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作物生长信息获取多光谱传感器设计与试验 总被引：7，自引：0，他引：7
为了实时、快捷、无损获取农作物生长信息,根据作物生长指标的光谱监测机理,研制了一种四波长作物生长信息获取多光谱传感器.采用光学滤波技术提高了光辐射信息输入信噪比,依据作物冠层特征及田间作业环境实际要求,设计了适宜的探测镜头结构参数,确保了多光谱传感器灵敏度与分辨效果,应用T型电阻积分网络搭建了微弱光谱信息放大电路.通过标定,获得了多光谱传感器与FieldSpec Pro FR2500型光谱仪的关系模型,决定系数分别为0.8028、0.8068、0.8185、0.8900.对小麦的试验结果表明,该传感器的平均测量误差分别为5.6％、4.6％、1.4％、4.5％.该传感器能够较好地实现作物冠层反射光谱的实时在线检测,为作物生长监测设备的研发提供了有力支持. 相似文献
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基于作物生长监测诊断仪的玉米LAI监测模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为探索作物生长监测诊断仪（CGMD-402型）在作物长势监测应用中的精准性与适用性,连续2年在不同氮肥水平下进行不同玉米品种的实验。使用作物生长监测诊断仪采集冠层归一化差值植被指数（Normalized differential vegetation index,NDVI）、比值植被指数（Ratio vegetation index,RVI）,并同步以ASD FR-2500型野外高光谱辐射测量仪获取冠层光谱反射率,构建NDVI、RVI高光谱植被指数;通过对比两种仪器获取的植被指数特征及其定量关系,评价CGMD-402型作物生长监测诊断仪监测精度;基于CGMD-402型作物生长监测诊断仪获取的NDVI、RVI,建立叶面积指数（Leaf area index,LAI）监测模型,并对模型监测精度进行验证。结果表明：玉米冠层NDVI、RVI随施氮量增加而增加,增加幅度分别为8.20%~36.59%、4.40%~25.16%;CGMD-402型作物生长监测诊断仪与ASD FR-2500型野外高光谱辐射测量仪获取的NDVI、RVI相关系数分别为0.991、0.985,决定系数分别为0.983、0.969,说明CGMD-402型作物生长监测诊断仪具有较高的监测精度,可替代ASD FR-2500型野外高光谱辐射测量仪获取NDVI、RVI指数;利用CGMD-402型作物生长监测诊断仪获取NDVI、RVI,建立LAI监测模型的决定系数分别为0.911、0.898;以独立数据对模型精度进行验证,模型预测值与田间实测值间决定系数分别为0.963、0.954,相对误差分别为6.65%、9.37%,表明二者具有高度一致性。研究表明,利用作物生长监测诊断仪能有效监测玉米不同品种LAI动态变化,可以替代AccuPARLP-80型植物冠层分析仪获取玉米LAI数据。 相似文献
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便携式作物氮素监测仪性能水稻田间测试 总被引：4，自引：0，他引：4
设计了2个品种和4个施氮水平的水稻田间试验,采用自行研制的便携式作物氮素监测仪获取各关键生育期的水稻冠层反射光谱信息,并实施田间协同取样和实验室氮素含量测定。通过分析水稻叶片氮含量与冠层光谱反射率及植被指数之间的相关性和定量关系,测试并评价便携式作物氮素监测仪的工作性能。结果表明,便携式作物氮素监测仪具有优异的氮素监测效果和优良的田间工作性能,在其所具备的4个特征波段中,660、710和810nm单一波长的光谱反射率与叶片氮含量的相关性均大于0.5,并全部通过0.01水平的极显著检验;在各生育期中,所有双波段光谱植被指数与叶片氮含量的拟合系数均大于0.7,并以开花期和成熟期的拟合系数（大于0.83）为最高;对全生育期的整体分析表明,归一化光谱指数NDVI（810,710）和NDVI（710,546）与叶片氮素含量的决定系数分别达到了 相似文献
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为快速获取作物的生长状态信息及时指导农业生产,基于作物生理生化光谱学响应机理,设计了基于光环境校正的便携作物叶绿素检测装置。装置测量以610、680、730、760、810、860nm为中心,20nm带宽的反射光谱以及环境光照光谱数据,计算植被指数并预测植物叶绿素含量,在环境光照强度较差时使用主动补光灯进行补光,并对补光条件下环境光照强度进行校正。实验表明GPS定位在纬度最大漂移为6.2m、经度最大漂移为4.9m;光谱传感器6个波段的光强响应与照度计测量值之间的决定系数均超过0.99;标定的2块光谱传感器的匹配系数在610nm和860nm波段分别为0.743、1.035。建立了610nm和860nm波段补光强度与测量距离间的拟合模型用于光环境校正;使用无纺布进行了叶绿素梯度实验,建立了植被指数NDVI与植物叶绿素含量的数学模型,在较差光环境条件下不进行补光的模型决定系数为0.685,补光并进行校正情况下模型决定系数为0.965。 相似文献
