基于高光谱特征参数的冬小麦氮营养指数估算

为了实现快速高精度获取冬小麦氮营养指数的高光谱监测技术,利用美国SVC HR-1024I型野外光谱辐射仪对2017-2019年关中地区的冬小麦进行遥感监测,获取“三边”参数、任意两波段光谱指数和植被指数,通过相关性分析和逐步回归分析方法筛选冬小麦氮营养指数的敏感光谱参数,结合偏最小二乘回归(PLSR)、随机森林算法(RFR)、支持向量机回归(SVR)和梯度增强回归(GBDT)建立冬小麦氮营养指数模型,并对模型估算精度进行验证。结果表明,从拔节期到灌浆期,各时期的氮营养指数与任意两波段光谱指数均呈极显著相关,其中拔节期氮营养指数与任意两波段光谱指数相关性均高于其他时期,且基于一阶导数光谱的归一化光谱指数和比值光谱指数与氮营养指数的相关系数最大,为0.66。拔节期基于梯度增强回归的冬小麦氮营养指数预测模型的决定系数(r²)和均方根误差(RMSE)分别为0.96和0.05,模型验证的r²、RMSE和相对预测偏差(RPD)分别为0.95、0.12和2.12,模型预测精度最高。因此,拔节期基于梯度增强回归的冬小麦氮营养指数估算模型可用于冬小麦氮营养监测...     

氨基甲酸酯类农药残留分析方法的研究进展

氨基甲酸酯类农药在农作物保护中广泛使用,因其母体及代谢产物均有很强的生物活性,使得其残留分析引起了人们的普遍关注.笔者从色谱分析、生物检测、免疫分析、生物传感器、化学计量学分析法5个方面综述了目前氨基甲酸酯类农药残留分析方法的研究进展及应用现状.     

应用绵羊粪便的近红外光谱方程评定其日粮的可消化有机物

利用近红外光谱法 (NIRS)对绵羊粪便的扫描值和日粮的体内测定值来建立定标方程式。以绵羊为试验动物 ,日粮主要由各种牧草、作物秸秆和棉花籽壳组成 ,试验动物日粮设计了 78个蛋白水平。在 2 0 0 2年和 2 0 0 3年分别用 15只和 2 0只成熟母羊 (体重为 5 5± 2 .4kg)进行了为期 7周的实验。体内收粪法测定出的日粮可消化有机物(DOM)水平为 5 2 .4 %至 75 .8% ,日粮的可消化有机物的定标方程式决定系数r2 =0 .80 ,定标标准误差SEC =1.5 1。随机选取 2 0 0 3年试验第 3周第 7d的 10个粪便样品利用可消化有机物定标方程预测其日粮的可消化有机物 ,其结果是决定系数r2 =0 .94 5 ,预测标准误差SEP =0 .5 5 2 ,斜率Slope =1.0 83,表明利用近红外光谱法 (NIRS)对粪便的扫描值可以有效预测绵羊日粮的可消化有机物     

近红外光谱技术在家禽养殖领域应用现状

近红外光谱是一种快速光谱分析的新方法,伴随着光谱技术与化学计量法的发展,近红外光谱已广泛应用于农业、食品、医药、石油化工等行业,极大地提高了各行业信息化水平。基于近红外光谱在家禽养殖领域的应用现状,本文总结了近红外光谱技术的发展及其在饲料成分检测和禽肉检测中的应用。在饲料检测和家禽肉类检测方面,通过将禽肉样品的光谱信息与质量指标的参考值相关联,建立了预测饲料和待测肉类高精度、高稳定性的数学模型。与传统方法相比,近红外光谱技术具有信息量大、数据计算速度快等优点。本文还归纳了近红外光谱技术在饲料品质检测和肉类品质检测的应用现状,指出了近红外光谱在家禽养殖领域的大规模应用推广的可能性。同时指出近红外光谱技术存在的问题和未来发展方向,结果表明近红外光谱技术在饲料和畜产品检测领域具有良好的发展前景和应用价值。     

