本文關(guān)鍵詞：生菜生長信息快速檢測方法與時(shí)域變量施肥研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《江蘇大學(xué)》 2015年

生菜生長信息快速檢測方法與時(shí)域變量施肥研究

高洪燕  

【摘要】：我國是生菜生產(chǎn)與消費(fèi)大國,生產(chǎn)量約占世界的1/2以上。而隨著現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展,快速診斷生菜營養(yǎng)及水分的豐缺情況,充分了解生菜的生長規(guī)律,是實(shí)現(xiàn)生菜產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的有效途徑。本文利用光譜及圖像技術(shù),結(jié)合多種化學(xué)計(jì)量學(xué)算法及圖像處理技術(shù),建立了基于單傳感及多傳感信息融合的生菜冠層氮、磷、鉀、水分含量檢測模型。研究了生菜的生長規(guī)律,分析了養(yǎng)分含量、長勢、產(chǎn)量三者間的關(guān)系,提出了根據(jù)長勢進(jìn)行時(shí)域變量施肥。具體研究內(nèi)容及結(jié)果如下：(1)采用Savitzky-Golay濾波(SG)、Savitzky-Golay濾波結(jié)合一階導(dǎo)數(shù)變換(SG+FD)、Savitzky-Golay濾波結(jié)合對數(shù)變換(SG+Log(1/R))和Savitzky-Golay濾波結(jié)合連續(xù)統(tǒng)去除(SG+CR)四種濾波方法對原始光譜進(jìn)行去噪。SG+FD方法適用于生菜冠層氮、磷、鉀光譜的預(yù)處理,SG+Log(1/R)適用于生菜冠層水分光譜的預(yù)處理。采用RS法、KS算法和SPXY算法對樣本集進(jìn)行劃分,SPXY算法可有效地覆蓋多維向量空間,優(yōu)于RS和KS算法。綜合使用間隔偏最小二乘法(iPLS)、聯(lián)合區(qū)間偏最小二乘法(SiPLS)和后向區(qū)間偏最小二乘法(BiPLS)對與生菜冠層氮、磷、鉀及水分相關(guān)的最優(yōu)光譜區(qū)間進(jìn)行提取。結(jié)果顯示基于不同光譜模型的預(yù)測結(jié)果存在以下關(guān)系：BiPLSNSiPLSNiPLSN, SiPLSPBiPLSPiPLSP, BiPLSK SiPLSK iPLSK, BiPLSW SiPLSW iPLSW。使用遺傳算法(GA)和連續(xù)投影算法(SPA)對與生菜冠層氮、磷、鉀及水分相關(guān)的特征波長進(jìn)行提取。氮素的最優(yōu)波長為：482、513、522、569、641、691、704和821nm,磷元素的最優(yōu)波長為：675、680、972、991、1476和2016nm,鉀元素的最優(yōu)波長為：463、551、652、683、729、987和1041nm,水分的最優(yōu)波長為：967、1170、1221、1406、1484、1942和1985nm。多種算法聯(lián)合運(yùn)用大量去除了冗余及相關(guān)信息,光譜變量從2151個(gè)減少到了6-8個(gè)。分別利用多元線性回歸(MLR)、徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBFNN)和極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)三種建模方法建立生菜營養(yǎng)及水分檢測模型。ELM算法所建模型最優(yōu)。氮元素模型的RMSEP=0.2842%, Rp=0.9218、磷元素模型的RMSEP=0.5164g/kg, Rp=0.8462、鉀元素模型的RMSEP=0.1741%, Rp=0.8749、水分模型的RMSEP=197%, Rp=0.8243。(2)分別采用中值濾波、均值濾波和小波去噪等方法對原始圖像進(jìn)行降噪處理,結(jié)果表明小波去噪的效果最好。提取冠幅投影面積(TPCA)、冠幅周長(TPCP)、株高(PH)作為生菜冠層的長勢特征,提取RGB和HSI空間的各顏色分量作為生菜冠層的顏色特征,提取RGB和HSI顏色空間中的CCMR,G, CCMR,B, CCMG,B,CCMH,S, CCMH,I, CCMS,I6個(gè)顏色共生矩陣的熵(ENT)、角二階矩(ASM)、對比度(CON)和協(xié)同性(HOM)的平均值作為生菜冠層的紋理特征。建立基于ELM算法的生菜冠層氮、磷、鉀、水分含量檢測模型,得到氮元素模型的RMSEP=0.4651%, Rp=0.8217、磷元素模型的RMSEP=0.6083g/kg, Rp=0.7649、鉀元素模型的RMSEP=0.2434%, Rp=0.8167、水分模型的RMSEP=238%, Rp=0.7794,光譜模型的檢測精度高于圖像模型。開發(fā)了生菜圖像特征快速提取軟件,可提取TPCA、TPCP、PH、R、G、B、H、 S、I、ENT、ASM、CON和HOM共13個(gè)特征。(3)對比分析了主成分分析(PCA)及核主成分分析(KPCA)的降維效果,結(jié)果表明使用KPCA得到的主成分累積貢獻(xiàn)率明顯高于PCA。利用RBFNN和ELM算法建立多信息融合模型,ELM模型最優(yōu)。得到氮素模型的]RMSEP=0.2531%,Rp=0.9464、磷元素模型的 RMSEP=0.3679g/kg, Rp=0.9034、鉀元素模型的RMSEP=0.1349%, Rp=0.9249、水分模型的RMSEP=169%, Rp=0.8918。氮鉀模型的預(yù)測效果稍好于磷元素和水分,多信息融合的預(yù)測結(jié)果明顯優(yōu)于單一傳感器的預(yù)測結(jié)果。(4)建立了TPCA、PH及TPCP的Gomportz、Logistic和灰色Verhulst模型�；疑玍erhulst模型可很好地反映TPCA和TPCP的長勢情況,Logistic算法可用于PH的預(yù)測。計(jì)算后得到生菜TPCA的理論生長上限值為692.8 cm2,速生點(diǎn)為第16.4天,速生期從8.2到24.7天。生菜PH的理論生長上限值為25.1cm,速生點(diǎn)為第16.1天,速生期從4.0到28.2天。生菜TPCP的理論生長上限值為123.3cm,速生點(diǎn)為第18.0天,速生期從4.2到25.8天。以此將生菜的生長期分為三個(gè)階段,即對數(shù)期,直線期和衰老期。(5)計(jì)算了養(yǎng)分含量、長勢、產(chǎn)量三者的灰色關(guān)聯(lián)度,得到養(yǎng)分含量對TPCA、TPCP和PH的影響順序?yàn)榈租?養(yǎng)分含量對生菜產(chǎn)量的影響順序?yàn)榈浟?長勢對生菜產(chǎn)量的影響順序?yàn)門PCAPH TPCP。建立了基于環(huán)境溫度、氮磷鉀含量的TPCA、TPCP和PH的預(yù)測模型,同時(shí)建立了營養(yǎng)液濃度與養(yǎng)分含量關(guān)系模型,提出了根據(jù)長勢進(jìn)行時(shí)域變量施肥。本研究為生菜營養(yǎng)及水分的快速精確診斷提供了重要依據(jù),為生菜的精細(xì)化管理及產(chǎn)業(yè)化高效生產(chǎn)奠定了基礎(chǔ)。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：江蘇大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：S636.9
【目錄】：

