玉米叶片全磷含量高光谱遥感监测诊断模型研究   总被引：5，自引：0，他引：5  

刘冰峰  李军  贺佳 《农业机械学报》2015,46(8):252-258,280

在2012—2014年连续实施夏玉米磷素营养监测定位试验,在4种不同施磷量和2个夏玉米品种处理下,分别测定了拔节期、大喇叭口期、吐丝期和灌浆期玉米叶片光谱反射率及其对应叶片的全磷含量。选取了9个代表性光谱波段及其组合,利用前2年归一化光谱数据分品种与叶片全磷含量分别进行回归拟合。在各生育时期,每个品种选择决定系数和F值最高的4个模型,并利用第3年测定的光谱和全磷含量数据分别对两个品种进行均方根误差和相对误差的验证,选择均方根误差和相对误差较小的拟合模型。结果表明,在拔节期、大喇叭口期和灌浆期,玉米叶片全磷含量最佳的拟合光谱参量分别为波段(830+880)、(830+940)、(880+1 100)nm的归一化指数。  相似文献   

基于反射光谱的苹果叶片叶绿素和含水率预测模型   总被引：4，自引：0，他引：4  

冀荣华  郑立华  邓小蕾  张瑶  李民赞 《农业机械学报》2014,45(8):269-275

为探索苹果叶片叶绿素含量(质量比)、叶片含水率与反射光谱之间的关系,以华北地区苹果树为研究对象,分别测定了各个关键生长期苹果叶片的光谱反射率、叶绿素含量和叶片含水率。分析光谱反射率与叶绿素含量以及叶片含水率之间相关性发现,在不同生长时期,苹果叶片叶绿素a含量与反射光谱在515~590 nm和688~715 nm两组波段内具有较高的相关性,且果实成熟期数据显示相关度最高(R2=0.6)。在420~500 nm、640~680 nm、740~860 nm 3个波段叶片含水率与反射光谱有较高的相关性,且果实膨大期的叶片含水率在可见光波段的相关系数最大。根据所选敏感波段,分别利用多元线性回归、主成分分析和人工神经元网络建立基于反射光谱的苹果叶片不同生长时期叶绿素和含水率的预测模型。通过对所建立的预测模型进行校验,结果显示,利用主成分分析方法所建立的苹果叶片叶绿素含量预测模型的决定系数最高(R2=0.885 2),校验系数为0.828 9。该模型可以较为准确地预测苹果叶片叶绿素含量。而采用神经元网络所建立苹果叶片含水率预测模型的决定系数R2=0.862,校验系数为0.8375,预测效果最好。  相似文献   

马铃薯叶片光化学吸收与反射光谱关联分析及检测     

赵若梅  邢子正  马旭颖  宋迪  李民赞  孙红 《农业机械学报》2020,51(S2):375-381

为开展马铃薯叶片PSⅡ叶绿素荧光参数无损检测研究，利用高光谱成像系统采集200个感兴趣区域样本点的光谱图像并提取反射率，使用封闭式叶绿素荧光成像系统采集相应样本点的qP值。采用SPXY算法将总样本按照2∶1的比例划分为建模集(135个样本)和验证集(65个样本)，采用联合区间偏最小二乘法(Synergy interval partial least squares，si-PLS)和随机蛙跳(Random frog，RF)算法各筛选出18个敏感波长，并用选择的特征波长建立偏最小二乘回归(Partial least squares regression，PLSR)模型。结果表明：si-PLS-PLSR模型的建模集决定系数R2c为0.6285，验证集决定系数R2v为0.6103；RF-PLSR模型的建模集决定系数R2c为0.7093，验证集决定系数R2v为0.6872。结果表明利用RF算法筛选的特征波长对马铃薯叶片qP值检测的解释性优于si-PLS算法，特征波长在518.72~640.64nm、650~800nm和850~1000nm范围，体现了荧光发射信号是马铃薯作物光化学吸收qP值的重要响应特征，且叶片光化学吸收与叶绿素含量、叶片结构、水分含量等属性紧密关联。绘制叶片qP值分布图为分析马铃薯叶片光化学吸收和光合作用动态提供了直观的分析手段，可为马铃薯作物光合活性评价及复杂生理生化动态监测提供支持。  相似文献   