基于归一化光谱指数的土壤有机质含量空间分布状况研究

【目的】研究土壤主要养分含量特征信息的光谱预测值,使其更具直观性、空间性及科学性,为大尺度对农田的土壤养分空间分布状况获取、评价与科学管理提供依据。【方法】利用ArcGIS 9.3的普通克里格(Ordinary Kriging)插值方法,对小面积及大尺度试验区的土壤样本点进行有机质反演插值填图,并将实验室化学测定土壤有机质含量的实测值与其高光谱模型预测值进行Kriging插值填图比较,分析土壤有机质含量的实测值与预测值的空间分布状况差异。【结果】从小面积试验区到大尺度条田地块插值后的空间分布情况来看,土壤有机质含量的光谱预测值(基于归一化光谱指数NDI[495,485]预测)与实测值之间具有较好的相似性,预测效果较好。【结论】通过土壤有机质含量信息状况的空间分布填图来确定农田分区基本管理单元的适宜尺度,为实施大区域农田养分分区精量管理的划分,提出科学的平衡施肥方案,为适合新疆及兵团特色的精准农业管理、土壤养分快速探测、精量施肥等技术提供技术理论支持。     

基于高光谱的土壤有机碳含量预测研究

[目的]对土壤有机碳含量进行预测研究。[方法]利用高光谱仪对表层土壤进行光谱测定并且进行光谱数据的预处理,通过多元线性逐步回归(SMLR)和偏最小二乘回归(PLSR)方法对土壤有机碳含量进行预测,并对2种模型的精度进行比较。[结果]LSR模型的精度高于SMLR模型。[结论]偏最小二乘回归法优于多元逐步回归法,对有机碳的预测具有更好的效果。     

近红外光谱在转基因农产品检测中的研究进展

简述了近年来近红外光谱分析技术在农产品和食品定量分析中的应用,重点介绍了近红外光谱分析在转基因植株筛选以及转基因和非转基因农产品分类和识别等方面的研究现状,比较和分析了近红外光谱与传统的转基因农产品检测方法的特点,并展望了近红外光谱分析技术在转基因农产品检测研究中的发展前景。     

近红外光谱分析技术在油菜品质育种中的应用

近红外光谱分析技术较之传统品质分析方法具有快速、简便、样品用量少且不破损样品、无药品污染的特点,其准确度、稳定性良好,是油菜品质分析的一种理想的方法。     

玉米叶绿素含量高光谱反演的线性模型研究

叶绿素含量是衡量植被生长状况的一个重要指标,高光谱数据具有较高的光谱分辨率,利用其光谱信息建立叶绿素含量的关系模型,已成为监测植被长势的一种有效手段。传统叶绿素含量线性回归模型的输入因子是植被特征提取参数,由于高光谱数据波段间的冗余度较高,导致一般的线性模型的反演精度较低。主成分分析可以减少数据的维数,简化网络结构,得出能反映原始信息的综合变量。本文以盆栽玉米为研究对象,利用植被特征和主成分分析方法提取光谱反演参数,根据所提取的参数建立玉米叶片叶绿素含量的一元线性和多元线性回归模型。结果表明,利用绿峰峰值和近红外反射率均值两参数可在一元线性模型中较好地反演玉米叶片叶绿素含量;而利用分波段提取的主成分能够在多元线性回归模型中更好地反演叶绿素含量,反演精度较高。     

甘蔗蔗汁锤度和还原糖分傅立叶变换近红外定量分析数学模型

以傅立叶变换近红外光谱技术为基础，采用透射测定方式和PLS算法，建立蔗汁锤度和还原糖分定量分析数学模型．蔗汁锤度和还原糖分预测数学模型的决定系数(R^2)分别为0．9990和0．9953，均方根差分别为0．1150％和0．0722％，预测误差接近常规分析方法的误差．