基于主動光源的反射式葉片葉綠素含量檢測儀的設(shè)計(jì)與試驗(yàn)
發(fā)布時間:2021-12-31 15:30
作物葉片葉綠素含量的測定在農(nóng)情監(jiān)測、產(chǎn)量估計(jì)等方面有重要的意義,因此快速實(shí)時地獲取作物葉綠素含量對農(nóng)業(yè)的精細(xì)化管理尤為重要。目前傳統(tǒng)的檢測方法主要有分光光度法、光譜檢測法和透射式SPAD儀檢測法,前二種方法所用的儀器體積較大,一般僅限于實(shí)驗(yàn)室使用,第三種方法雖可以在田間使用,但儀器所采用的夾持式透射法不具備實(shí)時監(jiān)測的應(yīng)用前景。為實(shí)現(xiàn)田間作物信息的實(shí)時獲取,部分學(xué)者采用葉綠素的敏感波長研制專用的反射式信息感知裝備,但目前國內(nèi)尚處于研發(fā)階段,尚未有成熟的商用產(chǎn)品。為了推進(jìn)國內(nèi)自研儀器的商用,本文以田間環(huán)境下的應(yīng)用為背景,全方位地剖析了儀器在設(shè)計(jì)和使用過程中可能會出現(xiàn)的影響檢測精度的相關(guān)因素,并針對這些因素給出了詳細(xì)的解決方案,并以此為基礎(chǔ)設(shè)計(jì)了一款基于主動光源的反射式葉片葉綠素含量檢測儀,以期提升儀器的實(shí)用性。主要研究內(nèi)容和結(jié)論如下:(1)探究了反射式葉片葉綠素含量的檢測機(jī)理和方法,論證了歸一化植被指數(shù)(NDVI)、綠色歸一化植被指數(shù)(GNDVI)、比值植被指數(shù)(RVI)、綠度植被指數(shù)(GVI)、紅色特征參數(shù)(RCP)和綠色特征參數(shù)(GCP)的值與檢測距離之間的無關(guān)性,從而使設(shè)計(jì)的儀器能夠...
【文章來源】:江蘇大學(xué)江蘇省
【文章頁數(shù)】:88 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
不同葉綠素含量下菠菜葉片的反射率光譜曲線
江蘇大學(xué)碩士學(xué)位論文15不受PCB干擾。(10)檢測模型的影響儀器的硬件只能檢測反射光強(qiáng),為獲得葉片的葉綠素含量需要將反射光強(qiáng)帶入到相應(yīng)的檢測模型中進(jìn)行計(jì)算,故模型的優(yōu)劣直接影響檢測的精度。因此,需要探索一個較優(yōu)的檢測模型,使檢測值盡可能精確;谏鲜龅10點(diǎn)影響因素,本文將在后續(xù)的內(nèi)容中一一給出詳細(xì)的解決方案,主要解決流程如下圖2.2所示:圖2.2影響因素解決流程Fig.2.2Impactfactorresolutionprocess2.6本章小結(jié)本章詳細(xì)地介紹了反射式葉片葉綠素含量的光學(xué)檢測機(jī)理和方法,并對輸出參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化,使儀器能夠適應(yīng)檢測距離的變化。隨后,根據(jù)檢測原理,全方位地分析了影響儀器檢測精度的相關(guān)因素,為后續(xù)的解決方案提供了一個明確的線索。
第 3 章 數(shù)據(jù)采集及檢測波長研究3.1 試驗(yàn)材料本試驗(yàn)采用日常生活中較常見的三種蔬菜品種(菠菜、青菜、油麥菜),試驗(yàn)前于鎮(zhèn)江某大型超市購買,為了確保所選葉片的葉綠素含量有較大的梯度,選購前使用日本MINOLTA 公司的 SPAD-502 檢測儀進(jìn)行初步篩選。每種蔬菜采集 30 個葉片樣本,由于油麥菜的葉片較大,僅采集了葉片的上端作為試驗(yàn)樣本。把采集的樣本放入密封袋中,依次貼上標(biāo)簽后,立即送至實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行高光譜數(shù)據(jù)的采集及葉綠素含量的測定。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]便攜式植物葉片葉綠素含量無損檢測儀設(shè)計(jì)與試驗(yàn)[J]. 楊彪,杜榮宇,楊玉,朱德寬,郭文川,朱新華. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2019(12)
[2]基于高光譜圖像及深度特征的大米蛋白質(zhì)含量預(yù)測模型[J]. 孫俊,靳海濤,蘆兵,武小紅,沈繼鋒,戴春霞. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2019(15)
[3]作物葉片葉綠素動態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計(jì)與試驗(yàn)[J]. 張智勇,馬旭穎,龍耀威,李松,孫紅,李民贊. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2019(S1)
[4]基于RED-NIR的主動光源葉綠素含量檢測裝置設(shè)計(jì)與試驗(yàn)[J]. 孫紅,邢子正,張智勇,龍耀威,李民贊,ZHANG Qin. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2019(S1)
