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车载式土壤光-电特性参数采集系统研究 总被引：1，自引：0，他引：1
土壤电导率是衡量土壤传导电流能力的一种固然属性,除了能够反映土壤质地外,还能够反映土壤的含水率、含盐量、有机物含量等特性。利用土壤光谱数据可以分析出土壤含水率、养分等,且测量过程中无需采样、搅动土壤。通过土壤电导率数据和光谱数据的综合、校正,能够提高系统的精度。基于嵌入式技术开发了土壤电导率和光谱反射率综合检测系统。土壤电导率测量系统采用基于改进的电流-电压四端法原理,使用深松犁的尖端作为电极传感器,能够在测量的同时完成松土的作用。光谱测量系统使用微型光谱传感器采集光谱数据,并进行实时处理。在采集土壤电导率、光谱数据的同时,系统同步采集GPS信息,并和土壤电导率、光谱数据一起保存,供进一步绘制土壤特性分布图使用。系统能够实时综合处理多种数据,并进行显示、保存等操作,具有良好的应用 前景。 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,以玉米为例设计了基于多光谱成像的田间作物植株叶绿素检测系统,包括可见光(RGB)和近红外(Near-infrared, NIR)图像采集模块、主控处理器模块、模型加速模块、显示及电源模块,用于实现玉米植株智能识别与叶绿素指标一体化检测。首先,采集玉米苗期和拔节期冠层图像数据集,比较了植株冠层实例分割与株心目标检测两种深度学习模型,构建了基于MobileDet+SSDLite(Single shot multibox detector lite)轻量化网络的玉米植株定位检测模型,实现玉米植株识别。其次,提取被识别的植株株心RGB-NIR图像,开展RGB和NIR图像匹配与分割,提取R、G、B和NIR灰度值计算植被指数,使用SPXY算法(Sample set portioning based on joint X-Y distances)和连续投影算法(Successive projections algorithm, SPA)分别对数据集进行样本划分及特征变量筛选,选择高斯过程回归(Gaussian process regression, ... 相似文献
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冬小麦生育早期长势反演模型通用性研究 总被引：1，自引：0，他引：1
分析了生育早期(返青期、拔节前期、拔节后期)各阶段的冠层叶片光谱特性与叶绿素含量的关系,基于单波段反射率构建了一元预测模型,同样基于植被指数构建了多元叶绿素含量的反演模型,对两类建模方法构建的叶绿素含量预测模型进行了同生长阶段预测(SPV)和后续生长阶段的交叉预测(CPV),比较了模型的预测效果,得出了构建冬小麦生育早期冠层叶片叶绿素含量的通用预测模型的建模策略。研究结果表明:以返青期冠层叶片单波段反射率构建的一元反演模型,具有一定的模型通用性,能够较为准确的预测拔节前期的叶片叶绿素含量。利用偏最小二乘原理构建多元反演模型具有良好的通用性和较强的鲁棒性,能够较好地反演冬小麦生育早期冠层叶片叶绿素含量。而以MPRI、NDVI、RVI为组合构建的多元模型兼具通用性和简练性,可以作为多元预测模型构建的参考组合。 相似文献
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为了更加方便、简捷、快速的对温室番茄叶绿素含量进行检测,利用光谱分析技术,开发了一种用于预测温室番茄叶片叶绿素含量的新型作物长势仪。仪器选择527 nm和762 nm两个波长作为特征波长。由一个“Y”型光纤,两个硅光电池,一个信号处理单元,中心处理器及友好的人机交互界面组成。由番茄叶片反射回来的反射光经过“Y”型光纤到达硅光电池的表面,硅光电池可以将此光信号转换成电信号。然后经过信号处理单元的放大滤波转换成可以经CPU处理的电压信号。根据测量得到的光谱反射率可以计算出番茄叶片的光谱系数,再根据光谱系数预测 相似文献
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介绍了一种自行设计的，基于电流-电压四端法的便携式土壤电导率(EC)在线测试仪的开发情况。该测试仪包括土壤电导率传感器、控制与数据采集器和计算机应用软件等。传感器有4个电极，2个用于向土壤中输入恒流，另外2个用于检测与土壤电导率密切相关的电压降；控制与数据采集器把传感器产生的电压信号转换为数字信号，计算并显示电导率；计算机应用软件把接收到的数据存入Microsoft Access数据库。在实验室土槽内对该测试仪传感器的性能进行了测试，并与电导率仪测量结果进行了比较分析。结果表明，传感器输出电压与电导率仪测量值变化趋势一致，采用多种非线性数学模型对各组数据进行了曲线拟合，结果均在幂函数模型上获得最佳回归，测定系数(R^2)大于0．99。 相似文献
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四波段作物冠层分析仪设计 总被引：1，自引：0，他引：1
