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针对水稻氮素营养实时检测的问题,设计了一种基于嵌入式技术的利用水稻叶片颜色特征进行氮素营养水平检测的系统。首先提取不同氮素营养水平下的水稻样本叶片图像的RGB颜色特征,并对各颜色特征值与水稻全株含氮量进行相关性分析。其中颜色特征G和2G-R-B分量的相关性高于其它,分别为-0.761 1和-0.742 1,进一步对叶片不同位置的G和2G-R-B分量与全株含氮量进行相关性分析得出叶片中部2G-R-B分量与全株含氮量间相关性最高,达0.765 6。以此为依据,结合Open CV图像处理技术和Qt4.5跨平台用户界面框架技术,最终实现系统的嵌入式设计。针对设定样本检测结果表明,系统对各营养水平稻株识别准确率均超过90%,且具有良好实时性与便携性,能够满足水稻氮素营养水平实时检测需要。 相似文献
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水稻田农药喷雾分布与雾滴沉积量的试验分析 总被引：4，自引：2，他引：4
借助于荧光分光光度计测定出雾滴在水稻某一区域的沉积量，由此获得雾滴沉积量在水稻植株不同层间分布的规律。结果表明：在按距离地面40cm以上、20-40cm之间、5～20cm之间对水稻分层时，层间的雾滴沉积量与水稻的高度成正比。采用Matlab，对试验点上拍摄到的照片进行分析，建立了雾滴沉积量与对应的水稻植株面积间的相互关系。 相似文献
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为研究光谱对冬小麦植株组分含水率的估测能力,分析小波技术对光谱信息的分离规律,以冬小麦冠层光谱数据与相应的冬小麦植株叶片、茎秆、麦穗含水率的测定值为数据源,先采用小波技术分离冬小麦冠层光谱信息,再将分离的光谱信息与冬小麦各植株组分的含水率进行相关性分析,并提取敏感波段;最后利用偏最小二乘算法构建冬小麦植株组分含水率的估测模型,并进行了验证与评价。研究表明:经小波技术分解后,冬小麦冠层光谱内的吸收特征逐分解水平分离至高频信息内,且各分解水平所代表的吸收特征按强度依次分布于高频信息的分解水平H1～H10内;冬小麦麦穗含水率估测模型的精度与稳定性较强,茎秆次之,叶片稳定性最差,说明扬花期后的冬小麦水分供给已不再适合只采用叶片含水率进行评定,应增加或替换检测指标。 相似文献
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为探求烤烟鲜烟叶RGB图像特征与其水分的相关性,采用1 300万像素的手机采集盆栽的成熟期烟叶叶片的图像信息,用烘干法测量叶片的含水率;研究基于灰度直方图的图像处理技术,提取了叶片的颜色特征值,分析其与含水率的关系。在烟叶图像的均值、方差、歪斜度、峰态、能量和熵6组特征值中,均值、能量与含水率存在较好的相关性,可以用来预测烟叶水分;方差、歪斜度、峰态和熵与烟叶含水率没有相关性,难以预测烟叶的水分;均值与含水率的回归模型相关系数为0.801 5,含水率预测结果误差维持在±2.10%,标准差为0.012;能量与含水率的回归模型相关系数为0.659 2,预测结果误差维持在±3.50%,标准差为0.015。基于手机采集的烟叶RGB图像可以无损检测其水分。 相似文献
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为研究寒地黑土区不同水磷管理模式对水稻成熟期干物质积累、磷素吸收利用和产量的影响,探讨水稻抽穗期根系性状与磷肥吸收效率的关系,通过田间小区试验,设置2种灌溉模式(F:淹灌,C:控灌)和6种施磷量(P0:0 kg/hm~2,P1:15 kg/hm~2,P2:30 kg/hm~2,P3:45 kg/hm~2,P4:60 kg/hm~2,P5:75 kg/hm~2),研究了不同水磷管理模式对水稻成熟期地上部分干物质量、产量及其构成因素、籽粒和植株磷素积累量、磷素利用效率、磷肥吸收效率和磷肥偏生产力的影响。研究结果表明,两种灌溉模式下,随着施磷量的增加,水稻地上部分干物质量、产量、有效穗数、结实率、籽粒磷素积累量和植株磷素积累量呈先增加、后减小的趋势;收获指数、磷素收获指数、磷素籽粒利用效率和磷素干物质利用效率呈先减小、后增加的趋势;磷肥吸收效率和磷肥偏生产力则呈降低的趋势。CP2和FP3处理的水稻地上部分干物质量、产量、有效穗数、结实率、籽粒磷素积累量和植株磷素积累量分别达到两种灌溉模式下不同施磷水平的最大值,CP2和FP3处理水稻产量差异不显著(P0.05),CP2处理的水稻磷肥偏生产力显著高于FP3处理(P0.05),因此,CP2处理为本试验中最优的水磷运筹模式。相关性分析表明,产量与水稻地上部分干物质量呈极显著正相关(P0.01),与收获指数呈显著负相关(P0.05);磷素积累量与地上部分干物质量和产量均呈极显著正相关(P0.01);植株磷素积累量与根干质量和根长密度呈显著正相关(P0.05)。这说明通过适宜的水磷运筹模式,可以创造良好的根系形态,提高水稻地上部分干物质积累量和磷素积累量,有利于提高产量及磷肥利用效率。 相似文献
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以水稻植株模型的重建为研究对象,为尽可能地保留植株原始形态特征,研究过程中充分运用图像处理技术对水稻植株叶片图像进行了特征信息提取,并应用于叶片器官模型重建;同时,结合L-系统建模方法在稻穗器官模型重建的基础上,将图像处理技术与L-系统建模机制相结合,较为形象、逼真地实现了对水稻植物模型的虚拟重建。实验仿真结果表明,该方法能够较好地保存植株原始形态特征,对相关领域研究具有一定的参考价值。 相似文献
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高效宽幅远射程机动喷雾机水稻后期防治药液沉积分布试验研究 总被引：1，自引：0，他引：1
采用高效宽幅远射程机动喷雾机在水稻生长后期对其进行药液喷洒,测定药液沉积量,分析研究药液在水稻植株上的沉积分布特征以及在稻田的沉积比例。试验研究表明:1)喷洒药液在水稻植株上的沉积分布比例相对较高;2)水稻株叶上部承接药液能力最强;3)新型机具喷洒均匀、穿透性好,在减少施药液量的同时,有效改善水稻中下部药液沉积量。利用高效宽幅远射程机动喷雾机对水稻作物进行试验研究,试验证实:喷枪有效喷幅>12m、施药液量<450L/hm2、作业效率>1.3 hm2h、使用可靠性系数>96.5%、节水省药>30%,是实现我国水稻病虫害防治机械化的理想机具。 相似文献
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《灌溉排水学报》2019,(Z2)
【目的】研究沙质河漫滩地土壤质量提升技术,探索覆土改良措施对该地区土壤地力提升效益。【方法】通过对沙质河漫滩进行覆土,研究覆土材料的理化性质,进一步分析了其对土壤速效养分的影响。【结果】①覆土土壤田间持水率沙土高于黄土,黄土是沙土的1.88倍,表明黄土的保水特性远高于沙土。②通过水分特征曲线分析,黄土体积含水率高于沙土,黄土体积含水率在下降至14%以后趋于稳定,沙土饱和导水率在下降至5%以后趋于稳定,表明黄土持水性能高于沙土。③在水稻抽穗期和成熟期,表层土壤有效磷量显著高于底层,且差异显著。水稻成熟期土壤速效钾除表层量较高外,其余各土层量均较低,其中20～30 cm土层速效钾量较水稻抽穗期的量显著降低。④土壤有效磷与土壤有机质显著相关,与土壤黏粒量显著相关;有机质与土壤有效磷和速效钾著正相关。【结论】沙地覆盖黄土后土壤质量得到改善,土壤保水保肥能力显著提升。 相似文献
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基于无人机高光谱遥感的水稻氮营养诊断方法 总被引：1，自引：0，他引：1
氮亏缺量能够直接反映作物氮营养缺失程度,快速、大面积获取水稻氮亏缺量信息对实现水稻精准施肥具有重要意义。而现有的研究大都集中于利用无人机遥感监测水稻氮营养情况,对氮亏缺量本身的研究较少。本研究基于无人机高光谱遥感获取冠层光谱数据、通过田间采样获取水稻农学数据,研究东北地区水稻临界氮浓度曲线构建方法,在此基础上确定水稻氮亏缺量;以氮亏缺量约等于0状态下光谱为标准光谱,分别对光谱反射率进行比值、差值、归一化差值变换,通过竞争性自适应重加权采样法对原始光谱反射率与变换后光谱反射率进行特征波长提取,并以二者提取的特征波长为输入变量,氮亏缺量为输出变量,分别构建基于多元线性回归、极限学习机与蝙蝠算法优化极限学习机3种算法的水稻氮亏缺量反演模型。结果表明：基于田间数据构建东北地区水稻临界氮浓度曲线方程系数a、b分别为2.026与-0.460 3,和以往研究基本一致;相比其余变换方法,对水稻冠层光谱进行归一化差值变换与特征波长提取显著提高了冠层光谱反射率与水稻氮亏缺量的相关性,也提高了后续反演模型的反演结果;以归一化差值光谱为输入的蝙蝠算法优化极限学习机反演模型预测效果显著优于其余模型,验证集R 相似文献
