Measurement of nitrogen content in rice by inversion of hyperspectral reflectance data from an unmanned aerial vehicle / Medição do conteúdo de nitrogênio no arroz por inversão de dados de refletância hiperspectral de um veículo aéreo não tripulado

ABSTRACT: The Nitrogen content of rice leaves has a significant effect on growth quality and crop yield. We proposed and demonstrated a non-invasive method for the quantitative inversion of rice nitrogen content based on hyperspectral remote sensing data collected by an unmanned aerial vehicle (UAV). Rice canopy albedo images were acquired by a hyperspectral imager onboard an M600-UAV platform. The radiation calibration method was then used to process these data and the reflectance of canopy leaves was acquired. Experimental validation was conducted using the rice field of Shenyang Agricultural University, which was classified into 4 fertilizer levels: zero nitrogen, low nitrogen, normal nitrogen, and high nitrogen. Gaussian process regression (GPR) was then used to train the inversion algorithm to identify specific spectral bands with the highest contribution. This led to a reduction in noise and a higher inversion accuracy. Principal component analysis (PCA) was also used for dimensionality reduction, thereby reducing redundant information and significantly increasing efficiency. A comparison with ground truth measurements demonstrated that the proposed technique was successful in establishing a nitrogen inversion model, the accuracy of which was quantified using a linear fit (R2=0.8525) and the root mean square error (RMSE=0.9507). These results support the use of GPR and provide a theoretical basis for the inversion of rice nitrogen by UAV hyperspectral remote sensing.

RESUMO: O teor de nitrogênio das folhas de arroz tem um efeito significativo sobre a qualidade do crescimento e o rendimento das culturas. Propõe-se e demonstrou-se um método não invasivo para a inversão quantitativa do teor de nitrogênio do arroz com base em dados de detecção remota hiperespectral coletados por um veículo aéreo não tripulado (UAV). As imagens de albedo do dossel de arroz foram adquiridas por uma imagem de imagem hiperespectral a bordo de uma plataforma M600-UAV. O método de calibração da radiação foi então usado para processar esses dados e a reflectância das folhas do dossel foi adquirida. A validação experimental foi realizada utilizando o campo de arroz da Universidade Agrícola de Shenyang, que foi classificado em 4 níveis de fertilizantes: nitrogênio zero, baixo teor de nitrogênio, nitrogênio normal e alto teor de nitrogênio. A regressão do processo gaussiano (GPR) foi então usada para treinar o algoritmo de inversão para identificar bandas espectrais específicas com a maior contribuição. Isso levou a uma redução no ruído e uma maior precisão de inversão. A análise de componentes praincipais (PCA) também foi usada para redução de dimensionalidade, reduzindo assim a informação redundante e aumentando significativamente a eficiência. Uma comparação com as medidas de verdade no solo demonstrou que a técnica proposta foi bem sucedida no estabelecimento de um modelo de inversão de nitrogênio, cuja precisão foi quantificada usando um ajuste linear (R2 = 0,8525) e o erro quadrático médio quadrado (RMSE = 0,9507). Estes resultados suportam o uso do GPR e fornecem uma base teórica para a inversão do nitrogênio do arroz pela detecção remota hiperespectral do UAV.

Analyzing the Hospitalization Expense and Management Status of Severe Mental Illness / 中国卫生经济

Objective: To analyze the hospitalization expense and management status of severe mental illness, and to provide evidences for rational controls of medical expenses and the management of the patients. Methods:Collecting patients with severe mental illness from 2005 to 2012, analyzing the changing trends of hospitalization cost and management status with descriptive analysis, and use multiple linear regression to analyze the influence factors. Results: The average stay is 51 days, average medical costs by person and by day are RMB 8 319.69 and 169.02; treatment costs, drug costs and bed care costs are the main proportion. The medical costs were significantly affected by prolonged days of hospitalization, age, numbers of hospital admissions, nursing level and admitting diagnosis. The largest proportion of management system is schizophrenia, which counted 74.03% of current patients and the poverty incidence rate is 50.62%. Conclusions: Increasing the financial compensation to patients with severe mental illness, shorting hospital stay, strengthening the screening of patients with severe mental illness and incorporated into the management system would help to reduce the economic burden of the patients.