基于高光谱成像技术的生菜冠层含水率检测

为实现作物含水率的无损检测,以6种水分胁迫水平的生菜为研究对象,利用高光谱成像技术和特征波长选取方法对生菜冠层含水率进行检测研究。采用掩模法去除高光谱图像的背景噪声,并对生菜冠层光谱图像进行光强校正。利用标准正态变量变换法(SNV)去除原始平均光谱数据的噪声,采用蒙特卡罗无信息变量消除法(MCUVE)剔除无关变量,结合基于最小绝对收缩和选择算法(LASSO)、连续投影法(SPA)、LASSO与SPA算法组合(LASSO SPA)筛选特征变量,对数据进行降维处理,采用偏最小二乘法(PLS)建立5个生菜冠层含水率检测模型。经对比发现,全光谱中存在很多冗余信息变量和无关变量,采用全光谱建立的PLS模型复杂度最高,且预测能力最差;以MCUVE LASSO SPA筛选变量后的PLS模型效果最优,其中建模集相关系数R c和预测集相关系数R p分别为0.8827和0.9015,均方根误差分别为1.0662和0.9287。择优选取MCUVE LASSO SPA PLS模型计算生菜冠层每个像素点的干基含水率,生成可视化分布图,实现了生菜冠层叶片干基含水率可视化检测。本研究可为生菜冠层含水率快速无损检测提供参考。     

基于反射光谱的苹果叶片叶绿素和含水率预测模型

为探索苹果叶片叶绿素含量(质量比)、叶片含水率与反射光谱之间的关系,以华北地区苹果树为研究对象,分别测定了各个关键生长期苹果叶片的光谱反射率、叶绿素含量和叶片含水率。分析光谱反射率与叶绿素含量以及叶片含水率之间相关性发现,在不同生长时期,苹果叶片叶绿素a含量与反射光谱在515~590 nm和688~715 nm两组波段内具有较高的相关性,且果实成熟期数据显示相关度最高(R2=0.6)。在420~500 nm、640~680 nm、740~860 nm 3个波段叶片含水率与反射光谱有较高的相关性,且果实膨大期的叶片含水率在可见光波段的相关系数最大。根据所选敏感波段,分别利用多元线性回归、主成分分析和人工神经元网络建立基于反射光谱的苹果叶片不同生长时期叶绿素和含水率的预测模型。通过对所建立的预测模型进行校验,结果显示,利用主成分分析方法所建立的苹果叶片叶绿素含量预测模型的决定系数最高(R2=0.885 2),校验系数为0.828 9。该模型可以较为准确地预测苹果叶片叶绿素含量。而采用神经元网络所建立苹果叶片含水率预测模型的决定系数R2=0.862,校验系数为0.8375,预测效果最好。     

基于透射光谱的玉米叶片含水率快速检测仪研究

为快速、无损检测玉米叶片含水率,根据透射光谱原理设计一款便携式植物叶片水分快速检测仪。检测仪主要由数据采集节点和数据接收节点两部分组成,数据采集节点采用夹持叶室结构,由信号采集、处理和发送模块组成,数据接收节点由信号接收模块和PDA组成。测量时玉米叶片被放入采集节点的夹持叶室,两路LED主动光源(890 nm和980 nm)发光照射叶片,采用PIN型Si光电传感器在叶片的另一面进行透射光探测,透射光信号经调理电路放大、滤波后,通过ZigBee网络发送至数据接收节点。根据采集的光信号计算透射率(T890和T980)、比值植被指数(RVI)和调整型归一化差异水分指数(MNDWI)等参数,分析了各植被指数与不同叶位含水率之间的相关性,结果显示仪器应用的最佳叶位为完全展开叶片的倒二叶中部,含水率检测范围为70%~80%,且分辨率为0.3%。选取了T890、T980和MNDWI建立了含水率检测模型,其R_C~2为0.854,R_V~2为0.849,RMSE为0.010 3。     

