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为探究卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)在果品品质检测中的预测能力,实现不同成熟度沙果的识别,本研究以未成熟、可采成熟、食用成熟、生理成熟4个不同成熟度沙果为研究对象,采用高光谱成像技术,分别利用光谱和图像信息采用CNN建立沙果成熟度判别模型。结果表明,基于光谱和图像信息分别建立的沙果成熟度CNN模型的识别准确率均达到98.75%,实现了不同成熟度沙果的识别,为水果品质的无损检测提供了方法和思路。 相似文献
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文章以一年生铁皮石斛苗为试验材料,研究不同浓度(0.01mmol/L、0.05mmol/L、0.10mmol/L、0.15mmol/L)硝普钠(SNP)对低温胁迫(0℃,12h)下铁皮石斛(Dendrobium officinale)叶片抗氧化酶活性及基因表达的影响,旨在探讨外源NO与铁皮石斛抗冷性的关系。结果表明,低温胁迫下,0.10mmol/LSNP处理铁皮石斛,叶片SOD、CAT、POD活性与对照组相比显著增加,MDA含量和相对电导率显著降低。叶片SOD、CAT、POD基因表达荧光定量PCR分析发现,低温胁迫下0.10mmol/LSNP处理铁皮石斛,上调叶片SOD、CAT、POD基因表达,3基因的表达模式存在差异。外源NO处理可以上调SOD、CAT、POD表达,增强SOD、CAT、POD活性,有利于缓解铁皮石斛低温胁迫。 相似文献
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针对智慧农业中叶绿素的精准预测问题,本文提出了基于双分支网络的玉米叶片叶绿素含量高光谱与多光谱协同反演的方法。使用欠完备自编码器进行数据降维,捕捉数据中最为显著的特征,使降维后的数据可以代替原始数据进行训练,从而加快训练效率,使用双分支卷积网络将多光谱数据用于填充高光谱数据信息,充分利用高光谱数据的空间细节信息,再结合1DCNN建立玉米叶片叶绿素含量预测模型。结果表明,与传统降维算法相比较,欠完备自编码器处理后预测结果最佳,决定系数R2为0.988,均方根误差（RMSE）为0.273,表明使用欠完备自编码器进行降维可以有效提高数据反演精度;与单一的高光谱数据反演模型和多光谱数据反演模型相比,双分支卷积网络预测模型均取得较优的预测结果,R2在0.932以上,RMSE均在1.765以下,表明基于双分支卷积网络的高光谱与多光谱图像协同反演模型可以有效地利用数据的特征;对于其他数据结合本文提及的双分支卷积网络模型进行反演,其R2均在0.905以上,RMSE均在2.149以下,表明该预测模型具有一定的普适性。 相似文献
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无人机多光谱遥感技术可以快速、无损地监测农作物叶面积指数（LAI）。为研究水分胁迫条件下,利用无人机多光谱植被指数估算夏玉米LAI的可行性,本研究基于无人机多光谱遥感系统,结合同时期实地采集的夏玉米LAI,选择5种植被指数,包括归一化差值植被指数（NDVI）、土壤调节植被指数（SAVI）、增强型植被指数（EVI）、绿度归一化植被指数（GNDVI）和抗大气指数（VARI）,作为模型输入参数,使用随机森林回归算法建立全生育期不同灌溉条件下大田玉米冠层植被指数与LAI之间的关系模型,并与一元线性回归和多元线性回归算法建立的模型进行对比分析。结果表明,在充分灌溉条件下,植被指数的多元线性回归模型可以较好地估算LAI（R2 = 0.83）;在水分胁迫条件下,植被指数的随机森林回归模型可以较好地估算LAI（R2 = 0.74~0.87）,水分胁迫因素对该模型影响较小,且NDVI和VARI对估算LAI的贡献最大。上述结果表明基于无人机多光谱遥感技术,使用随机森林回归算法估算多种灌溉条件下的夏玉米LAI是可行的。该研究为实现快速、准确地监测全生育期不同灌溉条件下的大田夏玉米LAI提供了技术和方法支持。 相似文献