[5]植株葉綠素?zé)o損診斷技術(shù)研究進(jìn)展[J]. 楊張青,胡建東,段鐵城,王順,吳建中,蘇偉波,張玉民. 中國農(nóng)學(xué)通報(bào). 2019(07)
[6]油菜籽葉綠素含量近紅外光譜快速檢測[J]. 李雪,楊瑞楠,原喆,王督,張良曉,張文,張奇,李培武. 中國油料作物學(xué)報(bào). 2019(01)
[7]無人機(jī)多光譜遙感在玉米冠層葉綠素預(yù)測中的應(yīng)用研究[J]. 毛智慧,鄧?yán)?孫杰,張愛武,陳向陽,趙云. 光譜學(xué)與光譜分析. 2018(09)
[8]基于Greenseeker冠層光傳感器的棉花精準(zhǔn)施氮技術(shù)規(guī)程[J]. 張建國,朱永江,單娜娜,張炎,賴波. 新疆農(nóng)業(yè)科技. 2018(04)
[9]光譜指數(shù)的植物葉片葉綠素含量估算模型[J]. 李哲,張飛,陳麗華,張海威. 光譜學(xué)與光譜分析. 2018(05)
[10]基于特征光譜參數(shù)的蘋果葉片葉綠素含量估算[J]. 馮海寬,楊福芹,楊貴軍,李振海,裴浩杰,邢會敏. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2018(06)
博士論文
[1]棱鏡—光柵型短波紅外成像光譜儀關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 陳建軍.中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院長春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所) 2019
碩士論文
[1]基于朗伯—比爾定律的食品安全快速檢測儀的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 侯亞輝.中國地質(zhì)大學(xué)(北京) 2017
[2]無人機(jī)機(jī)載式冠層反射光譜測量平臺的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 王波.南京農(nóng)業(yè)大學(xué) 2016
[3]CGMD302型便攜式作物生長監(jiān)測診斷儀的優(yōu)化[D]. 董繼飛.南京農(nóng)業(yè)大學(xué) 2015
[4]基于主動光源的作物生長信息監(jiān)測儀的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 盧少林.南京農(nóng)業(yè)大學(xué) 2015
[5]主動光源式反射光譜測量儀檢控電路的設(shè)計(jì)與性能測試[D]. 李楊.南京農(nóng)業(yè)大學(xué) 2015
[6]冬小麥葉片葉綠素含量可見/近紅外光譜檢測研究[D]. 高明.西北農(nóng)林科技大學(xué) 2015
[7]實(shí)時NDVI測量儀的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 魏士平.電子科技大學(xué) 2012
[8]定量PCR儀熒光檢測系統(tǒng)研究[D]. 姚英豪.浙江大學(xué) 2011
[9]葉綠素?zé)晒鈾z測技術(shù)及儀器的研制[D]. 魏紅艷.天津大學(xué) 2009
本文編號:3560508
【文章來源】:江蘇大學(xué)江蘇省
【文章頁數(shù)】:88 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
不同葉綠素含量下菠菜葉片的反射率光譜曲線
江蘇大學(xué)碩士學(xué)位論文15不受PCB干擾。(10)檢測模型的影響儀器的硬件只能檢測反射光強(qiáng),為獲得葉片的葉綠素含量需要將反射光強(qiáng)帶入到相應(yīng)的檢測模型中進(jìn)行計(jì)算,故模型的優(yōu)劣直接影響檢測的精度。因此,需要探索一個較優(yōu)的檢測模型,使檢測值盡可能精確;谏鲜龅10點(diǎn)影響因素,本文將在后續(xù)的內(nèi)容中一一給出詳細(xì)的解決方案,主要解決流程如下圖2.2所示:圖2.2影響因素解決流程Fig.2.2Impactfactorresolutionprocess2.6本章小結(jié)本章詳細(xì)地介紹了反射式葉片葉綠素含量的光學(xué)檢測機(jī)理和方法,并對輸出參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化,使儀器能夠適應(yīng)檢測距離的變化。隨后,根據(jù)檢測原理,全方位地分析了影響儀器檢測精度的相關(guān)因素,為后續(xù)的解決方案提供了一個明確的線索。
