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为运用图像颜色特征估测作物的叶绿素含量,以自然环境下的小麦冠层图像为研究对象,提出一种基于熵权法的颜色特征选择方法,并应用机器学习方法建立小麦冠层叶绿素含量估测模型。熵权法通过信息熵来衡量颜色特征指标权重,实现冠层图像特征排序,机器学习方法选用多元线性回归（Multiple linear regression, MLR）、岭回归（Ridge regression, RR）和支持向量回归模型（Support vector regression, SVR）估测小麦冠层叶绿素含量。试验结果表明,与皮尔逊相关系数法和主成分分析法选取的特征集进行对比,熵权法得到a*、R-G-B、R-G、（a*+b*）/L、a*/b*、(R-G)/(R+G+B)、(R-B)/(R+B)、H/S、(R-G)/(R+G)等9个特征组成的特征集,可以利用较少的特征指标达到最优的预测效果。在选取相同特征指标参数的情况下,SVR的预测能力优于其它模型,其R2和RMSE的平均值分别为0.80、1.89,相比于MLR和RR模型R2分别提升2.8%、1.1%,RMSE分别下降0.13和0.05。将基于熵权法建立的SVR模型应用到2021年采集的小麦冠层图像数据,结果表明模型具有很好的稳定性。 相似文献
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温室番茄光合速率的准确预测对于番茄的生长和产量评估具有重要意义。然而,由于温室环境的复杂性和多变性,传统的光合速率预测模型往往难以满足精准预测的需求。因此,为了进一步提高预测模型的准确性和稳定性,本研究提出了一种基于多模型融合策略的温室番茄光合速率预测方法。首先,采集温湿度、光照强度、CO2浓度不同组合下的番茄光合速率,构建样本集,并采用五折交叉验证法（Cross-Validation）对数据进行预处理。以预处理的数据为基础,分别基于粒子群优化支持向量机（PSO-SVR）、布谷鸟优化极限学习机（CS-ELM）和北方苍鹰优化高斯过程回归（NGO-GPR）算法建立番茄光合速率预测模型对光合速率进行初步预测,然后采用Stacking算法通过基于决策树的集成学习模型（XGBoost）组合各基础模型的预测结果,进而实现多模型融合。仿真分析结果表明,与单一预测模型相比,基于多模型融合的光合速率预测模型充分发挥了各基础模型的优势,可以进一步提高光合速率预测的准确性和稳定性,该模型验证集MAE为0.5697μmol/（m2·s）,RMSE为0.7214μmol/（m2·s）。因此,本文提出的方法在温室作物光合速率预测方面具有一定的优势,可为温室番茄等作物光环境优化调控提供一定的理论基础和技术支撑。 相似文献
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为高效地挖掘植物病害处方数据并辅助精准诊断,以番茄病毒病、番茄晚疫病、番茄灰霉病3种病害为研究对象,构建基于贝叶斯优化LightGBM的番茄病害智能诊断模型,探索作物病害处方数据挖掘及其精准诊断。重点对处方原数据（文本数据标签和One-hot编码等）进行预处理,以基于Wrapper的递归特征消除法进一步提取作物病害处方数据的特征;利用基于LightGBM算法构建番茄病害诊断模型,并与K近邻（KNN）、决策树（DT）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、梯度提升决策树（GDBT）、AdaBoost和XGBoost常见机器学习模型运行结果进行比较分析并进行优化;设计基于LightGBM模型的Android手机端植物医生病害诊断APP。实验结果表明,基于贝叶斯优化的LightGBM模型综合诊断准确率可达到89.11%,比其他7种机器学习模型的诊断准确率平均高3.65个百分点;同时特征选择后的LightGBM模型在保证模型准确率的基础上降低了前期数据收集难度,模型综合准确率提高至89.34%,其中番茄病毒病的诊断精确度和F1值均达到96%以上,运行时间减少了47.73%;最后通过番茄叶霉病和番茄早疫病两种病害对本文模型进行了泛化能力测试,实验结果表明该模型具有较强的泛化能力和实用性。基于LightGBM模型设计的APP可以实现用户人群友好的交互式可视化且满足实际诊断需求。 相似文献
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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
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，R2为0.7316，RMSE为2.9580，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，R2为0.8025，RMSE为2.4952，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，R2为0.8055，RMSE为2.6408，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