基于高光谱图像及ELM的生菜叶片氮素水平定性分析

基于高光谱图像技术与极限学习机(Extreme learning machine,ELM)模式识别方法构建一套生菜叶片氮素水平鉴别模型。利用3种不同氮浓度的营养液无土栽培各氮素水平生菜,在莲座期采集每类氮素水平生菜叶片各84片,利用高光谱图像采集系统采集生菜叶片高光谱图像,并在每个高光谱图像上选取叶片4个不同位置的60×60像素的感兴趣区域(ROI),求取感兴趣区域光谱数据平均值作为叶片样本的原始光谱,利用标准正态变量校正对原始光谱进行预处理,采用主成分分析法对光谱进行降维。采用ELM对训练样本进行建模,并与传统的BP及SVM算法模型进行对比。从实验结果可以看出,ELM模型训练时间和分类正确率分别为0.623 04 s和100%,在训练时间相当的情况下,ELM分类正确率高于SVM模型,在分类正确率相当的情况下,ELM模型的训练时间比BP模型要短。研究结果表明,基于高光谱图像技术及ELM可以构建生菜叶片氮素水平分类模型。     

生菜叶片光谱红边参数对氮营养的响应特征分析

以不同氮素供应水平下的水培生菜为研究对象,采用光谱仪和叶绿素仪分别获得生菜叶片的漫反射光谱信息和叶绿素含量,通过提取生菜叶片光谱的红边参数,分析不同氮素供应水平下红边参数的变化规律,以及各个红边参数与生菜叶片叶绿素含量间的关系.结果表明,随氮营养供应水平的提高,生菜叶片各红边参数呈现不同的响应趋势.红边位置、最小振幅、红边面积以及红边振幅和最小振幅比值与生菜叶片SPAD值间均具有极显著的相关关系,其中以红边位置的相关程度最高,其相关系数为0.9420,均方根误差为1.803.可见,红边位置可以作为生菜叶片氮素营养诊断的一种有效指标.     

辣椒叶片水分胁迫高光谱特性研究

为精准判别作物需水程度,以生长期辣椒为实验样本,对辣椒进行不同程度的水浸、干旱等水分胁迫处理,分析不同水分胁迫程度下辣椒叶片的高光谱响应特性。样本分为重度干旱、轻度干旱、轻度水浸、重度水浸等4个水分胁迫组和一个实验对照组,共5个数据组,每组20株辣椒,待各组叶片外观出现明显差异时,分别采集各组辣椒叶片的叶绿素荧光参数与高光谱数据。比较多元散射校正（MSC）、SG卷积平滑滤波和标准正态变换（SNV）3种不同的预处理方法对背景信息干扰的消除效果。采用SPA算法和CARS算法提取对水分胁迫敏感的特征波长。建立预测辣椒叶片不同水分胁迫程度的支持向量机（SVM）、BP神经网络、径向基函数（RBF）和随机森林（RF）模型。结果说明,SG-SPA-RFB为预测辣椒叶片水分胁迫程度的最优组合,其训练集准确率为99.02%,测试集准确率为94.00%。本研究为判断辣椒植株水分胁迫状态提供了一种便捷可靠的无损检测方法。     

玉米叶片生理电容与含水率表达模型的研究

为了能对玉米水分亏缺进行准确的判断,进而做出适时适量的灌溉,对玉米电特性与叶片含水率进行了深入的研究。通过叶片非离体和离体实验数据采集及数据分析处理,得到在100Hz、1k Hz、10k Hz3种不同频率下,非离体与离体玉米叶片电容都随着时间推移逐渐变小,非离体玉米叶片电容的变化曲线相对离体玉米叶片的变化曲线更加平缓,且100Hz频率下玉米叶片电容值的变化幅度最大。离体玉米在夜间电容值没有延续之前趋势一直下降,甚至有了提高,这与晚间叶片停止光合作用,叶片会适当吸收空气中的水分有关。通过对叶片电容与含水量实验数据的拟合,拟合检验值R2为0.96327,可以得到叶片含水量与叶片电容呈线性关系。     

