基于分焦平面偏振成像的冬青卫矛含水率快速无损检测

针对目前在植物含水率检测中存在的使用场景受限、含水率检测不及时等问题,该研究搭建了一套基于分焦平面偏振相机的偏振成像系统,通过对偏振成像信息的解析建立了线偏振度这一物理量与含水率的依赖关系,揭示了偏振光与植物内水分间的相互作用机理,实现了对冬青叶片含水率的快速、无损检测。结果表明：1）针对于不同月份、晴雨天气条件以及不同部位这3种不同影响因素下的冬青卫矛叶片,都可以通过线偏振度来反映其含水率情况,其统一表现为随着含水率的梯度降低,线偏振度逐渐增大;2）该研究通过采集大量的植物叶片建立预测模型,含水率与线偏振度存在较强的负相关关系,决定系数达到0.85,均方误差仅为0.45%;3）另取叶片对含水率检测模型进行验证,结果表明该模型在含水率检测的验证中均方根误差为4.53%,即可以通过线偏振度表征叶片的真实含水率。该研究成果在推动光学手段在植物健康状态检测的进程中具有应用价值。     

柑橘叶片叶绿素含量高光谱无损检测模型

针对柑橘叶片叶绿素含量的传统化学检测,不仅耗时长且损伤柑橘叶片,还依赖检测者实操技术,无法集成于精细农业中变量喷施农机具的诸多弊端,该文探讨快速无损检测柑橘叶片叶绿素含量方法。以117棵园栽萝岗甜橙树为研究对象,选用ASD Field Spec 3光谱仪对萌芽期、稳果期、壮果促梢期、采果期共4个生长时期的柑橘叶片进行高光谱反射率采集,并同步采用分光光度法测得叶片的叶绿素含量;以原始光谱及其变换形式作为模型输入矢量,分别在主成分分析(principle component analysis,PCA)降维的基础上利用支持向量机回归(support vector regression,SVR)算法和在小波去噪的基础上利用偏最小二乘回归(partial least square regression,PLSR)算法对柑橘叶片叶绿素含量进行建模预测,全生长期整体建模的校正集和验证集最佳模型决定系数R2分别为0.8713和0.8670,均方根误差RMSE(root-mean-square error)分别为0.1517和0.1544,试验结果表明,高光谱可快速无损地对柑橘叶片叶绿素含量进行精确的定量检测,为柑橘不同生长期的营养监测提供理论依据。     

基于近红外光谱的活体植物叶片水分检测仪器

在近红外光谱区,采用超低功耗单片机MSP430及新型的光频转换芯片TSL230,研制快速无损、可现场测定植物叶片水分含量的透射式检测仪器。仪器整体由信号采集系统、单片机系统及相应的软件支撑、校正模型组成。其信号采集系统采用近红外LED光源,890 nm和980 nm的窄带干涉滤光片和光频转换芯片。光频转换芯片的使用简化了信号采集电路,减少了噪声的引入。该文介绍了该仪器的硬件设计、软件设计,对紫荆叶片水分含量的建模及预测。预测结果与水分真实值基本一致,二者相关系数为0.900。仪器具有较高的重复性、稳定性和可靠性,与其他水分测量仪相比,该仪器具有体积小、结构简单、重量轻、超低功耗、抗干扰等特点。试验结果表明本仪器可在田间现场对植物叶片水分含量进行快速无损检测。     

高光谱成像分析植物叶片滞尘前后光谱特征变化

灰霾的监测与治理是迫切需要解决的问题,分析植被叶片滞尘前后的光谱变化特征是灰霾监测的一种有效方式。植物叶片具有吸附空气颗粒物的能力。该文通过获取10种常见树木叶片10月和11月连续26 d的高光谱图像,对比分析每种叶片滞尘前后的光谱特征变化情况,得出滞尘前后叶片光谱变化的基本趋势:1)10种叶片变化趋势基本一致,10种叶片滞尘前后光谱变化明显的区间均表现在500~550 nm、550~700 nm、730~760 nm波段内;2)滞尘前后的叶片红边位置并没有发生改变,滞尘没有对叶片内部生理结构构成影响;3)金露梅和二球悬铃木在765 nm波段处的光谱响应与其它树种存在很大差异;白杜、金银忍冬、紫薇和玉兰在550~570 nm波段区间对于滞尘的敏感度较弱。研究为大气降尘的监测以及灰霾的治理提供应用参考。为进一步通过高光谱探测灰霾典型成分提供理论支撑。     