基于高光谱和深度迁移学习的柑橘叶片钾含量反演   总被引：2，自引：0，他引：2  

岳学军  凌康杰  王林惠  岑振钊  卢杨  刘永鑫 《农业机械学报》2019,50(3):186-195

针对传统柑橘叶片钾含量检测方法耗时费力、操作繁琐且损伤叶片等弊端,引入高光谱信息探索柑橘叶片钾含量快速无损检测与预测模型,选用ASD Field Spec 3光谱仪采集柑橘4个重要物候期(萌芽期、稳果期、壮果促梢期和采果期)的叶片反射光谱,同步采用火焰光度法测定叶片的钾含量;先用正交试验确定小波去噪的最佳去噪参数组合,再进行不同光谱形式变换,对不同物候期光谱进行基于堆栈稀疏编码机-深度学习网络(Stacked sparse autoencoder-deep learning networks,SSAE-DLNs)的特征提取迁移和融合多种特征,对比支持向量机回归、偏最小二乘法回归、广义神经网络、逐步多元线性回归等多种诊断模型,结果表明,模型SSAE-DLNs基于一阶微分光谱特征建立全生长期钾含量预测模型的性能最优,其校正集和验证集决定系数分别为0. 898 8、0. 877 1,均方根误差分别为0. 544 3、0. 552 8。试验表明,深度迁移学习网络可对柑橘叶片钾含量进行精确预测,为高光谱检测技术用于柑橘树长势监测和营养诊断提供了参考。  相似文献   

玉米叶片净光合速率快速检测方法研究     

张雨晴  于海业  刘爽  于通  隋媛媛 《农机化研究》2019,(4):182-185

玉米叶片的净光合速率可以用来表征植物生物量的积累和营养盈亏等健康状态,为探求玉米叶片净光合速率的快速无损检测方法,利用叶绿素荧光光谱分析技术对拔节期玉米叶片净光合速率进行检测。实验选取了吉林省典型种植品种先玉335作为研究对象,通过对80组数据的无量纲化处理和标准化处理,降低光谱噪声引起的样本差异,分析不同光谱波段与叶片净光合速率的相关性,确定500~550nm、675~715nm、715~745nm等3组波段作为光谱检测样本。选择675~715nm波段作为光谱波段的典型参数预测玉米叶片的净光合速率,得出两者之间存在显著线性关系,其决定系数R^2=0.7 9 2 4,表明以6 7 5~7 1 5 nm波段预测玉米叶片的净光合速率是可行的。对回归模型进行验证,得到预测值与真实值之间的决定系数R^2=0.7 9 2 1,表明此回归模型对拔节期玉米叶片净光合速率具有良好预测能力,为植物生理信息快速无损检测提供了新的方法。  相似文献   

基于冠层光谱和覆盖度的马铃薯叶片钾含量估算方法     

马彦鹏  边明博  樊意广  陈志超  杨贵军  冯海宽 《农业机械学报》2023,54(12):226-233，252

叶片钾含量(Leaf potassium content, LKC)是表征作物钾素营养状况的重要指标,高效准确地获取马铃薯LKC有助于精准农业施肥管理。本研究旨在通过结合马铃薯关键生育期RGB影像提取的植被指数(VIs)和植被覆盖度(FVC),提高马铃薯关键生育期LKC估算的准确性。首先从马铃薯块茎形成期(S1)、块茎增长期(S2)和淀粉积累期(S3)的RGB影像中提取VIs和FVC,然后分别分析每个生育期VIs和FVC与马铃薯LKC的相关性,最后利用支持向量机(Support vector machine, SVM)、Lasso回归(Least absolute shrinkage and selection operator, Lasso)和岭回归构建马铃薯LKC的估算模型。结果表明：基于RGB影像提取的马铃薯FVC精度较高,且前两个生育期高于第3个生育期;利用VIs估算马铃薯LKC是可行的,但精度有待进一步提高;VIs结合FVC可以提高马铃薯LKC的估算精度。本研究可为作物生长和钾素营养状况监测提供技术参考。  相似文献   

基于反射光谱探测与二维分析的玉米叶片叶绿素诊断   总被引：1，自引：0，他引：1  

程萌  陈香  毛博慧  孙红  李民赞  杨玮 《农业机械学报》2016,47(S1):413-418

设计了一套基于微小型光谱学传感器的轻量级作物冠层反射光谱探测系统,系统硬件主要由光学传感器、数据存储传输模块、控制器组成,软件包含采集参数设置、采集控制、数据管理3个模块。经系统标定,系统与标准仪器ASD的数据相关性平均达到094以上。分析了玉米冠层反射率随叶片叶绿素含量和含水率变化而变化的趋势,针对叶片叶绿素含量分别进行了一维和二维相关光谱分析。基于548、594、652nm一阶微分光谱建立了叶片叶绿素含量MLR模型,建模决定系数为0.43,验证决定系数为0.36。结合二维相关光谱分析,讨论了玉米叶片叶绿素含量与水分光谱的响应关系,修正敏感波长为480、594、652、819nm,建立了大田夏玉米的叶片叶绿素含量诊断优化模型,建模决定系数和验证决定系数分别为0.47和0.34。  相似文献   

