土壤成分与特性参数光谱快速检测方法及传感技术

近红外光谱技术在分析土壤成分含量以及理化特性参数方面获得了良好的预测精度.人工神经网络、遗传算法、小波变换和支持向量机等现代数据处理算法的应用,最大限度消除了光谱外界干扰、提取了光谱有效信息,使得土壤特性参数预测分析模型更准确、稳定.在进行土壤参数原位实时光谱检测时,如何消除土壤含水率、土壤粒度等的影响,还需要技术突破.开发便携式或车载式农田土壤光谱实时分析仪,是促进精细农业实践的重要措施,已开发的车载式土壤在线光谱仪可以实现多个土壤参数的分析,并达到了相当高的精度.进一步开发多功能土壤在线检测系统,利用土壤介电特性或机械特性与光谱特性测量结果相互补偿与校正以消除误差并提高测量精度,是未来的发展方向之一.光声光谱、激光诱导击穿光谱和太赫兹光谱技术等现代光谱分析方法在土壤成分与特性参数分析方面表现出很强的能力,开展基础研究,揭示这些光谱技术在不同土壤类型、不同土壤成分条件下的吸收特征参数,是未来的研究方向.     

遥感多光谱成像在解析土壤成分方面的研究进展

土壤中营养成分的变化关乎农业的生产质量,其中水分、有机质、氮、磷、钾等养分信息是土壤肥力的关键,因此获取农田土壤成分信息对农田管理有重要意义。传统土壤检测方法烦琐复杂、费时费力、效率低下,难以满足现代农业发展的需要。随着遥感技术的不断发展与成熟,基于低空尺度的农业无人机和基于高空尺度的卫星平台弥补了地面监测的空缺与不足,飞行器搭载的多光谱传感器在土壤信息的快速、无损、实时获取领域表现出巨大潜力。介绍了多光谱技术特点,概括了遥感多光谱成像技术检测土壤成分的一般步骤,重点阐述了多光谱技术在检测土壤有机质、水分、盐分等方面的研究进展,探讨了遥感多光谱技术在解析土壤成分中涉及的主要方法,最后对农业遥感多光谱成像解析土壤成分进行了思考与展望。      

土壤养分遥感监测研究进展

用遥感技术监测土壤养分是精准施肥中的一个重要手段。为此,综合分析了土壤养分遥感监测在光谱特征指标的选择、反演方法、反演模型及其适用性等方面的研究进展。研究指出,随着空间信息技术的发展,遥感技术在土壤养分预测中将展现出更广阔的应用前景。土壤养分遥感反演模型对环境、土壤类型、土壤剖面等方面的适用性、光谱特征指标的选择、动态监测模型的建立、多源数据和多种技术手段的集成将是土壤养分监测今后的发展研究方向。     

基于优化光谱指数的土壤有机质含量估算

基于高光谱数据快速监测土壤有机质含量对于评价土壤肥沃程度具有重要意义。本文试图寻求估算土壤有机质含量的最佳光谱参数,实现土壤养分无损监测。使用ASD Field-Spec3高光谱仪对野外采集的土壤样品进行室内光谱测定,并通过重铬酸钾氧化容量法测定土壤样品有机质质量比;利用两波段优化算法对构建的新算法(SOM_(CI/ND))进行波段优化,筛选基于不同光谱数据(原始光谱反射率及其对应的4种数学变换)运算下的最敏感波段组合,从而建立土壤有机质质量比高光谱估算模型。结果表明:通过归一化光谱指数(I_(ND))和概念指数(I_(CI))比值构建的新算法(SOM_(CI/ND))优化后与土壤有机质质量比之间的相关性显著提高,在光谱原始数据及其平方根、倒数变换形式下,相关系数绝对值达到0.82,且敏感的组合波段集中在2220 nm～2240 nm和2160 nm～2195 nm。基于平方根波段优化的估算模型效果最佳,估算精度为R_p~2为0.84,RMSE_P为2.24 g/kg,RPD为2.89。因此,对光谱数据的适当数学变换有利于优化光谱指数更好地估算土壤有机质质量比,进一步实现土壤有机质质量比高精度动态监测。     

基于反射光谱特性的土壤有机质含量测定仪改进设计

阐述了利用有机质的反射光谱特性对土壤有机质含量测定的原理及方法,并设计了测定仪器的总体设计方案、光路系统及仪器的硬件.为了进一步减小测量误差、提高仪器总体性能,在以前研究的基础上对光路系统的设计进行了改进--增加了另外3路光信号以反映土壤光谱在600 nm处的弓曲差,研究了不同土样处理方法对土壤有机质含量测量精度的影响.结果表明:在仪器中引入弓曲差信息后,仪器的测量精度得到了进一步提高,测量误差从7.69%减小到3.76%.     

