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【目的】研究应用高光谱成像技术无损检测生长发育后期苹果糖度的可行性。【方法】以生长发育后期的"富士"苹果为对象,基于采集到的波长900~1 700nm高光谱数据,建立预测苹果糖度的偏最小二乘(PLS)、支持向量机(SVM)和极限学习机(ELM)模型,并比较主成分分析(PCA)和连续投影算法(SPA)2种数据压缩或特征波提取方法对预测模型精度的影响。【结果】采用PCA方法可将全光谱压缩至9个主成分,采用SPA从全光谱的230个波长中提取出了13个特征波长,两者相比,SPA能更有效地提高模型预测能力。预测生长发育后期苹果糖度的最佳模型为基于SPA的PLS模型,其预测集相关系数为0.945,均方根误差为0.628°Brix。【结论】高光谱图像技术可以用于生长发育后期苹果糖度的无损检测,该技术的应用将有助于指导苹果的种植和适时采收。 相似文献
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【目的】建立并研究棉花冠层叶片叶绿素含量的高光谱估算模型,探讨合适的建模方法,以提高棉花叶绿素含量的高光谱遥感估算精度。【方法】以2016年种植的渭北旱塬区棉花鲁棉研28号为试验对象,用SPAD-502型手持式叶绿素仪和HR-1024i便携式地物光谱仪,分别测定棉花不同生育期冠层叶片SPAD值和对应的光谱反射率,分析SPAD值与光谱反射率的相关性。选取8个光谱参数,分析SPAD值与这8个光谱参数的相关性,并采用单因素回归、多元逐步回归和支持向量机(SVM)回归方法,构建棉花冠层叶片叶绿素含量的高光谱估算模型,比较各模型的决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)以及相对误差(RE),评价模型的精度。【结果】(1)棉花冠层叶片光谱反射率在400～700nm波段随叶片SPAD值升高而降低,在700～1 000nm波段表现为SPAD值越高,叶片光谱反射率越高;(2)在530～570nm和680～730nm处叶绿素含量与光谱反射率呈极显著负相关(99.99%置信区间,n=144);(3)所选用的8个光谱参数与叶绿素含量均达到极显著相关,相关系数最高为0.686;(4)SVM回归模型验证R2达到了0.884,RMSE和RE最低,分别为2.186和3.419,比单因素回归模型中预测精度最高的SPAD-RVI1的RMSE和RE分别降低46.4%和46.3%,较多元逐步回归模型SPAD-MSR的RMSE和RE分别降低33.4%和32.1%,明显提高了棉花叶绿素含量的估算效果。采用8个光谱参数构建的SPAD-SVM8模型RMSE和RE比采用4个光谱参数构建的SPAD-SVM8模型分别降低了19.2%和23.5%。【结论】支持向量机(SVM)回归方法可以作为棉花冠层叶片叶绿素含量高光谱遥感估算的优选方法,且采用较多光谱参数构建的SVM模型估算精度更高。 相似文献
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棉花冠层叶片叶绿素含量与高光谱参数的相关性 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】研究棉花冠层叶片叶绿素含量与高光谱参数的相关性,建立叶绿素含量估算模型。【方法】2014年,以鲁棉研28号为研究对象,测定不同施氮水平和生育期棉花冠层叶片叶绿素含量及350~2 500nm光谱反射率,以棉花冠层高光谱反射率与冠层叶片叶绿素含量为数据源,在分析叶绿素含量与原始高光谱反射率(R)、一阶导数光谱反射率(DR)、光谱提取变量和植被指数相关性的基础上,采用一元线性与多元逐步回归的方法构建了叶绿素含量估算模型,并对从中筛选的6种棉花冠层叶片叶绿素含量估算模型进行精度对比。