手持式生鲜肉品质参数无损检测装置研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

魏文松  彭彦昆 《农业机械学报》2016,47(S1):324-331

开发了一种手持式生鲜肉品质无损检测装置,并对装置进行了功能测试。硬件主要包括多光谱光源阵列（中心波长为470、515、545、 575、610、760、810、910nm）及探头模块、恒流源驱动模块、多光谱数据采集与处理模块、无线传输模块以及显示终端模块等。设计了基于Android的生鲜肉检测APP应用软件,实现了对装置的无线控制功能。整个装置体积为175mm×115mm×25mm,质量约为0.45kg。利用43个猪肉样品进行试验验证,按照37∶1比例将样品分为校正集与预测集,分别利用多元线性回归、偏最小二乘方法以及多元线性结合逐步回归建模方法对数据进行处理并比较结果,结果表明利用多元线性结合逐步回归算法建立的模型结果较好,其中颜色中L*、a*、b*的预测集相关系数分别为0.9471、0.8504、0.8563,挥发性盐基氮(TVB-N)含量预测集相关系数为0.8027。最后利用不同时间段的12块肉样进行验证模型,其中每组颜色指标中L*、a*、b*的真实值与预测值的预测相关系数均大于0.83,预测集标准偏差均小于等于162,挥发性盐基氮含量的真实值与预测值的预测相关系数均为0.80左右,预测偏差及标准偏差均小于等于4.04。从2组的验证结果来看,利用该设备对生鲜肉品质参数进行检测是可行的,模型具有一定的稳定性,且该设备具有轻便、体积小、质量轻、价格低廉等特点,能够为未来生鲜肉品质的便携式无损检测仪器的进一步研发提供参考。  相似文献   

基于高光谱成像的生鲜鸡肉糜中大豆蛋白含量检测   总被引：1，自引：0，他引：1  

王伟  姜洪喆  贾贝贝  鹿瑶 《农业机械学报》2019,50(12):357-364

为快速无损检测生鲜鸡肉糜中超量添加的大豆蛋白含量,采集了鸡肉糜中掺杂的3种典型大豆蛋白的高光谱图像。在鸡肉糜中分别掺入质量分数0~30%的大豆蛋白粉（SPF）、大豆浓缩蛋白（SPC）和大豆分离蛋白（SPI）,并于可见-近红外（400~1000nm）光谱范围采集样品的高光谱图像,基于波段运算提取感兴趣区域的平均光谱,建立了原始及预处理光谱的偏最小二乘回归（PLSR）定量模型,发现模型对SPC预测效果最优（R2p=0.9984）、SPF次之、SPI最差。进一步利用二维相关光谱（2DCOS）自相关峰提取特征波长,建立的多光谱模型对于3种大豆蛋白的检测限分别可达0.53%、0.58%和1.02%。将以上多光谱模型应用到原始光谱图像,实现了不同大豆蛋白及其掺假梯度的可视化表征。  相似文献   

便携式水产品多品质参数拉曼检测装置设计与试验     

张雷蕾  滕官宏伟  朱诚 《农业机械学报》2020,51(S2):478-483

水产品在捕捞后极易发生腐败变质,传统的品质检测系统体积大、移动不便、操作复杂,不利于实际应用推广。为了满足水产品品质快速、实时、无损的检测需求,基于拉曼光谱技术,研发了便携式水产品多品质参数检测装置。该装置的硬件系统主要包括光源模块、光谱采集模块、系统控制处理模块、电源模块、通信模块。采用标准正态变量变换、Whittaker平滑算法、自适应迭代重加权惩罚最小二乘算法对该硬件系统采集的拉曼光谱数据进行平滑和背景扣除处理,结合国标方法采集到的鲳鱼颜色b*、硫代巴比妥酸标准理化值（TBA值）、挥发性盐基氮（Total volatile basic nitrogen, TVB N）含量,建立了鱼肉品质多指标偏最小二乘定量预测模型。鲳鱼颜色b*、TBA值、TVB N含量的验证集相关系数分别为0.907、0.897、0.915,验证集均方根误差分别为1315、0104mg/(100g)、2875mg/(100g)。基于MFC基础类库完成实时分析控制软件设计,将预测模型植入软件内,交叉编译下载到检测装置中,实现水产品多品质参数指标一键检测。最后对装置的稳定性进行了测试,18条鲳鱼样品的颜色b*、TBA值、TVB N含量的装置预测值与标准理化值的相关系数分别为0.927、0.883、0.904,均方根误差分别为1139、0271mg/(100g)、1896mg/(100g)。结果表明,便携式水产品多品质参数拉曼检测装置可以实现鲳鱼颜色b*、TBA值、TVB N含量的多指标实时无损检测。  相似文献   