基于虚拟仪器的果树重叠叶片LAI实时检测系统

目前叶面积指数(leaf area index,LAI)检测中重叠叶片的辨别是一个难点。该文提出一种创新的重叠叶片LAI简易检测方法:在室内直射平行光源照射下,通过光电传感器检测叶片透射光能量,传感器信号经过调理,由数据采集卡采集至计算机,利用LabVIEW软件平台进行程序设计,自动判断重叠叶片层数。将叶片层数乘以传感器的接收面积即为该检测位置各层叶片面积,将整个检测过程中的叶片面积累加即为各层叶片的总面积,进而求出LAI。根据试验结果选用近红外作为光源,设计并制作用于检测的近红外光电传感器,其短路电流I1、I2分别与前置放大输出电压U1、主放大输出电压U2均有良好的线性关系,于0.05水平显著。数据采集试验结果表明,在手动进行扫描、定位采集的方式下,以方格法计算的LAI值作为准确值,系统对LAI的计算最大相对误差绝对值为14.8%。初步探讨了叶片间隔对透射辐射量的影响,结果发现乘幂模型的拟合效果较好。     

基于高光谱的冬油菜叶片磷含量诊断模型

为快捷、无损和精准表征冬油菜磷素营养与冠层光谱间的定量关系,该文以连续3a田间试验为基础,探究叶片磷含量的敏感波段范围及光谱变换方式,明确基于高光谱快速诊断的叶片磷含量有效波段,降低光谱分析维度,提高磷素诊断时效性。以2013-2016年田间试验为基础,测定不同生育期油菜叶片磷含量和冠层光谱反射率。此后,对原初光谱(raw hyperspectral reflectance,R)分别进行倒数之对数(inverse-log reflectance,log(1/R))、连续统去除(continuum removal,CR)和一阶微分(first derivative reflectance,FDR)光谱变换,采用Pearson相关分析确定叶片磷含量的敏感波段区域。在此基础上,利用偏最小二乘回归(partial least square,PLS)构建最优预测模型并筛选有效波段。结果表明,油菜叶片磷含量的敏感波段范围为730~1300 nm的近红外区域;基于敏感波段的FDR-PLS模型预测效果显著优于其他光谱变换方式,建模集和验证集决定系数(coefficient of determination,R2)分别为0.822和0.769,均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为0.039%和0.048%,相对分析误差(relative percent deviation,RPD)为2.091。根据各波段变量重要性投影(variable importance in projection,VIP)值大小,确定油菜叶片磷含量有效波段分别为753、826、878、995、1 187和1 272 nm。此后,再次构建基于有效波段的油菜叶片磷含量估算模型,R2和RMSE分别为0.678和0.064%,预测精度较为理想。研究结果为无损和精确评估冬油菜磷素营养提供了新的研究思路。     

基于傅里叶变换近红外光谱的籽棉含水率无损检测

为了实现对籽棉含水率的快速、无损检测,该研究采用傅里叶变换近红外光谱技术建立籽棉含水率定量检测模型。首先探究了籽棉样本密度对于光谱曲线的影响,该研究发现样本密度大小对光谱曲线影响显著,密度越小光谱信号越强,当样品密度不低于0.088 6 g/cm³时,光谱曲线变化趋于平稳。通过采集籽棉样本在3 900～11 000 cm^-1波数范围的吸光度光谱数据,并应用了9种预处理方法对原始光谱数据进行处理。发现一阶导数结合消除趋势(first derivative-detrending,FD-DT)预处理方法在偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)模型建立时表现最佳。使用了竞争自适应重复加权法(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)、信息增益法(information gain,IG)、连续投影法(successive projections algorithm,SPA)和相关系数(correlation coefficient,CC)等算法,来获...     

利用太赫兹光谱技术构建番茄水分胁迫状态检测模型

快速检测番茄水分胁迫状态,对于科学有效地进行番茄的水肥管理,保障和提高番茄的产量和品质具有重要意义。该研究利用太赫兹光谱对水分极为敏感的特性,提出了基于太赫兹光谱技术的番茄水分胁迫状态的快速检测方法。试验利用太赫兹光谱系统获取不同水分胁迫番茄叶片的功率谱、吸光度及透射率频谱数据。采用（Savitzky-Golay, SG）算法对数据进行降噪,利用稳定性竞争自适应重加权（Stability Competitive Adaptive Reweighted Sampling, SCARS）算法进行了多维特征频段的提取;在此基础上,建立了叶片含水率功率谱、吸光度及透射率等单一维度下的多元线性回归（Multiple Linear Regression, MLR）模型。结果表明,太赫兹功率谱和吸光度与叶片含水率之间呈负相关;而透射率则随水分胁迫程度的提高逐渐升高,呈正相关。为了进一步提高模型的精度,使用支持向量机（Support Vector Machines, SVM）在融合3种维度太赫兹特征的基础上,建立了番茄含水率的融合预测模型,结果表明,预测集R2达到0.951 4,RMSE为0.366 8,均高于单一维度检测模型,实现了番茄水分的快速检测。     

Gram-Schmidt算法在加工番茄病叶水分估测中的应用

Gram—Schmidt正交变换算法通过成分提取提高了非线性回归模型的精度。利用Gram—Schmidt正交变换算法,对加工番茄病叶相对水分含量进行了高光谱估测。研究结果表明,病叶相对水分含量的敏感波段为可见光波段R695以及近红外波段R761,R1446,R1940和R2490。对敏感波段进行正交变换,得到相对水分含量与R1940和R2490的非线性回归模型,相关系数为0.724,相对误差为0.52%,标准误差(RMSE)为0.13,真实值与预测值拟合的相关系数为0.623,表明该方法优于传统相对水分含量的线性模型。研究结果可为加工番茄病害胁迫下品质的精确诊断提供了技术支撑。     

