稻谷千粒质量近红外光谱定量分析

利用近红外漫反射光谱分析技术对稻谷千粒质量进行了测定和研究.通过对70个不同品种的稻谷样本进行近红外光谱扫描,将获得的光谱进行10种不同方法的预处理,然后应用PLS方法建立稻谷千粒质量预测的定标模型,根据交互验证决定系数(R2)和交互验证标准差(RMSECV)进行最佳定标模型选择,最后依据稻谷千粒质量预测值与真实值间的相关系数(r)和预测标准误差(SEP)进行模型预测能力评价.结果显示,在光谱区间11 998.9～7 497.9+6 101.7～5 449.8+4 601.3～4 246.5 cm-1、采用最小-最大归一化预处理方法建立的定标模型具有最大的交叉验证决定系数0.773和最小的均方根误差1.67 g;以最佳定标模型预测的稻谷千粒质量与真实值之间的相关系数为0.945,预测标准误差为0.76 g,表明近红外光谱分析技术可以用来进行稻谷千粒质量的快速测定.     

稻谷千粒质量近红外光谱定量分

利用近红外漫反射光谱分析技术对稻谷千粒质量进行了测定和研究。通过对70个不同品种的稻谷样本进行近红外光谱扫描，将获得的光谱进行10种不同方法的预处理，然后应用PLS方法建立稻谷千粒质量预测的定标模型，根据交互验证决定系数（R2）和交互验证标准差（RMSECV）进行最佳定标模型选择，最后依据稻谷千粒质量预测值与真实值间的相关系数（r）和预测标准误差（SEP）进行模型预测能力评价。结果显示，在光谱区间11998.9～7497.9＋6101.7～5449.8＋4601.3～4246.5cm-1、采用最小—最大归一化预处理方法建立的定标模型具有最大的交叉验证决定系数0.773和最小的均方根误差1.67g；以最佳定标模型预测的稻谷千粒质量与真实值之间的相关系数为0.945，预测标准误差为0.76g，表明近红外光谱分析技术可以用来进行稻谷千粒质量的快速测定。     

饲料总能近红外反射光谱定量分析模型的优化

利用近红外反射分析技术, 采用偏最小二乘(PLS)回归方法,分别对光谱进行附加散射校正、变量标准化、一阶导数和二阶导数处理,建立了饲料中总能的预测模型.通过比较,附加散射校正和一阶导数处理定标效果最优.定标集化学分析值与预测值之间的决定系数R2和标准差RMSEC分别为0.9060和0.153,相对分析误差为3.36;验证集化学分析值与预测值之间的决定系数r2和标准差RMSEP分别为0.8924和0.156,相对分析误差为3.22.结果表明,利用近红外光谱反射(NIRS)分析技术可以定量检测充料总能的含量.     

花椒挥发油含量的近红外光谱无损检测

应用近红外漫反射光谱技术,采用偏最小二乘法,针对118份完整花椒颗粒定标样品集,研究了扫描分辨率为4、8、16 cm-1,扫描次数为32、64、128的9种扫描参数组合情况下的挥发油含量近红外光谱预测模型.扫描分辨率为16 cm-1、扫描次数为128时,建立的预测模型最优.在最优参数组合情况下,定标集样品的内部验证决定系数R2为0.907,交互验证误差均方根为0.509,用20份样品作为预测集进行外部验证,外部验证决定系数R2为0.973,预测误差均方根为0.272,相对分析误差为6.28.结果表明,近红外光谱分析技术可以快速、无损地检测花椒颗粒中挥发油的含量.     

饲料中动物源性成分显微近红外光谱检测分析

探讨了应用显微近红外光谱分析技术检测饲料中动物源性成分的可行性.利用12个动物源性成分饲料样品和14个植物源性成分饲料样品建立偏最小二乘定标模型,数学预处理方法为导数+多元散射校正,利用平均光谱来优化模型实现数据压缩,模型的决定系数、交互验证标准差分别为0.969、0.090.4个配合饲料样品作为外部验证未出现误判.结果表明显微近红外光谱分析技术可用于检测饲料中动物源性成分.     

