国家高技术研究发展计划(2011AA100703)
- 作品数：22 被引量：312H指数：11
- 相关作者：姚霞朱艳曹卫星田永超冯海宽更多>>
- 相关机构：南京农业大学国家农业信息化工程技术研究中心河南工程学院更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划国家自然科学基金江苏省科技支撑计划项目更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于近红外反射光谱的洋葱可溶性固体物检测被引量：4
- 2013年
- 研究利用近红外(924～1 720nm)反射光谱预测了洋葱的可溶性固体物含量。实验选取了三种不同产地和不同采收期的洋葱为样本(268)。在重复采集光谱数据之后,榨取对应光谱采集处洋葱块汁,测定可溶性固体物参考值。研究对比了Savitzky-Golay平滑、散射校正和微分处理等预处理方法,同时基于偏最小二乘回归方法建立了统计模型。结果表明,带S-G平滑的微分处理在平滑窗口为32,跨度为10时效果最佳。一阶微分比二阶微分的预处理效果要好,预测复相关系数R2为0.87,均方根误差RMSEP为2.42°Brix。对比显示,无平滑处理光谱数据散射校正预处理得到的结果最好,预测复相关系数R2为0.88(RMSEP=2.31°Brix)。采用交叉验证得到的PLSR模型预测复相关系数R2为0.90,RMSEP为1.84°Brix,其相对分析误差RPD为3。说明加散射校正处理的近红外反射光谱可用于洋葱的可溶性固体物检测。
- 王海华李长缨李民赞
- 关键词：近红外光谱反射光谱洋葱
- 作物生长信息获取多光谱传感器设计与试验被引量：20
- 2013年
- 为了实时、快捷、无损获取农作物生长信息,根据作物生长指标的光谱监测机理,研制了一种四波长作物生长信息获取多光谱传感器。采用光学滤波技术提高了光辐射信息输入信噪比,依据作物冠层特征及田间作业环境实际要求,设计了适宜的探测镜头结构参数,确保了多光谱传感器灵敏度与分辨效果,应用T型电阻积分网络搭建了微弱光谱信息放大电路。通过标定,获得了多光谱传感器与FieldSpec Pro FR2500型光谱仪的关系模型,决定系数分别为0.802 8、0.806 8、0.818 5、0.890 0。对小麦的试验结果表明,该传感器的平均测量误差分别为5.6%、4.6%、1.4%、4.5%。该传感器能够较好地实现作物冠层反射光谱的实时在线检测,为作物生长监测设备的研发提供了有力支持。
- 倪军王婷婷姚霞曹卫星朱艳
- 关键词：作物反射光谱多光谱传感器
- 基于EFAST方法的苹果叶片叶绿素含量估算被引量：1
- 2017年
- 为了快速、准确地估算叶绿素含量,使用2012年和2013年在山东省肥城市潮泉镇获取的整个生育期苹果叶片叶绿素含量和配套的光谱数据,利用PROSPECT模型和EFAST方法探讨了对叶绿素含量敏感的波段,然后采用经验统计方法实现了单波段高光谱对苹果叶片叶绿素含量的监测。结果表明:以571 nm和697 nm波段光谱参数为自变量所建立的估测模型拟合精度较高,其决定系数(R2)分别为0.71和0.69,均方根误差(RMSE)分别为1.14、1.17 mg/dm^2,相对误差(RE)分别为-1.07%和-1.01%。以PROSPECT模型和EFAST方法整合筛选的敏感波段建立的估算模型监测叶绿素含量效果较好,为利用高光谱技术监测苹果长势提供了理论依据。
- 杨福芹沙从术冯海宽韩瑞芳徐平
- 关键词：苹果叶片叶绿素含量
- 基于高光谱的苹果叶片叶绿素含量估算被引量：4
- 2017年