便携式红提葡萄多品质可见/近红外检测仪设计与试验     

高升  王巧华  施行  李庆旭 《农业机械学报》2021,52(2):308-319

基于可见/近红外漫反射光谱分析技术,设计了便携式生长期红提葡萄多品质参数无损检测仪,该仪器由光谱采集探头、光谱仪、卤素灯光源、锂电池、控制器及外围电路等部分组成,仪器尺寸为200mm× 160mm× 150mm, 方便携带。以生长期内的红提葡萄果粒为研究对象,采集400~1000nm的可见/近红外漫反射光谱信息,对原始光谱进行预处理和特征波长提取,分别建立了红提SSC、总酸质量分数、pH值、硬度和含水率的最优偏最小二乘回归（PLSR）预测模型,所建各指标的最优PLSR预测模型的预测集相关系数分别为0.9545、0.9778、0.9878、 0.9456、 0.9028, 均方根误差分别为1.0122°Brix、2.0225%、0.0747、7.2813N、0.9799%。基于MFC开发工具,运用 C++语 言编写了仪器实时分析处理软件,将所建红提葡萄多品质参数的最优PLSR预测模型植入硬件装置中,实现了生长期红提葡萄果粒的多品质参数一键式无损检测。经检验测试,果粒SSC、总酸质量分数、pH值、硬度和含水率预测集相关系数Rp 分别为0.9414、0.9687、0.9768、0.9348、0.9006,预测集均方根误差分别为1.1567°Brix、2.3645%、0.0986、8.3571N、1.1051%,且该检测仪一次检测时间不超过2s,说明该仪器可完成生长期红提葡萄果粒的实时无损检测。  相似文献   

牛肉含水率无损快速检测系统研究   总被引：3，自引：0，他引：3  

石力安  郭辉  彭彦昆  江发潮  林琬 《农业机械学报》2015,46(7):203-209

针对影响牛肉品质的主要指标,开发了基于可见/近红外光谱技术的牛肉含水率品质快速检测系统。阐述了该系统的工作原理、工作过程、硬件组成及软件系统功能。系统的核心是波段分别为400~960 nm和900~2 600 nm的光谱仪,结合控制器、光纤等辅助装置构成了检测系统的硬件部分。基于VC++语言开发了Windows环境下的光谱信息采集和处理的快速无损检测软件。该系统可以实现对牛肉光谱数据的采集、处理、样品品质的快速预测和结果显示。该系统在实验室采集了57个牛肉背最长肌的光谱,分别对可见、近红外和全波段的光谱数据建模,分析显示全波段预测模型能够更好地预测牛肉的含水率,其校正相关系数RC和预测相关系数RP分别为0.96和0.88。然后将预测模型固化于在线检测硬件系统中,在牛肉分割线上采集84个样品进行实验验证,检测正确率为92.8%。含水率结果表明,该快速检测装置检测含水率的精度较高,可靠性较好,可用于牛肉屠宰分割线对含水率品质参数的快速无损检测。  相似文献   

