天然橡膠由于其戰(zhàn)略地位和經(jīng)濟地位,其產(chǎn)量對我國的經(jīng)濟發(fā)展有著深遠的影響。氮元素作為指導(dǎo)橡膠樹精準(zhǔn)施肥的重要營養(yǎng)元素,氮含量檢測技術(shù)直接關(guān)系到橡膠的產(chǎn)量。傳統(tǒng)植物檢測手段為外觀特征檢測法和化學(xué)分析法,外觀特征檢測法受操作員的主觀影響,具有精度低滯后性強的特點;基于化學(xué)方法的檢測手段精度高,但成本高,效率低。光譜分析方法以光譜數(shù)據(jù)和理化分析標(biāo)簽建立營養(yǎng)含量檢測模型,是一種有效的氮素檢測手段。但目前應(yīng)用在橡膠樹上的研究較少,且其中少有文章研究橡膠樹高光譜數(shù)據(jù)的空間信息,空間采集區(qū)域的選取位置對光譜診斷模型精度的影響更是少有涉及。因此該研究提取高光譜數(shù)據(jù)空間-光譜特征,研究橡膠樹葉片光譜采集區(qū)域?qū)庾V診斷模型精度的影響,確定了橡膠樹葉片氮素敏感空間區(qū)域并建立氮素的診斷模型。該研究的主要容如下:1、提出基于三種加權(quán)光譜建立橡膠樹的氮含量檢測定量分析模型。為了解決傳統(tǒng)平均光譜方法可能存在的空間信息丟失的問題,提出高光譜數(shù)據(jù)空間信息的三種加權(quán)光譜方法,包括歐氏距離加權(quán)法、補歐氏距離加權(quán)法以及最大方差投影加權(quán)法。并以隨機點平均光譜、感興趣區(qū)域平均光譜、全葉片區(qū)域平均光譜數(shù)據(jù)作為對照,以SPA、CARS... 

【文章來源】：海南大學(xué)海南省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：56 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

樣本的氮含量分布圖

基于高光譜空間-光譜信息的橡膠樹葉片氮素診斷模型研究163.基于加權(quán)光譜的橡膠樹氮素診斷模型橡膠樹葉片的氮素分布并不均勻，傳統(tǒng)的平均光譜方法籠統(tǒng)地所有區(qū)域的高光譜數(shù)據(jù)進行平均，可能會損失部分的空間信息。因此本研究第三章提出三種加權(quán)光譜辦法來提取高光譜數(shù)據(jù)的空間特征，研究最適合橡膠樹葉片氮素診斷模型的高光譜加權(quán)方法。3.1橡膠樹葉片原始光譜描述性分析平均光譜方法是一種常用的光譜數(shù)據(jù)采集方法，對于普通的近紅外光譜儀，其采集的光譜數(shù)據(jù)是一種二維光譜數(shù)據(jù)，表現(xiàn)為向量光譜數(shù)據(jù)。通常采用隨機采點方法，由實驗員在作物上隨機選取不同部位進行光譜數(shù)據(jù)的選取，平對所獲數(shù)據(jù)進行平均，得到隨機點平均光譜。本研究中，在高光譜數(shù)據(jù)中，以代碼從橡膠樹葉片的高光譜上部、中部、下部共選取18個像素位置的光譜，隨后對所選取的18條向量數(shù)據(jù)進行平均，獲取隨機點平均光譜。如下圖：圖3-1橡膠樹葉片隨機點光譜Fig.3-1Randommeanspectralofrubberleaf感興趣區(qū)域平均光譜法，通常應(yīng)用于光譜成像儀收集的高光譜圖像。高光譜成像儀與近紅外光譜儀不同，采集的數(shù)據(jù)不僅具有光譜信息，還具有空間信息，是一種三維的數(shù)據(jù)立方。實驗員從高光譜圖像中選取方形或圓形區(qū)域作為感興趣區(qū)域（RegionOfInterest,ROI），對區(qū)域內(nèi)所有像素位置的光譜取平均，得到ROI光譜數(shù)據(jù)。本研究中，以代碼模擬實驗員的操作，隨機從葉片中部選取葉肉區(qū)域的光譜數(shù)據(jù)，如下圖：

海南大學(xué)碩士學(xué)位論文17圖3-2橡膠樹葉片感興趣區(qū)域平均光譜Fig.3-2ROImeanspectralofrubberleaf葉片平均光譜法，與ROI光譜類似，以全葉片區(qū)域作為感興趣區(qū)域，平對區(qū)域內(nèi)所有位置的光譜數(shù)據(jù)取平均。葉片平均光譜數(shù)據(jù)，如下圖：圖3-3橡膠樹葉片平均光譜Fig.3-3Meanspectralofrubberleaf

【參考文獻】：
期刊論文
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[10]光譜技術(shù)結(jié)合BiPLS-GA-SPA和ELM算法的生菜冠層氮素含量檢測研究[J]. 高洪燕,毛罕平,張曉東.  光譜學(xué)與光譜分析. 2016(02)

碩士論文
[1]基于光譜技術(shù)的橡膠樹氮素水平無損診斷策略研究[D]. 陳凱.海南大學(xué) 2018
[2]橡膠樹單葉葉綠素和氮素營養(yǎng)狀況的高光譜監(jiān)測研究[D]. 楊巧明.海南大學(xué) 2011



本文編號：3143291