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河南各地级市地表水水质数据2014-2023
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河南地表水水质自动监测站坐标每四小时数据(城市、河流、流域、断面名称、监测时间、水温、pH、DO、CODMn、TP、TN、NH3-N、浊度等)2020年以前站点少,参数少,以后较为清晰。
.监测范围
河南地表水水质自动监测网 ...
2023-4-9 14:21 - 何华伟 - 现金交易版
乙醇替代丙酮测定水中叶绿素a的优化实验研究
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1 论文标题:乙醇替代丙酮测定水中
叶绿素a的优化实验研究
2 作者信息:朱 攀, 冯 如*, 李金玥, 梁友福, 樊丽芳, 封 瑛, 康 群:湖北大学资源环境学院,湖北 武汉
3 出处和链接:朱攀, 冯如, 李金玥, 梁友福, 樊 ...
2022-12-1 08:58 - 2019hansi - 论文版
叶片叶绿素含量对光照条件的依赖性,
电磁场与植物种类
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摘要翻译:
研究了30种栽培植物和75种草原牧草
叶绿素含量的分布规律。蔬菜和谷物中
叶绿素和镁的含量高于绿色植物和草原草,这与更复杂的代谢遗传有关,它有开花和结果两个阶段。
叶绿素含量随着发光二极管辐照器的使用 ...
2022-3-7 09:02 - 何人来此 - Forum
2021-2027中国叶绿素提取物市场现状及未来发展趋势
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【报告篇幅】:100
【报告图表数】:146
【报告出版时间】:2021年4月
【报告出版机构】:恒州博智(QYR)化工及材料研究中心
报告摘要
2020年中国
叶绿素提取物市场规模达到了XX亿元,预计2027年可以达到XX亿 ...
2021-4-22 14:12 - 恒州博智 - 能源经济学
基于支持向量机的一类水域叶绿素a浓度反演研究
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摘要:指出了用
叶绿素a的浓度估计海洋初级生产力的重要作用;分析了目前采用的浓度反演方法的不足;尝试将基于统计学习理论的最小二乘支持向量机用于浓度反演,SeaBAM的数据实验结果表明该方法可以获得更高的反演精度;可 ...
2018-2-20 12:00 - AIworld - 人工智能论文版
用TM图象估算海表面叶绿素浓度的神经网络模型
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摘要:
叶绿素浓度是衡量海洋水体质量的重要参数之一。本文以大连湾为示范区于1999年5月10日进行了现场卫星同步实验,采用神经网络模型技术模拟了TM1、TM2两个波段的辐射亮度值与在该湾海域现场获得的
叶绿素浓度数据之 ...
2018-2-15 13:40 - 人工智能-AI - 人工智能论文版
利用神经网络反演海水叶绿素浓度
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摘要:利用美国国家航空与航天局SeaBAM小组收集的海水
叶绿素浓度和辐射同步实测资料,建立由遥感反射率反演海水
叶绿素的神经网络模型,并与SeaBAM统计算法的计算结果进行比较。神经网络模型的反演值在叶 ...
2018-1-29 18:20 - DL-er - 人工智能论文版
行道树叶绿素变化的高光谱神经网络模型
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摘要:采样分析了城市行道树(长春市主要街道)与对比区(净月潭国家森林公园)相应树种的
叶绿素变化,并对由叶绿索变化引起的光谱反射率以ASD光谱仪进行了测试,并对二者之间的关系进行了单波段回归分析、V1植被指数 ...
2018-1-20 09:20 - AIworld - 人工智能论文版
神经网络法反演海水叶绿素浓度的分析
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摘要:海洋水色遥感的最终目的之一是监测海洋初级生产力的时空变化,而反映海洋初级生产力的一个重要指标就是浮游植物中的
叶绿素浓度[1].对于海水
叶绿素浓度的遥感反演研究工作至今已进行了30多年,方法主要是基于蓝-绿 ...
2018-1-20 00:40 - DL-er - 人工智能论文版
基于人工神经网络的一类水域叶绿素—a浓度反演方法
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摘要:介绍了一种基于人工神经网络的海中一类水域
叶绿素反演方法.人工神经网络是3层的反向传输神经网络.其结构是输入层有4个节点,它们分别对应4个波段412 nm,443 nm,490 nm,510 nm的遥感反射比与555 nm波段遥感反射比 ...
2017-10-28 22:20 - 论文库 - 人工智能论文版
利用BP神经网络方法预测西湖叶绿素a的浓度
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摘要:在西湖共设了8个采样点,通过主成分分析选取了最能代表西湖水质状况的7号点(湖心)作为研究对象。根据2000年1月至2001年4月西湖常规监测的水生生态数据,并用插值的方法使其生成足够多的样本数,利用BP人工神经 ...
2017-10-25 17:40 - DL-er - 人工智能论文版
基于机器学习方法的太湖叶绿素a定量遥感研究
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摘要:为了比较评价人工神经网络和支持向量机2种机器学习算法在水质遥感中的应用能力,本研究首先从基础理论和学习目的入手,对比分析了2种机器学习算法的理论体系;其次,以太湖为例,基于MODIS遥感影像,构建了反演太湖叶 ...
2017-10-25 11:20 - 人工智能-AI - 人工智能论文版
基于PSO算法的BP神经网络对水体叶绿素a的预测
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摘要:BP神经网络(Back Propagation Network)在水体富营养化评价及预测中已广泛应用,但传统BP算法的收敛速度慢并易陷入局部最优.提出了一种基于微粒群(PSO)算法的BP神经网络模型,利用PSO对神经网络的权值进行修正 ...
2017-9-21 05:00 - 人工智能-AI - 人工智能论文版