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为了实现对土壤有机质含量的快速、方便、准确测量,本文提出了一种基于多传感器人工嗅觉系统的土壤有机质含量检测方法。选取10个不同型号的氧化物半导体式气体传感器组成传感器阵列,并采用不同浓度的硫化氢、氨气和甲烷等标准气体对传感器阵列进行了响应测试,从响应曲线可以看出,传感器阵列对不同浓度、种类的标准气体皆有响应且响应结果不同,随着标准气体浓度的增大传感器阵列的响应曲线也随之上升,表明传感器阵列具有较高的特异性和一定的交叉敏感性。提取每个传感器土壤气体响应曲线上的响应面积、最大值、平均微分系数、方差、平均值和最大梯度6个特征构建人工嗅觉特征空间。采用偏最小二乘法回归（PLSR）、支持向量机回归（SVR）和BP神经网络（BPNN）算法建立人工嗅觉特征空间与土壤有机质含量关系的预测模型,使用决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）和绝对平均误差（MAE）评估预测模型的性能。试验结果表明,PLSR、BPNN、SVR测试集的R2分别为0.80878、0.87179和0.91957,RMSE分别为3.6784、3.1614、2.4254g/kg,MAE分别为3.1079、2.4154、2.1389g/kg。SVR算法建立的模型R2最高,RMSE、MAE最小,比PLSR、BPNN具有更好的预测性能,可用于土壤有机质含量的测量。 相似文献
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林地叶面积指数(Leaf area index,LAI)的准确估测是精准林业的重要体现。为了快速、准确、无损监测林地LAI,利用LAI-2200型植物冠层分析仪获取福建省西部森林样地的LAI数据,结合同期Pleiades卫星影像计算12种遥感植被指数,分析了各样地实测LAI数据和相应植被指数的相关性,进而使用随机森林(RF)算法构建了林地LAI估算模型,以支持向量回归(SVR)模型和反向传播神经网络(BP)模型作为参比模型,以决定系数(R~2)、均方根误差(RMSE)、平均相对误差(MAE)和相对分析误差(RPD)为指标评价并比较了模型预测精度。结果表明:全样本数据中,各植被指数与对应LAI值均呈极显著相关(P0.01),且相关系数都大于0.4;RF模型在3次不同样本组中的预测精度均高于同期的SVR模型和BP模型;3个样本组中RF模型的LAI估测值与实测值的R~2分别为0.688、0.796和0.707,RPD分别为1.653、1.984和1.731,均高于同期SVR模型和BP模型,对应的RMSE分别为0.509、0.658和0.696,MAE分别为0.417、0.414和0.466,均低于同期其他2种模型。 相似文献
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为节约灌溉用水,采用垄沟集雨覆盖种植技术与滴灌技术相结合(MFR-DI),并对使用该技术种植的青椒进行作物需水量预测.根据多年气象资料、青椒冠层温度以及逐日作物需水量资料,构建了以冠层温度、气象因素为输入因子的预测MFR-DI种植模式下青椒作物需水量的GA-SVM模型,使用2017年的数据对模型进行了测试,结果表明:在输入相同气象因子时,GA-SVM1(RMSE=0.9010 mm/d,MAE=0.6735 mm/d,NS=0.9718)比SVM(RMSE=0.9607 mm/d,MAE=0.7691 mm/d,NS=0.9680)预测模型具有更高的精度性能.此外,在输入相同数量的因子时,将冠层温度作为GA-SVM的输入因子之一,比仅输入气象因子的GA-SVM模型预测精度更高,其RMSE,MAE,NS值分别为0.7817 mm/d,0.5838 mm/d,0.9788.结果说明采用GA优化的SVM预测模型,提高了模型的收敛速度,使模型的精确度更高.另外,在作物需水量预测模型中引入冠层温度,可以提高模型的预测准确性,为实现高效智能节水提供参考. 相似文献
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基于图像处理和GBRT模型的表土层土壤容重预测 总被引：3，自引：0，他引：3
针对传统的表土层土壤容重测量方法费时、耗力的问题,利用易获得的土壤物理参数实现农田大范围表土层土壤容重的快速、准确预测。通过分析表土层土壤容重与土壤表面粗糙度、土壤阻力的关系,构建了以土壤表面粗糙度和土壤阻力为输入的GBRT模型,土壤表面粗糙度利用图像处理技术获得,土壤阻力使用实验室车载式阻力测量系统获得。使用同态滤波技术对土壤表面图像进行预处理,提取图像灰度直方图的熵、平均值、方差、偏度和峰度表征图像的纹理特征参数,提取图像灰度共生矩阵的能量、熵、对比度和逆方差表征图像的区域特征参数。利用灰度关联分析,从9个表征土壤表面粗糙度的特征参数和土壤阻力中选取与表土层土壤容重关联度大于0.65的变量作为模型输入,将得到的GBRT模型预测结果与环刀法得到的结果进行相关性分析,R2达到0.878 2,平均绝对误差达到0.021 g/cm3。同时在相同的输入参数和运算环境下,与BPNN和SVR模型的预测精度和运算速度进行了对比,验证得到GBRT模型具有更高的预测精度和更短的运算时间。本文研究结果为科学指导农田表土层土壤容重的获取提供了思路。 相似文献
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基于超声波传感技术的温室草莓冠层三维重构与测量 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种基于超声波传感技术的温室草莓冠层三维重构与测量方法,用Matlab软件的interp1()函数、quad函数、surf函数等进行温室草莓冠层曲线、曲面的拟合并完成面积、体积的计算。以6垄温室草莓冠层作为试验对象,采用该系统对其进行3次重复试验,与人工测量结果进行对比。分析结果表明,检测结果的可重复性较好（R2为0.9275,RMSE为0.1358m3),与人工测量结果相一致(R2为0.9411,RMSE为0.1345m3),该方法具有较高的稳定性及可行性。 相似文献