【结果】1)棉花冠层叶片叶绿素含量在反射光谱766nm处相关系数达到最大值,相关系数r=0.836;对于一阶导数光谱,叶绿素含量的敏感波段发生在753nm处,r=0.878;2)以9种光谱提取变量与8种植被指数为自变量,建立叶绿素含量的估算模型,筛选出的特征变量为红边面积(SDr)、绿峰与红谷的归一化值((Rg-Rr)/(Rg+Rr))、绿峰幅值(Rg),仅采用8种常用植被指数建立估算模型,筛选出的变量为比值植被指数(RVI);3)所建立的6种模型中以基于一阶导数光谱反射率建立的多元逐步回归估算模型精度最高,均方根误差(RMSE)为1.075,相对误差(RE)为2.22%,相关系数(r)为0.952。【结论】采用原始光谱、一阶导数光谱、光谱提取变量及植被指数均可对棉花叶绿素含量进行监测,其中基于一阶导数光谱的多元逐步回归模型对叶绿素含量的估算效果最优。 相似文献
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【目的】分析325～1 075 nm范围内核桃叶片光谱与叶片氮元素含量的相关性,研究核桃叶片光谱数据预处理和特征波段筛选方法,建立核桃叶片氮元素含量的预测模型,为实现核桃生产中的快速施肥提供参考。【方法】建立多元散射校正、Savitzky-Golay卷积平滑滤波和小波去噪的组合预处理方法;采用连续投影算法筛选出了特征波段;采用特征波段建立核桃叶片氮元素含量的偏最小二乘回归预测模型。【结果】建立的组合预处理方法对核桃叶片光谱去噪效果较好;采用特征波段建立的核桃叶片氮元素含量的预测模型,模型的验证集决定系数R2达到了0.875,均方根误差RMSE达到了0.697 3 mg/g。【结论】与全光谱数据相比,筛选出的特征波段降低了冗余数据和噪声的影响,提取出了有效成分相关的光谱信息,提高了建模质量。 相似文献
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高油酸油菜籽品种是当前油菜育种方向之一,为开发高效、无损测定油酸含量的方法,提高油菜高油酸种质资源筛选效率,选用3个油菜品种为材料,分别采集其种子光谱成像信息及油酸含量数据,首先对光谱信息进行11种预处理,确定多元散射校正（MSC）最佳预处理方法,然后基于主成分分析（PCA）、连续投影（SPA）、竞争性自适应重加权采样（CARS）方法对数据进行降维,最后分别建立支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LS-SVM）和极限学习机（ELM）3种定量分析模型,对油菜油酸含量进行无损检测。通过改变训练样本的数量来测试模型,为验证模型的稳定性,用相关系数（R）、均方根误差（RMSE）进行效果评价。结果表明,在所有模型中,多元散射校正+竞争性自适应重加权采样+极限学习机（MSC+CARS+ELM）模型预测效果最好,校正集相关系数（Rc）、均方根误差（RMSEc）分别为0.894、1.993 4%,预测集相关系数（Rp）为0.868,均方根误差（RMSEp）为1.069 8%,可更加准确地预测油酸含量,创建一种快速、无损检测油菜种子油酸含量的方法,为利用高光谱技术进行油菜营养品质无损检测提供理论依... 相似文献
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【目的】研究嫁接对铜胁迫下甜瓜幼苗生长发育与内源激素水平的影响。【方法】试验以南瓜‘京欣砧3号’为砧木,薄皮甜瓜‘IVF09’为接穗,自根苗为对照,测定不同Cu2+浓度(0,400,800μmol/L)胁迫下甜瓜自根苗和嫁接苗生长指标、激素水平和气孔导度的变化。【结果】在铜胁迫条件下,甜瓜幼苗生长受到抑制、叶片内源激素水平改变,但在同一浓度Cu2+胁迫条件下嫁接苗的生物量大于自根苗。