基于高光谱成像技术的面条中马铃薯全粉含量检测     

任志尚  彭慧慧  贺壮壮  杜娟  印祥  马成业 《农业机械学报》2020,51(S2):466-470，506

为了快速检测面条中马铃薯全粉含量,研究近红外高光谱成像技术定量检测面条中马铃薯全粉含量的可能性,自制了马铃薯全粉质量分数在0~35%内随机均匀分布的120个面条样品,在900~2500nm范围采集高光谱图像,随机选取80个样品作为校正集,分别采用原始光谱和经过6种预处理方法预处理后的光谱建立了偏最小二乘回归、主成分回归、支持向量机回归模型。结果表明经标准化预处理后用偏最小二乘回归建模效果最好,校正集决定系数（R2C）为0.8653,交叉验证集决定系数（R2CV）为0.6914。用回归系数法在经过标准化预处理后的光谱数据中提取了与全粉含量相关的特征波长,建立了马铃薯全粉含量偏最小二乘回归简化模型, 校正集决定系数（R2C）为0.8685,交叉验证集决定系数（R2CV）为0.8021,基于特征波长建立的模型效果优于全波段模型,模型效果得到了一定的提高。以剩余40个未参与校正模型建立的样品作为预测集,基于特征波长建立了标准化-偏最小二乘回归简化预测模型,预测集决定系数（R2P）为0.8546,模型具有较好的预测能力。结果表明利用近红外高光谱成像技术可检测面条中马铃薯全粉含量,可为马铃薯全粉面条的快速无损检测建立新的方法。  相似文献   

基于变量选择的小麦粗蛋白含量近红外光谱检测     

吕程序  姜训鹏  张银桥  张小超  毛文华 《农业机械学报》2016,47(S1):340-346

小麦粗蛋白含量是其品质评价的重要指标,为探讨基于选择的短波近红外光谱变量定量判别小麦籽粒粗蛋白的可能性,采集了52份小麦籽粒样本,用湿化学方法分析其粗蛋白含量,获取其900~1700nm波段的光谱,进而利用该光谱进行预处理方法的优化研究及小麦籽粒蛋白敏感变量的优选研究,以偏最小二乘的方法建立了基于短波近红外光谱的小麦籽粒蛋白定量模型。结果表明：多元散射校正和小波变换结合是短波近红外光谱定量判别小麦籽粒粗蛋白含量较优的预处理方法;利用200次竞争性自适应重加权变量优选的统计结果,优选出1028、1158、1199、1367、1407、1445、1478、1494、1550、1584、1661、1686nm 12个变量为小麦籽粒蛋白敏感变量,占全谱的2%,该方法可稳定、高效地优选光谱变量,降低水分对模型的影响;结合预处理优化及变量优选建立偏最小二乘模型,模型预测决定系数和预测均方差分别为0.961和0.369。可见优选的短波近红外光谱变量可用于定量判别小麦籽粒粗蛋白含量。  相似文献   

基于粒子群聚类的牛肉含水率光谱检测技术     

唐鸣  徐杨  彭彦昆  汤修映  田潇瑜  牛力钊 《农业机械学报》2014,45(10):220-225

采用市场当日上架的生鲜牛肉外侧最长肌制作样本,在波长900~2300 nm内进行光谱检测和分析。利用基于粒子群算法(PSO)的聚类分析方法,对光谱信息进行优化以减少计算量,提高回归模型精度。该算法以经过多元散射校正(MSC)、变量标准化(SNV)等方法预处理后的光谱信息作为目标矩阵,以波长为目标进行聚类,根据聚类结果对不同波段进行重新组合,并建立偏最小二乘回归(PLSR)模型。结果表明,利用PSO聚类分析方法在900~1 400 nm波段内获得的生鲜牛肉含水率预测模型最优,Rc=0.920 5,Rv=0.919 1。该方法能够有效减少光谱的数量,提升回归模型的预测结果。  相似文献   