典型拉曼光谱技术及其在农业检测中应用研究进展

拉曼光谱是一种散射光谱，具有快速、不易受水分干扰、样品无需预处理和在体检测等特点，可作为分析、测试物质分子成分和结构强有力的表征手段。随着拉曼光谱技术的不断发展，其在农业检测领域中逐渐发挥出极其重要的作用。本文概述了拉曼光谱的检测原理，从共聚焦显微拉曼光谱、傅里叶变换拉曼光谱、表面增强拉曼光谱、针尖增强拉曼光谱、共振拉曼光谱、空间偏移拉曼光谱、移频激发拉曼差分光谱、基于非线性光学的拉曼光谱等8个方面介绍了拉曼光谱技术，重点总结了拉曼光谱技术在植物检测、土壤检测、水质检测、食品检测等方面的应用研究进展，并提出了其在农业检测领域中应用需要解决的难题和未来的发展方向，以期对未来农业生产和研究带来启发。     

近红外光谱技术在生鲜肉检测中的现状及展望

近红外光谱技术作为一种高效、快捷的检测技术,在肉类产品的检测当中有独特的优势和广阔的发展前景。肉类产品的品质关系到食品安全,也影响着整个畜牧业的发展,因此对肉类产品的检测有着非常重要的意义。为此,文中综述了近红外光谱技术在生鲜肉产品品质等方面的重要研究进展,主要包括肉制品嫩度、含水量、新鲜度、蛋白质含量测定、脂肪含量测定、安全性检测等方面的研究。同时,针对当前的发展趋势展望了近红外光谱技术的发展前景,以期近红外光谱技术在肉类产品检测中得到更广泛的应用。     

车载式土壤光-电特性参数采集系统研究

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。     

主要粮食品质快速光学检测技术与装备研究进展

稻米、小麦、玉米作为三大主粮在我国居民粮食结构中占有重要位置,粮食生产、加工、储运等产业链中品质监测是不可或缺的重要环节,特别是高效、无损、客观、实时的光学品质检测对粮食行业的健康发展具有重要意义。本文对比分析了三大主粮的可见/近红外光谱、拉曼光谱、荧光光谱的光学特性及内部品质光学检测机理,总结分析了粮食内部品质光学检测技术国内外应用研究现状,探讨了机器视觉、高光谱等粮食外观品质检测技术应用范围及国内外研究现状。结合三大主粮特定的品质检测需求,总结分析了国内外粮食内部品质光学检测装置研究现状,重点探讨了外观品质检测装置的硬件组成和空间排布研究现状,并总结分析了各光学检测技术相关装置的商业化推广应用情况。最后,从粮食品质光学检测技术瓶颈出发,对粮食快速光学检测技术及装备存在的问题和发展趋势进行了分析展望。     

高光谱技术在农业遥感中的应用

高光谱技术是一个非常有利于农业行业发展的技术，该技术在农业遥感中有着非常重要的作用。虽然效果较好，但是在应用的过程中也仍然存在着一些的问题。首先对高光谱技术在农业遥感中的应用进行了分析，其次阐述了高光谱技术在农业遥感应用中存在的问题，最后提出了一些有效的解决措施，旨在提升高光谱技术的应用质量，促进农业遥感的发展。      

基于高光谱图像技术的农产品品质无损检测

高光谱图像技术结合了计算机图像与光谱技术两者的优点,是农产品品质无损检测技术的发展趋势.为此,阐述了农产品品质检测中高光谱图像技术的基本原理;介绍了高光谱图像技术在农产品外部品质和内部品质检测中的应用现状及信息处理方法;并对高光谱图像技术应用于农产品品质检测技术的发展提出了建议.     