基于PDWT与高光谱的生菜叶片农药残留检测

在离散小波变换特征提取算法基础上,结合有机物近红外谱区倍频中心近似位置,提出一种分段离散小波变换特征提取的方法。以4类农药残留水平(重度超标、中度超标、轻微超标、低于国标)生菜为研究对象,通过透射电镜对生菜叶片微观结构进行检测,并利用近红外高光谱成像仪采集生菜样本的高光谱图像。在生菜高光谱图像中选取感兴趣区域并提取该区域的平均光谱,依据常见基团主要中心近似位置对平均光谱进行有效分段,以sym5为小波基函数,依次对每段光谱数据进行小波变换分解。通过每段不同层次高频小波系数曲线的奇异值分析,来获取光谱特征波段。为了便于判断特征提取波段的优劣,提出初步评估参数契合度,并结合支持向量机分类准确率进一步评估提取特征波段。试验结果表明:随着农药残留浓度的增加,生菜叶片内部嗜锇颗粒数量变多,而淀粉颗粒变少,细胞间隙逐渐变大。不同浓度农药残留的生菜叶片内部细胞排列结构方式和组织结构存在差异,从而使不同浓度农药残留的生菜近红外光谱具有一定的差异性。与离散小波变换特征提取算法相比,分段离散小波变换具有较高的预测分类准确率。分段数取值为4时,取得最佳的契合度、校正集、交叉验证集与预测集准确率分别为75%、95%、92.86%和90.63%。分段离散小波变换结合契合度参数评估,能有效提高光谱特征提取波段可靠性,为快速、准确地无损检测生菜农药残留提供了一种新方法。     

基于无人机多光谱影像的矮林芳樟叶片含水率与叶水势反演

叶片含水率和叶水势反映植物组织中水分的状态,是衡量植物水分供应和水分利用效率的重要指标。为探究基于不同高度下无人机多光谱影像反演叶片含水率和叶水势模型的差异,本研究在3个飞行高度处理F30、F60、F100 (30、60、100m)下采集多光谱影像数据,通过使用6种光谱反射率+经验植被指数的组合与地面实测数据进行相关性分析,获得不同飞行高度下的光谱反射率+经验植被指数组合与叶片含水率和叶水势的反演模型及其决定系数,以决定系数为依据分别构建支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和径向基神经网络（RBFNN）模型,分析不同飞行高度无人机多光谱影像反演芳樟叶片含水率和叶水势的精度。结果发现：3个飞行高度下,基于RF模型的反演精度均高于SVM模型和RBFNN模型。F30处理对叶片含水率与叶水势反演效果均优于F60和F100处理。F30处理对叶片含水率反演的敏感光谱反射率+植被指数组合为红光波段反射率（R）、红边1波段反射率（RE1）、红边2波段反射率（RE2）、近红外波段反射率（NIR）、增强型植被指数（EVI）、土壤调节植被指数（SAVI）。RF模型训练集的R2、RMSE、MRE分别为0.845、0.548%、0.712%;测试集的R2、RMSE、MRE分别为0.832、0.683%、0897%。对叶水势反演的敏感光谱反射率+植被指数组合为R、RE2、NIR、EVI、SAVI、花青素反射指数（ARI）。RF模型训练集的R2、RMSE、MRE分别为0.814、0.073MPa、3.550%;测试集的R2、RMSE、MRE分别为0.806、0.095MPa、4.250%。研究结果表明飞行高度30m与RF方法分别为反演叶片含水率和叶水势的最优光谱获取高度与最优模型构建方法。本研究可为基于无人机平台的矮林芳樟水分监测提供技术支持,并可为筛选无人机多光谱波段与经验植被指数、实现植物长势参数快速估测提供应用参考。     

乐果农药对生菜叶片微观结构的作用机理研究

为了更深入地研究乐果对生菜组织结构的影响,以莲座期的生菜为实验对象,利用扫描电镜和透射电镜对生菜叶片微观结构进行检测。研究发现随着喷洒农药浓度的增加,生菜叶片微观结构发生明显变化。气孔的长宽比和密度降低,叶片的厚度变小,嗜锇颗粒增加,淀粉颗粒变少。在897~1 332 nm波长范围内,喷洒乐果的生菜光谱反射率与乐果浓度成反比,而在1 703~1 754 nm波长范围内,喷洒乐果的生菜光谱反射率与乐果浓度成正比。此外,喷洒不同浓度的乐果农药,生菜的纹理图像也存在差异。研究结果表明,乐果农药对生菜微观结构产生了较大改变,从而导致生菜叶片光谱图像信息产生较大变化。对喷洒不同浓度乐果农药的生菜叶片微观结构进行研究分析,可为高光谱技术对不同浓度农药残留的生菜进行定量检测提供机理研究依据。     

