高光谱技术在土壤及适种作物的研究进展北大核心CSCD |
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引用本文: | 彭晓伟,张爱军,王楠,赵丽,杨晓楠.高光谱技术在土壤及适种作物的研究进展北大核心CSCD[J].遥感信息,2022(1):32-39. |
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作者姓名: | 彭晓伟 张爱军 王楠 赵丽 杨晓楠 |
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作者单位: | 1. 河北农业大学资源与环境科学学院;3. 河北农业大学机电工程学院 |
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基金项目: | 河北省重点研发计划项目(19226421D)。 |
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摘 要: | 作物-土壤的交互作用不仅影响着土壤的生态环境,而且对作物的高产、稳产也产生着重要影响。利用实验室方法可对植株各项指标进行测定,但测定过程繁琐、耗时长,且重复性差,需针对不同作物生长环境及指标挑选出精准、快速的估测模型。鉴于此,文章对不同质地的土壤(红壤、水稻土、岩性土)及适种作物(玉米、小麦、茶叶等)的各项指标的最优估测模型进行总结,在未来可以针对不同土壤及作物的各项指标进行快速无损估测。在农业生产过程中,可利用高光谱技术根据土壤的质地、养分指标及含水量等条件对适种作物进行筛选。在作物种植前,可筛选出优质品种的种子进行种植;在种植过程中,可根据作物的各项营养指标及是否染病对农田进行管理,从而实现经济效益及社会效益的最大化。
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关 键 词: | 光谱成像技术 红壤 机器学习算法 模型 偏最小二乘回归 |
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