杨梅花
- 作品数：11 被引量：76H指数：4
- 供职机构：江西农业大学更多>>
- 发文基金：江西省自然科学基金国家自然科学基金土壤与农业可持续发展国家重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：农业科学理学经济管理更多>>
- 县级土壤型土壤光谱特征与有机质定量估算主要类
- 土壤有机质是土壤肥力的一个重要指标,如何快速高效地定量估算有机质含量是精确农业的要求.地面光谱遥感因其快速、简便、非接触、不破坏、环保等优点,成为定量估算有机质含量的主要技术手段.本文利用吉安县土壤图叠加土地利用现状图,...
- 杨梅花郭熙赵小敏
- 关键词：土壤有机质光谱特征
- 文献传递
- 县级土壤型土壤光谱特征与有机质定量估算主要类
- 杨梅花郭熙赵小敏
- 关键词：土壤光谱特征有机质
- 基于可见-近红外光谱变量选择的土壤全氮含量估测研究被引量：14
- 2014年
- 【目的】变量选择是可见光-近红外光谱研究至关重要的步骤,通过分析可见光-近红外光谱不同特征的选择方法筛选出土壤全氮敏感波段,建立基于敏感波段的土壤全氮最佳预测模型,为土壤全氮的快速定量估算提供重要的理论指导依据。【方法】在红壤典型地区江西省吉安县采集代表性土壤样品120个,对可见光-近红外光谱采用主成分分析(PCA)、无信息变量消除(UVE)和无信息变量消除后结合连续投影(UVE-SPA)3种变量特征选择方法,建立基于不同变量选择的偏最小二乘回归(PLSR)模型、最小二乘-支持向量机(LS-SVM)、反向传播神经网络(BPNN)和遗传算法优化的反向传播神经网络(GA-BPNN)模型,从模型对预测集的预测精度分析不同变量选择方法对不同土壤全氮定量估算模型的差异。【结果】经UVE算法筛选后,光谱变量从200个减少至59个,其中可见光波段处10个,其余在近红外光谱的合频区和一倍频区,信息量丰富;进一步采用SPA进行变量选择,得到共线性最小的5个有效波长,分别为820、940、1 040、1 060和1 990nm;基于UVE变量选择建立的PLSR、BPNN、GA-BPNN和LS-SVM模型,经不同的土壤全氮的数据检验,预测精度最高的为LS-SVM,决定系数(R2)、均方根误差(RMSEp)和相对偏差(RPD)分别为0.7492、0.2921和1.8904;基于UVE-SPA特征选择建立的PLSR、BPNN、GA-BPNN和LS-SVM模型对预测集的验证表明,UVE-SPA提取的特征波段建立的LS-SVM建立模型预测效果最好,其建立的LS-SVM定量估算模型预测集的决定系数R2为0.7945,均方根误差RMSEp为0.2499相对偏差RPD为2.0009,模型稳定;基于PCA提取的7个主成分建立的LS-SVM、BPNN和GA-PBNN模型预测性能差,不能用于定量估算土壤全氮。对比相同的变量建立的GA-BPNN和BPNN,GA-BPNN预测性能比BPNN高。【结论】UVE-SPA变量选择方法结合LS-SVM模型能用来估算土壤中的全氮含量,同时UVE-SPA是一种有效的土壤�
- 杨梅花赵小敏
- 关键词：土壤全氮
- 棉铃虫对杀虫剂的抗性表达及其生化机制研究
- 杨梅花
- 关键词：棉铃虫抗药性生理生化机制酶活性
- 江西省水稻主产区耕地整治质量等级变化监测与应用
- 郭熙曾开明谢文夏昆陈永亮杨梅花赵小敏李小毛梁礼纤黄仁华王芳东
- 该研究以耕地利用调查、采样分析、农业地质调查和耕地地力评价等资料为基础，采用农用地分等的技术路线和方法，进行县级农用地分等评价的更新，得出耕地自然质量等、利用等和经济等的面积、空间分布等结果。利用空间分层抽样技术，合理布...
- 关键词：
- 江西红壤地区主要土壤类型的vis-NIR光谱特征分析
- 土壤光谱是土壤理化性质的综合反映，利用光谱对红壤地区土壤特性和土壤类型进行判别研究，对土壤的精准管理和土壤数字制图有重要意义。本研究在江西红壤地区有代表性土壤区域吉安县、余江县、兴国县和湾里区采集到443 个表层土样，采...
