欧美……一区二区三区,欧美日韩亚洲另类视频,亚洲国产欧美日韩中字,日本一区二区三区dvd视频在线

  PlantPen葉夾式PRI&NDVI測量儀是一種快速測量植物反射光譜指數(shù)的野外便攜式儀器。PlantPen的兩種標(biāo)準(zhǔn)版配置分別測量NDVI和PRI這兩種應(yīng)用的植被指數(shù)。用戶也可以定制其他參數(shù)。

  PlantPen PRI 210：PRI (Photochemical Reflectance Index) 光化學(xué)反射指數(shù)是通過計算植物葉片對531nm和570nm兩個波長光反射而得到的參數(shù)。該參數(shù)對類胡蘿卜素極為敏感，反應(yīng)植物的光合作用中的光能利用效率和CO₂同化速率，并可作為植物水脅迫的可靠指數(shù)。因此廣泛用于植物產(chǎn)量和脅迫研究。

  PlantPen NDVI 310：NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)歸一化植被指數(shù)是通過計算植物葉片對紅光和近紅外兩個波長光反射而得到的參數(shù)，是反映植物葉綠素含量的一個重要參數(shù)。葉綠素會強(qiáng)烈吸收紅光用于光合作用，而葉片細(xì)胞結(jié)構(gòu)會強(qiáng)烈反射近紅外光。因此，NDVI與光合能力直接相關(guān)，從而反映植物冠層的能量吸收狀況。

應(yīng)用領(lǐng)域

葉綠素含量快速檢測

植物光合研究

早期脅迫檢測

氮素利用效率研究

功能特點

攜帶方便、操作簡單。

直接無損測量得到NDVI和PRI值。

內(nèi)置藍(lán)牙與USB雙通訊模塊，GPS模塊，輸出帶時間戳的地理位置

軟件可導(dǎo)出數(shù)據(jù)為Excel格式，具備實時控制和遙控功能。

可用于農(nóng)業(yè)、林業(yè)以及植物學(xué)中光合作用、逆境脅迫等的研究和教學(xué)。

技術(shù)參數(shù)

測量參數(shù)：PlantPen PRI 210：光化學(xué)反射系數(shù)PRI = (R531 - R570)/(R531 + R570)；PlantPen NDVI 310：歸一化植被指數(shù)NDVI = (RNIR – RRED) / (RNIR + RRED)

測量光：內(nèi)置雙波長光源，PlantPen PRI 210：531nm和570nm；PlantPen NDVI 310：635nm和760nm

檢測波長：PlantPen PRI 210：500 – 600 nm；PlantPen NDVI 310：620-750 nm

通訊：藍(lán)牙1.1，USB

存儲：16M

數(shù)據(jù)存儲：100,000個

顯示：圖形顯示

鍵盤：密封防水設(shè)計2鍵

電源：可充電鋰電池，USB充電，連續(xù)工作70小時，低電報警

自動關(guān)機(jī)：5分鐘無操作

尺寸：135×65×33 mm

重量：188g

操作環(huán)境：溫度： 0 ～ 55 ºC; 相對濕度： 0 ～95 % (無冷凝)

存儲條件：溫度：-10 ～ 60 ºC;相對濕度：0 ～ 95 % (無冷凝)

用戶定制

描述植物結(jié)構(gòu)和葉綠素含量的參數(shù)種類很多，應(yīng)用測量光波長各異，計算方法也各不相同。為了滿足不同客戶的需求，可以定制適合各種類似參數(shù)的掌上植物測量儀。或購買PolyPen RP410光譜儀測量植物全反射光譜。

應(yīng)用案例

  使用PlantPen NDVI 和SpectroSense 2+植被指數(shù)測量儀分別測量水稻葉片和冠層的NDVI（Y Fenghua, et al. 2016）

產(chǎn)地：捷克

參考文獻(xiàn)

1. K Jabran, et al. 2018. High carbon dioxide concentration and elevated temperature impact the growth of weeds but do not change the efficacy of glyphosate. Pest Management Science 74(3): 766-771

2. K Trnková, et al. 2017. Desiccation‐induced changes in photochemical processes of photosynthesis and spectral reflectance in Nostoc commune (Cyanobacteria, Nostocales) colonies from polar regions. Phycological Research 65(1): 44-50

3. V Leemans , et al. 2017. Estimation of leaf nitrogen concentration on winter wheat by multispectral imaging. SPIE Commercial + Scientific Sensing and Imaging

4.Y Fenghua, et al. 2016. Models for estimating the leaf NDVI of japonica rice on a canopy scale by combining canopy NDVI and multisource environmental data in Northeast China. International Journal of Agricultural and Biological Engineering 9(5): 132-142

5.C Zhang, et al. 2016. Affecting Factors and Recent Improvements of the Photochemical Reflectance Index (PRI) for Remotely Sensing Foliar, Canopy and Ecosystemic Radiation-Use Efficiencies. Remote Sensing  8(9): 1-33

6.LLR Mendonçaa, et al. 2016. Management of Meloidogyne javanica with biological pesticides and oils in a lettuce field. Nematoda 3: e152015

7.R Calderón, et al. 2016. Soil temperature determines the reaction of olive c*rs to Verticillium dahliae pathotypes. PLOS ONE 9(10): e110664

8.M Barták, et al. 2015. Effect of dehydration on spectral reflectance and photosynthetic efficiency in Umbilicaria arctica and U. hyperborean. Biologia Plantarum 59(2): 357-365