嫁接苗叶片中IAA含量显著高于自根苗,ABA、GA3、ZR含量均显著低于自根苗,其中在800μmol/L Cu2+胁迫下嫁接苗叶片IAA、ZR含量与自根苗的差异最大,为自根苗的1.30和0.77倍,而在400μmol/L Cu2+胁迫下,嫁接苗的ABA、GA3含量与自根苗的差异最大,为自根苗的0.68和0.92倍。嫁接苗叶片的ABA/IAA、ABA/GA3、ABA/ZR值均小于自根苗,且嫁接苗叶片中ABA/IAA和ABA/GA3值变化幅度小于自根苗。铜胁迫下,甜瓜嫁接苗气孔导度(Gs)与ABA/ZR值呈极显著负相关,嫁接苗气孔导度的调节受到了ABA和ABA/ZR值的调控,从而维持了较高的气孔导度,增强了甜瓜对铜胁迫的耐性。【结论】嫁接可通过改变内源激素含量而增强甜瓜幼苗对铜胁迫的耐受性,并且有效维持植物内源激素的平衡,促进甜瓜幼苗正常生长。 相似文献
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【目的】探讨龙眼Dimocarpus longan Lour.叶片发育过程中叶绿素含量二维分布变化规律,实现无损检测病虫害对叶片叶绿素含量分布的影响,为评估嫩叶抗寒能力、龙眼结果期的施肥量和老熟叶的修剪提供参考。【方法】利用高光谱成像仪采集龙眼叶片在369~988 nm区间的高光谱图像,自动提取感兴趣区域,利用分光光度法测定叶片叶绿素含量。基于皮尔森相关系数(r)分析了龙眼叶片生长过程中各波段光谱响应与叶绿素含量之间相关性,建立偏最小二乘回归模型。分析了特征波段图像纹理特征与叶绿素含量相关性,将光谱特征和纹理特征结合导入深度学习中的稀疏自编码(SAE)模型预测龙眼叶片叶绿素含量,结合"图谱信息"的SAE模型预测龙眼叶片叶绿素含量的分布情况。【结果】龙眼叶片3个生长发育期相关系数的曲线均在700 nm附近出现波峰,嫩叶、成熟叶和老熟叶3个阶段相关性最高的波长分别为692、698和705 nm;全发育期的最敏感波段相关性远高于3个生长发育期,r达到0.890 3。回归模型中,吸收带最小反射率位置和吸收带反射率总和建立的最小二乘回归模型预测效果最好(R_c~2=0.856 8,RMSEc=0.219 5;R_v~2=0.771 2,RMSEv=0.286 2),其校正集和验证集的决定系数均高于单一参数建立的预测模型。在所有预测模型中,结合"图谱信息"的SAE模型预测效果最好(R_c~2=0.979 6,RMSEc=0.171 2;R_v~2=0.911 2,RMSEv=0.211 5),且预测性能受叶片成熟度影响相对较小,3个生长阶段R_v~2的标准偏差仅为最小二乘回归模型标准偏差的29.9%。【结论】提出了一种自动提取感兴趣区域的方法,成功率为100%。基于光谱特征的回归模型对不同生长阶段的叶片预测效果变化较大,而基于"图谱信息"融合的SAE模型预测性能受叶片成熟度影响相对较小且预测精度较高,SAE模型适用于不同成熟度的龙眼叶片叶绿素含量分布预测。 相似文献
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利用光谱技术对大田哈密瓜冠层叶片叶绿素含量定量估测,可为田间水肥调控以及田间管理提供理论依据。本实验在剔除噪音后的378 nm到1 115 nm光谱的基础上采用多元散射校正、标准正态变量相交、标准化、Savitzky-Golay卷积平滑法、归一化、移动平均平滑等方法对原始光谱数据进行预处理,然后采用特征区间选择与特征波长选择相结合的方法实现数据降维和简化模型,并建立偏最小二乘和极限学习机的回归模型。结果表明,多元散射校正预处理效果最佳,在此基础上,利用反向区间偏最小二乘法(BiPLS)和竞争性自适应重加权采样算法(CARS)相结合共筛选出13个特征波长,将其作为模型的输入变量,由偏最小二乘法(PLS)建立的模型效果最优,其预测集的相关系数Rp和均方根误差RMSEP分别为0.942 4与1.006 2。因此,采用BiPLS与 CARS结合PLS建立的光谱定量分析模型,可实现对哈密瓜冠层叶片叶绿素含量的定量估测。 相似文献