基于几何模型的绿萝叶片外部表型参数三维估测   总被引：2，自引：0，他引：2  

徐焕良  马仕航  王浩云  胡华东  殷佳来  车建华 《农业机械学报》2020,51(12):220-228

为快速高效获取叶类植物叶片的外部表型参数、掌握植株生长状况,以绿萝叶片为研究对象,提出一种基于几何模型的叶长、叶宽与叶面积的三维估测方法。利用微软Kinect V2相机,自80cm高度垂直位姿获取绿萝叶片局部点云,并进行直通滤波去噪与包围盒精简等预处理,测量得到点云外形参数,输入预先建立的SAE网络分类预测得到几何模型参数,并基于曲面参数方程建立叶片几何模型。采用粒子群优化算法计算几何模型离散点云和局部点云间的空间距离,进行空间匹配,利用遗传算法求解最优匹配模型的内部模型参数,输出最优匹配模型的叶长、叶宽与叶面积作为估测结果。实验共采集150片绿萝叶片的局部点云数据,将估测结果和真实值进行数学统计与线性回归分析,得出叶长、叶宽与叶面积估测的平均误差分别为0.46cm、0.41cm和3.42cm2,叶长估测R2和RMSE分别为0.88和0.52cm,叶宽R2和RMSE分别为0.88和0.52cm,叶面积R2和RMSE分别为0.95和3.60cm2。实验表明,该方法对于绿萝叶片外形参数的估测效果较好,具有较高实用价值。  相似文献   

基于近红外光谱的猪肉水分在线检测与分级   总被引：2，自引：0，他引：2  

彭彦昆  杨清华  王文秀 《农业机械学报》2018,49(3):347-353

基于近红外光谱法,优化光纤探头检测距离并通过检测距离调节系统和多点同时检测,设计了猪肉水分在线检测分级系统。首先,为确定光纤探头与生鲜猪肉样品表面间的最佳检测距离,在13个不同检测距离下(5~29 mm)采集了54个样品的光谱,采用多元散射校正方法对原始光谱进行预处理,分别建立了第1波段(349~1 435 nm)、第2波段(1 037~1 761 nm)和双波段结合3种情况的含水率偏最小二乘回归模型,分析了不同检测距离和不同波段的模型,确认19 mm为在线检测分级装备的最佳检测距离。然后,通过检测距离实时调节系统动态固定最佳检测距离,设计了双波段多点同时检测系统,采集45个猪肉样品在静态条件和在线条件下的光谱,通过比较分析,两种情况下预测结果相近,从而证实了所设计的在线系统能够预测猪肉水分,并且双波段融合建模效果优于单波段,预测结果为:校正集相关系数和校正均方根误差分别为0.906和0.598,验证集相关系数和预测均方根误差分别为0.836和0.402。最后,利用独立的21个猪肉样品验证猪肉预测分级模型精度及稳定性,结果判断正确率为90.48%,表明可见近红外光谱法结合多点检测能有效地在线检测猪肉水分并分级。  相似文献   

肉品质光谱检测中探头与样品距离对结果影响的校正   总被引：1，自引：0，他引：1  

刘媛媛  彭彦昆  张雷蕾  王文秀  郑晓春 《农业机械学报》2014,45(12):271-276

针对畜肉品质光谱检测中光纤探头与样品表面不同检测距离对预测结果影响较大的问题,分析了光谱曲线随检测距离变化的变化规律,提出光谱数据的校正方法。通过猪肉嫩度预测,验证校正效果。分别采集光纤探头固定时和光纤探头与样品表面检测点距离在4~18 mm变化范围内的猪肉背肌可见/近红外光谱。对每种情况下的光谱数据进行相同预处理,建立猪肉嫩度PLSR预测模型。探头固定时,预测集猪肉嫩度预测值和实测值相关系数为0.82,均方根误差为5.82 N。五次多项式拟合光纤探头与样品表面检测点距离在4~18 mm范围内380~1 050 nm各个波段的相对光谱数据,拟合相关系数R均大于0.999,均方根误差在0.018 7~0.242 2范围内。利用拟合方程校正后的光谱数据和最优嫩度预测模型对预测集进行预测,光纤探头与样品表面检测点距离在4~17 mm范围内时预测集嫩度预测值和实测值的相关系数在0.83~0.90之间,均方根误差在4.80~5.75 N之间。结果表明:对不同光纤探头与样品表面检测点距离采集的漫反射光谱数据进行校正,能够较好地克服光纤探头与样品表面检测点距离对猪肉嫩度预测模型的影响。  相似文献   

