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遥感反演吉木萨尔县土壤盐渍化变化特征及影响因素
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作者 赵相亮 范燕敏 +5 位作者 马娜 李宝玉 孙芳芳 武红旗 赵佳豪 张洪杰 《黑龙江农业科学》 2025年第8期28-39,共12页
为系统分析新疆吉木萨尔县2010-2023年的土壤盐渍化变化特征及影响因素,对比了基于RF、CART和PLS模型的遥感反演法的预测性能,以最优的方法分析土壤盐渍化时空变化特征,并采用地理加权回归模型分析土壤盐分的影响因素。结果表明,RF模型... 为系统分析新疆吉木萨尔县2010-2023年的土壤盐渍化变化特征及影响因素,对比了基于RF、CART和PLS模型的遥感反演法的预测性能,以最优的方法分析土壤盐渍化时空变化特征,并采用地理加权回归模型分析土壤盐分的影响因素。结果表明,RF模型能够更准确地监测土壤盐渍化。2010-2023年,土壤盐渍化状况整体缓解,重度盐渍化消失,非盐渍化和轻度盐渍化面积增加,中度盐渍化面积减少。MGWR回归系数表明,高植被覆盖区有助于抑制盐分的增加与迁移,高蒸散发与低海拔区域更易发生盐分积聚。此外,人口密度的增加显著加剧了土壤盐渍化,在邻近河流与土壤湿度较高的区域,由于水分供给较为充足,盐分累积程度较低。 展开更多
关键词 土壤盐渍化 遥感反演 时空变化 MGWR 影响因素
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基于YOLO-SSAR的自然环境下红花检测算法 被引量：4
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作者 陈金荣 许燕 +3 位作者 周建平 王小荣 罗鸣 徐声彪 《农业工程学报》 北大核心 2025年第2期215-223,共9页
针对自然环境中红花智能采摘存在红花尺度变化大、遮挡情况复杂的问题,该研究对YOLOv5s模型进行优化,提出了一种基于多尺度特征提取的YOLO-SSAR目标检测算法。首先,采用ShuffleNet v2轻量化结构对Backbone层主干特征提取网络进行替换,... 针对自然环境中红花智能采摘存在红花尺度变化大、遮挡情况复杂的问题,该研究对YOLOv5s模型进行优化,提出了一种基于多尺度特征提取的YOLO-SSAR目标检测算法。首先,采用ShuffleNet v2轻量化结构对Backbone层主干特征提取网络进行替换,减少模型参数量和计算量;其次,在Neck层添加基于空洞卷积和共享权重的Scale-Aware RFE模块,提高模型对于多尺度特征信息的提取能力;最后,为解决目标检测中类内、类间遮挡问题,在Head层引入排斥损失函数对原损失函数进行替换,减少因非极大值抑制(non-maximum suppression,NMS)阈值选取不当造成的漏检或误检,提高模型的检测精度。试验结果表明,YOLO-SSAR算法在测试集上的精确率、召回率和平均精度均值分别为90.1%、88.5%、93.4%,比YOLOv5s原始模型分别提升了5.9、9.2和7.7个百分点,推理速度为115帧/s,模型大小为9.7 MB,与主流算法YOLOv4、YOLOv7、YOLOV8s、Faster R-CNN、SSD相比,精确率分别高出6.8、7.2、6.3、16.2和10.8个百分点、召回率高出9.4、10.3、9.5、17.3和59.4个百分点,平均精度均值高出8.8、8.2、8.1、14.9和19.4个百分点。研究表明,YOLO-SSAR算法在提升综合检测性能的同时也降低了计算复杂度,研究结果可以为红花智能采摘研究提供算法参考。 展开更多
关键词 目标检测 红花 YOLOv5s ShuffleNet v2 多尺度 排斥损失函数
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9个马铃薯新品种(系)的产量和产量构成因子分析
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作者 张浩 许强 +1 位作者 万秀琴 沈洪飞 《中国马铃薯》 2025年第2期100-106,共7页
为了更好地发掘适合新疆维吾尔自治区吉木萨尔县南部山区的马铃薯品种(系),以‘希森6号’为对照,通过综合比较9个不同品种(系)的产量和产量构成因子,以期为吉木萨尔县马铃薯种质资源的筛选、评价、利用提供研究基础。试验比较了‘实验1... 为了更好地发掘适合新疆维吾尔自治区吉木萨尔县南部山区的马铃薯品种(系),以‘希森6号’为对照,通过综合比较9个不同品种(系)的产量和产量构成因子,以期为吉木萨尔县马铃薯种质资源的筛选、评价、利用提供研究基础。试验比较了‘实验1号’‘大丰10号’‘沃土5号’‘V7’‘T2’‘T7’‘T8’‘雪川红’‘712’和‘希森6号’(CK)马铃薯品种(系)的生育期、出苗率、主茎数、株高、单株块茎数、单株块茎重、单薯重、商品薯率和产量性状,并对产量和产量构成因素进行相关性分析。参试马铃薯品种的生育期为93~111 d,熟性属于中熟或中晚熟类型。‘T2’‘沃土5号’单株结薯数显著高于对照‘希森6号’,产量分别增加11.34%和11.01%,但无显著性差异。综合来看,‘T2’‘沃土5号’具有进一步示范种植的潜力。 展开更多
关键词 马铃薯 品种 比较 产量
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