鱼粉品质的近红外反射光谱快速检测方法

利用近红外光谱分析技术检测145个鱼粉样品化学成分,其中115个作为定标集,其余30个作为检验集。采用偏最小二乘法(PLS)建立定标模型,并对原始光谱进行预处理。结果表明,以一阶导数和9点卷积平滑预处理效果最佳。用所建立的定标模型对检验集样品进行成分预测,并对预测值与化学分析值之间进行F检验,结果表明,在置信度为99％下,除钙之外,其他成分均为高度显著。近红外光谱分析技术可以检测鱼粉中的水分、粗蛋白、粗脂肪、粗灰分、总磷和盐分,但钙的预测结果不理想。     

鱼粉、豆粕样本-样本二维相关近红外光谱判别

为了探讨利用二维相关近红外光谱法快速判别鱼粉和豆粕饲料原料的可行性,共收集了52个鱼粉、60个豆粕样品,其中34个鱼粉和40个豆粕样品作为定标集,其余18个鱼粉和20个豆粕样品作为独立验证集,用Spectrum400型近红外光谱仪扫描获取光谱,并对其特征峰进行解析.采用样本-样本二维相关分析方法定性判别鱼粉、豆粕,当预处理方法为一阶导数时,判断正确率为100％.与偏最小二乘判别分析方法相比,二者均可正确检测鱼粉、豆粕,其中二维相关方法的建模及验证算法简单、计算量小、运算速度快.     

绿茶游离氨基酸总量近红外光谱定量分析模型优化

采集158份绿茶样品并对其进行光谱扫描,分别采用主成分回归、偏最小二乘、改进偏最小二乘3种定量校正方法,对原始光谱分别进行4种不同的预处理,运用正交试验设计,建立了绿茶中游离氨基酸总量优化定标模型,利用目标函数法对模型进行评定,并对模型的适用性进行了验证.试验结果为:SNV Detrend,1,1,4,4的光谱预处理下,采用改进偏最小二乘法进行定标建立的模型最优,其目标函数值厂为94.25%,验证相对标准差eRSD为6.39%(<10%).结果表明:采用正交试验设计能够综合考查不同的校正方法和光谱预处理对模型的影响,利用近红外光谱分析法能够实现绿茶中游离氨基酸总量的定量、快速检测.     

基于NIRS的反刍动物饲料中肉骨粉判别

收集国内常用的、具有代表性的精料补充料和肉骨粉,制备定标集样品235个,外部验证集样品152个.在400～2 498 nm波长范围内进行近红外光谱扫描,选择合适的光谱预处理方法和光谱范围,采用SIMCA方法和DPLS方法分别建立判别分析模型.建立的SIMCA判别分析模型对外部验证集的正确判断率为96.1%,建立的DPLS判别分析模型对外部验证集的正确判断率为100%.与NIRS定量分析精料补充料中MBM的方法相比,定性分析模型能准确判断饲料样品是否掺有MBM.     

基于NIRS的反刍动物饲料中肉骨粉判

收集国内常用的、具有代表性的精料补充料和肉骨粉，制备定标集样品235个，外部验证集样品152个。在400～2498nm波长范围内进行近红外光谱扫描，选择合适的光谱预处理方法和光谱范围，采用SIMCA方法和DPLS方法分别建立判别分析模型。建立的SIMCA判别分析模型对外部验证集的正确判断率为96.1%，建立的DPLS判别分析模型对外部验证集的正确判断率为100%。与NIRS定量分析精料补充料中MBM的方法相比，定性分析模型能准确判断饲料样品是否掺有     

