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化学成分对干白酒糟肉鸡代谢能的影响及其估测模型的研究

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动物营养学报 2024年

作者：谭高明解竞静叶晓梦王钰明萨仁娜张妮娅赵峰华中农业大学动物科学技术学院中国农业科学院北京畜牧兽医研究所畜禽营养与饲养全国重点实验室

本研究旨在研究白羽肉鸡对不同来源干白酒糟的代谢能并建立其估测模型。采用2×11完全随机设计,其中肉鸡饲养阶段设2个阶段,分别为11～14日龄和25～28日龄;试验饲粮设11个饲粮处理,分别为基础饲粮和10个干白酒糟饲粮。在肉鸡11～14日龄... 详细信息

本研究旨在研究白羽肉鸡对不同来源干白酒糟的代谢能并建立其估测模型。采用2×11完全随机设计,其中肉鸡饲养阶段设2个阶段,分别为11～14日龄和25～28日龄;试验饲粮设11个饲粮处理,分别为基础饲粮和10个干白酒糟饲粮。在肉鸡11～14日龄,每个试验饲粮处理6个重复,每个重复8只鸡;在肉鸡25～28日龄,每个试验饲粮处理6个重复,每个重复6只鸡。采用全收粪法,以重复为试验单元收集全部排泄物,测定试验饲粮的代谢能,并计算干白酒糟的代谢能。分析干白酒糟的化学成分与代谢能的相关性,并采用逐步回归法建立干白酒糟表观代谢能（AME）和氮校正表观代谢能（AME_n）的预测模型。结果表明:1)干白酒糟的粗纤维（CF）含量高（≥20.10%）,代谢能低（AME为2.96～6.70 MJ/kg DM）,且肉鸡在11～14日龄和25～28日龄对同一个白酒糟样品的代谢能无显著差异（P>0.05）。2)肉鸡在11～14日龄对干白酒糟的AME（r=-0.689,P估测模型为:AME（MJ/kg DM）=9.52-0.158×CF（%DM）(R2=0.474,RSD=0.84 MJ/kg DM,P=0.028);AME_n（MJ/kg DM）=9.12-0.155×CF（%DM）(R2=0.474,RSD=0.82 MJ/kg DM,P=0.028);肉鸡在25～28日龄对干白酒糟代谢能的估测模型为:AME（MJ/kg DM）=-4.43+0.758×总能（GE）(MJ/kg DM)-0.179×CF（%DM）(R2=0.773,RSD=0.62 MJ/kg DM,P=0.006);AME_n（MJ/kg DM）=-2.81+0.652×GE（MJ/kg DM）-0.176×CF（%DM）(R2=0.819,RSD=0.51 MJ/kg DM,P=0.008)。由此可见,干白酒糟CF含量是估测肉鸡在11～14日龄时对代谢能最重要的估测因子,CF含量和GE是估测肉鸡在25～28日龄时代谢能的主要估测因子。

关键词：干白酒糟代谢能肉鸡估测模型

基于特征波段选择的冬小麦叶面积指数高光谱遥感估测模型研究

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麦类作物学报 2024年第9期44卷 1206-1214页

作者：樊泽华郭建彪孙清博刘翠平张士宇张潇斌熊淑萍马新明冯晔河南农业大学农学院河南郑州450002 河南科技学院农学院河南新乡453003 河南省农业技术推广总站河南郑州450002

为提高冬小麦叶面积指数(LAI)的遥感估测精度,以实现其无损快速测定目标,在田块尺度设置多年定点不同冬小麦品种氮梯度试验,测定其不同生育时期冠层高光谱数据和LAI,通过原始冠层光谱数据与一阶导数预处理(first-derivative, FD)组合竞... 详细信息

为提高冬小麦叶面积指数(LAI)的遥感估测精度,以实现其无损快速测定目标,在田块尺度设置多年定点不同冬小麦品种氮梯度试验,测定其不同生育时期冠层高光谱数据和LAI,通过原始冠层光谱数据与一阶导数预处理(first-derivative, FD)组合竞争自适应重加权采样(competitive adaptive reweighted sampling, CARS)、无信息变量消除(uninformative variable elimination, UVE)和随机蛙跳(random frog, RF)三种特征波段选择方法进行偏最小二乘回归(partial least squares regression, PLSR)高光谱估测模型构建。结果表明,一阶导数预处理在简化波段数量和提升模型精度上具有较好作用。经过与全波段数据及六种组合内部建模预测精度对比,RF在简化波段方面效果最好,FD-RF组合筛选波段数量为6个,建模的R^(2)和RMSE分别达到0.850和0.730,预测的R^(2)和RMSE分别为0.704和1.005;FD-CARS组合达到了最佳建模精度,R^(2)和RMSE分别为0.876和0.641;FD-UVE组合达到了最佳预测精度,R^(2)和RMSE分别为0.755和0.672。这说明基于特征波段选择可以进行冬小麦叶面积指数高光谱遥感模型建立与有效估测。