- 赵小敏杨梅花
- 关键词：土壤类型光谱特征红壤地区
- 江西省红壤地区主要土壤类型的高光谱特性研究被引量：17
- 2018年
- 土壤光谱是土壤理化性质的综合反映,研究江西省红壤地区主要土壤类型的高光谱特性,对土壤的精准管理和土壤数字制图有重要意义。选择有代表性的吉安县、余江县、兴国县和湾里区,采集443个土壤表层土样,采用ASD光谱仪测量了其可见-近红外反射高光谱(350~2 500 nm)。对光谱进行连续统去除和二阶导数处理后,对四种主要红壤亚类及其土属的高光谱特性进行研究。然后选取反映成土母质、氧化铁(针铁矿和赤铁矿)、土壤有机质含量、黏土矿物等的光谱特征表现变量及高光谱反射率等共19个特征变量,对光谱进行Fastclus聚类分析。结果表明:红壤地区土壤不同亚类光谱反射率差异明显,620 nm^740 nm的特征吸收面积黄红壤>红壤>棕红壤>红壤性土,420 nm和447 nm的二阶导数差值黄红壤>棕红壤>红壤>红壤性土。棕红壤光谱在可见光-短波近红外光谱区域土壤反射率较高,位于1 900 nm范围的吸收强度较其他亚类宽浅。红壤性土光谱曲线最为陡峭,在近红外光谱区域土壤反射率最高,在1 400 nm、1 900 nm有较强的尖锐吸收峰,在2 200有超强吸收峰。红壤亚类光谱曲线整体走势与红壤性土亚类相似,但在900 nm、1 400 nm、1 900 nm和2 200 nm的吸收强度较红壤性土弱,反射曲线位置较高。不同亚类水稻土由于水淹时间的不同,其光谱特征差异较为明显,光谱反射率表现为淹育型水稻土>潴育型水稻土>潜育型水稻土,620 nm^740 nm的特征吸收面积潜育型水稻土>潴育型水稻土>淹育性水稻土,420 nm和447 nm的反射率二阶导数差值为淹育型水稻土>潴育性水稻土>潜育型水稻土,但均高于红壤。选取的特征变量对土壤进行亚类分类的准确率为86.23%,分类的准确度较高,而土属的准确率仅为66.37%。可见-近红外土壤光谱特征可以作为江西红壤地区主要土壤亚类划分的定量参考指标。
- 赵小敏杨梅花
- 关键词：土壤类型光谱特征红壤地区
- 基于主成分分析的最小数据集的肥力指数构建被引量：17
- 2016年
- 土地肥力评价对江西红壤地区土壤的农业生产非常重要。目前土壤肥力评价使用的指标多且没有统一标准,构建最小数据集肥力指标的肥力指数综合模型能够为农业管理者提供足够的肥力信息。通过对来自吉安县、余江县和兴国县240个土壤样品的全部肥力指标因子进行主成分分析提取最小数据集的肥力指标,并对全部指标建立的肥力指数和最小数据集建立的肥力指数进行相关分析和分类后的配对分析。结果表明提取的最小数据集的肥力指标因子有有机质、pH,阳离子交换链和粘粒含量4种,基于4种肥力指标建立的肥力指数和全部指标建立的肥力指数相关性极显著,相关性达0.92,分类后的整体准确率为88.75%,kappa因子为0.82,基于主成分分析提取的最小数据集建立的肥力指数和全部指标建立的肥力指数一致,能够较好代表全部肥力指标信息。
- 杨梅花赵小敏王芳东郭熙谢文
- 关键词：主成分分析
- 县级土壤型土壤光谱特征与有机质定量估算主要类
- 土壤有机质是土壤肥力的一个重要指标,如何快速高效地定量估算有机质含量是精确农业的要求。地面光谱遥感因其快速、简便、非接触、不破坏、环保等优点,成为定量估算有机质含量的主要技术手段。本文利用吉安县土壤图叠加土地利用现状图,...
- 杨梅花郭熙赵小敏
- 关键词：土壤光谱特征有机质
- 文献传递
- 红壤区土壤有机质光谱特征与定量估算--以江西省吉安县为例被引量：29
- 2014年
- 通过对江西省吉安县不同有机质含量土壤的光谱曲线吸收特征进行分析,得到不同有机质含量土壤的光谱曲线特征响应波段,建立了县级尺度基于有机质响应波段的定量估算模型。结果表明,红壤和水稻土土壤光谱曲线特征具有明显差异,560-710 nm为吉安县土壤有机质含量的特征吸收波段;基于特征吸收波段范围的吸收面积（s）的对数和有机质含量的相关性为0.86,拟合方程为y=-20.91 ln（s）-27.26,决定系数为0.74,经不同类型土壤的有机质数据检验,预测的决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）和预测相对分析误差（RPD）分别为0.75、0.61和1.88;包络线去除和反射率的倒数的对数处理建立的偏最小二乘回归（PLSR）模型预测效果最佳,预测决定系数均达0.83以上,相对偏差均为2.4以上,基于特征吸收波段560-710 nm建立的模型能定量估算红壤地区有机质含量,为土壤有机质估测提供参考。
- 方少文杨梅花赵小敏郭熙
- 关键词：有机质光谱特征偏最小二乘回归
