投稿指南
一、来稿必须是作者独立取得的原创性学术研究成果,来稿的文字复制比(相似度或重复率)必须低于用稿标准,引用部分文字的要在参考文献中注明;署名和作者单位无误,未曾以任何形式用任何文种在国内外公开发表过;未一稿多投。 二、来稿除文中特别加以标注和致谢之外,不侵犯任何版权或损害第三方的任何其他权利。如果20天后未收到本刊的录用通知,可自行处理(双方另有约定的除外)。 三、来稿经审阅通过,编辑部会将修改意见反馈给您,您应在收到通知7天内提交修改稿。作者享有引用和复制该文的权利及著作权法的其它权利。 四、一般来说,4500字(电脑WORD统计,图表另计)以下的文章,不能说清问题,很难保证学术质量,本刊恕不受理。 五、论文格式及要素:标题、作者、工作单位全称(院系处室)、摘要、关键词、正文、注释、参考文献(遵从国家标准:GB\T7714-2005,点击查看参考文献格式示例)、作者简介(100字内)、联系方式(通信地址、邮编、电话、电子信箱)。 六、处理流程:(1) 通过电子邮件将稿件发到我刊唯一投稿信箱(2)我刊初审周期为2-3个工作日,请在投稿3天后查看您的邮箱,收阅我们的审稿回复或用稿通知;若30天内没有收到我们的回复,稿件可自行处理。(3)按用稿通知上的要求办理相关手续后,稿件将进入出版程序。(4) 杂志出刊后,我们会按照您提供的地址免费奉寄样刊。 七、凡向文教资料杂志社投稿者均被视为接受如下声明:(1)稿件必须是作者本人独立完成的,属原创作品(包括翻译),杜绝抄袭行为,严禁学术腐败现象,严格学术不端检测,如发现系抄袭作品并由此引起的一切责任均由作者本人承担,本刊不承担任何民事连带责任。(2)本刊发表的所有文章,除另有说明外,只代表作者本人的观点,不代表本刊观点。由此引发的任何纠纷和争议本刊不受任何牵连。(3)本刊拥有自主编辑权,但仅限于不违背作者原意的技术性调整。如必须进行重大改动的,编辑部有义务告知作者,或由作者授权编辑修改,或提出意见由作者自己修改。(4)作品在《文教资料》发表后,作者同意其电子版同时发布在文教资料杂志社官方网上。(5)作者同意将其拥有的对其论文的汇编权、翻译权、印刷版和电子版的复制权、网络传播权、发行权等权利在世界范围内无限期转让给《文教资料》杂志社。本刊在与国内外文献数据库或检索系统进行交流合作时,不再征询作者意见,并且不再支付稿酬。 九、特别欢迎用电子文档投稿,或邮寄编辑部,勿邮寄私人,以免延误稿件处理时间。

农作物论文_高光谱早稻生理指标可跨期预测性的

来源:预测 【在线投稿】 栏目:期刊导读 时间:2022-03-01
作者:网站采编
关键词:
摘要:文章目录 引 言 1 实验部分 1.1 试验材料与试验地概况 1.2 数据采集 1.2.1 叶片高光谱数据采集 1.2.2 叶片含氮量测定 1.2.3 叶绿素含量测定 1.3 模型构建 1.3.1 跨期预测模型 1.3.2 非跨期预测模
文章目录

引 言

1 实验部分

1.1 试验材料与试验地概况

1.2 数据采集

    1.2.1 叶片高光谱数据采集

    1.2.2 叶片含氮量测定

    1.2.3 叶绿素含量测定

1.3 模型构建

    1.3.1 跨期预测模型

    1.3.2 非跨期预测模型

    1.3.3 建模环境及模型评价指标

2 结果与讨论

2.1 早稻叶绿素含量跨期预测模型分析

2.2 早稻叶片氮含量跨期预测模型分析

2.3 水稻叶片氮含量和叶绿素含量非跨期预测模型

2.4 不同模型构建算法的比较分析

2.5 跨期预测模型与非跨期预测模型的比较分析

2.6 作物生理生化指标预测的可跨期性

3 结 论

文章摘要:叶绿素含量和叶片氮含量是作物生长状况的重要指标,对其实时精准的监测有助于田间生产管理以及作物品质产量的提高。当前,高光谱技术和经验回归方法被广泛应用于构建作物生化参数预测模型。但是,有关同一生命活动周期内,作物跨期预测叶片生化参数的研究还存在空白。以超级早稻为研究对象,分别获取了蘖盛期、孕穗期、齐穗期、灌浆期和成熟期5个时期120组叶片高光谱数据、叶绿素以及叶片氮含量(LNC),采用python 3.6编程,scikit-learn(0.22.1)用来构建模型和验证评估,通过网格搜索(GridSearch)和五折交叉验证(5-flod cross validation)在训练集中确定偏最小二乘回归(PLSR)、随机森林(RF)、支持向量回归(SVR)3种不同算法的最佳模型参数,结合数据的跨期处理,分别建立针对不同生育期的水稻叶片氮含量跨期预测模型和叶绿素跨期预测模型。此外,评估跨期预测模型与传统非跨期预测模型,独立数据对模型进行检验。结果表明,(1)基于高光谱的早稻叶绿素、氮素的非跨期预测模型中,PLSR模型预测效果最佳,分别为叶绿素(R2=0.84, RMSE=1.85)、氮素(R2=0.85, RMSE=0.11)。(2)基于SVR的早稻叶绿素跨期预测模型预测效果最佳,分别为跨分蘖期(R2=0.54)、跨孕穗期(R2=0.36)、跨齐穗期(R2=0.30)、跨灌浆期(R2=0.55)、跨成熟期(R2=0.74)。该结果为利用高光谱数据构建超级稻叶绿素含量预测模型提供新的理论参考,为水稻叶绿素含量的动态监测提供了模型依据。(3)早稻叶片氮含量跨期预测模型的拟合度很差,叶片氮含量预测具有不可跨期性。与非跨期预测模型相比,跨期预测模型虽然精度有所下降,但能有效克服经验模型普适性差的缺陷,有利于在同一生命活动周期内,实现作物不同生育期的生理指标预测,对实际生产管理具有重要意义。研究发现,作物生理指标存在可跨期预测性,这一概念为作物表型、作物内部品质以及产量的预测研究提供了新的思路。

文章关键词:

项目基金:《预测》 网址: http://www.ycqks.cn/qikandaodu/2022/0301/1827.html



上一篇:自动化技术论文_数据驱动的故障预测方法研究
下一篇:畜牧与动物医学论文_运用EMD-ARMA模型预测我国

预测投稿 | 预测编辑部| 预测版面费 | 预测论文发表 | 预测最新目录
Copyright © 2021 《预测》杂志社 版权所有 Power by DedeCms
投稿电话: 投稿邮箱: