基于不同平台的小麦病虫害遥感监测研究进展

小麦病虫害的频发不仅会造成产量的巨大损失,病虫害防治农药的过度使用也会提高生产成本,增加农产品有毒残留的风险,而传统监测方法费时费力,具有主观性和滞后性.小麦病虫害遥感监测技术可实现快速、实时无损的监测,从而有针对性的提早防治病虫害.介绍作物病虫害光谱响应生理机制的基础上,重点从不同平台的角度入手概述近年来小麦病虫害遥...     

作物氮素营养诊断方法研究进展

改进氮素管理对农业生产和生态环境保护具有重要的意义。本文综述了几种氮素营养诊断方法的优缺点,重点介绍了主动遥感光谱仪G reenSeeker的特点,及其进行氮素诊断的机理、研究进展和其在国内的应用前景。     

高氧处理对冬枣货架期呼吸强度及品质变化的影响

该文研究了-2℃低温下用70％O₂、100％O₂分别处理冬枣7 d、15 d后，在20℃货架期期间果实的呼吸强度和品质变化。研究结果表明，70％O₂＋7 d处理促进了冬枣货架期呼吸强度的升高，100％O₂＋15 d处理能极显著抑制冬枣的呼吸强度。70％O₂处理7 d和15 d，或100％O₂处理15 d有利于冬枣果实货架期硬度的保持，但对可溶性固形物含量(SSC)的变化没有明显影响。100％O₂处理7 d和15 d均有利于Vc的保持，而70％O₂处理则促进了Vc的降解。高氧处理抑制了PPO活性的上升，100％O₂处理的效果更加明显。高氧处理15 d对抑制冬枣货架期腐烂有一定作用，但抑制效果仍不理想。总体来看，在低温下用100％O₂处理15 d，有利于提高冬枣果实在货架期期间的保鲜效果。     

基于无人机高光谱遥感影像的防护林树种分类

树种信息对林业资源监测和管理具有重要意义,及时准确地掌握树种及长势状况是防护林工程建设与效益评价的基础。为研究利用无人机高光谱数据进行防护林树种分类的效果,选取典型区域使用Matrice600型六旋翼无人机搭载Rikola高光谱成像仪获取高光谱影像,基于支持向量机-递归特征消除算法（SVM-RFE）选取原始波段最佳组合,再结合纹理特征、植被指数和数理统计特征,使用随机森林算法对所有特征进行重要性评估并与分类精度相结合进行特征优化,进而构建高光谱影像全波段、原始波段最佳组合、全部特征变量、基于随机森林（RF）特征优化后特征变量4种分类方案,分别采用最大似然法（MLC）、支持向量机（SVM）、随机森林对防护林优势树种进行分类。结果表明：所提出的基于交叉验证的SVM-RFE算法选出的原始波段组合能更好地还原原始光谱特征;通过RF算法的特征重要性分析与分类精度相结合的方法可以有效选出重要特征,当使用全部特征的85%（包括17个光谱特征、3个纹理特征、5个植被指数和3个数理统计特征）进行分类时,总体精度最高为9593%（Kappa系数为0.9475）;所有特征中植被指数特征最重要,3种分类方法中RF算法分类总体精度（OA）最高。     

基于GF-1数据的夏玉米FPAR遥感动态估算

为探索高分一号卫星（GF-1）估算农作物光合有效辐射吸收比率（Fraction of absorbed photosynthetically active radiation, FPAR）的潜力,以田间小区与大田夏玉米为对象,基于GF-1卫星的16 m空间分辨率宽视场（Wide field view, WFV）传感器光谱响应函数对地面实测冠层高光谱反射率进行重采样,获取GF-1 WFV的模拟反射率,构建宽波段植被指数,利用与FPAR极显著相关且具有较高相关系数的植被指数,建立不同生育期夏玉米FPAR的一元与多元逐步回归模型,筛选FPAR估算的最适模型,并在此基础上实现县域尺度不同生育期的FPAR动态估算。结果表明：模拟宽波段光谱反射率与GF-1 WFV光谱反射率间的相关系数|R|为0.967～0.985,决定系数R²为0.935～0.969;基于模拟反射率构建3波段植被指数与FPAR的相关性优于2波段植被指数,增强型植被指数（EVI）、土壤调节植被指数（MTVI2）、可见光大气阻抗植被指数（VARI）、综合植被指数（TCARI/OSAVI）等3波段植被指数与FPA...     