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基于高光谱数据的棉田虫害鉴别研究 总被引：2，自引：1，他引：1
【目的】快速、准确、无损伤地鉴别棉花虫害类别,以便针对性制定植保施药方案。【方法】对棉花叶片高光谱数据进行采集和分析。采用波段范围为350～2 500 nm的FieldSpec?3便携式光谱分析仪,分别获取受蚜虫和红蜘蛛危害的棉花叶片以及正常棉花叶片的高光谱数据。采用K-近邻和SVM算法区分受红蜘蛛和蚜虫侵害的叶片以及正常叶片。为进一步优化虫害识别模型、提高识别精度,利用主成分分析方法 (PCA)进行特征降维,并利用网格搜索法进行参数寻优。【结果】使用K-近邻算法和SVM算法构建了虫害识别模型,2种模型的识别率分别为86.08%和89.29%;引入PCA进行特征降维并使用网格搜索进行参数寻优后,可以提高虫害识别率,K-近邻算法和SVM算法的识别精度分别达到88.24%和92.16%。【结论】利用高光谱数据可以区分受蚜虫和红蜘蛛侵害以及正常的棉花叶片;结合PCA降维和网格搜索法,能够提高识别率且不需要获得具体的特征波段;对于受蚜虫和红蜘蛛侵害以及正常的叶片识别,基于径向基核函数的SVM算法优于K-近邻算法。 相似文献
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为了快速无损检测分析小麦蛋白质含量,构建近红外光谱最优小麦蛋白质定量检测分析模型。利用一阶S-G平滑算法+SNV算法对光谱进行预处理。使用连续投影算法(Successive projections algorithm, SPA)提取光谱中的特征波段点,使全谱图的141个波段点降低到17个特征波段点。在选择的17个特征波段点基础上分别建立偏最小二乘回归(Partial least regression, PLSR)模型、支持向量机(Support vector machine, SVM)模型、多元线性回归(Multiple linear squares regression, MLR)模型和主成分回归(Principal component regression, PCR)模型。在构建的4种小麦蛋白质含量预测模型中,MLR预测分析模型的验证集均方根误差(RMSEV)和校正集均方根误差(RMSEC)最小,验证集相关系数(r_v)和校正集相关系数(r_c)最大,其r_v=0.968,r_c=0.976,RMSEV=0.300,RMSEC=0.275。因此,相比于其他3种检测模型,建立的MLR小麦蛋白质含量检测模型最优,稳定性和精确性最高。 相似文献
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【目的】研究不同浓度CaCl2对秋季大田高温强光下甜瓜苗期的形态变化和生理特性的影响,为秋季大田甜瓜生产苗期管理确定CaCl2最佳施用浓度、提高甜瓜幼苗的抗逆性和甜瓜全苗、壮苗率提供参考。【方法】以大田主栽品种西州密17号甜瓜为试材,设4个处理,以喷施清水为对照(CK),喷施20、10、5 mmol/L 3个浓度的CaCl2,测定甜瓜苗期的生理特性指标,分析不同CaCl2浓度处理对甜瓜幼苗生理特性的影响。【结果】在外界高温条件下,随着幼苗的生长和锻炼,甜瓜叶片可溶性蛋白含量总体呈“缓慢下降-迅速上升-缓慢上升”的三段式“S”曲线变化,叶绿素相对含量始终上升,抗氧化酶活性(SOD、POD、CAT)和MDA含量呈先升后降的趋势;从甜瓜幼苗1叶期至3叶期间可溶蛋白含量、抗氧化酶活性(SOD、POD、CAT)和MDA含量显著升高,在3叶期至5叶期之间均迅速下降,5叶期至9叶期之间缓慢下降或一定范围波动。【结论】高温环境下,喷施5 mmol/L CaCl2,叶绿素相对含量和可溶蛋白含量分别比对照处理高17.70%和23.61%,SOD、POD、CAT活性分别比对照提高115.79%、57.42%、53.52%,MDA含量比对照降低22.13%,提高甜瓜幼苗耐热性效果显著。 相似文献