- 以2012、2013年山东省肥城市潮泉镇下寨村的苹果叶片为研究对象,分析叶片叶绿素含量与原始光谱反射率、连续统去除光谱之间的相关性,探索苹果叶片叶绿素含量的估算模型。结果显示:苹果叶片叶绿素含量与原始光谱相关性最好的波段在553、711和1 301 nm处,其中,以711 nm处的光谱所建立的模型最佳(R2=0.88);与连续统去除光谱相关性最好的波段在553、738和801 nm处,其中,以738 nm处的光谱所建立的模型最佳(R2=0.94)。根据相关性所选的敏感波段,利用随机森林(random forest,RF)建立基于以上6个波段的叶绿素含量预测模型(R2=0.94)。对所建立的711 nm、738 nm、RF算法估算模型进行检验,结果表明,利用RF建立的苹果叶片叶绿素含量模型最佳(R2=0.54)。
- 杨福芹杨福芹冯海宽李振海杨贵军
- 关键词：苹果叶片叶绿素含量
- 农产品线扫描高光谱成像系统的集成标定方法被引量：2
- 2012年
- 高光谱成像技术在农业和食品检测中的应用日益广泛,线扫描高光谱成像系统的标定是获取高精度图像的基础。该文从系统集成部件的调整顺序、扫描速度控制、导轨偏移校正、光谱图像变形标定和光谱波长偏移校正等几方面系统地讨论了一种线扫描高光谱成像系统的调整和标定。通过对棋盘格图案的扫描,校正光谱图像在CCD上成像的位置,给出了导轨偏移校正及速度控制的具体计算公式。研究了光谱图像水平(Smile)和垂直(Keystone)光学系统变形,并标定了图像2个维度变形误差,分别为1.26和0.04mm。对照笔型氪气校正灯标准光谱,给出了光谱波长移位的二次校正方程。实践证明该文提出的方法能快速、有效地完成图像采集试验的设备准备工作,为相近研究领域的科研人员提供参考和帮助。
- 王海华李长缨梅树立李民赞
- 关键词：高光谱成像
- 基于可见光-近红外光谱特征参数的苹果叶片氮含量预测被引量：16
- 2017年
- 苹果叶片氮素是反映苹果品质高低的营养元素之一。为了准确地估算苹果叶片全氮含量(LNC),从可见光-近红外区域的高光谱反射曲线中提取光谱特征参数,应用经验回归分析,实现了对苹果LNC的高光谱监测。研究表明,除了光谱特征曲线面积变量S_(△EFG)显著相关以及面积归一化植被指数(S_(△CDE)-S_(△FGH))/(S_(△CDE)+S_(△FGH))不相关外,其余光谱特征参数与苹果LNC都极显著相关,其中光谱特征曲线斜率K_(ge)、K_(gprv),光谱特征曲线面积S_(△ABC)、S_(△BCD),面积比值植被指数S_(△CDE)/S_(△ABC)、S_(△CDE)/S_(△BCD)、S_(△DEF)/S_(△ABC),面积归一化植被指数(S_(△CDE)-S_(△ABC))/(S_(△CDE)+S_(△ABC))、(S_(△CDE)-S_(△BCD))/(S_(△CDE)+S_(△BCD))和(S_(△DEF)-S_(△ABC))/(S_(△DEF)+S_(△ABC))可以较好地描述LNC的动态变化,这些特征参数对苹果LNC进行估算是可行的。通过检验,最终确定基于S_(△CDE)/S_(△ABC)、(S_(△CDE)-S_(△ABC))/(S_(△CDE)+S_(△ABC))和(S_(△DEF)-S_(△ABC))/(S_(△DEF)+S_(△ABC))所构建的模型为预测苹果LNC的理想模型。
- 杨福芹冯海宽李振海杨贵军戴华阳
- 关键词：苹果高光谱遥感光谱特征
- 叶面施锌对苹果果实中糖代谢相关酶活性的影响被引量：15
- 2013年
