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阿不都艾尼·阿不里

作品数:11 被引量:112H指数:5
供职机构:新疆大学资源与环境科学学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金新疆维吾尔自治区自然科学基金更多>>
相关领域:农业科学天文地球自动化与计算机技术环境科学与工程更多>>

文献类型

  • 9篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 5篇农业科学
  • 1篇经济管理
  • 1篇天文地球
  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇建筑科学
  • 1篇环境科学与工...

主题

  • 4篇重金
  • 4篇重金属
  • 3篇土壤
  • 2篇重金属污染
  • 2篇污染
  • 2篇小麦
  • 2篇金属污染
  • 2篇干旱
  • 2篇干旱区
  • 2篇春小麦
  • 1篇大学生
  • 1篇地理加权回归
  • 1篇地理加权回归...
  • 1篇地下水
  • 1篇地下水埋深
  • 1篇盐化
  • 1篇盐渍
  • 1篇盐渍化
  • 1篇遥感
  • 1篇叶绿

机构

  • 10篇新疆大学
  • 3篇伊犁师范大学
  • 2篇教育部
  • 1篇北京师范大学
  • 1篇滁州学院
  • 1篇武汉大学
  • 1篇浙江大学
  • 1篇和田师范专科...

作者

  • 10篇阿不都艾尼·...
  • 3篇师庆东
  • 2篇李晓航
  • 1篇玉米提·哈力...
  • 1篇伍靖伟
  • 1篇李浩
  • 1篇尼格拉·塔什...
  • 1篇张飞
  • 1篇杨鹏举
  • 1篇李虎

传媒

  • 2篇麦类作物学报
  • 1篇土壤通报
  • 1篇水土保持研究
  • 1篇农业工程学报
  • 1篇光谱学与光谱...
  • 1篇生态科学
  • 1篇新疆大学学报...
  • 1篇现代商贸工业
  • 1篇中国农业工程...

