基于高光譜空間-光譜信息的橡膠樹(shù)葉片氮素診斷模型研究
發(fā)布時(shí)間:2021-04-17 10:27
天然橡膠由于其戰(zhàn)略地位和經(jīng)濟(jì)地位,其產(chǎn)量對(duì)我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著深遠(yuǎn)的影響。氮元素作為指導(dǎo)橡膠樹(shù)精準(zhǔn)施肥的重要營(yíng)養(yǎng)元素,氮含量檢測(cè)技術(shù)直接關(guān)系到橡膠的產(chǎn)量。傳統(tǒng)植物檢測(cè)手段為外觀特征檢測(cè)法和化學(xué)分析法,外觀特征檢測(cè)法受操作員的主觀影響,具有精度低滯后性強(qiáng)的特點(diǎn);基于化學(xué)方法的檢測(cè)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(yíng)養(yǎng)含量檢測(cè)模型,是一種有效的氮素檢測(cè)手段。但目前應(yīng)用在橡膠樹(shù)上的研究較少,且其中少有文章研究橡膠樹(shù)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(duì)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(shù)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(shù)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(shù)的氮含量檢測(cè)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(wèn)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(bǔ)歐氏距離加權(quán)法以及最大方差投影加權(quán)法。并以隨機(jī)點(diǎn)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(duì)照,以SPA、CARS...
【文章來(lái)源】:海南大學(xué)海南省 211工程院校
【文章頁(yè)數(shù)】:56 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)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(shù)葉片氮素診斷模型研究163.基于加權(quán)光譜的橡膠樹(shù)氮素診斷模型橡膠樹(shù)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(jìn)行平均,可能會(huì)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(lái)提取高光譜數(shù)據(jù)的空間特征,研究最適合橡膠樹(shù)葉片氮素診斷模型的高光譜加權(quán)方法。3.1橡膠樹(shù)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(duì)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(jī)采點(diǎn)方法,由實(shí)驗(yàn)員在作物上隨機(jī)選取不同部位進(jìn)行光譜數(shù)據(jù)的選取,平對(duì)所獲數(shù)據(jù)進(jìn)行平均,得到隨機(jī)點(diǎn)平均光譜。本研究中,在高光譜數(shù)據(jù)中,以代碼從橡膠樹(shù)葉片的高光譜上部、中部、下部共選取18個(gè)像素位置的光譜,隨后對(duì)所選取的18條向量數(shù)據(jù)進(jìn)行平均,獲取隨機(jī)點(diǎn)平均光譜。如下圖:圖3-1橡膠樹(shù)葉片隨機(jī)點(diǎn)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(shí)驗(yàn)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(duì)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(shí)驗(yàn)員的操作,隨機(jī)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(shù)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(lèi)似,以全葉片區(qū)域作為感興趣區(qū)域,平對(duì)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(shù)葉片平均光譜Fig.3-3Meanspectralofrubberleaf
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于低空無(wú)人機(jī)影像光譜和紋理特征的棉花氮素營(yíng)養(yǎng)診斷研究[J]. 陳鵬飛,梁飛. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué). 2019(13)
[2]基于高光譜成像技術(shù)的甜菜葉片氮素遙感估測(cè)[J]. 張晶,張玨,田海清. 中山大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(06)
[3]基于高光譜的抽穗期寒地水稻葉片氮素預(yù)測(cè)模型[J]. 王樹(shù)文,牛羽新,馬昕宇,陳雙龍,阿瑪尼,馮江. 農(nóng)機(jī)化研究. 2019(03)
[4]基于手機(jī)相機(jī)獲取玉米葉片數(shù)字圖像的氮素營(yíng)養(yǎng)診斷與推薦施肥研究[J]. 夏莎莎,張聰,李佳珍,李紅軍,張玉銘,胡春勝. 中國(guó)生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào). 2018(05)
[5]基于數(shù)碼相機(jī)圖像的甜菜冠層氮素營(yíng)養(yǎng)監(jiān)測(cè)[J]. 張玨,田海清,李哲,李斐,史樹(shù)德. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2018(01)
[6]基于數(shù)字圖像技術(shù)的煙草氮素營(yíng)養(yǎng)診斷研究[J]. 鐘思榮,龔絲雨,陳仁霄,陶瑤,何寬信,張世川,張啟明,劉齊元. 江西農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(06)
[7]AOTF高光譜成像探測(cè)作物氮素含量方法[J]. 吳靜珠,申舒,董晶晶,李慧,陳巖,毛文華. 傳感器與微系統(tǒng). 2017(11)