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土壤盐渍化是限制黄河三角洲地区农业经济发展的重要因素,进一步阻碍了农业生产。为了探索无人机影像在地表无植被覆盖条件下的土壤盐分含量反演状况,以黄河三角洲典型区域为研究区,获取地物高光谱和无人机多光谱两种数据源与样点土壤盐分含量,通过优选敏感光谱参量,使用偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression,PLSR）和随机森林（Random Forest,RF）两种机器学习算法建立土壤盐分含量反演模型,实现研究区的土壤盐分含量反演。结果表明：（1）高光谱1972 nm波段与土壤盐分含量间的敏感性最高,相关系数为-0.31。（2）两种不同数据源优化后的RF模型均优于PLSR,且稳定性更好。（3）基于地物高光谱的RF模型（R2 =0.54,RMSEv＝3.30 g/kg）优于基于无人机多光谱的RF模型（R2 =0.54,验证RMSRv＝3.35 g/kg）。（4）结合无人机影像采用多光谱RF模型对研究区耕地的土壤盐分含量进行反演,研究区总体以轻、中度盐渍化土壤为主,对作物的耕种具有一定程度的限制。本研究构建并对比了两种不同源数据的黄河三角洲土壤盐分反演模型,并结合各自数据源的优势进行优化,探索了地表无植被覆盖情况下的土壤盐分含量反演方法,对更精准反演土地盐渍化程度提供了参考。 相似文献
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为了解干旱胁迫以及复水喷施亚精胺对南方红豆杉（Taxus chinensis var. mairei）生理特性的影响，采用盆栽控水法模拟不同干旱环境，设置正常供水（CK）、轻度干旱（T1）、中度干旱（T2）、重度干旱（T3） 4个处理，并施加3种浓度外源亚精胺复水处理（N1、N2、N3），探究不同干旱条件下南方红豆杉的抗旱机理，对比出最佳的外源亚精胺复水浓度。结果表明：干旱胁迫在短期内可显著提高南方红豆杉叶片的叶绿素总含量、SOD活性以及可溶性蛋白含量，并显著增加丙二醛（MDA）的累积（P<0.05），且随胁迫时间的延长呈不同的波动变化，在重度干旱胁迫下，其各项数值的变化幅度更大，SOD活性、可溶性蛋白含量的峰值来临时间越早。复水试验中，喷施3种浓度的亚精胺相比单一复水处理（EGCK）均有显著的促进作用（P<0.05），其中对幼苗期南方红豆杉复水+1.0mmol/L外源亚精胺的组合效果（N2）最好，且3种亚精胺浓度对南方红豆杉的干旱恢复作用表现为：N2>N3>N1。综合研究认为，适度的干旱胁迫导致生理代谢活动双向波动，将干旱胁迫锻炼和喷施亚精胺结合，可提高南方红... 相似文献
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土壤有机质（SOM）是土壤肥力的重要组成部分,是作物生长的主要养分来源。为探究分数阶微分（FOD）联合优化光谱指数对低肥力地区SOM的反演效果,以银川平原为研究对象,对野外土壤高光谱反射率原始数据进行0~2阶FOD处理（间隔0.2阶）,构建优化光谱指数DI/RDI、DI/NDI、NDI/RDI、RDI/NDI、DI/GDI和RI/GDI,分析各指数与土壤有机质含量间的二维相关性,筛选出最佳优化光谱指数,并建立基于支持向量机（SVM）的SOM含量反演模型。结果表明：银川平原SOM含量整体偏低,其中93.05%处于四级到六级水平。土壤野外原始光谱反射率吸收特征差异明显,在1400、1900nm处有明显吸收峰。随着分数阶的不断增加,光谱反射率不断趋近于0。土壤DI/NDI、DI/GDI、RI/GDI、NDI/RDI和RDI/NDI在0~2阶最大相关系数绝对值（MACC）均小于0.80,DI/RDI在0.2~2.0阶范围内的MACC为0.9965~0.9986,其敏感波段主要集中在1450~1750nm和2100~2400nm之间。基于0.2阶微分处理的DI/RDI-SVM模型对SOM的反演精度最佳,建模决定系数R2c和验证决定系数R2p分别为0.98和0.99,相对分析误差（RPD）为4.31。研究结果可为低肥力地区的SOM含量快速、准确反演及制图提供科学依据。 相似文献
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基于无人机遥感的玉米水分利用效率与生物量监测 总被引：1，自引：0，他引：1