年份

  • 2篇2022
  • 3篇2020
  • 4篇2019
  • 1篇2014
11 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
基于机器学习的春小麦叶片水分含量高光谱估算被引量:5
2022年
为了比较不同机器学习算法在干旱半干旱区春小麦叶片水分含量(leaf water content,LWC)遥感监测中的应用效果及筛选最佳波段组合,在田间尺度上,以春小麦冠层高光谱数据为基础,采用两波段组合形式,计算15种光谱参数(比值植被指数RVI、归一化植被指数NDVI、差值植被指数DVI和12种水分植被指数),通过对抽穗期叶片含水量与光谱参数拟合效果进行对比与分析,分别构建了基于机器学习[人工神经网络(artificial neural network,ANN)、K近邻(K-nearest neighbors,KNN)和支持向量回归(support vector regression,SVR)]和光谱参数的春小麦LWC反演模型,并对模型精度进行验证,以确定有效波段组合。结果表明,小麦抽穗期LWC与冠层高光谱反射率(R_(784~950))、12种水分植被指数均显著相关(P<0.01);波段组合形式有效地优化了两波段指数的波段组合,在800~1000 nm区间光谱参数(RVI_(1046,1057)、NDVI_(1272,1279)、DVI_(1272,1279))的波段组合计算明显提升了其对LWC的敏感性;在不同的机器学习算法中,基于两波段组合光谱参数的KNN算法所见模型对LWC的预测效果(r^(2)=0.64,RMSE=2.35,RPD=2.01)优于ANN、SVR两种算法。这说明两波段光谱指数和KNN算法在春小麦叶片水分含量的高光谱遥感估算中具有一定的优势。
热依拉·艾合买提吾木提·艾山江阿不都艾尼·阿不里尼加提·卡斯木
关键词:春小麦水分含量植被指数
不同地下水埋深的盐化土壤蒸发的试验研究
通过室内土柱试验,研究了50、70、90cm地下水埋深的土壤盐分运动对土壤蒸发的影响.结果表明:①不同地下水埋深条件下,土壤水分运移有一定差异,地下水埋深越浅,土壤水分越高;②时间上,随着蒸发的进行,阶段平均蒸发量逐渐从...
阿不都艾尼·阿不里伍靖伟黄介生塔西普拉提·特依拜杨鹏举
关键词:土壤水分蒸发量地下水埋深
文献传递
假木贼重金属含量的高光谱估算研究
2020年
植物作为生态环境的主要组成部分,植物受污染状况能够反映区域生态环境污染状况,因此植物重金属污染快速监测,对其周围生态环境预警具有重要意义.本研究利用传统化学分析方法和高光谱技术,采用多元逐步回归分析法(SMLR)和偏最小二乘回归分析方法(PLSR)对假木贼体内的重金属(Zn、Cu、Cr、Hg和As)含量进行估算和预测.结果表明:(1)由相关性分析结果发现,二阶导数处理之后的光谱反射率与重金属含量之间的相关性较敏感,且通过0.01水平上的特征波段数量明显增加;而一阶导数处理后的光谱数据及原始光谱对重金属的敏感程度较弱.(2)SMLR估算模型精度分析发现,Zn、Cu、Cr、Hg和As的估算精度(R^2)分别达到0.61、0.57、0.50、0.60和0.42;PLSR估算模型精度分析发现,Zn、Cu、Cr、Hg和As的估算精度(R^2)分别达到0.79、0.74、0.75、0.72和0.51.(3)对PLSR和SMLR估算模型精度进行分析可知,PLSR模型估算的决定系数高(R^2=0.79),误差比较小(RMSE=2.03),更接近于实测值.PLSR估算模型能够较好地估算假木贼体内重金属含量,可为干旱地区植被重金属污染快速监测提供技术支持和理论依据.
阿不都艾尼·阿不里尼加提·卡斯木师庆东师庆东比拉力·依明
关键词:干旱区重金属含量
基于分数阶微分的春小麦叶绿素含量高光谱估算被引量:14
2019年
为提高农作物叶片叶绿素含量高光谱估算的准确度,以阜康农作物试验地为研究靶区,测定了165个采样点的春小麦叶片叶绿素含量和叶片光谱反射率,运用分数阶微分算法进行光谱预处理,最后运用偏最小二乘法(PLSR)建立叶绿素含量估算模型。结果表明,对数学变换(√R、lgR、1/lgR、1/R)的光谱及原始光谱(R)的数据进行0~2阶分数阶微分预处理时,通过0.01水平显著性检验的波段数量明显增加,且光谱数据经4种数学变换后均在1.2阶微分与小麦叶绿素含量有较高的相关性。1.2阶微分处理后,对叶绿素含量的敏感波段数量表现为√R>lg^R>1/R>1/lg^R>R。利用对数变换和1.2阶微分计算的植被指数(NDVI、DVI、RVI、MSR705、MSR670,800、CI)建立的PLSR模型的估算精度最优,其预测的相对误差、决定系数和平方根差分别为2.17、0.87和0.243mg·g^-1,可作为小麦叶片叶绿素含量的最佳估算模型,也说明对光谱数据进行数学转换和分数阶微分处理可显著提高春小麦叶绿素含量的估算精度。
