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  • 【专利】 一种提高活性染料染色织物耐光色牢度的方法

    作者:张明政 ; 黄丹 ; 沈云 年份:2012
    摘要:本发明公开了一种提高活性染料染色棉织物耐光色牢度的方法,属于纺织品后整理技术领域。该方法是将自制的反应性紫外吸收剂4-(4,6-二氯-1,3,5-三嗪-2-氧基)-2-羟基苯基苯甲酮(UV-DTHM)采用浸轧—焙烘的方法整理到棉织物上,然后用不同浓度的活性染料对其进行染色。染色后的织物在美国Q-SUN B02日晒牢度仪中连续照射40h,经紫外吸收剂整理的织物较未整理的织物耐日晒色牢度提高了0.5-1级,紫外吸收剂的预处理有效地提高了活性染料染色棉织物的耐日晒色牢度。
  • 【期刊】 基于无人机遥感影像的育种玉米垄数统计监测

    刊名:农业工程学报 作者:张明政 ; 苏伟 ; 蒋坤萍 ; 闫安 ; 刘哲 ; 王伟 关键词:遥感 ; 无人机 ; 监测 ; 育种玉米 ; 垄数 ; 超绿特征 ; 分割投影法 ; Hough变换 机构:中国农业大学土地科学与技术学院 ; 中国农业大学土地科学与技术学院 ; 山东省滕州市田岗学校 年份:2018
    摘要:为准确、快速的获取区域范围内的育种玉米垄数信息,该研究充分利用无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)超低空遥感监测技术,通过提取UAV影像的超绿特征和Hough变换方法提取育种玉米的垄数。研究区为金色农华种业科技股份有限公司崖城育种基地,基地内存在正处于苗期、拔节期和成熟期的玉米试验地块,使用的数据源为利用固定翼瑞士e Bee Ag精细农业用无人机获取的超低空可见光影像。研究过程中,首先计算UAV影像的超绿特征,并进行二值优化与形态学开启运算处理,以分离玉米植株与土壤背景信息,采用3种尺寸的窗口搜索并检测用于垄数提取的定位点;然后,用影像分割投影法提取玉米垄线的中心点,减小后续处理的计算量;最后,对已经提取的直线特征不明显的无人机影像中垄线中心点进行Hough变换,以提取玉米垄数。精度评价结果为:采用3种搜索窗口,苗期地块内的43垄玉米的提取精度分别为97.67%、95.35%、88.37%;拔节期地块内的74垄玉米的提取精度分别为100.00%、100.00%、58.11%;成熟期地块内的44垄玉米的提取精度分别为95.45%、90.91%、88.64%。该研究所提出的基于影像分割投影法和Hough变换可以正确提取不同生育期的玉米垄数,其中以拔节期的玉米垄数提取精度最高,此时的玉米植株在UAV影像上可以识别且又尚未封垄,是提取种植垄数的最佳时相;对于定位点检测,与玉米种植的垄间间隔相近的窗口尺寸(1?15或者1?25)是垄数监测的最佳尺寸。
  • 【期刊】 基于最大熵模型的玉米冠层LAI升尺度方法

    刊名:农业工程学报 作者:张明政 ; 苏伟 ; 吴代英 ; 武洪峰 ; 姜方方 ; 张蕊 关键词:遥感 ; 作物 ; 算法 ; 最大墒模型 ; 叶面积指数 ; 升尺度 ; 尺度效应 ; 环境变量 机构:中国农业大学信息与电气工程学院 ; 中国农业大学信息与电气工程学院 ; 黑龙江省农垦科学院科技情报研究所 年份:2016
    摘要:叶面积指数(leaf area index,LAI)是表达农作物冠层结构的关键参数之一,准确获取LAI对于农作物长势监测、估产等研究具有非常重要的意义。由于地物空间复杂性、数据源的不同以及遥感反演模型的非线性,LAI的反演结果会存在尺度效应,因此需要进行尺度转换研究。理想的升尺度转换应该只是数据空间分辨率的降低,而数据内在信息应保存到低分辨率中。最大熵(maximum entropy,Max Ent)模型是基于多种环境因子的广义学习模型,对分析因子的空间分布具有较高的估算精度,因此,该研究利用最大熵模型进行玉米冠层LAI升尺度方法研究,从而将野外实测的LAI点数据扩展到空间分辨率为30 m的面数据,所使用的数据源是Landsat8 OLI遥感影像、气象数据和野外样点上测量的LAI数据。研究结果表明:利用最大熵模型升尺度转换结果与实测LAI相比,R2为0.601、RMSE为0.898,说明两者的相关性较高;由于玉米冠层叶片之间的相互遮挡,导致整体结果偏低,但偏低误差在可接受范围内。因此,Max Ent模型可用于农作物LAI点数据到面数据的升尺度转换。
  • 【期刊】 基于优化PROSAIL叶倾角分布函数的玉米LAI反演方法

