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黔西南红土型金矿与云南东川拖布卡-播卡金矿苔藓植物比较研究 被引量：6
1
作者 江洪 张朝晖 《广东农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2012年第23期179-182,共4页
对黔西南红土型金矿苔藓植物的调查结果显示,黔西南红土型金矿苔藓植物共14科53属124种,其中苔类植物1科2属2种分别为叶苔科叶苔属拟卵叶叶苔和细茎叶苔;藓类植物13科52属122种。与云南东川拖布卡-播卡金矿苔藓植物比较发现,黔西南红土... 对黔西南红土型金矿苔藓植物的调查结果显示,黔西南红土型金矿苔藓植物共14科53属124种,其中苔类植物1科2属2种分别为叶苔科叶苔属拟卵叶叶苔和细茎叶苔;藓类植物13科52属122种。与云南东川拖布卡-播卡金矿苔藓植物比较发现,黔西南红土型金矿苔藓植物丰富度大于云南东川拖布卡-播卡金矿,生活型以丛集型为主,两矿区共有科为3科,共有属为10属,相同种为10种,种的相似性较小,种的相似性系数为6.99%,属的相似性指数为15.87%,科的相似性指数为17.6%,其相同种中土生对齿藓Didymodon vinealis(Brid.)Zander、云南墙藓Tortula yunnanensis P.C.Chen和硬叶小金发藓Pogonatum neesii(C.Muell.)Dozy.分布较广泛,可进一步作为生态修复研究的材料。 展开更多
关键词 苔藓植物 黔西南红土型金矿 拖布卡-播卡金矿
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基于自发光子的小麦品种聚类分析 被引量：1
2
作者 史卫亚 焦珂珂 +2 位作者 王艳娜 宋红霞 梁义涛 《粮食与饲料工业》 CAS 北大核心 2013年第11期4-7,共4页
为了实现准确无损的小麦品种检测,提出了将生物超微弱发光信息与模式识别技术相结合的小麦品种聚类分析方法。通过测量不同品种小麦发射的生物光子,分别使用均值、方差和自相关值作为特征向量,然后使用K-means和ISODATA算法对这些特征... 为了实现准确无损的小麦品种检测,提出了将生物超微弱发光信息与模式识别技术相结合的小麦品种聚类分析方法。通过测量不同品种小麦发射的生物光子,分别使用均值、方差和自相关值作为特征向量,然后使用K-means和ISODATA算法对这些特征向量进行处理,实现小麦品种的识别。实验结果表明,使用提出的方法可以实现小麦品种的无损检测,同时也表明单独使用均值和方差这两维特征能使分类效果达到更好。所提出的方法可用于小麦品种的早期辅助决策,指导粮库科学有效地开展收购储藏等工作。 展开更多
关键词 小麦品种 聚类分析 K—means ISODATA 模式识别
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植物的分类与数量 被引量：1
3
作者 王玉珏 艾力西热.买买提 +2 位作者 刘志强 努尔 王光雷 《草食家畜》 2014年第6期45-46,共2页
本文介绍了世界植物的分类与数量,并对植物物种数量的可靠性进行了分析,提出了解决物种同种异名的方法。
关键词 植物分类 植物数量
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作物类型与分类应添加新成员-能源作物的讨论 被引量：1
4
作者 王春虎 朱高岭 郭秀华 《河南科技学院学报（自然科学版）》 2011年第3期15-17,共3页
作物栽培学上在作物类型与分类方面多习惯划分为粮食作物、经济作物、饲料作物、绿肥作物四大类型或粮、棉、油、糖、麻、烟、茶、桑、果、菜、药、杂.本文从作物分类的概念、基本要素、分类的依据等方面对能源作物进行了探讨,认为在作... 作物栽培学上在作物类型与分类方面多习惯划分为粮食作物、经济作物、饲料作物、绿肥作物四大类型或粮、棉、油、糖、麻、烟、茶、桑、果、菜、药、杂.本文从作物分类的概念、基本要素、分类的依据等方面对能源作物进行了探讨,认为在作物栽培中,作物类型和作物分类方面应增加能源作物,以引起人们对能源作物的了解和重视,加速其利用效率. 展开更多