- 在不同物候期对13年生盛果期‘富士’苹果树进行叶面喷锌处理,测定果实锌含量、还原糖含量及相关酶活性。结果表明,喷锌显著提高了果实中的锌含量和成熟期果实中的还原糖含量。萌芽前和花后3周喷锌的植株,幼果发育期（花后10~80d）果实山梨醇脱氢酶（SDH）活性显著高于对照;春梢停长期喷锌的植株,膨大期（花后80~160d）果实中SDH的活性显著高于对照;膨大期喷锌的植株,成熟期（花后160~190d）果实中SDH显著高于对照。喷锌对果实中山梨醇氧化酶（SOX）活性无显著影响。萌芽前、花后3周喷锌显著提高了幼果发育期果实中蔗糖合酶（SS）分解方向的活性和酸性转化酶（AI）的活性;果实膨大期处理显著提高了成熟期果实中AI的活性,对中性转化酶（NI）则无显著影响。不同物候期喷锌处理均增加了锌向果实中的富集,从而提高了果实中山梨醇代谢酶及蔗糖分解酶活性,有利于蔗糖和山梨醇的快速卸载,促进了果实中还原糖的积累。
- 张勇付春霞刘飞范晓丹闫玉静王衍安张友朋
- 关键词：苹果还原糖
- 基于上部叶片SPAD值估算小麦氮营养指数被引量：28
- 2013年
- 快速、准确的监测诊断小麦氮营养状态对于评价小麦长势、指导氮肥运筹并预测籽粒产量均具有重要的意义。基于2009—2011年的大田试验,系统分析了小麦上部4张单叶不同叶位的SPAD值和归一化SPAD指数(NDSPADij)与氮营养指数的定量关系,通过简单分组线性回归筛选出在不同年际和不同品种间表现稳定的氮营养指数(NNI)定量方程。结果表明,小麦上部不同叶位SPAD值和NNI随施氮量提高而提高,而NDSPADij随施氮量的提高而降低。小麦单叶SPAD值与NNI的关系呈显著正相关,但这种关系在品种或年份之间不稳定,对小麦氮素诊断存在风险;除NDSPAD12外,NDSPADij与NNI之间呈显著负相关,经简单分组线性分析发现NDSPAD14与NNI之间在年份和品种之间表现最稳定,能够较好的定量估算氮营养指数,从而快速诊断小麦氮素是否亏缺。
- 赵犇姚霞田永超刘小军曹卫星朱艳
- 关键词：小麦
- 车载式作物冠层检测装置的研发
- 为实时监测作物氮素状况,本文基于光谱检测技术及WSN技术设计了一套车载式作物冠层多光谱指数检测装置。装置由控制单元及测量单元构成。控制单元是一台内嵌了无线模块的PDA,作为无线网络的协调器,PDA负责接收、显示及处理光谱...
- 张锋李民赞李修华李树强
- 关键词：精细农业植被指数光谱WSNZIGBEE
- 文献传递
- 最优权重组合模型和高光谱估算苹果叶片全磷含量被引量：18
- 2016年
- 为了估算苹果叶片全磷含量,该文使用2012年和2013年在山东省肥城市潮泉镇下寨村的2个苹果示范园获取的整个生育期苹果叶片全磷含量和对应的叶片光谱数据,建立了预测苹果叶片全磷含量的最优权重组合模型。首先分析了苹果叶片全磷含量和原始光谱的相关关系,确定了以553和722 nm为苹果叶片全磷含量的诊断波段;根据叶片全磷含量与400~2 500 nm范围两两组合的决定系数等值线图,确立了对苹果叶片全磷含量敏感的546和521 nm、553和518 nm组合的归一化差值指数和543和525 nm、1 394和718 nm组合的比值指数;最后以553和722 nm的反射率以及546和521 nm、553和518 nm组合的归一化差值指数和543和525 nm、1 394和718 nm组合的比值指数为自变量,构建了基于苹果叶片全磷含量的最优权重组合模型,实现了对苹果叶片全磷含量的高光谱估算。结果表明,最优权重组合模型无论是建模集还是验证集,其预测能力(R2=0.94)要优于该文中的6种统计方法(平均R2=0.82),研究结果为快速无损诊断苹果叶片的磷素状况提供新的技术途径。
- 冯海宽杨福芹杨福芹李振海郭建华杨贵军王衍安
- 关键词：光谱分析磷苹果叶片RBF神经网络
