現(xiàn)代溫室網(wǎng)紋甜瓜生產(chǎn)管理主要依靠植株周圍的環(huán)境信息,水分的監(jiān)測(cè)主要依賴基質(zhì)水分傳感器數(shù)據(jù),進(jìn)行灌溉決策,并且單點(diǎn)監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)代表性不夠,大面積監(jiān)測(cè)需要大量的傳感器,精度有待增加。因此實(shí)時(shí)、快速、精準(zhǔn)、有效的監(jiān)測(cè)手段是解決甜瓜栽培精準(zhǔn)化管理的關(guān)鍵之一。通過(guò)光譜和植物表型更敏感、快速地反映植株的水分狀況,根據(jù)甜瓜植株本身水分狀況進(jìn)行合理灌溉能夠有效提高水分利用率從而提高植株乃至果實(shí)品質(zhì);精確的監(jiān)測(cè)手段能夠更加節(jié)水高效,是促進(jìn)甜瓜產(chǎn)業(yè)發(fā)展壯大的迫切需要。本研究以網(wǎng)紋甜瓜“網(wǎng)路”、“阿魯斯”為實(shí)驗(yàn)材料,以建立甜瓜植株水分監(jiān)測(cè)模型為目的,通過(guò)不同年份、不同水分處理試驗(yàn),系統(tǒng)研究了兩個(gè)品種網(wǎng)紋甜瓜不同生育期的水分監(jiān)測(cè)模型,并用獨(dú)立實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)模擬結(jié)果進(jìn)行了驗(yàn)證,具體研究結(jié)論如下:1.幼苗期50⁶0%、伸蔓期55⁷0%及果實(shí)期55⁶5%（相對(duì)含水量）處理下兩個(gè)品種甜瓜在株高上較T1和T2高19.59%和14.93%;干鮮重上比其他處理高出64.29%、45.71%、24.34%和55.32%、31.67%、19.53%;葉片含水率較其他處... 

【文章來(lái)源】：上海交通大學(xué)上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

多信息融合的溫室網(wǎng)紋甜瓜水分狀況監(jiān)測(cè)技術(shù)路線

上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文 2017 年 4-8 月，其數(shù)據(jù)用于模型的檢驗(yàn)。和方法每 4 天將甜瓜植株加載到 Scanalyzer 3D（Le像。每次對(duì)兩個(gè)品種共計(jì) 40 株甜瓜進(jìn)行了頂部光圖像（圖 4-1）、近紅外圖像（圖 4-2），試驗(yàn) 2160 張圖像，獲取圖像的 29 個(gè)表型指標(biāo)，所

圖 4-3 三個(gè)生育期的表型指標(biāo)提取過(guò)程Fig.4-3 Phenotypic index acquired of three growth stages同顏色代表不同的水分含量構(gòu)建與數(shù)據(jù)處理林( Random Forest) 是使用多棵樹(shù)來(lái)訓(xùn)練和預(yù)測(cè)樣本的分類器。面具有以下優(yōu)勢(shì)：數(shù)據(jù)集性能好，不過(guò)擬合，抗噪聲能力強(qiáng)，性強(qiáng)，快速訓(xùn)練，獲得相對(duì)簡(jiǎn)單的優(yōu)勢(shì)。林算法包含兩個(gè)參數(shù)，決策樹(shù)個(gè)數(shù)（ntree）和可用于尋找最佳（Mtry）。在本試驗(yàn)中，隨機(jī)森林的 Mtry=1，2，5，8；ntree=5言的 Random Forest 包(Meyer D，2015)進(jìn)行建模，模型采用重交叉檢驗(yàn)進(jìn)行訓(xùn)練。表 4-1 隨機(jī)森林模型的基本參數(shù)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3019681