关键词 作物 分类 类型 能源作物 生物产量
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在不同海拔梯度上高寒草甸植物物种多样性指数、生物量变化及其关系的研究 被引量：3
5
作者 尚永成 欧为友 《黑龙江畜牧兽医》 CAS 北大核心 2017年第5期162-164,共3页
目前，关于高寒草甸植物多样性和生物量沿海拔梯度的分布规律并无一致性结论，主要包括五种分布规律，即负相关、中间高度膨胀、中等海拔高度较低、正相关和无关，其中中间高度膨胀理论公认度最高。
关键词 海拔梯度 高寒草甸 物种多样性指数 生物量 草甸植物 量变 分布规律 膨胀理论
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基于R语言的作物分类研究 被引量：6
6
作者 刁雨晴 冉谷林 查元源 《节水灌溉》 北大核心 2022年第7期79-84,90,共7页
灌区的生产规划对粮食生产具有非常关键的意义,对灌区进行合理的生产规划,极为重要的一点是要快速、精准的提取出灌区的作物信息。以R语言为工具,湖北省漳河灌区为研究区,基于GF-1数据、Sentinel-2数据及Landsat 8数据,计算并提取研究... 灌区的生产规划对粮食生产具有非常关键的意义,对灌区进行合理的生产规划,极为重要的一点是要快速、精准的提取出灌区的作物信息。以R语言为工具,湖北省漳河灌区为研究区,基于GF-1数据、Sentinel-2数据及Landsat 8数据,计算并提取研究区作物的归一化差值植被指数(NDVI)、增强型植被指数(EVI)及比值植被指数(RVI)时间序列,分别采用CART决策树、朴素贝叶斯(NB)、支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)及随机森林(RF)算法对研究区主要作物进行分类。结果表明:①基于随机森林采用多种植被指数时间序列组合数据进行分类效果最好,总精度为96.96%,Kappa系数为0.948。对各地物的分类中,水体分类效果最好,双季稻轮作区分类效果最差。②R语言可以实现遥感数据的下载、预处理、分析及可视化过程,避免了跨平台数据处理,简化了遥感数据的处理过程,说明R语言在遥感数据处理过程中具有适用性与优越性。 展开更多
关键词 R语言 作物分类 多源遥感数据 时间序列 机器学习 随机森林
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基于Google Earth Engine的农作物分类研究 被引量：2
7
作者 李静茹 薛华柱 +1 位作者 何湜 马战林 《青海科技》 2021年第3期65-71,共7页
农作物分类与识别是开展农作物的长势、产量、灾害等相关信息监测的基础,对确保粮食安全、发展社会经济、制定农业政策以及保护生态功能等有重要作用。本文以"原阳大米"之乡河南省原阳县为研究区,基于谷歌地球引擎(Google Ear... 农作物分类与识别是开展农作物的长势、产量、灾害等相关信息监测的基础,对确保粮食安全、发展社会经济、制定农业政策以及保护生态功能等有重要作用。本文以"原阳大米"之乡河南省原阳县为研究区,基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine)云平台,利用随机森林(Random Forest)机器学习算法,通过地面实测数据比较分析了Sentinel-1雷达数据和Sentinel-2光学数据在原阳县秋季农作物分类中的精度。结果表明:多时相的Sentinel-1雷达数据的加入能大大提高农作物的分类精度。基于单时相Sentinel-2光学数据的总体分类精度为87.83%,Kappa系数为0.84;基于多时相Sentinel-1雷达数据的总体分类精度为93.15%,Kappa系数为0.91;基于合成单时相Sentinel-2和多时相Sentinel-1数据的分类精度为96.04%,Kappa系数为0.95%。 展开更多
关键词 农作物分类 Google Earth Engine Sentintel-1 Sentintel-2 随机森林
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