茹克亚·萨吾提阿不都艾尼·阿不里尼加提·卡斯木李虎李虎亚森江·喀哈尔李晓航
关键词:分数阶微分叶绿素含量春小麦
基于PMF模型的准东煤矿周围土壤重金属污染及来源解析被引量:42
2019年
为了解准东煤矿区周围土壤的污染状况及来源,在准东露天矿区采集47个表层土壤样本,测定其中 Zn、Cu、Pb、Cr、Hg 和 As 6 种重金属元素的含量。运用统计学方法、地累计指数(geoaccumulation index,Igeo)和潜在风险指数(potential ecological risk index,PER)对研究区土壤重金属污染程度和生态风险态势进行评价,采用正矩阵分解模型(positive matrix factorization,PMF)解析重金属污染源。结果表明:1)研究区土壤 Zn、Cu、Pb、Cr、Hg 和 As 含量均超出新疆土壤环境质量背景值,超标率分别为 2.1%、14.9%、4.3%、68.1%、68.1%和 95.8%,其中 As 含量的均值分别超过国家土壤质量Ⅰ级和Ⅱ级标准(GB15618-1995)的 2.1 和 1.3 倍;2)Hg 的地累积指数和潜在生态风险指数呈极高污染和高风险态势,Zn、Cu 和 Pb 处于未污染和低风险状态。研究区综合潜在生态风险指数介于 50.09~1 038.47 之间,差异明显,均值为 180.22,21%和 11%土壤采样点呈现出较高和高风险水平;3)PMF 模型结果显示:研究区土壤 Hg 主要受到燃煤活动的影响;Pb 的积累主要与交通运输有关,As 的积累主要与大气沉降和工业排放有关,工业排放是 Cr 的主要污染源,Zn 和 Cu 的积累主要与土壤成土母质等自然因素有关。燃煤、交通运输、大气降尘、工业排放和自然因素 5 种来源的贡献率分别为 20.79%,16.83%,16.83%和 27.72%和 17.82%。
比拉力·依明阿不都艾尼·阿不里阿不都艾尼·阿不里师庆东尼加提·卡斯木李浩
关键词:重金属污染生态风险污染源
阿克苏市绿地土壤重金属污染及植物富集特征被引量:4
2019年
植物对重金属污染具有一定的吸滞能力,利用园林植物减缓和治理城市重金属污染具有重要意义。采用单因子污染指数法、内梅罗综合指数法和富集系数法,评价阿克苏市不同功能区绿地土壤重金属污染程度,分析常见绿化树种叶片的重金属富集效应和空间分异特征。结果表明:阿克苏市绿地土壤4种重金属(Zn、Cu、Pb、Cr)污染程度不同,其中Cu、Pb污染最为严重,达到了重度污染。阿克苏市不同绿地功能区土壤内梅罗综合污染指数(Nemerow integrated pollution index)PN由高到低的顺序为工业区绿地>(PN=3.68)交通道路绿地(PN=3.47)>居住区绿地(PN=3.34)>公园绿地(PN=2.93)>城郊绿地(PN=2.16);阿克苏市区主要绿化树种间,新疆杨、法国梧桐对Zn、Cu、Pb、Cr的富集系数较大,可作为阿克苏市区土壤重金属污染修复的重点选用树种;大叶白蜡、圆冠榆、垂柳对Zn、Cu、Pb、Cr的富集系数次之,可作为备选树种。
美合日阿依·希尔亚孜旦玉米提·哈力克阿不都艾尼·阿不里
关键词:重金属植物叶片
优化光谱指数的露天煤矿区土壤重金属含量估算被引量:6
2019年
光谱学提供了对土壤中许多元素进行定量分析和快速无损检测的方法。可见光和近红外反射光谱(Vis-NIR)为研究土壤重金属污染提供了一个有用的工具。于新疆准东露天煤矿区采集51个0~10 cm深度的土壤样品,在实验室中分别测定样品的有机质(SOM)含量、重金属砷(As)含量与高光谱;使用基于 JAVA 语言自主开发的两波段组合软件V1.0(No: 2018R11S177501)计算不同高光谱数据变换形式(原始反射率( R),倒数(1/ R),对数(lg R)和平方根( R)下Vis-NIR区域(400~2 400 nm)所有两波段组合得到的优化光谱指数(NPDI)与As的相关性,在最优光谱指数(| r |≥0.73和 p =0.001)中通过变量重要性准则(VIP)进一步筛选VIP≥1的指数作为模型自变量,基于地理加权回归(GWR)模型估算As含量并使用四个交叉验证度量标准:相对分析误差(RPD),决定系数(R^2),均方根误差(RMSE)和最小信息准则(ACI)评价模型精度,从而探讨优化光谱指数方法应用于高光谱检测露天煤矿区土壤重金属砷含量的可行性。结果表明:(1)研究区As含量离散度较高,所有样品中SOM含量均小于2%,且As含量与SOM含量在0.01的显著性水平上无显著相关性(| r |=0.113)。(2)As含量与单波段光谱反射率的相关性很低(| r |≤0.228),而通过 R , 1/ R , lg R , R 计算的NPDIs与As含量的相关性在近红外(NIR, 780~1 100 nm)和短波红外(SWIR, 1 100~ 1 935 nm)光谱中发现最高的相关系数和最低的 p 值(|r|≥0.73和 p =0.001),在长波近红外(LW-NIR)区域基于 R 形成的NPDIs与As含量相关性最高(|r|=0.74)。