科研产出
基于植被指数选择算法和决策树的生态系统识别
《农业机械学报 》 2019 EI 北大核心 CSCD
摘要：植被指数是对绿色植被的特定表达,在不同环境下的效果不同。植被指数的选择需要结合研究区域的环境特征。本研究将植被指数间的相关系数集成到基于马氏距离的植被指数选择算法中,根据所选样本确定最适宜的植被指数,构建决策树模型,以江西省永丰县为例,开展区域生态系统类型的识别研究。该方法首先确定提取对象,明确对象类别与对象间的隶属关系,然后逐层逐项地提取湿地、森林、草地、农田等生态系统信息。结果表明,所提出的植被指数选择算法具有较好的适用性;生态系统识别的总体精度达89. 11%,构建的决策树模型的分类精度高于传统方法,可为区域生态系统信息提取和生态系统管理提供研究方法。
关键词： 生态系统 自动识别 植被指数 马氏距离 相关系数 决策树模型
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基于植被指数选择算法和决策树的生态系统识别
《农业机械学报 》 2019 EI 北大核心 CSCD
摘要：植被指数是对绿色植被的特定表达,在不同环境下的效果不同.植被指数的选择需要结合研究区域的环境特征.本研究将植被指数间的相关系数集成到基于马氏距离的植被指数选择算法中,根据所选样本确定最适宜的植被指数,构建决策树模型,以江西省永丰县为例,开展区域生态系统类型的识别研究.该方法首先确定提取对象,明确对象类别与对象间的隶属关系,然后逐层逐项地提取湿地、森林、草地、农田等生态系统信息.结果 表明,所提出的植被指数选择算法具有较好的适用性;生态系统识别的总体精度达89.11%,构建的决策树模型的分类精度高于传统方法,可为区域生态系统信息提取和生态系统管理提供研究方法.
关键词： 生态系统 自动识别 植被指数 马氏距离 相关系数 决策树模型
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籼型三系杂交水稻产量性状的相关及通径分析
《安徽农业科学 》 2008 北大核心 CSCD
摘要：[目的]为杂交水稻育种提供依据。[方法]以8个三系不育系与8个恢复系按不完全双列杂交(NCⅡ)配成的组合为材料,从产量性状上对所配成的38个组合进行杂种优势分析。[结果]杂种F1存在显著的杂种优势,在所考查的10个性状中尤以每穗总粒数、每穗实粒数、着粒密度、株高和单株产量的杂种优势表现明显;相关、通径分析结果表明,每穗实粒数、着粒密度、每穗总粒数和有效穗与单株产量的相关系数达极显著水平;且有效穗、每穗总粒数、每穗实粒数对单株产量的直接作用均达显著或极显著水平。[结论]多穗、大穗均可作为籼型杂交水稻育种的方向,但不能片面地强调某一性状的提高,而应同时综合考虑其他性状的表现,优化穗粒结构,才能获得产量的最大潜力。
关键词： 籼型三系杂交水稻 产量性状 杂种优势 相关系数 通径分析
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江西早杂组合产量构成因素的分析及高产早杂组合选育途径的探讨
《江西农业学报 》 2007
摘要：应用线性回归分析方法分析了江西省10个高产早杂组合的产量三要素对产量的影响。结果表明,每穗实粒数对产量的影响最大,其次是每公顷穗数,千粒重对产量的影响最小。产量构成各因素间存在一定程度的负相关。在保持现有组合的千粒重的基础上,增加每穗实粒数是提高早杂组合产量的有效途径。提出适应江西生态区域的高产早杂组合的理想形态特征是“中秆,多蘖,大穗”。在早稻保持系品种资源丰富的情况下,选育配合力高的大穗型不育系是早杂高产组合选育的有效途径。
关键词： 早杂组合 产量构成因素 回归分析 相关系数 选育途径
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活猪胴体瘦肉率的估测方法
《江西农业学报 》 1989
摘要：以活重90千克左右的82头杂种试验猪的体重、体长、胸围、中膘厚和腿臀围的屠宰后测量值作自变量, 胴体瘦肉率作应变量.采用通径分析方法计算各个自变量对应变量的通径系数,建立五元线性回归方程.然后,通过统计检验,剔除作用较小的自变量,最后建立了R=0.7714的最优三元回归方程:Y=81.52+0.157x_1-0.149x_2-8.27x_5x_1——体重(千克);X_2——体长(厘米);X_5——中膘厚(厘米).再经过对24头杂种猪活体估测与屠宰后验证,平均误差为3.9%,证明是一个简易、准确、适用面较广的估测活猪胴体瘦肉率的方法.
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