基于高光谱与集成学习的单粒玉米种子水分检测模型

为建立单粒玉米种子水分含量的高精度检测模型,制备了80份不同水分含量的玉米种子样本。针对玉米种胚朝上和种胚朝下分别进行高光谱反射图像采集,每份样本取样100粒,波长范围为968.05～2 575.05 nm。采用PCA快速提取单粒种子光谱,经多元散射校正预处理后,分别采用随机森林(RF)和AdaBoost算法建立单粒种子水分检测模型,并集成两种算法特征提出基于加权策略的改进RF用于单粒种子水分含量建模。利用单粒玉米种子胚朝上的光谱信息建立的改进RF模型训练集相关系数R为0.969,训练集均方根误差(RMSEC)为0.094%,测试集R为0.881,测试集均方根误差(RMSEP)为0.404%;利用单粒玉米种子胚朝下的光谱信息建立的改进RF模型训练集R为0.966,RMSEC为0.100%,测试集R为0.793,RMSEP为0.544%。实验结果表明：改进RF的泛化能力和预测精度明显优于RF和AdaBoost算法;种胚朝上的单粒玉米种子水分含量检测模型优于种胚朝下的模型。高光谱检测技术结合集成学习算法建立的玉米种子水分检测模型预测精度高,稳健性好。     

光电检测技术在马铃薯品质检测中的研究进展

近年来,我国大力推动实施马铃薯主粮化战略,品质控制是重要的支撑技术,需在马铃薯的专用品种选育、主食产品加工、储藏运输及终端消费等多个产业链环节进行检测。为此,围绕马铃薯质量安全管控方面的需求,详细介绍了机器视觉技术、近红外光谱分析技术及高光谱成像技术等光电检测技术在马铃薯外观形态、内部品质及缺陷检测方面的研究和应用现状,并分析了其发展趋势,以期为马铃薯深加工过程中原料筛选和分等分级等提供参考。     

基于Random Forest的水稻细菌性条斑病识别方法研究

为了快速、准确、有效地识别发病早期的细菌性条斑病,提出基于随机森林(Random forest,RF)算法的水稻细菌性条斑病识别方法,利用光谱成像技术获取该病害的高光谱数据,通过多元散射校正减少和消除噪声及基线漂移对光谱数据的不利影响。利用随机森林特征重要性指标,选取逻辑回归(LR)、朴素贝叶斯(NB)、决策树(DT)、支持向量分类机(SVC)、k最近邻(KNN)和梯度提升决策树(Gradient boosting decision tree,GBDT)算法进行对比试验。同时筛选出12个位于450~664 nm范围内对识别模型有重要影响的光谱波段,并与全波段进行分类结果比较。试验结果表明:RF算法的分类准确率为95.24%,与试验选取的其他算法相比,效果最优,比NB准确率提高了20.97个百分点;与全波段分类结果相比,利用RF算法基于12个波长的识别,波长数减少了98.05%,识别精确率为94.66%,召回率为99.55%,F1值为97.04%,准确率为94.32%。虽然精确率减少了2.97个百分点、准确率减少了0.85个百分点,但召回率增加了4.4个百分点、F1值增加了0.67个百分点,模型精度满足要求。     

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。      

基于支持向量机的土壤主要盐分离子高光谱反演模型

快速、无损、定量地获取土壤盐分离子组成及含量是盐渍化土壤治理、改良和利用的重要依据。以新疆盐渍化土壤为研究对象,应用高光谱分析技术获取不同区域土壤盐分离子的特征光谱,在对光谱数据去噪、数据变换基础上分析了鲜样(T1)、风干(T2)和干燥(T3)3类土壤,过2、1、0.15 mm筛处理对离子含量光谱拟合模型精度的影响,建立了基于支持向量机的土壤主要盐分离子光谱反演模型,并对模型的精度和普适性进行了检验。结果表明:土壤原始特征光谱与盐分离子含量均不存在显著相关性,最大相关系数为Na+的0.41;通过光谱数据变换能够明显增强特征波段与离子含量的相关性,K+、Na+、Mg2+、Ca2+、SO_4~(2-)、Cl-和HCO-3的最优变换形式分别为(lgR)'、(lgR)'、R'、(lgR)'、CR、R'和CR,T1处理构建的拟合模型均不能很好地反演离子含量,T3处理的模型估测精度优于T2,土壤粒径越细对土壤离子含量的光谱反演效果越好。分析各处理模型的决定系数和标准误差表明,经T3处理、过0.15 mm筛所构建的离子拟合模型预测精度最高,其中K~+、Na~+、Ca2+和SO_4~(2-)的RPD分别为2.153、2.674 5、2.051和2.786 4,以未参与建模和检验的石河子垦区土样对4种离子模型的普适性检验,其R2分别为0.621 4、0.689 7、0.614 4和0.650 7,说明构建的模型适于估算该区域土壤K+、Na+、Ca2+和SO_4~(2-)的含量。