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【目的】建立一种利用近红外光谱和化学计量学检测甜玉米种子活力指数的方法，为种子批量无损筛选提供新方法。【方法】在反射和透射模式下分别收集甜玉米种子的近红外光谱，采用主成分分析和蒙特卡罗交叉验证方法对异常值进行识别与剔除；选取最合适的预处理方法和变量选择方法，建立并选取最优偏最小二乘法预测模型。【结果】对于漫反射活力指数定量分析模型，采用532份样品进行建模研究，其最佳预处理方法为多项式平滑导数（Savitzky-Golay derivative，SG）+均值中心化（Mean Center，MC），最佳变量选择方法为竞争自适应重加权抽样（Competitive adaptive reweighted sampling，CARS），其模型的性能参数校正相关系数（Rc）、交互验证相关系数（Rcv）、预测相关系数（Rp）、校正均方根误差（RMSEC）、交互验证均方根误差（RMSECV）和预测均方根误差（RMSEP）分别为0.826、0.783、0.663、0.137、0.151和0.199。对于透射活力指数定量分析模型，采用415份样品进行研究，其最佳预处理方法为SG一阶导数平滑，最佳变量选择方法为相关系数法（Correlation coefficients，CC），模型的性能参数Rc、Rcv、Rp、RMSEC、RMSECV和RMSEP分别为0.783、0.680、0.728、0.121、0.142和0.133，该模型不存在过拟合现象，说明光谱采集的透射模型可能更适合测定种子活力指数。【结论】透射光谱可获得更多有关甜玉米种子活力的信息，透射模块是光谱采集预测种子活力的较好方法。 相似文献
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【目的】探讨光谱变量选择及依据土壤类型进行分层校准两种方法对高光谱预测土壤有机碳（SOC）精度的影响。【方法】以江西省为研究区,490个土壤样本为研究对象,对研究区内的所有样本以及不同土壤类型样本分别通过竞争性自适应重加权采样（CARS）算法筛选特征波段,并采用偏最小二乘回归（PLSR）、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、反向传播神经网络（BPNN）4种模型,对比不同土壤类型下SOC在全波段以及CARS算法筛选后特征波段的预测精度。进而,还对比了全局校准和分层校准下SOC在全波段以及CARS算法筛选后特征波段的预测精度。【结果】（1）红壤筛选的特征波段为484、683—714和2 219—2 227 nm,水稻土筛选的特征波段为484、689—702和2 146—2 156 nm。红壤采用CARS-BPNN模型预测效果最佳（R 2=0.82）,较全波段建模验证集R 2提升0.07。水稻土采用CARS-RF模型预测效果最佳（R 2=0.83）,较全波段建模验证集R 2提升0.13。（2）在总体样本上,分层校准相比全局校准精度有所提升。采用CARS-BPNN进行分层校准预测效果最佳（R 2=0.82）,较全局校准验证集R 2提升0.06。【结论】采用CARS-BPNN进行分层校准能够较好地预测江西省土壤有机碳含量,本研究可为其他类似地区预测土壤属性提供科学依据。 相似文献