    刊名:农业机械学报 作者:张明政 ; 苏伟 ; 郭皓 ; 赵冬玲 ; 刘婷 关键词:玉米 ; PROSAIL模型 ; 叶倾角分布函数 ; 叶面积指数 ; 地基激光雷达 ; 高分一号 机构:中国农业大学信息与电气工程学院 ; 中国农业大学信息与电气工程学院 ; 山东农业大学资源与环境学院 年份:2016
    摘要:叶面积指数(LAI)是描述玉米冠层结构的重要参数之一,PROSAIL模型是常用于反演LAI的机理模型,能较为真实地反演植被冠层真实情况,但PROSAIL模型中使用的叶倾角分布函数假定区域内所有作物叶倾角分布是相同的,不能反映玉米植株真实的叶倾角分布情况。本研究以高分一号遥感影像和地基激光雷达点云数据作为数据源,充分利用地基激光雷达(TLS)在获取植被结构参数上的优势,通过体素化的方法对玉米叶片回波点云进行分割,获取每个拟合叶片单元的叶倾角,进而得到玉米植株真实的叶倾角分布,结合椭球分布函数得到玉米精确的叶倾角分布函数,实现对PROSAIL模型中叶倾角分布函数的优化。研究过程中分别基于未改进的PROSAIL模型和经过TLS优化后的PROSAIL模型反演黑龙江825农场主要玉米种植区的LAI。LAI反演结果表明:2种反演方法得到的LAI与实测LAI都具有较好的相关性,决定系数R2分别为0.557 6和0.858 3,模型可信度较高;但基于PROSAIL模型反演所得LAI结果偏低,在利用TLS数据提取叶倾角对模型进行优化后,反演LAI的估算精度由26.53%提高到96.23%。由此可知,通过引入TLS点云数据改进农作物叶倾角分布函数能大幅度提高LAI反演的准确性。
  • 【期刊】 基于地基激光雷达与Landsat8影像的玉米LAI反演

    刊名:中国激光 作者:张明政 ; 苏伟 ; 王瑞燕 关键词:遥感 ; 地基激光雷达 ; Landsat8 ; 叶面积指数 ; 体素 ; 冠层分析法 机构:中国农业大学信息与电气工程学院 ; 中国农业大学信息与电气工程学院 ; 山东农业大学资源与环境学院 年份:2015
    摘要:光学遥感影像可以快速提取大面积玉米冠层信息,但无法提供冠层垂直结构信息,导致反演玉米叶面积指数(LAI)时存在无法表达植被冠层内部叶片贡献而使反演LAI偏低的问题;地基激光雷达能够获取玉米冠层的高精度三维结构信息,但是每次只能在有限样区内获取。结合这两种技术的优势,利用将激光雷达数据体素化的方式,通过冠层分析法提取高精度的冠层结构信息;利用Landsat8光学影像获得大面积玉米冠层反射率,与得到的冠层结构信息进行回归分析,从而反演得到大面积的玉米冠层精确LAI结果。研究结果表明,归一化植被指数(NDVI)与激光点云计算的LAI相关性最强,相关系数R2=0.8086,均方根误差(RMSE)为0.1230,比值值被指数(RVI)相关性最差,R2=0.7079,RMSE为0.1520,通过实测值验证分析,三种模型的平均相对误差均小于10%,模型的可信度较高。
  • 【期刊】 基于机载激光雷达点云的飞行障碍物提取方法研究