(3)VIP方法分别筛选NPDI R (1 417/1 246), NPDI 1/ R (799/953, 825/947)、 NPDI sqrt- R (1 023/1 257, 1 008/1 249, 1 021/1 250, 1 020/1 247)和NPDI lg R (801/953, 811/953, 817/951, 825/947, 828/945)为GWR模型自变量。(4)从4个预测模型的表现可以看出, Model-a( R)与其他三个模型(Model-b(1/ R), Model-c( R)和Model-d(lg R))相比,它具有最高的验证系数(R^2=0.831, RMSE=4.
亚森江·喀哈尔茹克亚·萨吾提尼加提·卡斯木尼格拉·塔什甫拉提张飞阿不都艾尼·阿不里师庆东
关键词:土壤重金属地理加权回归模型露天煤矿区
基于机器学习的干旱区土壤盐渍化定量估算被引量:2
2022年
【目的】探讨对土壤盐渍化进行快速、准确监测技术与方法。【方法】利用353个地面表观电导率数据,以及从Worldview-2影像获取对应采样点的波段反射率值,结合两波段组合植被指数和三波段组合植被指数,筛选最佳二维、三维波段组合方式,引入人工神经网络、K近邻和支持向量回归来构建区域土壤盐渍化定量反演模型。【结果】①WV-2影像的红边和近红外波段与ECa呈现显著相关(P<0.01)。②二维植被指数(RVI_((B5-B2))、NDVI_((B6-B2))、DVI_((B2-B6)))和三维植被指数(3DVI_((B2-B6-B6))、3DVI_((B3-B5-B6))、3DVI_((B5-B2-B1))、3DVI_((B2-B1-B6))、3DVI_((B2-B1-B6))、3DVI_((B6-B1-B2))、3DVI_((B5-B3-B7)))的波段组合计算提高了其对土壤盐渍化的敏感性。③基于不同维度数据的机器学习估算模型中,3DVI和KNN算法结合对土壤盐渍化估算效果最为突出,且模型精度为R^(2)=0.773,RMSE=1.659 dS m^(−1),RPD=2.216。【结论】所构建的多维植被指数可应用于类似环境条件下盐渍土地监测和评价研究。
丁玮祺吾木提·艾山江阿不都艾尼·阿不里尼加提·卡斯木
关键词:土壤盐渍化
基于遥感生态指数模型的阜康市生态环境动态变化监测与评价被引量:34
2020年
城市化进程不断加快引起生态环境问题,利用遥感技术及时、快速、客观、定量评价区域生态环境变化显得尤为重要。选取2000年、2008年、2016年Landsat(TM/OLI)系列遥感影像,提取绿度(NDVI)、湿度(WET)、干度(NDBSI)和热度(LST)4个重要指标,基于主成分分析法计算遥感生态指数(RSEI),对阜康市16年以来的生态环境质量变化进行监测与评价。结果表明:从2000—2008年阜康市的生态环境质量逐渐下降,在这8年期间生态环境转差的区域面积达到了849.35 km 2,约占总面积的25.72%;且以2008—2016年期间生态环境质量下降幅度为最大,环境质量转差的区域面积增长到1601.41 km 2比前8年增长了2倍,约占总面积的48.49%,而环境质量转好的只占了13.06%。2000—2016年阜康市的生态环境质量快速下降,环境质量变差的区域面积已达到1757.93 km 2,阜康市环境质量转好的区域面积保持下降趋势,约占总面积的8.98%,而质量转差的区域逐步增加,约占总面积的53.23%。在空间上,生态条件变差的地点主要分布在郊区中部和北部地区。生态环境好转的主要区域分布在一些新增的城区基础设施和一些规模较大的房地产开发新区,而中部耕地周边生态环境变化较小。该城市生态环境质量下降原因分析可知,干旱等自然条件下超负荷开发活动是导致生态环境质量恶化的一个重要因素。
茹克亚·萨吾提阿不都艾尼·阿不里李虎尼加提·卡斯木李晓航
关键词:主成分分析
大学生线上/线下学习模式的满意度调查分析被引量:5
2020年
为了更好地了解疫情期间高校学生在线课程学习现状与满意度,以高校本科生群体为调查对象,基于通讯设备的问卷调查方法开展了研究,分析发现高校学生对在线课程学习满意度存在显著性差异,在线学习是考验大学生的自主学习能力,任课教师线上/线下管理力度与学生的学习能力具有密切相关,在课堂互动和督促学生学习是必然欠缺的,直接导致学习效率不理想等问题。因此,结合以上线上/线下存在的问题为重点,改善大学生线上/线下教学中学习的积极性及效率等方面的建议方法。
尼加提·卡斯木阿不都艾尼·阿不里
关键词:疫情满意度大学生
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