玉米生物量及水分利用效率是反映作物长势和作物品质的重要指标。为实现农业精准管理,本文以不同水分处理的青贮玉米为研究对象,探讨无人机多光谱遥感平台结合作物生长模型估测青贮玉米生物量及水分利用效率的可行性。首先,将基于高时空分辨率无人机多光谱图像估测的关键作物参数蒸腾系数kt输入到简单的水分效率模型中,来拟合不同水分胁迫处理下玉米水分利用效率WUE和标准化水分利用效率WP*;然后,采用拟合的WUE、WP*估算相同水分和不同水分状况下的玉米生物量,并进行验证;基于高时空分辨的无人机多光谱遥感图像获取了大田尺度上的WUE、WP*和生物量的空间分布图。结果表明,基于无人机多光谱、气象和土壤水分数据计算的实际蒸腾量∑Tc,adj和∑ktkswkst（ksw、kst为环境胁迫因子）与玉米生物量具有极显著（P<0.001）的相关性,不同水分处理下WUE的决定系数R2均不小于0.92,WP*的R2均不小于0.93。在同一水分胁迫下,使用拟合的WUE和WP*对生物量的估测精度几乎相同,玉米V-R4生育期估测精度较高,WUE的RMSE为126g/m2,WP*的RMSE为91.7g/m2,一致性指数d均为0.98,但在R5-R6生育期内精度不高。在不同水分胁迫下,使用WUE和WP*估测生物量时,WUE容易受到水分胁迫影响,精度较低（RMSE为306g/m2,d=0.93）,而WP*的精度较高（RMSE为195g/m2,d=0.97）。研究表明,将无人机遥感平台与作物生长模型相结合能够很好地估测大田玉米生物量及水分利用效率。 相似文献
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基于优化植被指数的多生育期茶叶游离氨基酸含量估算 总被引：1，自引：0，他引：1
不同季节的茶叶外形和品质均具有较大差异,针对运用植被指数检测不同季节茶鲜叶游离氨基酸含量存在难度,选取了10个茶树品种3个季节（春茶、夏茶和秋茶）茶鲜叶中游离氨基酸含量数据和高光谱数据进行分析。首先,对原始光谱数据进行5种光谱变换：倒数T1/R、对数T1gR、一阶微分TR’、倒数的一阶微分T（1/R）’和对数的一阶微分T（1gR）’,并进一步利用不同光谱变换优化了经典植被指数,最终比较了经典植被指数和优化植被指数对不同季节茶鲜叶游离氨基酸模型的影响。结果表明：茶鲜叶建模集和验证集游离氨基酸含量的变化趋势从大到小均为春茶游离氨基酸含量、秋茶游离氨基酸含量、夏茶游离氨基酸含量;光谱变换优化后的植被指数与茶鲜叶游离氨基酸含量的相关性均高于经典植被指数与茶鲜叶游离氨基酸含量相关性,相关系数绝对值范围为0.10～0.30;基于TlgR-VI构建的多元线性回归（MLR）模型在不同季节的建模集和验证集中均得到了较好的精度,且适用于多生育时期茶鲜叶氨基酸含量的估测。基于T... 相似文献
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叶绿素荧光参数Fv/Fm在植物逆境胁迫研究中具有重要意义,当前获取方法需要对植物进行暗适应处理,难以实现实时测量。为实现Fv/Fm的实时获取,本文以4种水分胁迫水平下的辣椒为研究对象,基于高光谱成像及特征波段筛选方法对Fv/Fm进行预测。采用中值滤波对Fv/Fm图像去噪,并基于二维坐标变换实现高光谱图像与叶绿素荧光图像的匹配。对比标准正态变换(SNV)、多元散射校正(MSC)和Savitzky-Golay卷积平滑(SG)3种光谱预处理算法,并基于连续投影(SPA)算法筛选特征波长。基于效果最优的SG预处理算法,分别以偏最小二乘回归(PLSR)、分析误差反向传播(BP)神经网络、径向基函数(RBF)神经网络对比建模精度,其中BP算法建立的模型精度相对较高,其测试集决定系数为0.918、均方根误差为0.011。研究表明,SG-SPA-BP的建模方法在实现预测精度的同时降低了模型复杂度,为基于高光谱图像对Fv/Fm图像的实时准确预测提供了方法。 相似文献
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采集添加生物炭的土壤（标记为ABS）和不添加生物炭的土壤（标记为CS）,获取其近红外光谱,通过预处理算法和偏最小二乘法（partial least squares,PLS）建立两种土壤氮含量预测模型。试验结果显示,CS和ABS分别经过Baseline和Smoothing预处理的预测模型效果最好,定向系数（determination coefficient,R 2 ）分别为0.913和0.753,预测均方根误差（root mean square error of prediction,RMSEP）分别为0.093和0.753,利用近红外光谱可对两种土壤氮含量建模预测。研究了生物炭对土壤光谱及建模的影响,结果表明,添加生物炭会改变土壤成分含量,使近红外光谱和建模不同于普通土壤,而联合建模可减小差异的影响,取得较好的预测效果,联合建模结果显示,经过Smoothing预处理的预测效果最好,R 2 为0.907,RMSEP为0.086。 相似文献
