王宇
- 作品数：4 被引量：23H指数：1
- 供职机构：贵州大学矿业学院更多>>
- 相关领域：农业科学矿业工程更多>>
- 基于优化植被指数组合的多品种辣椒叶片叶绿素数值估测被引量：1
- 2023年
- 叶片叶绿素与植被生长状况息息相关,SPAD值能够反映作物叶片叶绿素含量,不同品种辣椒外形和生理生态参数具有明显差异,因此,准确、快速地估算SPAD值具有重要意义。以4个不同品种辣椒为研究对象,测量其SPAD值,对原始光谱进行倒数、对数、倒数对数、一阶微分和二阶微分变换,通过将变换光谱替换原始光谱来优化植被指数,对比优化植被指数和经典植被指数搭建模型的差异,最终得到不同品种辣椒SPAD值和高光谱之间的关系,寻找SPAD值的最优反演模型。结果表明:不同品种辣椒冠层光谱特性存在差异;辣椒叶片建模集、验证集和全样本SPAD值的变化趋势均为线椒大于朝天椒;基于倒数对数光谱优化的植被指数除了CI_(red edge)外,其余植被指数的相关系数均高于经典植被指数;基于lg1/R-VI搭建的随机森林模型无论是建模集还是验证集精度均较好,适合于不同品种辣椒SPAD值的估算,其中全样本模型测试集决定系数(R^(2))为0.83,平均绝对误差(MAD)为1.90,验证集R^(2)和MAD分别为0.45和1.26。
- 王宇汪泓肖玖军李可相邢丹邢丹陈阳张蓝月
- 关键词：辣椒SPAD值
- 盘江矿区煤矿井下人员定位系统设计初探被引量：22
- 2005年
- 建立可靠实用的煤矿井下人员定位系统,对改善煤矿的安全生产管理有着重要的现实意义。正确选择成熟的煤矿井下人员定位系统,根据具体情况合理地进行系统布局设计是成功建设经济,可靠,实用的煤矿井下人员定位系统的关键。
- 王宇刘勇
- 关键词：煤矿井下人员
- 基于GA-PLS-SPA的辣椒叶片叶绿素含量高光谱估测
- 2024年
- 叶绿素对辣椒的长势评估和营养状况管理具有重要的意义,针对高光谱存在数据量大和冗余度高的问题,探究不同特征选择算法相结合进行高光谱叶绿素含量估测的可行性。以贵州省遵义市栽培辣椒为研究对象,采集盛果期辣椒冠层高光谱数据,通过卷积平滑(SG)、一阶微分(FD)、二阶微分(SD)和多元散射校正(MSC)处理原始光谱数据,比较不同预处理方法下的贝叶斯优化随机森林(BO-RF)估测效果,以MSC预处理后的数据为基础,运用遗传偏最小二乘算法结合连续投影算法(GA-PLS-SPA)进行最优特征波段选取,最后以GA-PLS、SPA和GA-PLS-SPA分别选取的特征波段作为输入变量,建立BO-RF、RF和BP神经网络模型来验证GA-PLS-SPA的普适性和广泛性。结果表明,MSC相比其他预处理方法对叶绿素含量的反演效果最好;相同估测模型条件下,基于GA-PLS-SPA建立的估测模型精度最高,选取特征波段数量最少,为7个,GA-PLS-SPA-BO-RF是估测叶绿素含量的最佳模型,训练集的R^(2)、RMSE和RPD分别为0.896、2.791和3.124,测试集的R^(2)、RMSE和RPD分别为0.913、2.965和3.414;相同算法建模条件下,BO-RF的精度明显高于RF和BP神经网络。MSC处理后的光谱能极大程度提取出辣椒叶片的叶绿素信息,GA-PLS-SPA能有效实现特征波段选取,降低模型复杂度,BO-RF具有良好的叶绿素含量反演能力。
- 彭俊杰汪泓王宇肖玖军李可相邢丹
- 关键词：辣椒叶绿素连续投影算法
- 基于高光谱的山区耕地土壤有机质含量估测
- 2024年
- 以贵州省典型山区耕地土壤高光谱数据为研究对象,基于光谱变换法和机器学习原理构建贵州省山区耕地土壤有机质(SOM)含量估算模型。于2020年8月至2021年3月在贵州省13个县(区、市)采集了120个土壤样品,检测土壤可见光-近红外波段光谱信息,利用5种光谱数据变换(原始光谱、一阶微分、二阶微分、倒数对数的一阶微分、连续统去除)和4类模型(偏最小二乘回归、支持向量机、随机森林和BP神经网络)组合出不同土壤有机质含量的预测模型,按照3∶1选择训练样本和测试样本以估算山区SOM含量。结果表明,一阶微分数据变换与山区SOM含量的相关性较高,相关系数最高达到-0.635;反演模型中,基于一阶微分光谱变换构建的BP神经网络模型精度最高,训练集、测试集的决定系数(R 2)分别为0.845、0.838,测试集均方根误差(RMSE)为3.452,相对分析误差(RPD)达到2.470,其次是RF、PLSR模型的RPD较高,SVM模型的RPD最低。光谱数据变换中一阶微分法能极大程度提取出山区耕地的SOM含量信息,BP神经网络模型是估算山区SOM含量的最优模型,本研究结果可为贵州省山区耕地土壤肥力的监测以及农业生产提供理论参考。
- 张永亮汪泓肖玖军李可相王宇邢丹
- 关键词：土壤有机质山区耕地BP神经网络