基于高光谱的酿酒葡萄果皮花色苷含量多元回归分析   总被引：1，自引：0，他引：1  

刘旭  吴迪  梁曼  杨蜀秦  张振文  宁纪锋 《农业机械学报》2013,44(12):180-186,139

以酿酒葡萄赤霞珠果实为研究对象,利用高光谱成像技术检测葡萄果皮中的花色苷含量。采集60组样本的900~1700nm近红外波段高光谱图像,并用pH示差法测量样本果皮中花色苷含量。选取高光谱图像中葡萄果实区域作为感兴趣区域（ROI）,计算其平均光谱,并采用SG平滑、归一化、多元散射校正等预处理方法提高光谱的信噪比。然后采用偏最小二乘回归（PLSR）、支持向量回归（SVR）和BP神经网络算法建立花色苷含量预测模型。研究表明：基于PLSR模型推荐的13个隐含变量建立的BP神经网络模型的预测决定系数和预测均方根误差分别为0.9102和0.3795。  相似文献   

铜胁迫下玉米叶片光谱STFT分析与叶片铜离子浓度反演     

孟飞  崔宇  付萍杰 《农业机械学报》2021,52(4):181-189

采集不同浓度梯度铜离子（Cu2+）胁迫下玉米叶片的可见光-近红外光谱及实测玉米叶片Cu2+浓度,采用短时傅里叶变换（Short-time Fourier transform,STFT）时频分析技术,研究不同浓度Cu2+胁迫下玉米叶片光谱的能量振幅响应,进而提取特征波段的振幅参数,利用偏最小二乘回归（Partial least squares regression,PLSR）方法反演叶片Cu2+浓度。研究发现,玉米叶片光谱的STFT变换所得能量振幅峰值随Cu2+胁迫浓度梯度的增加呈先降低、后升高趋势,且随Cu2+浓度的升高不断向短波方向迁移。选取不同浓度梯度的能量振幅峰值波段为特征波段,利用特征波段上随频域变化的能量幅值,建立玉米叶片Cu2+浓度反演的偏最小二乘回归模型,模型R2为0.9863。选取相同培育期的另外2组植株数据为验证数据,进行相同STFT变换,利用建立的偏最小二乘回归模型对两组验证数据进行玉米叶片Cu2+浓度反演,并与验证组实测Cu2+浓度进行相关性分析,Cu2+反演R2分别为0.8806和0.7331（P<0.01）,RMSE分别为1.563、2.619μg/g。研究表明,光谱的时频分析方法可用于Cu2+胁迫下玉米叶片的快速检测,为农作物的重金属胁迫监测提供了新的思路。  相似文献   

基于近红外光谱岭回归的甜椒氮素检测试验     

张晓东  苏辰  段梦杰 《排灌机械工程学报》2019,37(1):86-92

针对设施作物营养水平无损检测技术,着重描述了基于近红外光谱数据岭回归分析的甜椒氮素检测试验研究过程.利用近红外反射光谱成像技术对目标作物进行叶片尺度的光谱图像采集,应用计算机图像分析软件进行光谱数字图像处理、提取光谱数据,经过统计分析对数据完成筛选作为变量,结合化学分析试验结果建立作物营养检测模型,检验模型得出结论.为了解决自变量间存在的多重共线性造成模型难以建立的问题,在数据处理阶段,采用了在农业探测领域内并不多见的岭回归分析方法,利用其特殊的有偏估计算法,拟合建立回归方程.同时,由于岭回归分析可以用于进一步筛选特征波段,最终得到的是基于三特征波段近红外光谱反射率数据的甜椒叶片氮营养检测模型.经过模型检验,模型的调整R2为0.843,RMSE为0.105.  相似文献   