基于无人机高光谱影像的水稻叶片磷素含量估算

为快速获取水稻叶片磷素含量信息,采用无人机搭载高光谱成像仪获取水稻冠层高光谱影像,并采样检测叶片磷素含量（质量分数）（Leaf phosphorus content, LPC）。分析了水稻LPC在无人机高光谱影像上的光谱特征,使用连续投影算法提取对磷素敏感的特征波长,通过任意波段组合构建并筛选与磷素高度相关的光谱指数,基于特征波长反射率和光谱指数建立水稻LPC的估算模型,利用最佳模型对高光谱影像进行反演填图,得到LPC空间分布信息。结果表明：全生育期内LPC与462~718 nm范围内光谱反射率显著负相关,负相关最大处相关系数达到-0.902;LPC的特征波长为670、706、722、846 nm,基于特征波长、使用偏最小二乘回归建立的LPC估算模型精度最高,验证R2达到0.925,RMSE为0.027%;在任意波段组合构建的3种类型的光谱指数中,NDSI(R498,R606)、RSI(R498,R606)和DSI(R498,R586)与LPC的相关性最高,相关系数分别为0.913、0.915和0.938;基于3个光谱指数、使用神经网络构建的LPC估算模型精度较高,验证R2为0.885,RMSE为0.029%;对各生育期水稻LPC空间分布的反演结果与实测数据相一致,说明利用无人机高光谱遥感可以实现田间水稻LPC的快速无损监测。     

基于高光谱的抽穗期寒地水稻叶片氮素预测模型

为快速、无损地监测水稻叶片氮素营养状况,开展了基于高光谱成像技术的抽穗期寒地水稻叶片氮素预测模型的研究。以不同施氮水平的寒地水稻叶片为研究对象,采用连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)和分段主成分分析(segmented principal components analysis,SPCA)方法选择水稻叶片的高光谱特征波段,SPCA方法降维后结合相关分析(correlation analysis,CA)构建特征光谱参量,并建立基于全波段高光谱数据、SPA特征波段及SPCA特征光谱参量的多种回归分析模型且对模型进行检验和筛选。研究结果表明:在校正集决定系数RC2上,基于多元逐步回归分析(multiple stepwise regression analysis,MSRA)的全波段模型较好,RC2=0.9 6 4,校正集均方根误差RMSEC=0.083;RP2为0.961,RMSEP为0.050。该研究结果为快速检测水稻叶片氮素含量及水稻生长期间精确施肥管理提供了技术支撑和理论依据。     

物联网在水稻区域试验信息采集中的应用研究

农作物新品种区域试验是在多个地点种植,评价品种的特征特性,为品种审定提供重要的科学依据。区域试验过程中存在若干问题,会对试验质量造成影响。水稻是我国最主要的粮食作物,每年的参试品种数量庞大,增加了工作量,区域试验所面临的问题更为明显。为此,以物联网为基础,建立了水稻区域试验的信息采集系统。系统的信息感知层收集气象、环境及水稻生长信息后通过网络传输层发送到信息管理层,分析之后为区域试验的农艺操作和结果判定提供依据。试验结果表明:系统采集的降雨量、土壤含水量和水稻抽穗期数据与实际接近,没有明显的差异;系统对水稻抽穗期的评估最为准确,可以代替人工操作,极大地减少区域试验工作量。     

加载速度对稻米籽粒剪切特性影响的研究

稻米籽粒的剪切特性指标可以用来评价稻米的品质.为此,通过剪切试验获得了稻米籽粒剪切特性的力学指标(硬度、破坏能、破坏力及破坏应力等),并研究了不同加载速度下稻米的剪切特性指标,通过多项式回归建立了剪切特性指标与加载速度之间关系的回归方程,为评定和控制水稻的最后质量提供新的手段和研究方法.     

基于无人机偏振遥感的水稻冠层氮素含量反演模型

受水稻冠层几何结构的影响,传统的无人机高光谱获取到的反射光谱信息中包含与水稻内部组成物质无关的镜面反射信息,从而影响水稻氮素含量的反演精度,因此在利用无人机获取水稻冠层反射光谱信息时,有必要考虑通过偏振测量技术去除反射光谱中的镜面反射分量,进而实现提升水稻氮素含量反演精度的目的。基于无人机偏振遥感测量得到的水稻分蘖期多角度偏振光谱数据和与之对应的氮素含量数据,采用植被指数方法分析二者之间的相关性,得到了水稻冠层偏振光谱数据与其对应氮素含量相关性最高时对应的角度,选取该观测角度下的偏振光谱数据,利用连续投影法(Successive projections algorithm, SPA)提取特征波段,在此基础上,基于数学变换的方法,提出了构建植被指数的新思路,构建了由2个波段组成的偏振光谱植被指数(Polarisation spectrum vegetation index, PSVI),并利用线性回归方法建立水稻冠层氮素含量的反演模型。结果表明,通过对不同观测天顶角下水稻冠层偏振光谱数据与氮素含量相关性分析,得到最佳观测角度为-15°(后向观测15°);利用连续投影法提取得到该角度下偏振...     

A software package for optimizing rice production management based on growth simulation and feedback control

To monitor the impact of weather on rice crop production and make cultivational decisions following changing weather, a software package as presented that combines rice simulation with cultivational decision by using cybernetics theory. According to rice canopy appearance, weather, soil, and fertilizing and irrigation management, the future dynamics of rice growth and development was simulated and predicted by using a series of simulation models. The cultivational decision, which is well matched with the current year's weather, was made by means of system cybernetics theory based on a comparison between the predicted and desired dynamics of rice canopy, and several responsive cultivational decision-making models.     

黄酒总糖含量的中红外光谱定量检

利用中红外光谱技术对黄酒中的总糖含量进行了快速检测.实验以3个厂家的共30个样品为研究对象,在1000～1500cm-1和2500～3000cm-1波段范围内建立了多元线性回归、主成分回归以及偏最小二乘回归模型,并比较了微分的光谱预处理方法对模型精度的影响.二阶微分光谱建立的偏最小二乘模型的精度最佳,交互验证的相关系数为0.984,RMSECV为0.765g/L, RPD为5.75,表明中红外光谱技术可以用于黄酒中总糖含量的快速检测.     

牛肉嫩度的高光谱法检测技术

为实现对牛肉嫩度的预测和分级,构建了试验用高光谱检测系统,在400～1000nm波长范围内获取牛肉表面的高光谱散射图像.从高光谱图像中提取牛肉的反射光谱曲线,用step-wise逐步回归法选择 430、496、510、725、760和828nm 6个波长建立了多元线性回归模型,用全交叉验证法验证模型的预测效果,模型的预测相关系数为0.96,预测标准差为0.64kg.以嫩度6.0kg为界将样本分为嫩牛肉和粗糙牛肉2类,特征波长处反射值为变量,建立了正则判别函数对牛肉嫩度分级,用全交叉验证法验证训练的效果.嫩牛肉分级准确率为83.3%,较粗糙牛肉分级准确率为90.9%,总的分级准确率为87.0%.研究表明该预测和分级技术具有一定的可行性.     

基于光谱和形状特征的水稻扫描叶片氮素营养诊断

使用扫描仪获取水稻叶片图像,综合运用数字图像处理技术、参数优选和分类方法,研究了不同氮素水平水稻叶片的光谱和形状特征,并进行了氮营养的诊断与识别。研究利用面向对象的分类方法提取叶尖部位的黄化面积比例,指数回归分析结果显示此参数与叶片氮含量具有很高的相关性(R2=0.863)。提取整叶和叶尖的颜色参数并分别与叶片氮含量进行指数回归分析,发现叶尖部位的颜色特征能更好地反映叶片的氮素营养状况。采用CfsSubsetEval和Scatter search相结合方法对特征进行约简与优化,根据选择结果结合支持向量机方法进行模式识别。精度检验结果显示该方法对缺氮和正常叶片的正确识别率较高,随氮素水平的升高,正确识别率降低,对过量水平的正确识别率较低,叶面积在缺氮和正常模式下能对识别起到很好的辅助作用。