 銀川盆地位置圖【樣品收集和測量】收集了來自全球大氣降水監測數據和國際原子能機構的30組降水數據,并收集了11個黃河水樣品,47個潛水樣品。利用LGR的液態水同位素分析儀測量所有水體的δ18O,δD和δT以分析其同位素特征。【結果:地下水補給來源的確定】根據1988到2000的降水觀測,地區大氣降水線(LMWL)為δD = 7.22δ18O + 5.50(圖2)。降水δD和δ18O加權平均值分別為-45.59‰和-6.93‰。δ18O變異性范圍為-19.97‰~3.86‰,δD變異性范圍為-147.70‰~5.10‰。LMWL的斜率為7.22,略低于全球平均值8(δD = 8δ18O...
發布時間: 2020 - 08 - 20
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冷害是造成作物嚴重損失和不可逆轉傷害的災害之一。為避免產量損失,可利用高通量表型選擇耐寒脅迫的作物品種。如今,無損光譜圖像分析已成為一種有效方法,并已廣泛應用于高通量表型分析中,反映出植物結構組成,生長發育過程中的生理,生化特性和特征。本研究利用卷積神經網絡(CNN)模型提取可見-近紅外范圍的特征光譜估計玉米幼苗的冷害。文中以五個品種的冷處理玉米幼苗的高光譜圖像為研究對象。光譜范圍為450-885 nm。高斯低通濾波和Savitzky-Golay平滑方法結合一階導數進行光譜數據的預處理。從每種玉米幼苗選定的感興趣區域獲取3600個像素樣本用于CNN建模。CNN模型建立后,從高光譜圖像中提取400個像素樣本作為每個品種的測試集。最后,通過分析分類準確度和計算效率確定一個CNN模型。CNN檢測到的不同類型的玉米幼苗的冷害水平分別為W22 (41.8 %),BxM (35%), B73 (25.6%),PH207 (20%), Mo17 (14%),與化學方法的結果高度相關。兩種方法檢測結果的相關系數為0.8219。因此,研究證明基于CNN建模的光譜分析可以為玉米幼苗冷害監測提供參考。高光譜成像采集利用推掃式高光譜相機(PIKA II,Resonon)成像系統的整個結構感興趣區域樣本數據選擇程序樣本的3D光譜分布CNN和化學方法結果的比較結論自卷積神經網絡發...
發布時間: 2020 - 08 - 13
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