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刘诗诗: 作品数：13 被引量：70H指数：2; 供职机构：华中农业大学资源与环境学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金中国博士后科学基金国家高技术研究发展计划更多>>; 相关领域：农业科学自动化与计算机技术文化科学更多>>

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农业干旱遥感监测指标及其适应性评价方法研究进展被引量：58: 2015年; 在利用遥感数据进行长时间、大范围农业干旱遥感监测过程中,如何针对不同区域、不同作物生长阶段选取最合适的监测指标,对于及时、准确地评估干旱对作物生长的影响,实现合理水资源调度和有效抗旱减灾决策都具有重要意义。该文以遥感监测农业干旱的适应性为论述主线,对常用的农业干旱遥感监测指标及其适应性评价方法,从4个方面进行了系统归纳总结:1)国内外农业干旱监测适用的遥感卫星数据源;2)监测农业干旱适用的光谱敏感波段;3)农业干旱遥感监测指标自身的适用性与局限性;4)农业干旱遥感监测指标适应性的评价方法。在此基础上,指出今后在农业干旱遥感监测指标及其区域适应性研究中,需综合考虑作物与其生长环境之间的关系;增加光谱信息,降低遥感数据获取过程中的信噪比;选择农业干旱遥感监测指标适宜的时空尺度;重点解决部分植被覆盖时,如何选择合适的监测指标;加强高光谱技术在精细农业干旱遥感监测指标反演中的研究;进一步在机理上发掘监测指标自身的敏感性和适应性等6个方面的问题及发展趋势。; 黄友昕刘修国沈永林刘诗诗孙飞; 关键词：农业干旱遥感

基于无人机多光谱影像和关键点检测的雪茄烟株数提取被引量：1: 2023年; 为从无人机遥感影像中准确识别烟草,实现植株定位与计数,以雪茄烟草植株为研究对象,提出一种新的深度学习模型。区别于传统的利用检测框识别目标,本文模型利用少量的关键点学习烟草中心形态学特征,并采用轻量级的编、解码器从无人机遥感影像快速识别烟草并定位计数。首先,提出的模型针对烟草植物形态学特点,通过中心关键点标注的方法,使用高斯函数生成概率密度图,引入更多监督信息。其次,对比不同主干网络在模型中的效果,ResNet18作为主干网络时平均精度大于99.5%,精度和置信度都高于测试的其他主干网络。而MobileNetV2在CPU环境下达到运行效率最优,但平均置信度相对较低。使用损失函数Focal Loss与MSE Loss结合的Union Loss时,平均精度大于99.5%。最后,利用不同波段组合作为训练数据,对比结果发现使用红边波段更有助于模型快速收敛且能够很好地区分烟草和杂草。由于红边波段与植株冠层结构相关,使用红边、红、绿波段时平均精度达到99.6%。本文提出的深度学习模型能够准确地检测无人机遥感影像中的烟草,可为烟草的农情监测提供数据支持。; 饶雄飞周龙宇杨春雷廖世鹏李小坤李小坤

基于蚯蚓堆肥和蔬菜种植的牛粪一体化处理利用方法: 本发明公开了一种基于蚯蚓堆肥和蔬菜种植的牛粪一体化处理利用方法。该方法根据蚯蚓喜湿忌积水的特性，规划好蔬菜种植园地，选择蔬菜品种进行播种或定植；取发酵后的牛粪接种赤子爱胜蚓，并保持牛粪含水率及环境温度预培养，获得蚯蚓粪、...; 伍玉鹏胡荣桂谭中欣姜炎彬林杉刘诗诗王佳; 文献传递

基于近地高光谱数据和集成模型的油菜氮磷钾养分诊断方法: 本发明公开了一种基于近地高光谱数据和集成模型的油菜氮磷钾养分诊断方法，该方法是基于对油菜不同养分亏缺状况敏感的冠层光谱特征波段，通过集成多个随机森林模型的方式将光谱反射率特征变换成新的概率特征，利用新的概率特征构建诊断模...; 刘诗诗杨欣李岚涛党丽娜鲁剑巍; 文献传递

基于冠层高光谱反射率特征的油菜氮、磷、钾养分诊断技术被引量：2: 2019年; 为了实现快速、无损的油菜养分遥感诊断,于2013~2019年结合在湖北省开展的13个冬油菜养分丰缺大田试验,在油菜越冬期共采集910条冠层光谱数据,利用随机森林分类模型分别筛选出对油菜氮(N)、磷(P)、钾(K)素丰缺敏感的特征光谱。所筛选的特征波段基本符合油菜养分丰缺条件下的生理生化反应所对应的光谱变化。利用筛选出的特征波段可以准确的定量估测油菜的叶片氮含量和叶片磷含量,但是对于油菜叶片钾含量的定量估测还需要做进一步的研究。; 范海燕刘诗诗鲁剑巍; 关键词：养分诊断