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基于迁移学习的温室番茄叶片水分胁迫诊断方法 总被引：3，自引：0，他引：3
为实时诊断番茄叶片水分胁迫程度,提出一种叶片水分胁迫程度的诊断方法,该诊断方法包括2部分：叶片分割和水分胁迫程度分类。采用以ResNet101为特征提取卷积网络的Mask R-CNN网络对背景遮挡的番茄叶片进行实例分割,通过迁移学习将Mask R-CNN在COCO数据集上预训练得到的权重用于番茄叶片的实例分割,保留原卷积网络的训练参数,只调整全连接层。利用卷积网络提取的特征,可将番茄叶片分割视为区分叶片与背景的一个二分类问题,以此来分割受到不同水分胁迫的番茄叶片图像。利用微调后的DenseNet169图像分类模型进行叶片水分胁迫程度分类,通过迁移学习将DenseNet169在ImageNet数据集上预训练得到的权重用于番茄叶片水分胁迫程度的分类,保持DenseNet169卷积层的参数不变,只训练全连接层,并对原DenseNet169全连接层进行了修改,将分类数量从1.000修改为3。试验共采集特征明显的无水分胁迫、中度胁迫和重度胁迫3类温室番茄叶片图像,共2000幅图像,建立数据集,并进行模型训练与测试。试验结果表明,训练后的Mask R-CNN叶片实例分割模型在测试集上对于单叶片和多叶片的马修斯相关系数平均为0.798,分割准确度平均可达到94.37%。经过DenseNet169网络训练的叶片水分胁迫程度分类模型在测试集上的分类准确率为94.68%,与 VGG-19、AlexNet这2种常用的深度学习分类模型进行对比,分类准确率分别提高了5.59、14.68个百分点,表明本文方法对温室番茄叶片水分胁迫程度实时诊断有较好的效果,可为构建智能化的水胁迫分析技术提供参考。 相似文献
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为了实现无损检测生菜叶片中重金属镉的含量,以高光谱技术为研究手段,研究一种基于高光谱技术的精确、快速和有效检测生菜中重金属镉含量的方法。首先,使用高光谱图像采集系统获取生菜高光谱图像,并提取光谱数据,对提取出的光谱数据采用连续投影算法（SPA）和基于权重回归系数的特征选择算法进行特征提取,建立预测生菜叶片中镉含量的最小二乘支持向量回归（LSSVR）模型。结果表明:SPA-LSSVR模型性能最佳,其中预测集决定系数为0.927 3,均方根误差为0.093 mg/kg。因此,利用高光谱技术结合SPA-LSSVR模型对生菜叶片中重金属镉含量进行预测是可行的,可为实际应用提供技术支持和参考。 相似文献
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为了控制黑心病的发生、保持鲜食菠萝的品质,考察了低温贮藏对主栽品种“巴厘”菠萝黑心病和主要品质指标的影响及其相关机理。将菠萝分别贮藏于(8±1)℃和(12±1)℃,以室温（26～30℃）为对照。与常温贮藏相比,在23 d贮藏期内,2种低温贮藏均显著降低了菠萝黑心病的发病程度,减少了菠萝果实的质量损失,提高了菠萝果实的维生素C（Vc）和可滴定酸（TA）含量,延缓菠萝果实的可溶性固形物（TSS）含量的下降。以(8±1)℃贮藏效果较好。低温贮藏还降低了贮藏期间超氧阴离子（O2－）产生速率,抑制菠萝果实中脂氧合酶（LOX）活性的升高和丙二醛（MDA）的积累。这些结果表明,低温贮藏抑制菠萝黑心病、保持果实品质与降低膜脂过氧化程度及延缓衰老有关。 相似文献
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针对现有基于卷积神经网络的水果图像分类算法均使用池化层进行降维处理会丢失部分特征,导致分类精度有待提高的问题,提出FC-CNN(Fruit Classification Convolutional Neural Network)水果图像分类算法.该算法基于深度卷积神经网络思想,设计了一种由二维卷积层、批量规范化层和激活... 相似文献