关键词：冬小麦高光谱遥感叶面积指数特征波段选择估测模型

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基于Landsat 8和机器学习的塔城地区草地地上生物量估测模型

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湖北农业科学 2024年第8期63卷 66-71页

作者：杨延晓曹姗姗李全胜张鲜花孙伟新疆农业大学计算机与信息工程学院乌鲁木齐830052 新疆农业大学草业学院乌鲁木齐830052 中国农业科学院农业信息研究所北京100081

以新疆塔城地区为研究区,利用植被指数、气象数据、地形数据作为自变量,结合研究区样地实测生物量数据,分析并比较K近邻回归(KNN)、多元线性回归(MLR)、梯度提升决策树(GBDT)和随机森林回归(RF)和极端梯度提升(XGBoost)5种机器学习模型... 详细信息

以新疆塔城地区为研究区,利用植被指数、气象数据、地形数据作为自变量,结合研究区样地实测生物量数据,分析并比较K近邻回归(KNN)、多元线性回归(MLR)、梯度提升决策树(GBDT)和随机森林回归(RF)和极端梯度提升(XGBoost)5种机器学习模型,进而分析并比较采用投票回归器(Voting regressor)和堆叠(Stacking)方法构建的2种集成学习模型的估测精度。结果表明,基于Stacking集成学习模型性能最优,R^(2)达0.764,RMSE和MAE分别为23.29 g/m^(2)和16.8 g/m^(2),进而利用最优模型进行草地地上生物量(Above ground biomass,AGB)反演制图。

关键词：草地地上生物量 Landsat 8 遥感影像机器学习估测模型新疆塔城地区

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基于无人机影像的冬小麦株高提取与LAI估测模型构建

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陕西农业科学 2024年第6期70卷 77-84页

作者：夏积德牟湘宁张鑫张怡宁梁琼丹张青峰王稳江杨凌职业技术学院陕西杨凌712100 西北农林科技大学陕西杨凌712100

株高和叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)反映着作物的生长发育状况。为了探究基于无人机可见光遥感提取冬小麦株高的可靠性,以及利用株高和可见光植被指数估算LAI的精度,本文获取了拔节期、抽穗期、灌浆期的无人机影像,提取了冬小麦株... 详细信息

株高和叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)反映着作物的生长发育状况。为了探究基于无人机可见光遥感提取冬小麦株高的可靠性,以及利用株高和可见光植被指数估算LAI的精度,本文获取了拔节期、抽穗期、灌浆期的无人机影像,提取了冬小麦株高与可见光植被指数,使用逐步回归、偏最小二乘、随机森林、人工神经网络四种方法建立LAI估测模型,并对株高提取及LAI估测情况进行精度评价。结果显示:(1)株高提取值Hc与实测值Hd高度拟合(R^(2)=0.894,RMSE=6.695,NRMSE=9.63%),株高提取效果好;(2)与仅用可见光植被指数相比,基于株高与可见光植被指数构建的LAI估测模型精度更高,且随机森林为最优建模方法,当其决策树个数为50时模型估测效果最好(R^(2)=0.809,RMSE=0.497,NRMSE=13.85%,RPD=2.336)。利用无人机可见光遥感方法,高效、准确、无损地实现冬小麦株高及LAI提取估测可行性较高,该研究结果可为农情遥感监测提供参考。

关键词：无人机可见光遥感冬小麦株高叶面积指数估测模型

不同特征筛选方法和估测模型对天然次生林郁闭度估测的影响

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森林工程 2022年第6期38卷 9-18页

作者：王迪赵颖慧东北林业大学林学院哈尔滨150040 森林生态系统可持续经营教育部重点实验室(东北林业大学) 哈尔滨150040

为探讨不同特征筛选方法及估测模型对天然次生林郁闭度估测的影响,以帽儿山实验林场63块(0.09 hm^(2))样地为研究区域,使用机载激光雷达(Airborne Laser Scanning, ALS)数据提取特征,采用3种特征筛选方法(Pearson相关性分析、随机森林(R... 详细信息