[8]基于多光譜成像技術(shù)的玉米氮素營(yíng)養(yǎng)診斷方法研究[J]. 劉奕彤,宋玉柱,馬昕宇,郭思琪,馮江,王樹(shù)文. 農(nóng)機(jī)化研究. 2018(02)
[9]基于高光譜的甜菜冠層氮素遙感估算研究[J]. 李哲,田海清,王輝,徐琳,李斐,史樹(shù)德. 農(nóng)機(jī)化研究. 2016(06)
[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(cè)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(shù)氮素水平無(wú)損診斷策略研究[D]. 陳凱.海南大學(xué) 2018
[2]橡膠樹(shù)單葉葉綠素和氮素營(yíng)養(yǎng)狀況的高光譜監(jiān)測(cè)研究[D]. 楊巧明.海南大學(xué) 2011
本文編號(hào):3143291
【文章來(lái)源】:海南大學(xué)海南省 211工程院校
【文章頁(yè)數(shù)】:56 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)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(shù)葉片氮素診斷模型研究163.基于加權(quán)光譜的橡膠樹(shù)氮素診斷模型橡膠樹(shù)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(jìn)行平均,可能會(huì)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(lái)提取高光譜數(shù)據(jù)的空間特征,研究最適合橡膠樹(shù)葉片氮素診斷模型的高光譜加權(quán)方法。3.1橡膠樹(shù)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(duì)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(jī)采點(diǎn)方法,由實(shí)驗(yàn)員在作物上隨機(jī)選取不同部位進(jìn)行光譜數(shù)據(jù)的選取,平對(duì)所獲數(shù)據(jù)進(jìn)行平均,得到隨機(jī)點(diǎn)平均光譜。本研究中,在高光譜數(shù)據(jù)中,以代碼從橡膠樹(shù)葉片的高光譜上部、中部、下部共選取18個(gè)像素位置的光譜,隨后對(duì)所選取的18條向量數(shù)據(jù)進(jìn)行平均,獲取隨機(jī)點(diǎn)平均光譜。如下圖:圖3-1橡膠樹(shù)葉片隨機(jī)點(diǎn)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(shí)驗(yàn)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(duì)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(shí)驗(yàn)員的操作,隨機(jī)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(shù)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(lèi)似,以全葉片區(qū)域作為感興趣區(qū)域,平對(duì)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(shù)葉片平均光譜Fig.3-3Meanspectralofrubberleaf
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于低空無(wú)人機(jī)影像光譜和紋理特征的棉花氮素營(yíng)養(yǎng)診斷研究[J]. 陳鵬飛,梁飛. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué). 2019(13)
[2]基于高光譜成像技術(shù)的甜菜葉片氮素遙感估測(cè)[J]. 張晶,張玨,田海清. 中山大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(06)
[3]基于高光譜的抽穗期寒地水稻葉片氮素預(yù)測(cè)模型[J]. 王樹(shù)文,牛羽新,馬昕宇,陳雙龍,阿瑪尼,馮江. 農(nóng)機(jī)化研究. 2019(03)
[4]基于手機(jī)相機(jī)獲取玉米葉片數(shù)字圖像的氮素營(yíng)養(yǎng)診斷與推薦施肥研究[J]. 夏莎莎,張聰,李佳珍,李紅軍,張玉銘,胡春勝. 中國(guó)生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào). 2018(05)
[5]基于數(shù)碼相機(jī)圖像的甜菜冠層氮素營(yíng)養(yǎng)監(jiān)測(cè)[J]. 張玨,田海清,李哲,李斐,史樹(shù)德. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2018(01)
[6]基于數(shù)字圖像技術(shù)的煙草氮素營(yíng)養(yǎng)診斷研究[J]. 鐘思榮,龔絲雨,陳仁霄,陶瑤,何寬信,張世川,張啟明,劉齊元. 江西農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2017(06)
[7]AOTF高光譜成像探測(cè)作物氮素含量方法[J]. 吳靜珠,申舒,董晶晶,李慧,陳巖,毛文華. 傳感器與微系統(tǒng). 2017(11)
[8]基于多光譜成像技術(shù)的玉米氮素營(yíng)養(yǎng)診斷方法研究[J]. 劉奕彤,宋玉柱,馬昕宇,郭思琪,馮江,王樹(shù)文. 農(nóng)機(jī)化研究. 2018(02)
[9]基于高光譜的甜菜冠層氮素遙感估算研究[J]. 李哲,田海清,王輝,徐琳,李斐,史樹(shù)德. 農(nóng)機(jī)化研究. 2016(06)
[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(cè)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(shù)氮素水平無(wú)損診斷策略研究[D]. 陳凱.海南大學(xué) 2018
[2]橡膠樹(shù)單葉葉綠素和氮素營(yíng)養(yǎng)狀況的高光譜監(jiān)測(cè)研究[D]. 楊巧明.海南大學(xué) 2011
本文編號(hào):3143291
本文鏈接:http://sikaile.net/kejilunwen/huaxue/3143291.html
最近更新
教材專(zhuān)著