我国玉米精密播种机械化的现状与发展趋势

玉米精密播种机械化已成为现代播种技术的主要特征和播种技术的主要发展方向,分析了我国玉米精密播种机械化的现状及其影响因素,重点探讨了实施玉米精密播种机械化过程中精密播种机排种器的研究现状及存在的问题,提出了我国玉米精密播种机械化技术应着眼于完善作物育种系统,尽快完全实现种子的商品化;注重玉米精密播种机的精密排种器研究;逐步建立玉米精密播种机械化体系,从生产环节机械化向全过程机械化发展和加强玉米精密播种机械化技术质量的监测工作和监督力度等方面的工作。     

农畜产品品质无损检测中高光谱图像技术的应用进展

高光谱图像技术结合了计算机图像与光谱技术两者的优点,是农畜产品品质检测技术的发展趋势。阐述了农畜产品品质检测中高光谱图像技术的硬件组成和图像的获取方法。介绍了高光谱图像技术在农畜产品品质检测中的应用现状以及数据处理方法,重点分析了不均匀二次差分算法和独立分量分析算法。对高光谱图像技术应用于农畜产品品质检测的技术发展提出了建议。     

水果分选机的研究现状与发展状况

概述了水果分选机研究的目的及意义,介绍了各种水果分选机的分选原理、研究现状和计算机视觉技术在水果品质检测中的应用.同时,针对水果品质的各个检测指标,介绍了相应的检测方法,分析了当今研究中存在的问题,特别是检测速度和精度的问题,并提出了水果分选机的发展方向.     

基于加速度补偿的土壤紧实度测量方法与传感器设计

针对目前基于圆锥指数的土壤紧实度测量中,无法消除土壤摩擦力对紧实度测量的影响,要求检测传感器匀速贯入土壤,因此存在使用不便、精度不高的难题。为了提高土壤紧实度实时测量方法的精度及可操作性,在圆锥指数方法基础上,设计了土壤紧实度实时检测传感器,并加入了加速度的同步测量,消除了使用过程中金属杆插入速度不均造成的误差,提高了土壤紧实度测量精度。通过大量试验验证了自制传感器具有较好的静态性能和动态性能,其测量范围为0~900 k Pa,灵敏度为0.041 896,稳定性测量标准差为5 k Pa,测量精度为±0.02%FS,超调量为7.81%,过渡时间为0.632 s。与美国SC-900型土壤紧实度仪对比其准确性的线性拟合决定系数均达到0.96以上,结果表明设计的土壤紧实度传感器与SC-900型土壤紧实度仪在实际测量中性能相当,且使用更方便、价格更低廉。为农林生产、环境保护及生态监测提供了一种具有自主知识产权、精准获取土壤紧实度的有效手段。     

虚拟技术在拖拉机检测试验中的应用

运用LabVIEW虚拟仪器技术开发平台，设计开发了一个由计算机控制的拖拉机检测试验数据采集分析系统。系统具有操作简单、测试项目多和测试精度高等特点，能对拖拉机的左右制动性能、轴重、车速、烟度、灯光及噪声进行自动测试。     

基于CT扫描技术的土壤孔隙定量表达优化

现有土壤孔隙量化方法主要通过图像处理软件实现孔隙结构的辨识与分析,此类通用的图像处理软件或医学处理软件未考虑土壤内部物质的复杂多变性以及孔隙结构的细小和不规则性,从而导致孔隙分割精度低进而量化误差大,为解决这一问题,本文针对土壤CT图像的特点提出了一种孔隙量化方法。该方法主要包括图像处理和量化分析两部分:选用自适应中值滤波算法去除噪声对孔隙边缘的影响,并采用迭代最佳阈值法与Canny边缘检测算子相结合的方法,准确识别出土壤孔隙结构及轮廓线;运用数学统计方法定量研究土壤孔隙率、孔隙数目、分形维数、成圆率等几何指标,用以揭示孔隙结构的复杂性和不规则性,实现对土壤孔隙的量化分析。最后,以冻融循环作用下的土壤为应用对象验证该方法性能。结果表明,本文方法能精确地定位孔隙轮廓,有效地分割孔隙结构,而且通过多种孔隙几何指标的量化可揭示出冻融循环作用对土壤结构的影响,为孔隙几何特征和空间特征的量化表达奠定了基础。