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周雪

作品数:4 被引量:34H指数:2
供职机构:山东农业大学资源与环境学院更多>>
发文基金:国家科技支撑计划国家自然科学基金山东省博士后创新项目更多>>
相关领域:农业科学自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 4篇中文期刊文章

领域

  • 4篇农业科学
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 3篇小麦
  • 2篇小麦冠层
  • 2篇冠层
  • 2篇NDVI
  • 2篇SPAD值
  • 1篇冬小麦
  • 1篇多光谱
  • 1篇多光谱图像
  • 1篇叶绿
  • 1篇叶绿素
  • 1篇施肥
  • 1篇图像
  • 1篇小麦施肥
  • 1篇近地
  • 1篇化肥
  • 1篇光谱图像
  • 1篇分析评价
  • 1篇SPAD
  • 1篇ARCGIS...
  • 1篇HYPERS...

机构

  • 4篇山东农业大学
  • 1篇泰安市国土资...

作者

  • 4篇周雪
  • 3篇赵庚星
  • 1篇陈红艳
  • 1篇周雪
  • 1篇王芳
  • 1篇肖杨

传媒

  • 1篇中国农业科学
  • 1篇山东农业科学
  • 1篇天津农业科学
  • 1篇Agricu...

年份

  • 2篇2018
  • 1篇2016
  • 1篇2014
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
Hyperspectral Intelligent Monitoring System of Major Soil Nutrients Based on ArcGIS Engine被引量:1
2014年
Based on the object-oriented concept,the hyperspectral intelligent monitoring system of major soil nutrients was designed and developed by using C# and ArcGIS Engine in combination with Microsoft SQL Server.The system mainly includes the following functions:file operation,basic map operation,spectral preprocessing,model management,nutrient content quick calculation,spatial distribution analysis,user management and so on.This system can accomplish the input and preprocessing of soil hyperspectra,and calculate the content of major nutrients,such as soil organic matter,nitrogen,phosphorus as well as potassium quickly and intelligently based on hyperspectral data.Thereby,the soil nutrients regional distribution in the research area can be analyzed by using the principle of geostatistics.This study can not only promote the practicability of soil quantitative remote sensing,but also provide references for the decision-making of agricultural fertilizing.
周聪亮陈红艳周雪周雪
基于高光谱的小麦冠层叶绿素(SPAD值)估测模型被引量:10
2018年
选择山东省泰安市山东农业大学试验田为研究区,分别采用ASD FieldSpec 3光谱仪和SPAD-502叶绿素仪测量小麦冠层的近地高光谱反射率和SPAD值,通过分析小麦冠层光谱特征,进行光谱反射率及其一阶导数与SPAD值的相关分析,筛选敏感波段,进而分别构建基于敏感波段和植被指数的小麦冠层SPAD值估测模型,并优选确定最佳模型。结果表明,光谱反射率经一阶导数变换能更好突出光谱特征,用来筛选敏感波段,将6个敏感波段分别建立单波段及多波段组合估测模型,进而优选出最佳估测模型为R′_(871),R_(1 349),R_(725),R′_(1 995)多元线性回归模型,决定系数R^2=0.668;基于4种植被指数构建的小麦叶绿素最佳估测模型为NDVI的二次模型,方程为y=61.978 x^2-34.426 x+54.089,决定系数R^2为0.845。基于植被指数的估测模型可较好实现小麦冠层叶绿素信息的无损和快速获取,为小麦生产的实时监测提供了有效手段。
陈晓娜赵庚星周雪张颖宿宝巍
关键词:叶绿素小麦NDVI
基于小麦冠层近地多光谱图像的叶绿素(SPAD值)估测方法被引量:2
2016年
选择山东省泰安市山东农业大学实验田为研究区,利用ADC便携式多光谱相机和SPAD-502叶绿素计采集该区泰农18和山农15两个品种小麦越冬期、返青期、起身期冠层近地多光谱图像和SPAD值,构建不同生育期小麦的归一化植被指数(NDVI)与SPAD值的线性、对数、乘幂、指数、二次函数5种模型,进而优选小麦叶绿素含量最佳估测模型。结果显示:泰农18和山农15两个小麦品种不同时期的SPAD值与NDVI值均具有极显著相关关系(P<0.01),相关系数在0.797~0.915之间;泰农18小麦冠层SPAD值估测最佳模型为y=68.585x0.5841,山农15小麦冠层SPAD值估测最佳模型为y=124.4x^2+23.212x+44.973。该研究探索了基于近地多光谱数据的小麦叶绿素含量估测方法,为小麦叶绿素含量估测及营养诊断提供了一种快速有效的技术方法。
周雪王芳赵庚星
关键词:小麦冠层多光谱图像SPADNDVI
山东省小麦施肥特征与评价被引量:22
2018年
【目的】进入21世纪,人口、资源、环境的矛盾日益突出,中国农业生态环境面临多个方面的严峻挑战,施肥对环境的影响受到越来越多的关注。山东省是中国北方典型的高投入高产出集约农业区,对该省施肥状况的研究分析,对全国农作物施肥管理具有参考借鉴作用。论文针对山东省主要粮食作物——冬小麦的施肥状况进行系统分析,旨在理清其施肥特征与问题,为冬小麦的施肥决策与管理提供科学依据。【方法】以山东省测土配方施肥项目数据和统计资料为数据源,采用调查分析与统计分析相结合的方法,摸清小麦施肥现状及特征,并通过MATLAB建模分析建立最佳施肥模型,明确小麦施肥参数。【结果】2015年山东省冬小麦化肥消耗系数(Fec)较2010年减少了5.71%。冬小麦氮、磷、钾肥的平均施用量高于全国平均水平,施用比例存在磷肥比重较大,钾肥比重不足的状况。冬小麦基肥与追肥中多元素肥料占比增加,单质肥料占比总体减少。全省施肥总量、氮肥、磷肥的施用量呈自西向东递减的趋势,皆为鲁西和鲁北平原区最高,鲁东丘陵区最低。钾肥的施用量则与之相反。潮土地区小麦施氮、磷量最高,其次为砂姜黑土、褐土和棕壤,盐碱土区较低,钾素的投入则以棕壤最高,其次为砂姜黑土和褐土,盐碱土和潮土区钾素投入量较少。氮磷钾肥施用量与土壤全氮、有效磷和速效钾含量之间存在一定的不匹配状况,可适当增加东部丘陵区氮素用量,减少高产区肥料投入,增加低产区施肥水平。山东省以产量为目标的冬小麦氮磷钾肥最佳施用量分别为182.02、82.58和83.22 kg·hm^(-2),与此相比,目前氮肥、磷肥分别超25.60 kg·hm^(-2)和37.77 kg·hm^(-2),钾肥亏3.84 kg·hm^(-2)。【结论】山东省冬小麦施肥状况正在向良性发展,但仍存在施肥量偏高,施肥方式及比例不够合理问题。
李健敏赵庚星李涛肖杨周雪岳玉德
关键词:冬小麦分析评价
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