马铃薯干物质空间分布状态可视化研究     

许英超  王相友  印祥  胡周勋  岳仁才 《农业机械学报》2018,49(2):339-344，357

采用可见-近红外高光谱检测系统对马铃薯中干物质进行快速检测,并最终实现其分布状态的可视化。采用9种光谱预处理方法对采集的马铃薯高光谱数据进行分析对比,得到标准正态变量(SNV)结合Savitzky-Golay平滑(SG)和一阶导数(FD)的预处理方法效果最好。经过光谱预处理后,采用正自适应加权算法-连续投影法(CARSSPA)对光谱进行特征变量提取,获得22个变量。对所选变量不同的建模方法进行了比较,以偏最小二乘回归(PLSR)模型预测效果最优,预测集决定系数为0.849,均方根误差为0.878%,相对分析误差为2.312,优于全波段模型。将SNV-SG-FD-CARS-SPA-PLSR模型与高光谱图像结合,得到马铃薯干物质主要分布在内髓与维管束环之间、在内髓位置干物质含量最低、由内髓向外干物质逐渐增加的空间分布。内髓位置干物质质量分数最低,为12.16%,外层最高可达24.62%。结果表明:可见-近红外高光谱技术可准确、快速地实现马铃薯干物质的检测和空间分布的可视化。  相似文献   

不同深度基质含水率变化规律与预测模型研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

杨成飞  和寿星  孟繁佳  李文军  李莉  SIGRIMIS N A 《农业机械学报》2020,51(S2):408-414

为探明不同深度的基质含水率变化规律,使用干燥法分别对多个EC-5型传感器进行校准,并将4个传感器分别放置垂向距滴头5、10、15、20cm 4个不同深度处,测量不同滴头流量及滴灌量条件下垂向基质含水率的变化,建立了不同深度基质含水率预测模型。试验结果表明,在滴灌开始后第1层（距滴头5cm处）基质含水率最先上升并迅速达到较高水平,滴灌停止后水分将快速扩散至更深基质层,其含水率可提升至根系易利用水平（25.3%及以上）,水分快速运移时间持续1h左右,随着初始基质含水率的降低,在相同滴头流量及灌溉量条件下,水分在垂直方向的运移程度更深,将第1层基质初始含水率、滴灌时间、预测时间、预测层高度差、滴头流量作为输入,利用遗传算法优化的BP神经网络算法与随机森林回归算法（RFR）,建立滴灌下基质不同深度含水率预测模型。将试验所预测的滴灌后基质含水率与实际测量的不同深度基质含水率进行对比分析,并对不同预测深度的预测结果进行误差分析,结果表明GA-BP预测模型及RFR预测模型的R2分别为0.8664、0.9465,即RFR算法建立的预测模型更加精确,并且预测深度越接近于第1层基质预测结果越准确。  相似文献   

肉品无损检测光学传感器设计与试验     

郭庆辉  彭彦昆  李永玉  田文健  乔鑫 《农业机械学报》2020,51(S2):484-490

畜肉品质光谱检测过程中,不同样品之间的厚度差异导致肉品表面到光纤探头的检测距离存在差异,对预测结果影响较大。针对这一问题,设计了一种用于肉品无损检测的光学传感器,并间隔玻璃从下至上对畜肉品质进行检测,消除了样品厚度对检测距离的影响,并分析了光谱曲线随检测距离变化的变化规律。为探究所设计方案的可行性,搭建了试验平台,包括光谱仪、距离调节机构、光源、石英玻璃、光学传感器和计算机,其中石英玻璃可透过220~2500nm波长范围的光而无吸收,光学传感器可以帮助采集更多的肉品漫反射光。选择了18个猪肉样品贮藏在4℃环境中,并在不同的冷藏时间取出进行光谱采集（400～1100nm）,采用不同的检测距离（8～22mm,间隔2mm）,最后测量样品的挥发性盐基氮（TVB N）含量。在获得样品光谱数据后,分别用1阶导数、多元散射校正（MSC）、标准正态变换（SNV）和1阶导数+SNV等方法进行预处理,并建立猪肉的TVB N含量的偏最小二乘回归（PLSR）预测模型。结果表明：当检测距离为16mm,采用1阶导数+ SNV预处理时,建立的TVB N含量预测模型效果最好,校正集相关系数和均方根误差分别为0.98和0.92mg/(100g),预测集相关系数和预测均方根误差分别为0.97和1.56mg/(100g)。因此,利用所设计光学传感器对猪肉新鲜度进行检测是可行的。  相似文献   