为探讨不同特征筛选方法及估测模型对天然次生林郁闭度估测的影响,以帽儿山实验林场63块(0.09 hm^(2))样地为研究区域,使用机载激光雷达(Airborne Laser Scanning, ALS)数据提取特征,采用3种特征筛选方法(Pearson相关性分析、随机森林(Random Forest, RF)和Boruta算法)和3种模型(偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression, PLSR)、随机森林回归(Random Forest Regression, RFR)和支持向量回归(Support Vector Regression, SVR))估测郁闭度,以2种测定方法(鱼眼照片和样点法)进行精度评价及方差分析(analysis of variance, ANOVA)。研究结果表明,PLSR估测精度最高,SVR最低;以RF和Boruta算法筛选后的估测精度高于Pearson相关性分析,其中Boruta算法特征筛选后的PLSR模型估测精度最高(R^(2)=0.451 1,RMSE=0.067 5);鱼眼照片和样点法的变量筛选和鱼眼照片法的模型对郁闭度均无显著影响,样点法中的估测模型对郁闭度有显著影响。此研究表明PLSR估测精度优于其他模型,样点法的估测模型对郁闭度有显著影响。ALS可有效地估测天然次生林的郁闭度,为大范围估测森林郁闭度提供依据。

关键词：机载激光雷达郁闭度特征筛选估测模型鱼眼照片

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‘清香’核桃叶片叶绿素含量高光谱估测模型研究

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西北林学院学报 2023年第5期38卷 125-133页

作者：陈学兄杨天剑张小军刘群龙山西农业大学资源环境学院山西太谷030801 山西农业大学园艺学院山西太谷030801

为实现快速、无损、精确地估测核桃叶片叶绿素含量,以山西威特核桃示范园的‘清香’核桃为试验对象,基于田间人工定量施肥试验,利用皮尔逊(Pearson)相关分析法筛选与果实不同生育期叶片绿色度(SPAD值)呈极显著相关的光谱特征参量,并以... 详细信息

为实现快速、无损、精确地估测核桃叶片叶绿素含量,以山西威特核桃示范园的‘清香’核桃为试验对象,基于田间人工定量施肥试验,利用皮尔逊(Pearson)相关分析法筛选与果实不同生育期叶片绿色度(SPAD值)呈极显著相关的光谱特征参量,并以筛选出的光谱特征参量为自变量,采用回归分析构建‘清香’核桃果实不同生育期叶片SPAD值的估测模型。结果表明,核桃果实不同生育期叶片原始光谱曲线的总体变化趋势基本一致;不同生育期叶片SPAD值与原始光谱和一阶微分光谱的相关性差异显著,其中果实速生期叶片SPAD值与原始光谱的所有波段呈负相关关系,在波段705 nm处相关系数高达0.4565;红边蓝边面积的归一化值[(S_(Dr)-S_(Db))/(S_(Dr)+S_(Db))]可较好地估测速生期和脂化期叶片的SPAD值,在果实速生期(S_(Dr)-S_(Db))/(S_(Dr)+S_(Db))与叶片SPAD值的关系以指数模型为最佳,而在果实脂化期对叶片SPAD值估测以二次多项式模型最优,2个时期检验模型的均方根误差分别为0.4768、0.5323,相对误差分别为0.8862和0.7766,均较小;MERIS陆地叶绿素指数(M_(TCI))可较好地估测果实硬核期和成熟期叶片的SPAD值,其中果实硬核期以线性模型的检验精度更高,均方根误差和相对误差分别为0.5040和0.8442,而果实成熟期以M_(TCI)的二次多项式模型估测叶片SPAD值最优,检验模型决定系数(R^(2))为0.8211,均方根误差和相对误差分别为0.9576、1.4819,说明以上模型能较好地估测核桃叶片叶绿素含量,且不同生育期的适用模型有所不同。

关键词：核桃叶片叶绿素含量光谱参数高光谱特征估测模型

基于高光谱数据的土壤全氮含量估测模型对比研究

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中国土壤与肥料 2022年第1期 9-15页

作者：殷彩云白子金罗德芳彭杰塔里木大学植物科学学院新疆阿拉尔843300

构建基于高光谱数据的土壤全氮含量估测模型,为快速、准确监测农田土壤全氮含量,判断作物生长发育情况和评价土地质量提供新的技术和方法。以新疆南疆地区主要类型土壤为研究对象,于室内测定土壤全氮含量和光谱反射率数据,利用偏最小二... 详细信息