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目的 分析58个甜菜品种块根膨大期和糖分积累期的叶绿素SPAD值变化规律及其与含糖率及块根产量的相关性,为甜菜品种的推广种植提供理论参考。方法 利用SPAD-502 PLUS 便携式手持叶绿素仪,测定甜菜膨大期和糖分积累期相对叶绿素含量,并于成熟后,测量甜菜含糖率和各小区甜菜块根产量,计算产糖率。结果 甜菜叶绿素SPAD值与含糖率及块根产量具有不同程度相关性,其中叶绿素SPAD值与含糖率存在负相关,相关系数-0.591;叶绿素SPAD值与产量存在相关,相关系数0.279;含糖率与块根产量存在负相关,相关系数-0.413。结论 在甜菜栽培品种选择上,选择块根产量指标优于含糖率指标,提高块根产量是提高甜菜产糖量的主要途径,叶绿素SPAD值可作为参考选择指标。 相似文献
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遮荫弱光对甜瓜产量及光合特性的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】研究遮荫弱光对甜瓜光合特性、产量和品质的影响,分析遮荫弱光影响甜瓜的生理机制过程。【方法】以新疆当地3个甜瓜品种为材料,设置适度遮荫、轻度遮荫和不遮荫3个处理,测定光合指标、SPAO值和果实产量与品质,数据运用SPSS 19.0软件分析。【结果】与正常光照相比,遮荫弱光造成甜瓜叶片SPAD值、气孔导度(Gs) 、净光合速率(Pn)和蒸腾速率(Tr)迅速降低,胞间CO2浓度(Ci)上升,甜瓜果肉中的可溶性固形物、可溶性糖、可溶性蛋白含量、折光糖和VC含量均下降。卡拉库塞的相关指标变化幅度较其力甘和比谢克沁小。【结论】不同甜瓜品种对遮荫弱光胁迫的适应性亦不同。甜瓜在轻度遮荫和重度遮荫环境下,其光合性能下降,光合产物累积能力及输出能力受阻,最终甜瓜产量和品质亦随遮荫程度加深而显著降低(P<0.05)。 相似文献
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温室网纹甜瓜干物质分配、产量形成与采收期模拟研究 总被引：19，自引：1，他引：19
【目的】建立一个可以预测温室网纹甜瓜产量与采收期的模拟模型，为温室网纹甜瓜生产管理和环境调控的优化提供决策支持。【方法】本研究据温室网纹甜瓜器官生长与温度和辐射的关系，建立了基于分配指数的温室网纹甜瓜干物质分配、产量形成与采收期模拟模型，并利用不同基质的试验资料对模型进行了检验。【结果】模型对地上部分干重、根干重、茎干重、叶干重、果实干重的模拟结果与1∶1直线之间的R2分别为0.99、0.65、0.97、0.98和0.98；预测相对误差分别为0.88%、70.21%、7.44%、9.33%和5.28%。模型对网纹甜瓜果实鲜重的模拟结果与1∶1直线之间的R2为0.94，预测相对误差为8.13%，对网纹甜瓜直径的模拟结果与1∶1直线之间的R2为0.95，预测相对误差为9.23%，对网纹甜瓜采收期的预测误差在 1 d内。【结论】与已有的温室作物生长模型相比，本研究建立的模型不仅预测精度较高和功能全面，而且模型参数易获取，具有较强实用性。 相似文献
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脐橙糖度近红外光谱在线检测的建模变量优选 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】采用小波压缩结合遗传算法,优选脐橙糖度近红外光谱在线检测的建模变量,提高在线检测精度。【方法】利用近红外光谱检测装置采集脐橙样品的光谱,并将其转换为反射比光谱,在700.28～933.79 nm波段,利用小波变换将一阶微分处理后的近红外反射比光谱变量压缩成小波系数变量。经遗传算法优选后,建立偏最小二乘法（PLS）模型,并对该模型的预测结果进行评价。【结果】利用小波压缩结合遗传算法优选变量建立的脐橙糖度PLS模型,预测效果最优,模型的相关系数为0.759,模型预测均方根误差为0.468 °Brix。【结论】采用小波压缩结合遗传算法对变量进行优选,可提高脐橙糖度近红外光谱在线检测的精度。 相似文献