基于无人机可见光影像的玉米冠层SPAD反演模型研究   总被引：2，自引：0，他引：2  

孟沌超  赵静  兰玉彬  闫春雨  杨东建  温昱婷 《农业机械学报》2020,51(S2):366-374

叶绿素是植物进行光合作用的重要色素,利用作物光谱、纹理信息对叶绿素进行反演,为作物的实时监测和健康状况诊断提供重要依据。以大田环境下5个不同品种四叶期、拔节期的玉米为研究对象,利用无人机获取试验区可见光影像,对土壤背景进行掩膜处理,提取25种可见光植被指数、24种纹理特征,综合分析植被指数、纹理特征与玉米冠层叶绿素相对含量（SPAD）的相关性,分别建立基于植被指数、纹理特征和植被指数+纹理特征的逐步回归（SR）、偏最小二乘回归（PLSR）和支持向量回归（SVR）模型,定量估算叶绿素相对含量。在SR模型中,植被指数+纹理特征模型与植被指数模型相同,R2为0.7316,RMSE为2.9580,RPD为1.926,优于纹理特征模型;在PLSR模型中,植被指数+纹理特征模型较优,R2为0.8025,RMSE为2.4952,RPD为2.284,纹理特征模型次之,植被指数模型最差;在SVR模型中,植被指数+纹理特征模型较优,R2为0.8055,RMSE为2.6408,RPD为2.158,植被指数模型次之,纹理特征模型最差。综合分析采用基于PLSR植被指数+纹理特征模型可以实现玉米冠层SPAD快速、准确提取,为叶绿素反演提供一种新的方法,可为无人机遥感作物长势监测提供参考。  相似文献   

马铃薯叶片光化学吸收与反射光谱关联分析及检测     

赵若梅  邢子正  马旭颖  宋迪  李民赞  孙红 《农业机械学报》2020,51(S2):375-381

为开展马铃薯叶片PSⅡ叶绿素荧光参数无损检测研究,利用高光谱成像系统采集200个感兴趣区域样本点的光谱图像并提取反射率,使用封闭式叶绿素荧光成像系统采集相应样本点的qP值。采用SPXY算法将总样本按照2∶1的比例划分为建模集(135个样本)和验证集(65个样本),采用联合区间偏最小二乘法(Synergy interval partial least squares,si-PLS)和随机蛙跳(Random frog,RF)算法各筛选出18个敏感波长,并用选择的特征波长建立偏最小二乘回归(Partial least squares regression,PLSR)模型。结果表明：si-PLS-PLSR模型的建模集决定系数R2c为0.6285,验证集决定系数R2v为0.6103;RF-PLSR模型的建模集决定系数R2c为0.7093,验证集决定系数R2v为0.6872。结果表明利用RF算法筛选的特征波长对马铃薯叶片qP值检测的解释性优于si-PLS算法,特征波长在518.72~640.64nm、650~800nm和850~1000nm范围,体现了荧光发射信号是马铃薯作物光化学吸收qP值的重要响应特征,且叶片光化学吸收与叶绿素含量、叶片结构、水分含量等属性紧密关联。绘制叶片qP值分布图为分析马铃薯叶片光化学吸收和光合作用动态提供了直观的分析手段,可为马铃薯作物光合活性评价及复杂生理生化动态监测提供支持。  相似文献   

绿茶杀青叶料含水率可见-近红外光谱检测   总被引：3，自引：0，他引：3  

胡永光  陈培培  赵梦龙 《农业机械学报》2013,44(8):174-179

为实现绿茶杀青叶料含水率的快速无损检测,基于可见-近红外光谱分析建立含水率的预测模型。使用FieldSpec 3型便携式地物光谱仪,采集192个杀青叶料样品的漫反射光谱信息,基于X-Y共生距离的样本划分算法SPXY,确定144个样本的校正集和48个样本的预测集。进行一阶微分和移动平滑滤波预处理后,采用相关系数法优选出11个特征波段,建立了含水率检测的偏最小二乘回归、主成分回归、人工神经网络及其组合的模型。结果表明,选用5个主成分的偏最小二乘回归模型最佳,其校正和预测模型的相关系数分别为0.990和0.819,均方根误差分别为0.011和0.037,预测含水率的平均相对误差为3.30%。  相似文献