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作物蒸腾量是指导作物灌溉关键参数之一,实时获取作物蒸腾量,实现按需灌溉是节约用水的有效途径。然而,温室内小气候效应显著,作物蒸腾与环境因子间关系较为复杂,且各环境因子之间相互关联并呈非线性变化。本文以番茄作为研究对象,使用称量法测量作物实时蒸腾量,通过布设传感器实时获取温室小气候数据,包括空气温度(Air temperature, AT)、相对湿度(Relative humidity, RH)、光照强度(Light intensity, LI)作为模型的小气候环境输入,冠层相对叶面积指数(Relative leaf area index,RLAI)作为模型的作物生长输入,在此基础上,提出了基于长短期记忆网络(Long short term memory, LSTM)的番茄蒸腾量预测模型。利用该模型对番茄蒸腾量进行预测,并与非线性自回归(Nonlinear autoregressive with exogeneous inputs, NARX)神经网络、Elman神经网络、循环神经网络(Recurrent neural network, RNN)模型进行了对比。试验结果表明,LSTM预测模型决定系数(Determination coefficient, R2)与平均绝对误差(Mean absolute error, MAE)分别为0.9925和4.53g,与NARX神经网络、Elman神经网络、RNN方法进行对比,其决定系数分别提高了8.97%、1.18%和0.82%,其平均绝对误差分别降低了8.16、6.23、0.52g。本研究所提的预测模型具有较高的预测精度及泛化性能,研究成果可为温室作物需水规律及需水量研究提供参考。 相似文献
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针对温室番茄无法按需灌溉问题,提出了随机森林(Random forest,RF)结合门控循环单元(Gated recurrent unit,GRU)神经网络的温室番茄结果前期蒸腾量预测方法,并开发了一套基于番茄蒸腾量的智慧灌溉系统.基于物联网实时获取数据,采用RF算法对影响温室番茄蒸腾量的变量进行特征重要性排序,选取作... 相似文献
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作物冠层或叶片温度的变化可以反映作物的水分状况[1]。为此,根据能量平衡原理分析了作物的冠层(叶片)—空气温差变化的影响因素,并采用模糊推理技术,以叶片—空气温差及相关的环境因素(空气水汽压差、光照强度、空气温湿度和风速等)为输入变量,以CWSI为输出变量,探讨基于植物叶片—空气温差的作物水分亏缺诊断的智能化方法,实现了作物水分亏缺指标的动态分析,有效地解决了环境因素对CWSI计算结果的影响。采用温室生长的黄瓜为对象进行试验,试验表明:该诊断方法可有效地反映作物水分亏缺程度,克服了传统诊断的局限性。 相似文献
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农田尺度下作物叶面积指数(Leaf area index, LAI)的精准监测,对于研究群体结构对产量和管理措施的响应具有重要意义。目前普遍采用无人机光谱特征反演作物的LAI指数,作为长势和冠层结构诊断的重要依据,其估测精度的准确性是否可以提高仍有待研究。作物表面特征,如灰度和颜色,在不同生育阶段会发生变化。为此,本研究考虑到LAI的影响因素,设置不同的种植密度和氮素水平营造差异化的冠层结构,利用搭载多光谱传感器的无人机获取主要生育时期棉花的冠层图像得到植被指数(Vegetation indexs, VIs),基于二阶概率统计滤波(Co-occurrence measures)方法获取均值(MEA)、方差(VAR)、协同性(HOM)、对比度(CON)、相异性(DIS)、信息熵(ENT)、二阶矩(SEM)和相关性(COR)等8个纹理特征值(Texture features, TFs)。最后,采用支持向量机回归(SVR)、偏最小二乘法(PLSR)、深度神经网络(DNN)分别建立基于光谱特征、纹理特征以及二者结合的棉花LAI的估算模型,并比较差异。试验结果表明：VI((... 相似文献
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Summary Since the development of commercial versions of infrared sensors, they have been increasingly used to determine canopy temperature and schedule irrigations. However, some shortcomings of the technique have been identified, among them the sensitivity of canopy temperature measurements to weather fluctuations. Based on field and computer simulated data, an analysis of the suitability of crop water stress indices (CWSI's) developed from canopy temperature under variable weather conditions was done. Important day to day fluctuations of CWSI values determined using an empirical baseline (empirical CWSI) appeared common for