为解决当前作物氮素分析成本较高、分析过程复杂、分析时间长等问题,设计了一款基于光谱学原理的四波段作物冠层分析仪,通过快速检测作物冠层植被指数预测作物长势.分析仪主要由控制单元和测量单元组成.控制单元只含一个控制器,该控制器作为整个无线传感网络的协调器,负责将各个传感器节点发送的数据进行分类、显示以及存储等,并根据测量结果计算作物营养成分含量.测量单元则由多个光学传感器组成,主要负责光学信号的采集、放大、发送等.每个传感器可以在4个光学波段进行测量,分别是绿色植物可见光主要反射峰550 nm,可见光主要吸收波段650 nm,近红外波段766、850 nm.标定试验显示光学传感器工作稳定,仪器具有较高的精度.初步玉米田间试验表明,仪器的测量结果与玉米叶片全氮含量的相关系数达到0.884. 相似文献
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基于自然光照反射光谱的温室黄瓜叶片含氮量预测 总被引：6，自引：3，他引：6
利用便携式光谱辐射仪测量了自然光照条件下温室黄瓜叶片的光谱反射率,并计算了反射率光谱的一次微分光谱。反射率光谱以及一次微分光谱与叶片含氮量的相关分析表明,温室内光谱特性与叶片含氮量相关性最大的敏感波段分别是505～664 nm和685～722 nm。当利用原始光谱进行分析时,通过变量筛选得到了4个敏感波长,分别是568、596、640和664 nm。偏最小二乘回归分析(PLSR)以及归一化颜色指数(NDCI)分析都表明,建模时的相关系数RC>0.800,模型验证时的相关系数RV>0.700。对微分光谱进行的相关分析结果表明,利用单一敏感波长520 nm就可获得理想模型,建模时的相关系数为0.880,模型验证时的相关系数为0.787。对比原始光谱的PLSR模型与一阶微分光谱的一元线性回归模型可以得知,原始光谱以及一阶微分光谱都可用于温室内叶片含氮量的预测,而且一阶微分光谱在一些特殊的波长处具有更高的预测能力,这些模型将成为开发便携式作物长势诊断仪器的技术基础。 相似文献
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开发了一种适合我国较小地块应用的便携式土壤电导率实时分析仪,室内性能试验表明,探针在Wenner组态和Schlumberger组态条件下,仪器输出电压与土壤电导率具有一致的变化趋势,特别是在Schlumberger组态某结构下,传感器获得了最高的测量精度.对实验结果进行了非线性回归建模,采用的3个模型分别是幂函数模型、多项式模型和指数模型,模型分析结果显示,幂函数模型具有最优的预测结果,模型测定系数达到0.994.幂函数模型的常数项与传感器结构有关,乘幂项则不随传感器结构参数变化,而受土壤质地、土壤密度等因素的影响.模型还需要通过田间试验进一步验证. 相似文献
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为了探索玉米苗期叶片叶绿素含量指标的快速、非破坏性估测方法,该文运用多光谱图像技术对大田玉米苗期叶绿素含量指标进行快速无损的诊断研究。大田试验中,采用2-CCD多光谱图像采集系统获取大田玉米苗期的冠层多光谱图像,并同步采集漫反射灰度板的多光谱图像。为消除光照对图像采集质量的影响,准确将不同光照条件下的玉米冠层图像数据转换为其叶面反射率数据,标定试验中采用一块4个不同灰度级的满足朗伯面条件漫反射灰度板,建立了叶片光谱反射率同图像灰度值之间的线性反演公式,并与大田试验中漫反射灰度板的多光谱图像建立了玉米冠层图像灰度值的校正公式。对玉米苗期冠层多光谱图像进行处理,提取出玉米冠层B、G、R、NIR(中心波长分别为470,550,620,800 nm)4个波段归一化平均灰度值。通过灰度值的校正公式得到校正后的归一化平均灰度值,由线性公式反演出R、G、B、NIR 4个波段的平均反射率值,并计算4种常见光谱植被指数(RNDVI、RNDGI、RRVI和RDVI),采用最小二乘-支持向量回归(LS-SVR)建立植被指数同叶绿素含量指标的拟合模型。结果表明:植被指数RNDVI、RRVI和RDVI和玉米冠层叶绿素含量指标拟合验证集决定系数R2为0.56,达到了较为理想的拟合结果。证明通过漫反射灰度板对玉米冠层多光谱图像建立反射率反演校正模型的方法是可行的,这一方法为快速无损检测玉米苗期叶绿素含量指标提供了支持。 相似文献
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基于GIS的苹果病虫害管理信息系统 总被引：15，自引：2，他引：15
以实现苹果病虫害的高效管理与预测预报为目的，设计开发了基于GIS的苹果病虫害管理信息系统。系统以GIS技术、人工神经网络技术和Internet 技术为支撑，包括苹果病虫害基础数据处理子系统、苹果虫害预测预报子系统和苹果病虫害网络发布子系统。在基础数据处理子系统中，系统具有数据获取、数据导出、属性查询、空间查询、数据统计分析、图层编辑、插值分析等功能；在苹果虫害预测预报子系统中，系统具有病虫害图片库维护、病虫害诊断、虫害预测预报功能；在病虫害网络发布系统中，系统提供了苹果病害信息查询、苹果虫害信息查询、专题图查询、预测预报结果查询等功能；系统提供的算法可以较好地预测苹果病害的发生程度。系统作为一种工具软件可以为果树病虫害管理、田间数据分析与精细农业研究提供支持。 相似文献