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近红外土壤含水率传感器设计与试验 总被引：2，自引：0，他引：2
设计了一种适用于快速测量土壤含水率的近红外传感器。发光二极管(LED)作为传感器的光源,中心波长为1 940 nm的光为测量光,1 800 nm为参考光,土壤含水率对这2个波长的光有不同的吸收特性。光源发出的光照射到土壤表面,经反射后进入光电转换器,将光信号转换为电信号,送至两级放大电路、模数转换器(A/D)、显示和存储设备,输出的反射光强与土壤含水率存在一定的关系。仪器性能试验表明:光源传感器到土壤表面的距离对采集信号的强度有一定影响,根据传感器的结构,可以选择一定的距离使反射信号的强度和稳定性最好。两波长光的反射光强随着土壤粒径的增大而减小;土壤含水率与相对吸收深度之间具有很好的线性相关性,回归分析的决定系数为0.863。 相似文献
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土壤理化特性对土壤剖面水分传感器性能的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
针对土壤理化特性变异影响土壤剖面多点水分传感器测量误差的问题,面向土壤剖面水分测量,设计了一种高频电容式水分传感器,通过试验分析了土壤温度、电导率、容重等土壤理化特性变异对传感器输出电压的影响,采用统计回归处理方法,建立了基于温度影响下的土壤水分修正模型,并对传感器的性能进行了检验.试验结果表明:在5 ～45℃范围内,传感器输出电压随土壤温度升高而线性递增;电导率大于2 mS/cm时,传感器输出电压随电导率增大而逐渐减小;容重增加使得传感器输出电压呈减小趋势;在常温下此水分传感器测量值与传统干燥法测量值对比,两者决定系数R2=0.967 9,最大测量绝对误差4.70％,均方根误差为0.025 24. 相似文献
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基于深度学习的密闭式猪舍内温湿度预测模型 总被引：3，自引：0，他引：3
针对目前猪舍环境控制中传感器只能实现对当前环境状况的监测,无法对猪舍内环境变化趋势作出预判,不能提前对环境控制设备运行状态进行调节,在一定程度上造成环境控制效果滞后的问题,基于深度学习方法,结合实际传感器监测的历史数据和猪舍外影响数据,建立了长短时记忆（Long short term memory,LSTM）网络预测模型,实现了精确的猪舍内温湿度变化预测。结果表明,猪舍内冬季和夏季温湿度预测值与实测值变化趋势一致,温度最大误差1.9℃,平均误差为0.5℃;相对湿度最大误差为13.5%,平均误差为2.3%;温度和相对湿度预测的平均决定系数分别为0.821和0.645。本文建立的预测模型具有较优性能,可为制定优化的猪舍内环境控制策略,解决环境控制效果滞后问题提供可行的参考。 相似文献
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为了满足田间作物长势快速检测与指导变量管理的需求,基于作物叶绿素光谱响应特征波长筛选与优化,开发了一款便携式作物叶绿素检测仪。首先,采用高光谱仪采集玉米冠层325～1 075 nm反射光谱,并采样萃取叶片叶绿素含量真值,开展叶绿素敏感响应波长筛选。经蒙特卡洛无信息变量消除(MC-UVE)算法在10～100个特征波长范围内进行变量筛选,表明采用50个特征波长时具有最优的叶绿素含量检测能力。其次,选择AS7265x型光谱传感器,以半峰宽20 nm的12个区间覆盖筛选的50个波长,设计的叶绿素检测仪包括传感器、主控制器、显示和控制等模块,实现作物冠层反射光数据采集、处理、显示和存储功能。开展传感器反射率标定与田间应用测试,基于传感器获取的反射率构建叶绿素含量偏最小二乘检测模型验证集决定系数为0.628;进一步组合归一化红边植被指数(NDRE:730、900 nm)和绿光归一化差值植被指数(GNDVI:535、900 nm),检测模型精度提高到0.69,模型嵌入系统最终实现了田间叶绿素含量快速检测,为作物长势高效分析提供了技术支持。 相似文献
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基于光谱学原理的无损式作物冠层分析仪 总被引：2，自引：1，他引：1
设计了可以对作物氮含量进行实时监测的作物冠层分析仪.分析仪由传感器与控制器组成,通过无线方式进行数据传输.传感器包含光学部分和电路部分,光学部分包含4个光学通道和光电探测器,其中2个通道分别在610nm与1220nm处测量太阳辐射光,而另外2个通道在同样的2个波段上测量作物冠层的反射光;电路部分主要由电源、放大单元和无线传输模块组成.控制器内除了无线传输模块外,周边还集成了键盘、液晶显示、数据存储和上传等功能模块.详细阐述了仪器的硬件设计和软件设计.标定实验显示光学部分工作稳定,无线传输性能好.与Quality Spec高光谱仪进行的田间对比实验也取得了较好的效果,相关系数达到0.52. 相似文献