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近红外光谱和机器视觉信息融合的土壤含水率检测
引用本文:肖 武,李小昱,李培武,冯耀泽,王 为,张 军.近红外光谱和机器视觉信息融合的土壤含水率检测[J].农业工程学报,2009,25(8):14-17.
作者姓名:肖 武  李小昱  李培武  冯耀泽  王 为  张 军
作者单位:1. 华中农业大学工程技术学院,武汉,430070
2. 中国农业科学院武汉油料作物研究所,武汉,430062
基金项目:黄土高原土壤侵蚀与旱地农业国家重点实验室基金(10501-166)
摘    要:为了精确、快速和稳定测定土壤含水率以及扩大所建模型的适应性,该文提出了机器视觉与近红外光谱技术融合的土壤含水率分析方法。通过试验建立了湖北地区主要土壤基于近红外光谱的土壤含水率分析模型、基于土壤表层图像特征参数的含水率分析模型和机器视觉与近红外光谱信息融合的土壤含水率分析模型。结果表明,基于近红外光谱含水率分析模型虽然具有较高的精度,但该模型预测非建模样品黄绵土误差均大于4%;以图像特征参数H,S和V所建BP人工神经网络非线性预测模型最优,模型的决定系数R2为0.9849,但当土壤水分饱和(达到20%以上)时存在分析误差;而所建立的土壤的近红外光谱与机器视觉BP神经网络信息融合模型可预测非建模样品黄绵土与水分饱和达20%以上土壤,决定系数R2可达到0.9961,融合模型分析精度均高于单独使用近红外光谱或机器视觉分析模型。

关 键 词:土壤含水率,信息融合,近红外光谱,机器视觉,BP神经网络
收稿时间:2008/4/24 0:00:00
修稿时间:2009/6/30 0:00:00

Soil moisture detection based on data fusion between near-infrared spectroscopy and machine vision
Xiao Wu,Li Xiaoyu,Li Peiwu,Feng Yaoze,Wang Wei and Zhang Jun.Soil moisture detection based on data fusion between near-infrared spectroscopy and machine vision[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering,2009,25(8):14-17.
Authors:Xiao Wu  Li Xiaoyu  Li Peiwu  Feng Yaoze  Wang Wei and Zhang Jun
Institution:1.College of Engineering and Technology;Huazhong Agricultural University;Wuhan 430070;China;2.Oil Crops Research Institute;Chinese Academy of Agricultural Sciences;China
Abstract:The aim was to find out a way to accurately,rapidly and stably measure soil moisture and extend the model adaptation.Data fusion technology of machine vision(MV) and near-infrared spectroscopy(NIRS) was introduced to analyze soil moisture.Three kinds of soils(paddy soil,yellow brown soil and tidal soil) were collected from Hubei province to construct soil moisture analysis model based on NIRS;Soil surface image characteristics technique was used to build soil moisture analysis models using those three kinds...
Keywords:soil moisture  data fusion  near infrared spectroscopy  machine vision  BP neural network
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