基于高光谱成像技术的面条中马铃薯全粉含量检测     

任志尚  彭慧慧  贺壮壮  杜娟  印祥  马成业 《农业机械学报》2020,51(S2):466-470，506

为了快速检测面条中马铃薯全粉含量，研究近红外高光谱成像技术定量检测面条中马铃薯全粉含量的可能性，自制了马铃薯全粉质量分数在0~35%内随机均匀分布的120个面条样品，在900~2500nm范围采集高光谱图像，随机选取80个样品作为校正集，分别采用原始光谱和经过6种预处理方法预处理后的光谱建立了偏最小二乘回归、主成分回归、支持向量机回归模型。结果表明经标准化预处理后用偏最小二乘回归建模效果最好，校正集决定系数（R2C）为0.8653，交叉验证集决定系数（R2CV）为0.6914。用回归系数法在经过标准化预处理后的光谱数据中提取了与全粉含量相关的特征波长，建立了马铃薯全粉含量偏最小二乘回归简化模型, 校正集决定系数（R2C）为0.8685，交叉验证集决定系数（R2CV）为0.8021，基于特征波长建立的模型效果优于全波段模型，模型效果得到了一定的提高。以剩余40个未参与校正模型建立的样品作为预测集，基于特征波长建立了标准化-偏最小二乘回归简化预测模型，预测集决定系数（R2P）为0.8546，模型具有较好的预测能力。结果表明利用近红外高光谱成像技术可检测面条中马铃薯全粉含量，可为马铃薯全粉面条的快速无损检测建立新的方法。  相似文献   

基于LIF技术分析玉米叶片蒸腾效应模型     

孔丽娟  于海业  陈美辰  朴兆佳  于通  刘爽  隋媛媛 《农机化研究》2020,42(4)

玉米抽丝期是玉米由营养生长进入生殖生长的转折点,是决定玉米产量的关键时期。为此,基于激光诱导荧光光谱(LIF)技术,以抽丝期玉米叶片为研究对象,快速无损地获取植物生理信息的日变化,重点分析玉米叶片蒸腾效应与叶绿素荧光光谱的相关性,并选择706～748nm波段作为敏感光谱波段,建立了基于光谱特征参数的植物叶片蒸腾速率的预测模型。结果表明:采用荧光强度F730研究玉米叶片蒸腾效应最合适;由于气孔导度反映蒸腾效应,且影响CO_2的同化过程,故以气孔导度的信号之一的叶片温度作为模型输入修正;通过对蒸腾速率与叶片温度、叶绿素荧光强度进行回归诊断与全回归分析,建立了基于荧光强度F730和叶片温度的蒸腾速率预测模型,分析了蒸腾速率与二者的相关性,模型复相关系数为R=0.833 4,模型校验结果的相关系数R~2=0.879 8,认为模型的预测能力较好。通过激光诱导叶绿素荧光光谱技术实现了对植物生理信息的无损检测与分析,建立的玉米抽丝期蒸腾速率预测模型可为玉米优质高产的水肥精准化、智能化控制技术提供数据支持。  相似文献   

基于VMD-MSE的玉米铜污染信息提取与预测模型     

杨可明  李燕  程凤  高鹏  张超 《农业机械学报》2019,50(1):189-194

重金属污染会引起作物光谱畸变,本文通过挖掘光谱信息中微弱的畸变信息诊断玉米受污染程度。将变分模态分解(VMD)运用到高光谱弱信息探测中,并结合多尺度熵(MSE)构建VMD-MSE光谱弱信息探测模型,同时利用模型值VM进行Cu2+含量回归分析与建模。结果表明:对原始光谱数据进行3次VMD分解后,可有效提取光谱奇异特征;计算VMD结果的MSE值,可获取5个尺度的模型值。各尺度模型值VM与玉米叶片中Cu2+含量呈现显著负相关,其中第一尺度模型值(VM1)与叶片中Cu2+相关性最好。对各尺度VM构建的Cu2+含量预测模型应用结果进行比较,证明VM1线性回归模型预测效果最优。表明VMD-MSE模型可为作物污染信息提取、污染诊断及Cu2+含量预测提供思路与方法。  相似文献