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《灌溉排水学报》2020,(1)
【目的】研究不同土地利用类型土壤水氮变化特征及其相关性,为滇中高原农田红壤土水肥流失和治理提供科学依据。【方法】通过2018年6—10月自然降水条件下标准径流小区的试验数据分析,对林地、园地、荒草地、坡耕地和裸地土壤水氮各指标进行测定,并分析其相关性,其中裸地作为对照。【结果】在土壤深度方向上,土壤含水率随土层深度的增加而增大;5种地类土壤全氮的量均值分别为1.67、0.76、0.70、0.52和0.67 g/kg。土壤硝态氮在0～100 cm土层平均量最高园地为13.39 mg/kg,最低裸地为5.13 mg/kg;林地、坡耕地、荒草地土壤铵态氮量随土壤深度先减少后增加。在时间上,土壤含水率呈波动性变化;土壤全氮量在6—10月平均值最大为园地(0.92g/kg),最小为坡耕地(0.50 g/kg);林地、荒草地、坡耕地土壤硝态氮量随时间延长逐渐减小;园地和裸地土壤铵态氮量随时间延长减少。土壤含水率和土壤铵态氮量与土层深度呈极显著相关关系(P0.01),土壤硝态氮和土壤铵态氮与时间的相关系数分别为-0.440,P=0.028和-0.442,P=0.027,变化呈显著相关关系。【结论】滇中高原农田红壤土壤水分垂直运移规律为随土壤深度增加而增大,不同土地利用类型土壤氮素时空差异较大,土壤全氮的量与土壤深度和时间相关性不显著(P0.05)。 相似文献
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基于图像特征的越冬期冬小麦冠层含水率检测 总被引：3，自引：0，他引：3
以越冬期冬小麦冠层可见光图像为对象,研究基于图像特征的含水率检测方法。采用同态滤波与多尺度Retinex相结合的光照增强算法,消除自然条件下光照不均匀和颜色失真的影响,提取颜色、纹理和形态等39个初始图像特征,采用相关分析和假设检验进行显著特征筛选,并运用偏最小二乘回归建立冠层含水率检测模型。对淮麦30和烟农19 2个冬小麦品种的测试结果显示,检测相对误差均值为1.290%,方差为1.053,2个品种之间没有明显差异,而晴天、中午的检测误差稍大,表明研究的方法具有较高的检测精度和良好的适应性。 相似文献
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基于近红外的小麦植株含水率检测方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对小麦植株含水率快速检测需求,提出了一种基于近红外的小麦植株含水率检测方法。利用不同波长近红外感光元件组成的探测器研发了小麦植株含水率无损快速检测装置,利用该检测装置对采集的多组样品进行了测量,通过均值滤波与参考实时校正方法得到了小麦植株的近红外反射强度。基于测量数据,分别采用多元线性回归、多元逐步回归、偏最小二乘以及最小二乘支持向量机建立了含水率检测模型。结果表明,基于最小二乘支持向量机建立的模型效果最优,校正集决定系数R2达到0.9742。利用建立的检测模型对另一批样品进行含水率检测试验,结果表明：小麦植株含水率真实值与预测值的决定系数R2为0.9337,预测集均方根误差均小于等于3.00%。研究结果为小麦植株含水率无损快速检测提供了一种有效的方法与装置,能够满足联合收获机在作业现场对小麦植株含水率快速调整作业参数的需求。 相似文献
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《中国农机化学报》2016,(8)
植株目标的有无、颜色以及深度等特征的检测对于精准农业的发展,特别是喷雾机智能喷雾过程中的植株识别、林木种植中植株生长状态的检测等均具有重要意义。本文提出一种基于Kinect传感器的温室植株绿色与深度检测方法,首先通过Kinect传感器检测植株目标并获取其彩色图像和深度图像;再对所获取的彩色图像进行植株颜色的限制处理,以识别出绿色植株目标;对所获取的深度图像进行深度范围限制处理,去除范围以外的干扰物体;最后由植株目标的色彩特征图像与深度图像的距离特征结合,实现对所需检测距离范围内的绿色植株目标的检测。通过实验证明该方法能够实现限定深度范围内绿色植株目标的检测,场地试验验证了在实际的植株种植应用环境中该方法也能够实现植株区域的识别,可以应用于精准农业植株的检测与特征识别。 相似文献