    刊名:农业机械学报 作者:张明政 ; 苏伟 ; 赵晓凤 ; 王伟 关键词:机载激光雷达 ; PCL ; RANSAC ; 稳健特征值 ; 平面分割模型 年份:2017
    摘要:无人机搭载激光雷达扫描仪以获取机载点云已成为农作物冠层结构信息提取的理想数据源,基于机载激光雷达点云提取树木、电力塔、电力线等飞行障碍物,为无人机安全飞行提供可靠数据。首先,使用Terra Solid软件对点云进行滤波,分离地面点,提取植被树木、电力塔、电力线等障碍物,根据地物分布进行点云分幅。利用PCL点云库中随机采样一致性及稳健的特征值法构建平面模型,实现分幅后的点云非地面点及飞行障碍物提取。最后,以人工滤波结果和分类结果为参考点云,分别建立基于TIN算法的滤波结果和PCL分割结果的精度验证混淆矩阵,从而对滤波及分割提取障碍物的结果进行精度评价。研究结果表明,Terra Solid软件处理分幅点云效率优于整幅点云数据,Terra Solid及PCL两者对于处理相同分幅点云结果较为相近,其中PCL操作快捷高效,可视性较差。在提取飞行障碍物的过程中,可结合二者优势。
  • 【专利】 一种用于测量水质生物毒性的系统

    摘要:本实用新型公开了一种用于测量水质生物毒性的系统,所述系统包括加热组件和反应组件,所述加热组件和反应组件分别通过控制线路与控制器相连,其中,所述加热组件与反应组件连接为循环通路,以保持反应温度恒定;在所述反应组件上还设置有清洗组件和废液出口,使得反应结束后自动排出溶液并对反应组件进行清洗。本实用新型所述的反应系统,结构简单,通用性强,控温效果好,工作效率高。
  • 【期刊】 高粱种子萌发期耐低温材料的筛选与鉴定

    刊名:西南农业学报 作者:张明政 ; 张丽霞 ; 张灵敏 ; 霍岩 ; 王春语 ; 丛玲 关键词:高粱 ; 种子萌发 ; 低温胁迫 ; 相对萌发势 ; 相对萌发率 ; 相对出苗率 机构:辽宁省农业科学院创新中心 ; 辽宁省农业科学院创新中心 ; 辽宁省庄河市鞍子山乡农业技术服务站 ; 辽宁医学院食品科学与工程学院 ; 辽宁省农业科学院创新中心 ; 内蒙古赤峰市农牧科学研究院高粱研究所 年份:2017
    摘要:筛选、鉴定耐低温高粱材料及挖掘耐低温基因能极大地促进高粱耐低温品种的培育.本研究利用全球收集的631份高粱材料经过8、6、4和2℃逐步低温处理的方法筛选鉴定,同时统计了高粱粒色与耐低温、染菌率的关系.最终筛选到7份耐低温较强的高粱材料,其中1份来自中国的帚用高粱在2℃低温处理14 d后仍有较高的相对萌发率和相对出苗率.高粱种子萌发期,白粒高粱最易染菌,黄粒高粱次之,红粒高粱染菌率最低.耐低温级别高的材料不同粒色都有分布.表明6℃或更低温度对种子的萌发率和出苗率都具有非常大的影响.随着高粱粒色的逐渐加深,染菌率逐渐降低.
  • 【期刊】 基于机载LiDAR数据的农作物叶面积指数估算方法研究

    刊名:农业机械学报 作者:张明政 ; 苏伟 ; 展郡鸽 ; 吴代英 ; 张蕊 关键词:农作物 ; 机载激光雷达 ; 叶面积指数 ; Pearson相关性分析法 ; 空间化 机构:中国农业大学信息与电气工程学院 ; 中国农业大学信息与电气工程学院 ; 山东农业大学资源与环境学院 年份:2016
    摘要:叶面积指数(LAI)是农作物长势监测及估产的重要参数,激光雷达能够提供精确的农作物冠层结构信息,可弥补光学遥感在提取冠层结构信息方面的不足。因此,本文旨在挖掘激光雷达所能提取的农作物垂直结构信息,并研究冠层结构参数与农作物叶面积指数之间的关系,从而估算整个研究区的叶面积指数。首先,基于机载激光雷达数据提取平均高度(Hmean)、最大高度(H_(max))、最小高度(H_(min))、高度百分位数(H_(25th)、H_(50th)、H_(75th)、H_(90th))、激光穿透力指数(LPI)、回波点云密度、孔隙率(fgap)、叶倾角(MTA)等结构参数;然后,利用Pearson相关性分析法对以上参数与地面实测LAI进行相关性分析,并选择与LAI相关性高的参数;最后,对选择的敏感性参数进行回归分析,构建激光雷达参数与实测LAI的LiDAR-LAI估算模型,估算整个研究区的农作物冠层LAI。精度评价结果表明:预测LAI与实测LAI之间的相关系数为0.79,均方根误差为0.47,说明激光雷达所提取的农作物冠层结构参数可用于估算空间上连续、大面积的农作物LAI。
  • 【论文】 基于多层PROSAIL模型的玉米冠层叶面积指数垂直分布反演

