基于遥感的冬小麦长势等级与气象因子相关性分析

利用遥感数据,以陕西、甘肃两省为例,探讨了冬小麦不同生育期内不同等级的长势状况及其与气温、降水、日照等气象因子的相关性。将冬小麦的生长发育过程分为7个不同的生育期,借助植被指数NDVI,利用GIS空间分析方法,分析了不同生育期内作物生长发育动态变化状况;探讨了2011—2012年不同生长发育期内,不同等级的冬小麦长势状况与同生育期、前一生育期及生育期内累计温度、降水、日照时数等气象因子的相关性。结果表明,2011—2012年,陕西、甘肃两省冬小麦长势在空间上呈现越冬前较好,越冬期略变差,之后恢复变好的状况,但同时存在时空分布差异。相关分析结果表明,就平均来说,无论冬小麦长势状况如何,冬小麦长势和累计降水之间的相关性都大于同期和前一生育期的相关性,显示了降水在冬小麦整个生育期内的重要性;温度对冬小麦的影响根据冬小麦长势等级的不同而不同;日照方面,不论冬小麦长势等级如何,各种不同等级的长势都和累计日照时数相关关系最大。研究同时表明,长势好和长势差的冬小麦对降水较为敏感,而温度在整体上对长势正常的冬小麦影响较大。     

贮藏稻谷霉菌菌落总数近红外光谱预测模型

贮藏稻谷常受到霉菌和毒素的侵染会引起稻谷品质下降,严重危害稻谷贮藏安全。近红外光谱技术具备非破坏性、分析速度快、成本低、稳定性好及污染小等优点,适合于稻谷中霉菌菌落总数快速检测。为此,构建了基于近红外光谱的稻谷霉菌和毒素检测数学模型。通过模拟稻谷贮藏试验,建立了贮藏环境温度和含水率对稻谷表面霉菌菌落总数影响规律的数学模型,该模型可以描述和预测稻谷表面霉菌菌落总数在贮藏仓内的变化规律,以指导稻谷安全贮藏。     

苹果霉心病可见/近红外透射能量光谱识别方法

针对苹果霉心病从外表无法识别的难题,提出基于可见/近红外透射能量光谱进行快速无损识别的模型和方法。在200~1 100 nm波段内采集了200个苹果的透射能量光谱数据,随机选取140个样品作为训练集,剩余60个样品作为测试集。用平滑法和多元散射校正对光谱数据进行预处理。基于全光谱、连续投影算法(SPA)提取的12个特征波长、主成分分析(PCA)提取的9个主成分,分别建立了偏最小二乘判别法、误差反向传播人工神经网络和支持向量机(SVM)识别模型。实验结果说明,应用PCA-SVM建立的模型识别性能最优,该模型对测试集和训练集中霉心病果和健康果的识别正确率分别为99.3%和96.7%。基于SPA和PCA所建模型的输入变量数仅相当于基于全光谱所建模型输入变量数的0.99%和0.74%,极大降低了模型的复杂度。研究结果表明,该方法是可行的且具有较高识别准确度,为苹果在线内部品质分级和便携式苹果霉心病检测仪的研究提供了技术依据。     

基于稀疏非负最小二乘编码的高光谱遥感数据分类方法

为了提高高光谱遥感影像的分类精度,提出了一种基于稀疏非负最小二乘编码的高光谱数据分类方法。采用非负最小二乘方法,将待测样本表示为训练样本的线性组合,并将得到的系数作为待测样本的特征向量,通过最小误差方法对待测样本进行分类。提出的方法在AVIRIS Indian Pines和萨利纳斯山谷高光谱遥感数据集上进行分类实验,并和主成分分析(PCA)、支持向量机(SVM)和基于稀疏表示分类器(SRC)方法进行比较,在2个数据集上本文方法的总体识别精度分别达到85.31%和99.56%,Kappa系数分别为0.816 3和0.986 7。实验结果表明本文方法的总体识别精度和Kappa系数都优于另外3种方法,是一种较好的高光谱遥感数据分类方法。     

土壤成分与特性参数光谱快速检测方法及传感技术

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.     