基于高光谱的油菜叶面积指数估计被引量：9: 2017年; 以冬油菜为研究对象,2014-2015年度设计了不同施氮水平直播油菜小区试验,在不同生育时期测量冠层光谱、土壤背景光谱以及叶面积指数(leaf area index,LAI),通过相关分析选取了12个光谱特征参数和11个植被指数,建立6叶期至角果期LAI的5种线性和非线性定量反演模型。结果表明:二次多项式反演模型比较适合估算油菜LAI苗期时以红边参数为代表的光谱特征参数,可准确估算出LAI;6叶期时红边幅值预测模型R^2为0.81,RMSEP为0.39,RPD为1.62;8叶期时红蓝边面积比归一化预测模型R^2为0.79,RMSEP为0.60,RPD为2.30;10叶期时红边幅值预测模型R^2为0.92,RMSEP为0.47,RPD为2.36;盛花期时蓝边面积预测模型R^2为0.87,RMSEP为0.34,RPD为2.57;角果期时以RDVI为代表的植被指数也可准确估算出LAI,预测模型R^2为0.74,RMSEP为0.57,RPD为1.36。油菜全生育期采用相同光谱特征参数、植被指数建模估计LAI精度明显降低,预测R^2远小于0.75,RMSEP大于0.65,RPD值均小于1.40,表明难以采用统一参数建模准确估计油菜全生育期LAI,不同生长时期需选择合适的光谱参数、植被指数分段建模估计LAI。; 马驿汪善勤李岚涛张铮刘诗诗; 关键词：油菜叶面积指数

雪茄茄衣CX-26品种干物质积累和氮磷钾养分吸收规律研究: 2023年; 采用田间试验研究雪茄茄衣CX-26品种不同生育时期干物质积累和氮(N)、磷(P)、钾(K)养分吸收,运用Logistic模型分析烟株干物质积累和N、P、K养分吸收特征,以期为雪茄茄衣的科学施肥提供理论依据。结果表明,烟株干物质积累量在整个生育期表现为“S”形曲线增长。移栽后45~60 d是雪茄烟株地上部干物质快速积累时期,期间最大积累速率可达177.90 kg/(hm^(2)·d),积累量占收获期干物质积累总量的57.78%。茎秆、叶片的干物质积累量随生育期的延伸持续增加,快速增长时期在移栽后40~65 d,期间叶片是干物质的分配中心。养分吸收结果显示,N、P、K养分积累在整个生育期均呈现“慢-快-慢”的增长趋势;N、P、K养分的快速积累时期分别是在移栽后43~55、43~57、42~56 d,最大积累速率分别可达4.96、0.37、6.44 kg/(hm^(2)·d);随着生育期的进行,N、P、K养分在叶片中的分配比例呈现“下降-上升-下降”的趋势,而茎秆与之相反;其中,叶片是N、P、K养分分配中心,收获时叶片中N、P、K养分积累量占烟株地上部总积累量的比例分别为73.08%、62.84%、65.38%。生产100 kg雪茄茄衣CX-26品种的烟叶需要N 3.35 kg、P_(2)O_(5)0.66 kg、K_(2)O 5.80 kg,N、P_(2)O_(5)和K_(2)O吸收比例为1∶0.2∶1.7。; 张艳梅杨春雷饶雄飞李小坤刘诗诗廖世鹏; 关键词：雪茄干物质钾积累量

基于无人机多光谱影像的油菜氮肥推荐追施量计算的方法: 本发明公开了一种基于无人机多光谱影像的油菜氮肥推荐追施量计算的方法，该方法提出校正反射系数构建模型估测实际植株氮含量，计算田块红边叶绿素指数估测油菜地上部干物质积累量，进一步判断田块是否需要追肥计算氮肥推荐追施量；本发明...; 刘诗诗鲁剑巍张宇任涛张洋洋廖世鹏

“地统计学方法”课程实验设计: 2018年; 根据地统计学方法课程的特点,提出基于多种实验手段的"地统计学方法"课程的实验体系,给出了每个实验的主要内容及实验方法,并对其中的实验步骤做了详细说明。此课程的实验内容有助于学生理解和掌握地统计学的基本理论和方法,在计算机程序设计、软件应用、地图制图、地学问题解决等方面均有助于学生能力的提升。; 杨勇杨雪刘诗诗; 关键词：地统计学克里格地图制图

“环境遥感”全英文教学模式设计与评价: 2024年; 非英语专业全英文教学是我国高等教育国际化战略中的重要环节。目前,针对地理信息和遥感科学全英文课程的学生反馈调查研究较少。对地理信息研究生的专业课“环境遥感”进行全英文教学模式改革,在2021和2022年课程开始前和结束后对学生进行问卷调查。课前调查的结果显示仅有28.21%的学生认为有必要开设全英文遥感类课程,并表达了对全英文授课的担心。提出“二八全英文教学法”,即80%的课程内容全英文讲授,对于教学难点先用英语进行概述再用中文解释。通过学习“环境遥感”全英文课程,认为有必要进行全英文授课的学生升至90%,“环境遥感”全英文教学模式值得其他非英语专业课程借鉴。; 刘诗诗杜佩瑜张文婷徐保东; 关键词：研究生教育环境遥感调查问卷

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