    作者:张明政 关键词:多层PROSAIL模型 ; RPOSAIL模型 ; 叶面积指数垂直分布 ; 地基激光雷达 ; Landsat 8影像 机构:山东农业大学 ; 山东农业大学 年份:2016
    摘要:玉米叶面积在垂直方向上的分布是不均匀的,尤其在灌浆乳熟期时,穗位以上的叶片是籽粒贮存有机物的主要功能叶片,其面积大小与产量有密切的联系。传统的反演叶面积指数使用的数据源大都数是从冠层上方成像,只包含冠层顶部总的信息,其结果为整个冠层的叶面积指数(Leaf Area Index,LAI),很难得到某一层的叶面积指数。为了解决这个问题,我们建立了一种可以计算玉米冠层叶面积指数垂直分布的模型,多层PROSAIL模型。该模型是基于PROSAIL模型,将植被冠层离散成多个水平层建立的,且这些水平层均由植被的生物参数和理化参数构成。其思想来源于能量守恒,即离散的多个水平层反射的能量逐层累加之后与整个冠层反射的能量相等。在多层PROSAIL中,叶片光学模型PROSPECT计算叶片的反射率和透射率,SAIL模型计算每一单层的反射率。而且这个新模型引入了地基激光雷达数据计算玉米冠层的叶倾角分布,优化了RPOSAIL模型中的Campbell椭球分布函数,提高了新模型反演结果的精度。而且,我们使用这个数据计算了分层的LAI,并用实测冠层LAI进行校正,作为多层PROSAIL模型反演结果的验证数据。本研究以中国河北省保定市的三个县市区为例,包括涿州市、高碑店市和定兴县,以Landsat 8影像为数据源,使用多层PROSAIL模型和PROSAIL模型反演出该地区玉米冠层LAI。我们将两种结果与实测值进行对比分析并用四个因子进行评价(决定系数R2,均方根误差RMSE,偏差BIAS,估算精度EA)。多层PROSAIL模型的反演结果(R2=0.69,RMSE=0.46,BIAS=0.04,EA=90.0%)与实测冠层LAI有较好的一致性,PROSAIL模型的结果(R2=0.63,RMSE=0.70,BIAS=0.41,EA=84.8%)。因此,多层PROSAIL模型结果优于PROSAIL模型。最后,我们反演出穗位以上的叶面积指数(中层和上层的和),结果R2=0.78,RMSE=0.21,结果表明,多层PROSAIL模型的可信度较高。
  • 【期刊】 1,2-环氧丙醚基芳香酮紫外线吸收剂的微波合成和表征

    刊名:化学通报 作者:张明政 ; 李然 ; 黄丹 关键词:微波合成 ; 反应性紫外线吸收剂 ; 4-二羟基二苯甲酮 ; 4-羟基苯乙酮 ; 环氧氯丙烷 机构:江南大学生态纺织教育部重点实验室 ; 江南大学生态纺织教育部重点实验室 年份:2014
    摘要:以2,4-二羟基二苯甲酮、4-羟基苯乙酮(HAP)为原料分别和环氧氯丙烷反应,经微波辐照合成了两种反应性紫外线吸收剂2-羟基-4-缩水甘油醚基二苯甲酮(HEPBP)和4-缩水甘油醚基苯乙酮(EPAP)。结构采用红外光谱、核磁和质谱表征。最佳合成条件为:n(羟基芳香酮)∶n(环氧氯丙烷)=1∶3,微波功率400W,于90℃反应15min,收率分别是52.6%和58.3%。与常规合成方法比较,微波合成法能降低反应温度、大大地缩短反应时间。产物中环氧丙烷基团的引入能明显改善芳香酮类紫外线吸收剂的紫外吸收性能。
  • 【期刊】 基于Sentinel-2A影像的玉米冠层叶绿素含量估算