第 3 章 數(shù)據(jù)采集及檢測波長研究3.1 試驗(yàn)材料本試驗(yàn)采用日常生活中較常見的三種蔬菜品種(菠菜、青菜、油麥菜),試驗(yàn)前于鎮(zhèn)江某大型超市購買,為了確保所選葉片的葉綠素含量有較大的梯度,選購前使用日本MINOLTA 公司的 SPAD-502 檢測儀進(jìn)行初步篩選。每種蔬菜采集 30 個葉片樣本,由于油麥菜的葉片較大,僅采集了葉片的上端作為試驗(yàn)樣本。把采集的樣本放入密封袋中,依次貼上標(biāo)簽后,立即送至實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行高光譜數(shù)據(jù)的采集及葉綠素含量的測定。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]便攜式植物葉片葉綠素含量無損檢測儀設(shè)計(jì)與試驗(yàn)[J]. 楊彪,杜榮宇,楊玉,朱德寬,郭文川,朱新華. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2019(12)
[2]基于高光譜圖像及深度特征的大米蛋白質(zhì)含量預(yù)測模型[J]. 孫俊,靳海濤,蘆兵,武小紅,沈繼鋒,戴春霞. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2019(15)
[3]作物葉片葉綠素動態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)設(shè)計(jì)與試驗(yàn)[J]. 張智勇,馬旭穎,龍耀威,李松,孫紅,李民贊. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2019(S1)
[4]基于RED-NIR的主動光源葉綠素含量檢測裝置設(shè)計(jì)與試驗(yàn)[J]. 孫紅,邢子正,張智勇,龍耀威,李民贊,ZHANG Qin. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2019(S1)
[5]植株葉綠素?zé)o損診斷技術(shù)研究進(jìn)展[J]. 楊張青,胡建東,段鐵城,王順,吳建中,蘇偉波,張玉民. 中國農(nóng)學(xué)通報(bào). 2019(07)
[6]油菜籽葉綠素含量近紅外光譜快速檢測[J]. 李雪,楊瑞楠,原喆,王督,張良曉,張文,張奇,李培武. 中國油料作物學(xué)報(bào). 2019(01)
[7]無人機(jī)多光譜遙感在玉米冠層葉綠素預(yù)測中的應(yīng)用研究[J]. 毛智慧,鄧?yán)?孫杰,張愛武,陳向陽,趙云. 光譜學(xué)與光譜分析. 2018(09)
[8]基于Greenseeker冠層光傳感器的棉花精準(zhǔn)施氮技術(shù)規(guī)程[J]. 張建國,朱永江,單娜娜,張炎,賴波. 新疆農(nóng)業(yè)科技. 2018(04)
[9]光譜指數(shù)的植物葉片葉綠素含量估算模型[J]. 李哲,張飛,陳麗華,張海威. 光譜學(xué)與光譜分析. 2018(05)
[10]基于特征光譜參數(shù)的蘋果葉片葉綠素含量估算[J]. 馮海寬,楊福芹,楊貴軍,李振海,裴浩杰,邢會敏. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào). 2018(06)
博士論文
[1]棱鏡—光柵型短波紅外成像光譜儀關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 陳建軍.中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院長春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所) 2019
碩士論文
[1]基于朗伯—比爾定律的食品安全快速檢測儀的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 侯亞輝.中國地質(zhì)大學(xué)(北京) 2017
[2]無人機(jī)機(jī)載式冠層反射光譜測量平臺的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 王波.南京農(nóng)業(yè)大學(xué) 2016
[3]CGMD302型便攜式作物生長監(jiān)測診斷儀的優(yōu)化[D]. 董繼飛.南京農(nóng)業(yè)大學(xué) 2015
[4]基于主動光源的作物生長信息監(jiān)測儀的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 盧少林.南京農(nóng)業(yè)大學(xué) 2015
[5]主動光源式反射光譜測量儀檢控電路的設(shè)計(jì)與性能測試[D]. 李楊.南京農(nóng)業(yè)大學(xué) 2015
[6]冬小麥葉片葉綠素含量可見/近紅外光譜檢測研究[D]. 高明.西北農(nóng)林科技大學(xué) 2015
[7]實(shí)時NDVI測量儀的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 魏士平.電子科技大學(xué) 2012
[8]定量PCR儀熒光檢測系統(tǒng)研究[D]. 姚英豪.浙江大學(xué) 2011
[9]葉綠素?zé)晒鈾z測技術(shù)及儀器的研制[D]. 魏紅艷.天津大學(xué) 2009
本文編號:3560508
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