nonstressed crops, particularly under low vapor pressure deficit conditions. These fluctuations generate uncertainty in the use of this empirical index to determine needs for irrigation. The use of an improved index (theoretical CWSI) requiring measurements of net radiation, soil heat flux and wind speed, and estimates of aerodynamic and canopy resistances reduced but did not eliminate these fluctuations. Results using a simulation model showed that the empirical CWSI provided late indication of irrigation needs, after some water stress has developed, which may limit its application for crops sensitive to water stress. These simulations also indicated that the theoretical CWSI was able to track the development of water stress and provide reasonable indication of irrigation needs. However, this result may not be fully realized in field applications where the determination of CWSI may be affected by various sources of variability which are not accounted for by the model. 相似文献
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《Journal of Agricultural Engineering Research》1994,57(4):217-227
Experimental investigation and modelling of heat and mass transfer between a tomato crop and the greenhouse environment is elaborated. The transfer of sensible and latent heat between the canopy and the ambient air is assumed to take place via an exchange area equal to the total leaf area across two resistances, the internal and the external, which are properly defined. The external resistance is determined as a function of the Nu number. A method is proposed to parameterize the internal resistance as a function of the canopy temperature, the canopy full spectrum net radiation and the crop-air vapour pressure deficit. A model is proposed for the calculation of the crop temperature and crop transpiration rate as a function of time and the environmental variables. The calculated canopy temperature compared well with the measured one, which was found to be lower than that of the greenhouse air. Calculated canopy transpiration rates are presented as a function of time and the environmental variables. The canopy transpiration flux was found to be higher than that of the full spectrum crop net radiation on a 24 h basis. The comparison of calculated crop transpiration on a daytime basis with those obtained by two other models was satisfactory only at moderate solar radiation intensities. During days with high radiation intensities the present model compared well with one model only. 相似文献