    刊名:光谱学与光谱分析 作者:张明政 ; 苏伟 ; 赵晓凤 ; 孙中平 ; 邹再超 ; 王伟 ; 史园莉 关键词:Sentinel-2A ; 玉米 ; 冠层叶绿素含量 ; 红边波段 ; 植被指数 机构:中国农业大学土地科学与技术学院 ; 中国农业大学土地科学与技术学院 ; 农业部农业灾害遥感重点实验室 ; 国家气象中心 ; 生态环境部卫星环境应用中心 年份:2019
    摘要:农作物叶片中的叶绿素通过吸收光能参与光合作用产生化学能,及时、准确地估算叶绿素含量对于农作物长势、养分含量监测、品质评价和产量估算具有重要意义。Sentinel-2卫星的重访周期为5 d,空间分辨率为10 m,具有13个光谱波段,其中包括三个波宽仅为15 nm对叶绿素含量变化敏感的红边波段,是叶绿素含量估算的理想数据源。植被指数是基于农作物在不同波段的反射特性,通过不同波段组合方式刻画长势和叶绿素含量的差异,可用于大区域范围内的玉米冠层叶绿素含量快速、精确估算。以Sentinel-2A影像为数据源,开展基于多种植被指数的玉米冠层叶绿素含量估算方法研究。课题组于2016年8月6—11日在河北省保定市(115°29′—116°14′E, 39°5′—39°35′N)进行玉米冠层叶绿素含量的实地测量,并在每个采样位置上采用中绘i80智能RTK(real-time kinematic)测量系统进行定位。Sentinel-2A影像预处理工作包括几何校正、辐射定标和大气校正,其中大气校正使用Sen2Cor模型和SNAP模型。首先,基于预处理后的Sentinel-2A遥感影像,分别计算CI_(green)(green chlorophyll index), CI_(red-edge)(red-edge chlorophyll index), DVI(difference vegetation index), LCI(leaf chlorophyll index), MTCI(MERIS terrestrial chlorophyll index), NAVI(normalized area vegetation index), NDRE(normalized difference red-edge), NDVI(normalized difference vegetation index), RVI(ratio vegetation index), SIPI(structure insensitive pigment index)植被指数。然后,建立样方位置上实测叶绿素含量与各植被指数的统计关系,从而构建玉米冠层叶绿素含量估算模型,并以野外实测玉米冠层叶绿素含量为依据,对基于各植被指数的估算结果进行精度评价。最后,利用筛选出的最优叶绿素含量估算模型,估算研究区内的玉米冠层叶绿素含量。研究的目标为:(1)通过比较分析,构建合适的玉米冠层叶绿素含量估算模型,估算精度以决定系数R~2、均方根误差RMSE以及相对误差RE作为评价指标;(2)确定最优波段组合方案:在红边波段中选择与可见光、近红外波段组合效果更优的波段组合方案;(3)确定参与植被指数计算的红边波段的最优数量。精度评价结果表明:(1)选用的植被指数与玉米冠层叶绿素含量呈多项式拟合关系,其中使用红边波段计算的植被指数的估算结果明显优于未使用红边波段的估算结果;红边波段引入后明显提高了可见光、近红外波段对叶绿素含量的拟合的精度, CI_(green(560, 705))指数比CI_(green(560, 842))的回归模型R~2提高0.516,红边波段参与计算的DVI相对于RVI来说,估算结果更稳定。(2)对于不同的植被指数,参与运算的Sentinel-2A影像的两个红边波段,估算精度的提高程度不同。对于可见光波段参与计算的植被指数来说,在红边波段1(中心波长为705 nm)的估算精度较高,如LCI, CI_(green), DVI和RVI等;对于近红外波段参与计算的植被指数来说,在红边波段2(中心波长为740 nm)的估算精度较高,如CI_(red-edge), NDRE和NAVI等。(3)对于Sentinel-2A影像来说,两个红边波段共同参与叶绿素含量估算时能取得最高的的估算精度。选用的植被指数中, MTCI_((665, 705, 740))指数与玉米冠层叶绿素含量估算精度最高,回归模型拟合精度R~2为0.803,模型验证R~2为0.665, RMSE为3.185,相对误差RE为4.819%。MTCI_((665, 705, 740))指数计算中使用了两个红边波段,突出红边波段反射率差值变化,与玉米冠层叶绿素含量表现出很好的相关性。最后,利用优选出的基于MTCI指数的叶绿素含量估算模型,对研究区范围内的叶绿素含量进行估算并完成空间制图。
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