农畜产品品质安全高光谱无损检测技术进展和趋势

高光谱成像技术作为光学无损检测的一种新技术在农畜产品品质安全检测中被广泛关注和应用.综述了高光谱无损检测技术的研发现状.在果蔬品质安全检测上,高光谱成像技术可用于组成分分析、食用指标测定、质量分级评定等内部品质检测和外部形态特征识别、表面缺陷及污染物检测、冻伤检验等外部品质判定,以及农药残留、致病菌污染等安全评定.在生鲜肉检测应用方面,包括营养品质的组成成分分析、食用品质如嫩度、大理石花纹、新鲜度等指标评价以及生鲜肉在微生物污染等安全品质的评定.分析了高光谱无损检测技术的现状及问题,并针对目前农畜产品无损检测的发展趋势进行前景展望.     

基于NIRS的苹果酒特征香气生成动力学模型

在前期探明苹果酒特征香气种类的基础上,对苹果酒发酵过程中特征香气的近红外光谱检测模型进行了研究,结果表明选择波数为9747.1 ～7498.3cm-1和6102.0～5446.3cm-1两段谱区,采用一阶导数和多元散射校正处理光谱后,利用偏最小二乘法建模效果较好,其中校正集R2为0.920 5,交叉验证均方根差为4.87 mg/L;验证集预测值与实测值的R2为0.938 8,预测均方根差为3.76 mg/L,表明利用近红外光谱法建立的模型达到了良好的预测效果.研究了苹果酒发酵过程中特征香气的产生特性,基于Luedeking-Piret方程,建立了描述苹果酒特征香气生成的动力学模型(R2为0.993 0),经检验表明该模型能够很好地拟合苹果酒发酵过程特征香气的生成状况.     

绿茶杀青叶料含水率可见-近红外光谱检测

为实现绿茶杀青叶料含水率的快速无损检测,基于可见-近红外光谱分析建立含水率的预测模型。使用FieldSpec 3型便携式地物光谱仪,采集192个杀青叶料样品的漫反射光谱信息,基于X-Y共生距离的样本划分算法SPXY,确定144个样本的校正集和48个样本的预测集。进行一阶微分和移动平滑滤波预处理后,采用相关系数法优选出11个特征波段,建立了含水率检测的偏最小二乘回归、主成分回归、人工神经网络及其组合的模型。结果表明,选用5个主成分的偏最小二乘回归模型最佳,其校正和预测模型的相关系数分别为0.990和0.819,均方根误差分别为0.011和0.037,预测含水率的平均相对误差为3.30%。     

基于图谱特征的番茄种子活力检测与分级

为解决现存分级过程中损伤种子问题,替代仅根据种子表面特征评价的粗筛查方法,本研究基于高光谱的图谱融合技术,提出了一种番茄种子图像采集并辨识种子特征进而将种子分级的算法。试验随机选取170粒番茄种子作为样品,校正集与验证集比例约为3∶1。通过标准发芽试验得到种子活力结果,基于连续投影算法(Successive projections algorithm,SPA)求得反映番茄种子活力的特征波长为:535、577、595、654、684、713、744、768、809、840 nm。对特征波长下的光谱图像进行解析,通过双边滤波法、大津法、形态学变换算法提取了种子边缘轮廓,计算求出每粒种子的面积、圆形度以及图像灰度平均值。基于统计学分析,利用校正集128粒种子的特征值及其标准发芽试验结果求出分级阈值,其中有活力为合格,无活力为不合格。然后,利用验证集42粒种子的特征值对阈值进行验证,结果显示,在713 nm波长下的图像特征对活力结果判断分级的正确率最高,校正集和验证集的正确率分别为93.75%和90.48%。     

基于近红外与中红外光谱技术的淀粉回生度检测

淀粉食品在加工、运输及储藏过程中会逐渐出现回生,其回生程度是影响淀粉食品品质的重要因素。利用近红外和中红外光谱技术快速、无损检测淀粉回生度。首先采集了储存不同时间淀粉的近红外和中红外光谱,分别利用近红外、中红外以及两者融合的光谱数据结合化学计量学方法(偏最小二乘法(PLS、iPLS、biPLS、siPLS))建立淀粉回生度检测模型。结果显示,近红外和中红外融合光谱技术的biPLS检测模型最佳,校正集和预测集相关系数分别为0.965 5和0.931 3。研究结果表明,红外光谱技术可以快速、无损检测玉米淀粉回生度,保障了富含淀粉食品的质量与安全。