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土壤有机质含量对作物的生长发育有着显著影响。为实现对苹果果园土壤有机质含量快速、实时估测,本研究以山东省烟台市栖霞市苹果园为研究区,采集100个土壤样本,利用ASD FieldSpec3便携式地物光谱仪获取其高光谱反射率,利用定量化学方法测定土壤有机质含量。采用移动平均法对高光谱数据进行预处理,分析果园土壤的反射光谱特征,研究光谱反射率与其有机质含量的相关关系,筛选土壤有机质含量的敏感波长并构建光谱指数后,分别建立多元线性回归模型（MLR）、支持向量机（SVM）和随机森林（RF）模型,并对模型精度进行验证比较。结果表明,筛选出的土壤有机质含量的敏感波长为678、709、1931、1939、1996和2201 nm。用筛选出的波长构建光谱参数,最终构建的光谱指数分别为NDSI（678,709）、NDSI（678,1931）、NDSI（678,2201）、NDSI（709,1939）和NDSI（1939,2201）。建立的MLR、SVM和RF回归模型中,以RF模型精度最优,其校正样本集R2为0.8804,RMSE为0.1423,RPD达到2.25;验证模型的R2为0.7466,RMSE为0.1266,RPD为1.79,建立的RF定量模型反演苹果果园土壤有机质含量效果较好。因此,可以利用RF方法快速预测苹果果园土壤有机质含量,了解土壤养分分布状况,指导农民合理施肥,从而提高果园生产管理效率。 相似文献
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巨菌草高温快速干燥设备设计与试验 总被引：1，自引：0，他引：1
为了解决巨菌草含水率高、不易贮藏,以及自然晾晒中人工劳动强度大、营养损失大的问题,设计了一套大型高秆禾草高温快速干燥设备。基于传热传质理论,进行了关键参数计算与关键部件的设计,通过力学分析与FLUENT流体仿真进行优化,并对控制单元进行了设计。以最终含水率、水活度、色泽度、粗蛋白含量、酸性洗涤纤维含量和中性洗涤纤维含量为评价指标,进行了设备的干燥试验,并与新鲜物料、自然晾晒干燥进行对比分析。结果表明:高温快速干燥后,巨菌草的最终含水率为(16±1.82)%,水活度为0.564 8,生产率为2.73 t/h;与新鲜物料相比,亮度值L和蓝黄值b均无显著性差异,红绿值a增加了1.43;粗蛋白含量与酸洗中洗纤维含量均无显著性变化,粗蛋白质量分数较新鲜物料下降0.6个百分点。与自然晾晒相比,高温快速干燥后巨菌草的粗蛋白质量分数增加了0.63个百分点,且具有较好的表观质量。试验结果表明,该套设备改善了干燥后巨菌草的表观质量和品质,满足了巨菌草干燥的要求。 相似文献
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[目的/意义]油菜菌核病是一种全球性的植物病害,可严重影响油菜的产量和品质,造成巨大的经济损失。为解决传统化学检测方法存在的操作复杂、污染环境、破坏样品及检测效率低等问题,构建了一种基于空-谱信息融合的双向门控循环网络(Bi-directional Gate Recurrent Unit,Bi-GRU)模型,实现油菜菌核病侵染区域的高光谱图像分割。[方法]首先提取7×7像素邻域作为目标像素的空间特征,同时考虑全波段光谱特征,实现空间信息和光谱信息的有效融合。在此基础上结合Bi-GRU架构,实现序列数据中任意位置上特征的同时提取,避免了空-谱数据融合顺序对模型结果的影响。[结果和讨论]与卷积神经网络模型和长短时记忆网络模型相比,基于空-谱信息融合的Bi-GRU模型在平均精度、平均交并比、Kappa系数和Dice系数等评价指标上均获得显著提升。该模型的油菜菌核病检测平均精度达到93.7%,同时可以有效提取早期感染阶段的病斑区域。[结论]本研究可为油菜菌核病的高通量无损检测奠定基础,也为油菜菌核病的早期感染检测提供参考依据。 相似文献
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监测农作物的重金属污染和污染程度是高光谱遥感研究的一个热点。通过盆栽玉米的不同Cu~(2+)胁迫梯度实验,在测定玉米叶片光谱和Cu~(2+)含量的基础上,针对不同Cu~(2+)胁迫梯度下玉米叶片光谱仍具有极高相似度以及传统光谱测度方法难以区分污染程度的问题,进行相似光谱的差异性有效区分方法研究。结合欧氏距离(ED)与光谱微分梯度角(DSAG)的正切处理,提出了一种基于光谱相似性测度的ED-T-DSGA光谱分析模型,并通过传统光谱测度方法应用比较、谐波分析(HA)技术和5种HA分解次数下的光谱重构结果分析,验证了ED-T-DSGA分析模型在区分极度相似光谱的微小差异上具有可行性与有效性。同时,ED-T-DSGA分析模型可用于测度不同Cu~(2+)胁迫梯度下玉米叶片光谱间差异与污染程度。实验结果表明,ED-T-DSGA分析模型值越大,Cu~(2+)胁迫梯度越大,玉米的重金属铜污染越严重;并且基于ED-T-DSGA分析模型进一步提取到"黄边"、"红谷"、"红边"和"近峰B"为Cu~(2+)胁迫光谱响应的有效波段,这些敏感位置可为监测Cu~(2+)污染程度提供有利依据。 相似文献