生菜叶片镉含量高光谱预测模型

为了实现无损检测生菜叶片中重金属镉的含量,以高光谱技术为研究手段,研究一种基于高光谱技术的精确、快速和有效检测生菜中重金属镉含量的方法。首先,使用高光谱图像采集系统获取生菜高光谱图像,并提取光谱数据,对提取出的光谱数据采用连续投影算法（SPA）和基于权重回归系数的特征选择算法进行特征提取,建立预测生菜叶片中镉含量的最小二乘支持向量回归（LSSVR）模型。结果表明:SPA-LSSVR模型性能最佳,其中预测集决定系数为0.927 3,均方根误差为0.093 mg/kg。因此,利用高光谱技术结合SPA-LSSVR模型对生菜叶片中重金属镉含量进行预测是可行的,可为实际应用提供技术支持和参考。      

基于光谱反射率的作物水分状况研究进展

利用作物光谱反射率进行作物水分实时监测和快速诊断是目前遥感技术在农业中应用的研究热点之一,根据20世纪70年代以来的大量国内外文献,综述了利用光谱反射特性诊断作物水分状况的研究进展,阐明了从光谱反射特性诊断作物水分状况方法的优势,指出了此项研究存在的问题,并对其今后研究方向和发展趋势进行了展望。     

油菜氮素光谱定量分析中水分胁迫与光照影响及修

研究了油菜氮素和水分胁迫在光谱检测中的相互作用,以及光照的变化对作物光谱检测的影响.为了克服光照因素对光谱检测的影响,针对氮素和水分的特征波长分别建立了基于光谱反射率变化率的光照修正模型;为了实现对氮素和水分相互作用的解耦,针对不同含水率水平的植株分别建立了全氮含量光谱特征的主成分回归模型.利用氮素光谱组合分析模型对植株全氮含量进行预测,结果表明,实测值与预测值的相关系数R为0.92,均方根误差(RMSE)为0.53,优于前期采用6特征波长变量和主成分回归法所建立的预测模型.     

基于冠层光谱特征和株高的马铃薯植株氮含量估算

为及时准确地掌握作物的植株氮含量(PNC)信息,监测作物生长状况,实现农田氮素施肥的科学管理,以马铃薯为研究对象,首先获取了现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期和成熟期的数码影像,并实测了各生育期的PNC、株高(H)和地面控制点(GCP)的三维坐标。其次利用各生育期的无人机数码影像与GCP结合生成试验区域的数字正射影像(DOM)和数字表面模型(DSM),并从中提取冠层光谱特征和株高(Hdsm)。然后将各生育期提取的Hdsm和数码影像变量与地面实测的PNC进行相关性分析,从中筛选出相关性较好的影像变量和Hdsm作为马铃薯PNC估算模型的输入参数。最后分别基于影像变量和影像变量结合Hdsm利用多元线性回归(MLR)、误差反向传播(BP)神经网络和Lasso回归3种方法构建马铃薯PNC估算模型。结果表明：基于DSM提取的Hdsm与实测H具有较高的拟合度(R2为0.860,RMSE为2.663cm,NRMSE为10.234%);各生育期加入Hdsm,均能提高马铃薯PNC的估算精度和稳定性;各生育期利用MLR方法构建的PNC估算模型优于BP神经网络和Lasso回归。该研究可为马铃薯PNC状况的高效、无损监测提供技术支撑。     