红壤水分调节对柑桔叶片叶绿素和光合特性的影响

通过调节柑桔根际土壤含水量,研究了红壤不同水分处理对柑桔叶片叶绿素含量、净光合速率(Pn)、胞间CO2浓度(Ci)、进出气室CO2的浓度差(△Ca)、气孔导度(Gs)、蒸腾速率(Tr)和羧化效率(CE)的影响。结果表明,红壤相对含水量在75%时,柑桔叶片叶绿素a、叶绿素b和类胡萝卜素含量都达到了最大值;Tr与土壤含水量变化趋势一致(R2=0.9625**),而Pn(R2=0.9388*)、△Ca、CE在土壤相对含水量75%以下时,与土壤含水量呈正相关,说明红壤相对含水量在75%以上时柑桔叶片的部分蒸腾与Pn无关;Pn与Ci呈负相关,土壤相对含水量在30%时的Gs与其他水分处理间的差异达到极显著,表明红壤水分含量所引起的柑桔叶片光合速率变化在土壤相对含水量30%以下时主要是由非气孔因素所引起,而在土壤相对含水量30%以上时主要是由气孔因素所引起。     

食品电物性在无损检测中的应用研究进展

现代农业和食品加工的快速发展,使农产品的品质检测技术显得非常重要。无损检测技术已成为食品科学的一个重要研究热点,利用电物性对农产品品质检测、分级筛选等方面已显示出特殊的优越性。该文从农产品的含水量、可溶性固形物含量、新鲜程度等指标的检测及食品干燥、油炸、发酵、冷冻等过程的在线检测方面,阐述了利用电物性的食品无损检测技术的研究现状,也提出了今后进一步研究的方向和目标。     

非饱和黄土含水量与基质吸力的关系

以陕西关中地区马兰黄土为对象,通过对试验测定结果的分析,得到非饱和黄土（Ｑ３）的含水量与基质吸力相关关系的数学模式,分析表明：该数学模式能较好地表征马兰黄土在较大的基质吸力变化范围内含水量与基质吸力的关系。     

应用基于红外热画像技术的CWSI简化算法判断作物水分状态

以不同水分处理下的冬小麦为研究对象,通过基于红外测温技术的Jackson理论模式和Jones简化模式分别计算作物水分胁迫指数（CWSI）,并以理论模式计算值为参考,对Jones模式反映华北地区冬小麦水分胁迫的表现进行初步分析.结果表明,两种计算模式得出的CWSI值与不同水分处理下的冬小麦根层土壤含水量均有较好的相关性,但Jones模式可更好地指示作物缺水状态,对叶片气孔导度的变化更敏感.根据研究结果初步确定了冬小麦高产条件下的CWSI阈值.本研究显示Jones简化模型能准确反映作物水分状态,并易于实现田间多点观测,可用于准确指导农田灌溉.     

基于近红外光谱的便携式油菜籽品质检测装置研制

为解决油菜籽收获、运输、存储、销售等过程中对含油量、蛋白质、硫苷等内部品质的检测需求,实现油菜籽多指标、便携式、快速无损的检测目标,该研究设计了一种基于近红外光谱的便携式油菜籽内部品质检测装置,集成微型光谱仪、LCD触摸屏、树莓派处理器、箱体、样品杯和电源,装置尺寸为246 mm×128 mm×127 mm,可在户外环境稳定工作6 h以上。以不同产区的65个油菜籽品种为研究对象,采集900～1633 nm的近红外漫反射光谱,使用竞争性自适应重加权、最小角回归、无信息变量消除等降维算法与偏最小二乘、极限学习机、支持向量等回归算法,建立了含油量、蛋白质、硫苷、含水率和芥酸高精度预测模型,决定系数R²分别为0.949、0.861、0.730、0.976、0.862,均方根误差RMSE分别为1.39%、1.46%、20.7 μmol/g、0.36%、3.63%。使用 QT Creator 作为集成开发环境, PyTorch 作为框架,实现了模型的嵌入式部署与应用,实现了油菜籽的多品质参数一键式无损检测。使用Flask、MQTT等技术,开发了APP端、网页端和小程序端软件,实现了预测数据的多端同步和实时监控。经检验测试,含油量、蛋白质、硫苷、含水率和芥酸的预测决定系数R²分别为0.932、0.855、0.734、0.968、0.761,均方根误差RMSE分别为1.35%、1.67%、19.6 μmol/g、0.34%、2.96%,检测过程为13 s,在相对湿度40%～70%、温度15～35 ℃的环境下,装置对含杂量不大于2%、质量3～7 g的成熟期油菜籽具有数据采集稳定性;该仪器可用于对油菜籽的快速无损检测。