刘秀英
- 作品数：63 被引量：545H指数：15
- 供职机构：河南科技大学农学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金博士科研启动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天文地球生物学更多>>
- 一种利用ViewGIS软件绘制生物墨线图的方法被引量：2
- 2013年
- 本文介绍一种利用ViewGIS地信之窗软件绘制生物墨线图的方法,该方法较好地克服了传统手工绘图中存在的问题,具有操作简单、结构特征准确、耗时短、比例准确等特点。
- 刘秀英熊建利
- 关键词：生物绘图
- 一种有尾类动物体长测量装置
- 本实用新型涉及一种有尾类动物体长测量装置，包括测量架，所述测量架具有沿前后方向直线延伸的供相应待测动物放置的弧形凹部。在使用时可以将活体待测动物或者死体待测动物放置在弧形凹部中，由于弧形凹部的作用，待测动物会自然的位于弧...
- 熊建利刘秀英吕云云孙原野张向张纪亮孙平
- 冬小麦冠层水平叶绿素含量的高光谱估测被引量：9
- 2016年
- 【目的】利用高光谱数据对抽穗期冬小麦冠层叶绿素含量进行估测,旨在为叶绿素含量快速准确估测提供参考。【方法】利用ASD便携式野外光谱仪和SPAD-502叶绿素仪实测了冬小麦抽穗期冠层光谱反射率及叶绿素含量,并对原始光谱反射率及其一阶导数光谱与叶绿素相对含量进行了相关分析,建立了基于敏感波段、红边位置、原始光谱峰度和偏度、一阶导数光谱峰度和偏度的叶绿素估算模型,并进行检验,从中筛选出精度最高的模型。【结果】冬小麦冠层光谱曲线特征与叶绿素含量之间有着密切联系。基于原始光谱一阶导数偏度和峰度的冬小麦(抽穗期)叶绿素含量估算模型拟合精度优于其他4种估算模型,决定系数R2分别为0.847和0.572,均方根误差RMSE分别为0.397和0.697,相对误差RE分别为61.0%和119.0%,拟合精度优于其他4种估算模型。【结论】原始光谱一阶导数的偏度和峰度作为自变量能很好地估测抽穗期小麦冠层叶绿素含量。
- 王晓星常庆瑞刘梦云刘秀英尚艳
- 关键词：叶绿素含量冬小麦抽穗期
- 一种黄腹山雀透明骨骼标本的制作方法
- 本发明涉及一种黄腹山雀透明骨骼标本制作方法，与现有技术相比，增加了脱水梯度，并减小了梯度差，使脱水力度柔和而彻底，可以防止脱水过程中标本变形或变性；本发明采用氢氧化钠与二甲苯结合脱脂，脱脂效果更佳更彻底，而且脱脂时间短，...
- 李梦云刘秀英司丽芳李健孙珺李翔林霖
- 光谱特征变量和BP神经网络构建油用牡丹种子含水率估算模型被引量：24
- 2020年
- 为了进一步提高种子含水率的高光谱估算精度,该研究测定了156份油用牡丹种子的近红外吸收光谱及其对应的含水率值,分析了近红外吸收光谱、一阶微分光谱、水分吸收特征参数与含水率的相关关系,构建了基于特征波长吸收光谱、特征波长一阶微分光谱、水分特征吸收参数和BP神经网络的油用牡丹种子含水率估算模型,并对模型进行了验证;再结合一元线性回归(SLR,Single Linear Regression)、逐步多元线性回归(SMLR,Stepwise MultipleLinear Regression)、偏最小二乘回归(PLSR,Partial Least Squares Regression)模型与BP神经网络(BPNN,BP Neural Network)模型进行比较。结果表明:1)油用牡丹种子含水率的吸收光谱特征波长位于1410、1900、1990 nm,一阶微分光谱特征波长位于1150、1950、2080 nm;2)以DF2080和AD2140为自变量建立的一元线性回归模型预测效果较优,在能够满足水分估算精度的情况下,是最优的选择方法。3)将优选的特征参数作为输入,实测含水率值作为输出,构建BP神经网络模型,其建模与验模R2分别为0.978和0.973,RMSE分别为0.220%和0.242%,而RPD值分别为6.478和5.889,与其他模型相比,BP神经网络模型的建模及预测精度均最高,是估算油用牡丹种子含水率的最优模型,其次为逐步多元线性回归模型。研究结果表明BP神经网络模型对种子含水率具有更好的预测能力,是估算油用牡丹种子含水率的有效方法。
- 刘秀英余俊茹王世华
- 关键词：近红外光谱
- 一种植物叶片花青素的提取方法
- 本发明公开了一种植物叶片花青素的提取方法，属于花青素提取技术领域。该提取方法包括将植物叶片碎片加入酸化甲醇中，在30～50℃条件下浸提至少2次，每次浸提时间为1.5～2.5h，每次浸提后对浸提液进行离心分离，合并上清液，...
