广西旱区稻田节水栽培技术

<正>在广西水稻生产过程中,虽然年降雨量充沛,但由于季风气候的不稳定和复杂的多丘陵地貌导致降雨量时空分布不均,加之现有水利设施损毁、山塘水库管理不善等因素,造成季节性干旱非常明显,春旱、秋旱频繁发生,严重影响和制约了旱区粮食生产的进一步发展及农民增产增收。因此,了解和掌握我区旱灾     

冬小麦生育早期长势反演模型通用性研究

分析了生育早期(返青期、拔节前期、拔节后期)各阶段的冠层叶片光谱特性与叶绿素含量的关系,基于单波段反射率构建了一元预测模型,同样基于植被指数构建了多元叶绿素含量的反演模型,对两类建模方法构建的叶绿素含量预测模型进行了同生长阶段预测(SPV)和后续生长阶段的交叉预测(CPV),比较了模型的预测效果,得出了构建冬小麦生育早期冠层叶片叶绿素含量的通用预测模型的建模策略。研究结果表明:以返青期冠层叶片单波段反射率构建的一元反演模型,具有一定的模型通用性,能够较为准确的预测拔节前期的叶片叶绿素含量。利用偏最小二乘原理构建多元反演模型具有良好的通用性和较强的鲁棒性,能够较好地反演冬小麦生育早期冠层叶片叶绿素含量。而以MPRI、NDVI、RVI为组合构建的多元模型兼具通用性和简练性,可以作为多元预测模型构建的参考组合。     

无核白鲜葡萄机器视觉质量预测研究!

以新疆无核白鲜葡萄为研究对象,采用机器视觉技术预测葡萄穗的质量。首先,提取RGB图像,做G,B双通道分量加运算R+B,采用高斯低通滤波法滤除图像中的噪音,采用Gamma变换法调整图像灰度,从而增强前景与背景的对比度。其次,采用自动阈值分割法分割图像,经数学形态学的腐蚀和开运算获得最佳二值图像,提取二值图像中目标区域的几何特征。最后,采用一元线性回归、多元线性回归和偏最小二乘回归预测葡萄穗的质量。结果表明,提取分割后的葡萄穗面积、周长、长轴及短轴长度等特征建立的偏最小二乘回归模型,其预测葡萄穗质量效果最佳,相关系数r2为96.91%。     

生菜叶中磷含量的光谱定量分析

为快速、准确检测生菜叶内的磷含量,提出了应用光谱技术结合化学计量法无损检测生菜叶内磷含量的方法。通过获取不同施磷量下生菜叶片于波长350~2500nm处的反射光谱,对光谱数据进行5点平滑和一阶导数变换后,利用联合区间偏最小二乘算法（siPLS）提取了与生菜叶磷元素相关的4个特征波段,即950~1070nm, 1430~1549nm,1906~2025nm和2144~2263nm。进一步利用连续投影算法（SPA）对全光谱波段和4个特征波段进行特征波长提取,分别筛选出变量63个和25个。分别对4个特征波段、63个和25个特征波长进行主成分降〖JP2〗维,当主成分数分别为7、5和4时,隐含层神经元数分别为7、5和3时,建立了siPLS+BPANN,SPA+BPANN,siPLS+〖JP〗SPA+BPANN生菜叶磷含量检测模型。研究结果表明：siPLS+SPA+BPANN模型的预测结果优于其他模型,验证集相关系数为0.911,验证均方根误差为479mg/kg。     

近红外多组分分析中异常样本识别方法

近红外光谱分析中,异常样本的存在严重影响定标模型的预测性能和适配性。基于 X / Y 联合的ODXY异常样本识别和剔除方法,提出并证明了一种专用于多组分分析的MODXY异常样本识别方法。实验采用80组玉米近红外光谱数据,利用不同异常样本识别方法剔除异常样本后建立玉米含水率、含油率、蛋白质含量和淀粉含量4种组分的偏最小二乘预测模型,采用预测均方差和决定系数作为评价指标比较所建模型的性能,检验MODXY方法在多组分分析中的异常样本识别能力。实验结果表明：在近红外多组分分析中,MODXY方法在大多数情况下具有更好的异常样本识别能力;MODXY方法和ODXY方法均有一定的适用范围,它们更适合于相应组分化学值的相对标准偏差较大的情况。     

基于高光谱技术的牛肉含水率无损检测

牛肉含水率的高低不仅直接影响牛肉品质,而且会对消费者造成经济损失。为此,通过实验探究了采用高光谱图像技术对牛肉含水率进行检测的可行性,为检测牛肉品质提供依据。采用82个牛肉后腿样本作为实验材料,按5×4×1cm的规格通过国际烘干法测量其真实含水量,并采集它们的光谱图像;获取样本的光谱信息后,通过ENVI及Mat Lab软件获取感兴趣区域。同时,利用不同的预处理方法,分别建立BP神经网络和偏最小二乘校正模型,通过比对两种模型结果,偏最小二乘校正模型能够更有效预测牛肉含水率,校正集相关系数为0.91,校正标准差为0.121,预测集的相关系数为0.89,预测标准差为0.118。研究结果证实,利用高光谱图像技术可以快速无损检测牛肉含水率。     

土石坝坝坡稳定影响参数分析

以湖北省建始县四十二坝水库大坝为例,建立了灰色关联度和偏最小二乘回归方程分析坝坡稳定性影响因素.选择黏聚力、摩擦角、含水量和干密度4个因素作为子序列,简化Bishop法计算的土石坝稳定性系数作为母序列,进行了敏感性分析.结果表明:两种计算方法获得参数敏感程度排序不同,其中考虑参数相关性的偏最小二乘回归方程获得的敏感性分级明显,更能体现参数的真实敏感性.     

基于近红外高光谱图像的黄瓜叶片色素含量快速检测

利用高光谱图像技术和高效液相色谱法(HPLC)快速检测了新鲜黄瓜叶中叶绿素a、叶绿素b、β-胡萝卜素和叶黄素4种色素含量。采集了120片黄瓜叶的近红外高光谱图像数据以及用HPLC精确测定黄瓜叶中色素含量;提取高光谱图像中50×50像素感兴趣区域(ROI)的平均光谱与4种色素含量分别建立偏最小二乘(PLS)预测模型;为了提高模型的稳定性和预测精度,分别采用区间偏最小二乘(iPLS)、向后区间偏最小二乘(BiPLS)和联合区间偏最小二乘(SiPLS)对各种色素对应的特征波段进行优选,同时对光谱划分数进行了优化。结果表明BiPLS和SiPLS对应模型的预测效果较好,对叶绿素a、叶绿素b、β-胡萝卜素和叶黄素4种色素的预测集相关系数RP分别为0.825 7、0.813 4、0.811 6、0.826 2。     

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%。     

基于本体的旱区农业垂直搜索引擎研究

针对西北旱区农业发展落后、农业科技推广受限、农业信息检索准确度差等问题,在分析研究通用搜索引擎工作原理的基础上,设计并实现了基于本体的旱区农业垂直搜索引擎模型。采用面向文本的知识发现技术构建农业领域本体,实现基于本体的网络信息采集及过滤、查询扩展、结果排序和相关词推荐。试验证明,基于本体的旱区农业垂直搜索引擎可以提高农业信息检索的查准率,优化检索结果。