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基于反射光谱预处理的苹果叶片叶绿素含量预测 总被引:9,自引:8,他引:1
以苹果叶片叶绿素含量为研究对象,定量研究了光谱数据预处理方法对光谱特征提取及叶绿素含量预测模型的影响。首先,比较了苹果叶片原始反射率光谱、小波包去噪反射率光谱、反射率一阶差分光谱、先小波包去噪后一阶差分光谱、先一阶差分后小波包去噪光谱这5种光谱的波段间相关系数以及光谱与叶绿素含量间的相关系数,建立了叶绿素含量预测逐步回归模型并对建模结果进行了比较分析。结果表明单纯3层sym8小波包去噪可使光谱曲线平滑,但不会明显提高模型精度;一阶差分虽然放大了局部噪声,但是消除了基线漂移影响,可提高模型精度;先差分后小波包去噪比先小波包去噪后差分具有更高的峰值信号噪声比,更低的均方误差与最大误差,建模结果也显示出同样的结果。因此,先差分后小波包去噪算法可认为是一种有效的苹果叶片叶绿素含量预测光谱预处理方法。利用这一方法建立了苹果叶片叶绿素含量预测模型,获得了较高的预测精度。该研究可用于对苹果树营养状态的评价并指导按需施肥。 相似文献
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冬枣氮素含量预测模型中特征波长选择方法的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
为了提高近红外光谱法快速测定枣叶氮含量的准确性和鲁棒性。采用偏最小二乘法建立了冬枣叶片氮含量近红外光谱模型。模型的相关系数为0.799,均方根误差为0.055。整个光谱区域包含了许多与冬枣氮含量无关的光谱变量。冗余信息的存在降低了模型的预测性能。所以采用间隔偏最小二乘(IPLS)结合遗传算法和模拟退火算法来选择冬枣叶片氮含量的特征波长。用凯氏定氮法测定冬枣叶样品的氮含量。试验选用15棵枣树,每棵树5个叶片作为试验对象。用于光谱测量的仪器是ASD光谱仪,测试仪在350~2 500 nm波长范围内,光谱分辨率为1 nm。在数据采集前使用了白板进行校正(标准白板反射系数为1),每个样品测量了5次,取平均值作为样品的相对反射率。遗传算法结合间隔偏最小二乘法选取的4个特征波长为685,689,781,783 nm。根据这4个波长,建立了冬枣叶片氮含量近红外光谱模型。模型预测相关系数为0.9175,预测均方根误差为0.063。利用模拟退火算法,建立了7个波长的冬枣叶片氮含量的近红外光谱模型。模型的相关系数为0.9301,均方根误差为0.052。因此,近红外光谱结合光谱选择方法的特点,可以有效地提高模型的精度,使模型更实用。但光谱选择方法的特点并不普遍。基于单波长变量选择的模型更为敏感,更适用于均匀采样。基于波长间隔选择的模型抗干扰能力相对较强,但更适合于不均匀采样。因此,基于状态与模型相结合的特征选择可以更好地应用于模型。 相似文献
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为给果园精细管理中果树修枝整形、果实品质评价以及果实产量估算等提供科学的理论依据和技术指导,以果园自然开心形苹果树为研究对象,基于果树三维点云结构,进行果树冠层空间光照分布建模研究。用三维点云重构技术和点云分割技术获取果树不同高度的点云分层,分别使用像素占比和Graham扫描算法计算各高度点云分层垂直投影的有效投影面积和占地面积及有效叶面积指数。以果树冠层不同高度层的有效叶面积指数为自变量,对不同高度层平均相对光照强度进行线性回归,获得果树冠层光照分布模型,并对模型进行验证。结果表明:所建果树冠层光照分布模型的校正决定系数R2c为0.924,校正均方根误差RMSEC为0.05,验证决定系数R2v为0.955,验证均方根误差RMSEP为0.04,相对分析误差RPD为4.91。该模型具有较高的预测精度和较强的预测能力。 相似文献
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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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郑立华 《新农村(黑龙江)》2012,(4):103-103
紫云英是武夷山市冬种绿肥的主要品种,稻田冬种紫云英可改良土壤,培肥地力,提高粮食产量,减少化肥用量,降低农业生产成本,减轻环境污染,同时可作青饲料,其经济效益和生态效益显著。通过示范推广,武夷山市紫云英种植面积从2008年800亩到2011年20000亩,紫云英种植得到了大力的发展。近年来,笔者承担了冬闲田种植紫云英示范推广工作,现将示范推广技术总结如下。 相似文献
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土壤成分与特性参数光谱快速检测方法及传感技术 总被引:10,自引:0,他引:10
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. 相似文献
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基于随机森林算法的自然光照条件下绿色苹果识别 总被引:6,自引:0,他引:6
果实识别是自动化采摘系统中的重要环节,能否快速、准确地识别出果实直接影响采摘机器人的实时性和可靠性。为了实现自然光照条件下绿色苹果的识别,本文采集了果实生长期苹果树图像,并利用随机森林算法实现了绿色苹果果实的分类和识别。针对果树背景颜色和纹理特征的复杂性,尤其是绿色果实和叶片在很多特征上的相似性,论文基于RGB颜色空间进行了Otsu阈值分割和滤波处理,去除枝干等背景,得到仅剩果实和叶片的图像。然后,分别提取叶片和苹果的灰度及纹理特征构成训练集合,建立了绿色苹果随机森林识别模型,并使用像素模板验证数据集,对模型进行预测试验,正确率为90%。最后,选择10幅自然光照条件下不同的果树图像作为检测对象,使用该模型进行果实识别并使用霍夫变换绘制果实轮廓,平均识别正确率为88%。结果表明,该方法具有较高的鲁棒性、稳定性、准确性,能够用于自然光照条件下绿色果实的快速识别。 相似文献
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基于GPRS的移动式农田信息智能服务系统通信协议 总被引:1,自引:1,他引:0
移动式智能服务信息系统中,远程无线网络通信协议至关重要,担负着远程主机和移动终端之间进行信息交换和实现信息同步的功能。由于农田信息复杂多样,无法设计出通用的网络传输协议,必须根据实际应用中具体的需求而制定,因此该文提出了基于TCP/IP远程农田网络通信协议。利用此协议,移动式智能服务信息系统实现了远程主机对移动终端PDA的有效管理,实现了远程主机与无线移动终端之间的信息无缝连接,为实现对农田土壤水分、温度等数据的监控奠定基础。 相似文献