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Hi,您目前在 全部期刊 期刊中, 论文搜索关键字 植物叶片 ,共找到 3 个内容。
选择下列全部论文 将 选定结果
高晓雨  卢 珊  
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摘要
城市绿化植物由于其滞尘能力能够有效改善城市大气环境, 滞尘能力的主要影响因素是其表面特性和润湿性。 植物叶片表面的润湿性和偏振反射特性都与表面粗糙度相关, 因此以粗糙度为结点, 探究植物表面润湿性与偏振反射光谱的关系, 利用偏振反射特性对植物叶片润湿性进行快速无损监测。 以长春市常见的八种绿色植物叶片为研究对象, 利用Kruss DSA 100液滴形状分析系统测量其表面接触角, 利用多角度光谱测量装置测量其在不同探测天顶角上的偏振反射光谱, 探讨了润湿性能在400~1 000 nm波段对植物叶片不同探测天顶角上偏振度的影响。 通过相关分析确定八种植物叶片的特征波段, 并在特征波段对偏振度随探测天顶角的变化程度与润湿性的关系之间进行定量分析。 结果表明, 在特征波段(700±10) nm处, 偏振度随着探测天顶角的变化程度θ0与接触角距离100°的偏差值θ具有很强的相关性, 可决系数R2为0.82, 说明偏振度随探测天顶角的变化程度θ0可以反映植物叶片的润湿性, 可以利用偏振反射特性对植物叶片润湿性进行分析, 研究成果将对今后城市绿化物种的选择提供可行性建议。
光谱学与光谱分析
2018, 38(3): 923
成像系统
毕立恒  刘云潺  
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摘要
为了提高植物叶片图像的识别率, 采用改进神经网络算法, 通过径向基函数神经网络建立模型; 采用多环量子算法确定各环量子个体选择概率, 量子旋转门在一定范围内动态调整, 不同环上节点信息共享概率非线性动态变化; 对植物叶片图像进行识别, 包括形状特征、纹理特征; 通过多环量子算法实现径向基函数神经网络参数寻优。实验结果表明, 本文算法对植物叶片图像的几何特征、纹理特征、综合特征的平均识别率分别为91%, 89%, 93%, 与其他算法相比较高, 训练、识别时间分别为3.5 s、2.5 s。
激光与光电子学进展
2017, 54(12): 121102
孟夏  谢东辉  汪艳  贾颖芳  阎广建  
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摘要
通过测量绿萝、 银杏、 苹果三种叶片的多角度偏振光谱, 采用斯托克斯矢量法计算了叶片的多角度光谱偏振度, 并通过PROSPECT模型反演得到叶片的叶绿素、 水分含量, 进而分析了叶绿素、 水分含量对叶片多角度光谱偏振度的影响, 探索了观测几何条件与不同波段叶片偏振度间的关系。 结果表明, 相对于近红外波段, 红光波段的偏振度受叶绿素含量变化的影响较小, 而水分含量对这两个波段的偏振度基本均无明显影响。 在反映叶片偏振度随观测几何变化方面, 近红外波段较另外两个波段有着更好的敏感性和稳定性, 但其偏振度值较另外两个波段偏小。
光谱学与光谱分析
2014, 34(3): 619
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