构建基于高光谱数据的土壤全氮含量估测模型,为快速、准确监测农田土壤全氮含量,判断作物生长发育情况和评价土地质量提供新的技术和方法。以新疆南疆地区主要类型土壤为研究对象,于室内测定土壤全氮含量和光谱反射率数据,利用偏最小二乘回归(PLSR)、支持向量机回归(SVM)、随机森林回归(RF)与光谱反射率(R)及其4种数学变换相结合,建立全区和分区全氮含量估测模型。结果表明,PLSR最优模型的预测集R2和RPD分别为0.73和1.82;SVM最优模型的预测集R2和RPD分别为0.75和1.97;RF最优模型的预测集R;和RPD分别为0.86和3.52,3种模型的预测能力依次为RF>SVM>PLSR。除一阶微分(FD)变换外,其它数据变换均对模型精度有不同程度的提高。R及其4种变换后数据均以RF建模精度较高,而以PLSR和SVM建模精度相对较低。全区模型稳定性要高于分区模型,分区模型差异性较明显,稳定性较差。总体来看,RF模型的预测能力稳定,适用性较好,精度较高,可较精确地估测土壤全氮含量;而PLSR和SVM模型只能对全氮含量进行粗略估测。因此,利用RF模型可实现研究区土壤全氮含量的快速准确估测。

关键词：土壤全氮高光谱偏最小二乘支持向量机随机森林估测模型

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甘肃高山细毛羊产毛量估测模型的构建

黑龙江畜牧兽医 2023年第19期 49-52页

作者：何莉莉何兆华赵芳芳王继卿刘秀李少斌甘肃农业大学动物科学技术学院甘肃省草食动物生物技术重点实验室/甘肃省牛羊基因改良工程实验室兰州730070

为了构建甘肃高山细毛羊的产毛量估测模型,试验选取73只12月龄母羊测量可以提前且容易检测的产毛量(y)、体重(x_(1))、体高(x_(2))、体斜长(x_(3))、胸围(x_(4))、羊毛长度(x_(5))和羊毛纤维直径(x_(6))等性状,筛选其中与产毛量相关性... 详细信息

为了构建甘肃高山细毛羊的产毛量估测模型,试验选取73只12月龄母羊测量可以提前且容易检测的产毛量(y)、体重(x_(1))、体高(x_(2))、体斜长(x_(3))、胸围(x_(4))、羊毛长度(x_(5))和羊毛纤维直径(x_(6))等性状,筛选其中与产毛量相关性强的性状建立回归方程,从而估测产毛量。结果表明:体重和羊毛长度对甘肃高山细毛羊产毛量产生极显著影响(P<0.01),对产毛量的皮尔森相关系数分别为0.399和0.300。体重和羊毛长度通过直接作用对产毛量产生影响,而体斜长和胸围通过辅助其他性状对产毛量产生间接作用。甘肃高山细毛羊所测性状对产毛量的最优回归方程为y=-1.022+0.067x_(1)+0.213x_(5),R值为0.539,F值为14.365,达到极显著水平(P<0.01)。说明试验构建的回归方程所选的体重与羊毛长度指标对产毛量具有决定性作用,对指导实际生产工作有一定的参考价值。

关键词：甘肃高山细毛羊产毛量相关性分析回归方程估测模型

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土壤有机质高光谱自反馈灰色模糊估测模型

山东农业大学学报:自然科学版 2023年第4期54卷 495-499页

作者：于锦涛李西灿曹双刘法军山东农业大学信息科学与工程学院山东泰安271018 山东省地质矿产勘查开发局第五地质大队山东泰安271000

为克服光谱估测中的不确定性和提高光谱估测精度,本文利用灰色系统理论和模糊理论建立土壤有机质高光谱估测模型。基于山东省济南市章丘区和济阳区的121个土壤样本数据,首先对土壤光谱数据进行光谱变换,根据极大相关性原则选取光谱估测... 详细信息

为克服光谱估测中的不确定性和提高光谱估测精度,本文利用灰色系统理论和模糊理论建立土壤有机质高光谱估测模型。基于山东省济南市章丘区和济阳区的121个土壤样本数据,首先对土壤光谱数据进行光谱变换,根据极大相关性原则选取光谱估测因子;然后,利用区间灰数的广义灰度对建模样本和检验样本的估测因子进行修正,以提高相关性。最后,利用模糊识别理论建立土壤有机质高光谱自反馈模糊估测模型,并通过调整模糊分类数进行模型优化。结果表明,利用区间灰数的广义灰度可有效提高土壤有机质含量与估测因子的相关性,所建估测模型精度和检验精度均显著提高,其中20个检验样本的决定系数为R^(2)=0.9408,平均相对误差为6.9717%。研究表明本文所建立的土壤有机质高光谱自反馈灰色模糊估测模型是可行有效的。

关键词：土壤有机质高光谱遥感估测模型