北京地区粘壤土全氮含量的光谱预测模型

为实现快速准确地测量土壤的全氮含量,以北京地区粘壤土为样本,对其进行化学测量和光谱分析。利用波长为350~2 500 nm的光谱数据与实际测得的全氮含量进行相关性分析,选取相关性最大的特征波段构建土壤全氮含量的估算模型。将原光谱反射率和吸光度分别进行一阶微分、二阶微分变换,力求建立精准优化的土壤全氮含量预测模型。结果表明:反射率和吸光度与土壤全氮含量的相关性低,无法用于构建土壤全氮含量预测模型。在其他变换形式中,反射率二阶微分和吸光度二阶微分与土壤全氮含量的相关性最显著,相关系数的绝对值最大分别为0.868和0.846。相关性最大的特征波段为425~527 nm、819 nm、1 390~1 391 nm和2 200~2 219 nm。采用一元线性回归和多元逐步回归建立预测模型,最终得到土壤全氮含量最优估算模型以吸光度二阶微分为自变量的多元逐步回归模型,说明光谱结合多元逐步回归法预测土壤全氮含量的方法是可行的。最优模型决定系数R2为0.829,统计量F为86.377,均方根误差RMSE为0.104。该模型可用于预测北京地区粘壤土的土壤全氮含量。     

土壤水分对枣树光合特性及耗水量的影响

以3年生盆栽梨枣幼苗为试验材料,测定了正常水分、中度和重度干旱胁迫下梨枣树果实膨大期和成熟期的光合特性以及蒸腾耗水量。结果表明,在果实膨大期和成熟期,中度和重度胁迫均降低叶片的最大净光合速率(Amax)、表观量子效率(AQY)、光合有效辐射范围以及暗呼吸速率(Rd),但果实膨大期光合能力显著高于成熟期。果实膨大期中度胁迫使得净光合速率(Pn)和蒸腾速率(Tr)升高,但水分利用效率(WUE)保持不变,而重度胁迫下气孔导度(Gs)、Pn、Tr和WUE均下降。果实成熟期中度和重度胁迫均降低Gs、Pn和Tr,但中度胁迫下WUE不降反升。此外,梨枣树这2个时期总耗水量均随着土壤含水率的降低而显著减少,且相同土壤含水率下果实膨大期耗水量均大于成熟期。     

农田耕作土壤田间持水率的BP预测模型

为了合理确定疏松黄土的灌溉制度,基于黄土高原区农田耕作层土壤田间持水率的测试资料,建立了以土壤理化参数包括土壤体积质量、黏粒量、粉粒量、有机质量为输入变量,田间持水率为输出变量的BP预测模型。结果表明,预测值和实测值的相对误差控制在7%以内,在可接受的范围,表明利用土壤基本理化参数预报农田耕作土壤的田间持水率是可行的。研究结果可为黄土高原区耕作农田土壤水分调控和灌溉管理提供支撑。     

基于粒子群聚类的牛肉含水率光谱检测技术

采用市场当日上架的生鲜牛肉外侧最长肌制作样本,在波长900~2300 nm内进行光谱检测和分析。利用基于粒子群算法(PSO)的聚类分析方法,对光谱信息进行优化以减少计算量,提高回归模型精度。该算法以经过多元散射校正(MSC)、变量标准化(SNV)等方法预处理后的光谱信息作为目标矩阵,以波长为目标进行聚类,根据聚类结果对不同波段进行重新组合,并建立偏最小二乘回归(PLSR)模型。结果表明,利用PSO聚类分析方法在900~1 400 nm波段内获得的生鲜牛肉含水率预测模型最优,Rc=0.920 5,Rv=0.919 1。该方法能够有效减少光谱的数量,提升回归模型的预测结果。     

保护性耕作下土壤水分变化特征模拟研究

为了对陇中黄土高原沟壑区不同保护性耕作措施下的土壤含水率进行差异性分析,利用长期定位试验,设置春小麦/豌豆、豌豆/春小麦轮作序列下传统耕作、免耕、传统耕作秸秆覆盖和免耕覆盖4种耕作措施,以当地月平均气温、月降水量、月平均辐射量、月平均蒸发量、月作物耗水量作为输入,以0～200 cm 土层土壤含水率作为输出,建立基于长短...