- 刘秀英熊建利常庆瑞申健王力宋荣杰高雨茜
- 黄绵土风干过程中土壤含水率的光谱预测被引量：20
- 2015年
- 以2014年两次在陕西省乾县田间采集的129个黄绵土土壤样本为研究对象,建立土壤含水率定量反演模型。在土壤风干过程中测量光谱反射率及含水率,分析土壤含水率与光谱反射率之间的关系,并利用一元线性及指数回归建立土壤含水率光谱预测模型。结果表明在400～1 340、1 460～1 790、1 960～2 390 nm波长范围内,与含水率相关性最大的反射率对应的波长分别为570、1 460、1 960 nm;吸收深度最大的波长位于490、1 460、1 960 nm。土壤光谱特征指标与含水率之间的线性相关关系优于指数相关关系。以特征波长1 980 nm（C1980）、1 980 nm的吸收深度（D1980）和1 480 nm的吸收深度（D1480）为自变量建立的线性模型为土壤含水率预测的最优模型,校正和验证的决定系数R2大于0.92,相对预测偏差（RPD）大于2.5,均方根误差（RMSE）小于2.5%。研究表明利用自然土样,在风干过程中进行土壤含水率光谱快速预测是完全可行的,从而为遥感实时、快速监测土壤水分含量及大面积土壤水分反演提供了参考。
- 刘秀英王力宋荣杰刘淼常庆瑞
- 关键词：土壤含水率光谱特征
- 紫叶李叶片花青素含量的测定方法
- 本发明公开了一种紫叶李叶片花青素含量的测定方法，属于精准农业中作物生长信息无损监测技术领域。该方法采用高光谱辐射仪测定紫叶李叶片的反射光谱数据，室内测定叶片花青素含量，然后将紫叶李叶片反射光谱数据与花青素含量数据相融合，...
- 刘秀英熊建利常庆瑞宋荣杰严林秦占飞谢飞
- 基于Landsat-8影像森林植被信息计算机自动提取研究被引量：9
- 2014年
- Landsat-8能够提供15 m全色波段和30 m分辨率的多光谱波段,Landsat-8上携带有OLI(operational land imager,陆地成像仪)和TIRS(thermal infrared sensor,热红外传感器)2个主要载荷,OLI陆地成像仪包括9个波段,TIRS包括2个热红处波段,全色波段Band8波段范围较窄,这种方式可以在全色图像上更好区分植被和无植被特征。本研究以攸县为例,采用Landsat-8遥感影像为数据源,进行缨帽变换及主成分分析处理,利用决策树分类模型进行提取。结果表明:Landsat-8遥感数据经过缨帽变换和主成分分析处理后,增强纹理信息,突出各地物的特征,把各地物在经过处理后的灰度值作为决策树分类模型的阈值,利用计算机自动提取,提取的总体精度为84.7%,攸县森林植被的面积为150911.7 hm2与以往的只利用波段的灰度值及植被指数等作为阈值相比,精度明显提高,方法也得到改善,得到了比较好的提取结果。
- 张颖王越男陈利刘秀英
- 关键词：遥感植被
- 遥感课程教学探讨被引量：1
- 2017年
- 大学专业课程各环节的教学探索对于教学质量的提高非常重要。针对资源环境科学专业的遥感课程,从教材选取、教学内容、教学方法及实验环节四个方面进行了深入的分析和探讨,旨在增强学生的学习主动性和兴趣,提高学生掌握遥感技术解决环境问题的能力,最终实现教学质量的提高。
- 刘秀英熊建利
- 关键词：遥感教学主动性