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【參考文獻(xiàn)】

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10 馬旭;馬成林;張書慧;;變量施肥機(jī)及其應(yīng)用的研究[A];中國農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)會成立40周年慶典暨2003年學(xué)術(shù)年會論文集[C];2003年

中國重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 周錚;[N];農(nóng)民日報(bào);2008年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 高洪燕;生菜生長信息快速檢測方法與時(shí)域變量施肥研究[D];江蘇大學(xué);2015年

2 陳相芬;變量施肥的環(huán)境效率測算技術(shù)研究[D];吉林大學(xué);2007年

3 張睿;智能型變量施肥關(guān)鍵技術(shù)研究[D];中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院;2012年

4 陳立平;精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)變量施肥理論與試驗(yàn)研究[D];中國農(nóng)業(yè)大學(xué);2003年

5 于英杰;基于傳感器定位的變量施肥控制系統(tǒng)研制[D];吉林大學(xué);2010年

6 吳才聰;精確農(nóng)業(yè)變量施肥決策研究與技術(shù)經(jīng)濟(jì)分析[D];吉林大學(xué);2003年

7 張繼成;基于處方圖的變量施肥系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究[D];東北農(nóng)業(yè)大學(xué);2013年

8 王熙;精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)大豆變量施肥控制技術(shù)研究[D];黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué);2010年

9 喬欣;基于光譜技術(shù)的大豆?fàn)I養(yǎng)信息診斷及其變量施肥系統(tǒng)研究[D];吉林大學(xué);2008年

10 梁春英;電液比例變量施肥系統(tǒng)參數(shù)模型辨識及滑模變結(jié)構(gòu)控制研究[D];沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué);2013年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 張麗穎;變量施肥技術(shù)的生命周期分析及實(shí)施變量施肥技術(shù)的影響因素辨識[D];吉林大學(xué);2007年

2 齊江濤;藍(lán)牙技術(shù)在變量施肥中的應(yīng)用研究[D];吉林大學(xué);2008年

3 張林煥;變量施肥機(jī)液壓無級調(diào)速控制系統(tǒng)的研究[D];吉林大學(xué);2009年

4 孫成;變量施肥機(jī)控制系統(tǒng)的研究[D];吉林農(nóng)業(yè)大學(xué);2008年

5 梁紅霞;基于高光譜遙感技術(shù)的變量施肥算法及機(jī)理研究[D];安徽農(nóng)業(yè)大學(xué);2005年

6 千錦輝;推算定位變量施肥控制系統(tǒng)研究[D];吉林大學(xué);2006年

7 曲桂寶;變量施肥機(jī)的試驗(yàn)研究[D];吉林農(nóng)業(yè)大學(xué);2006年

8 劉步玉;變量施肥控制方法研究[D];東北林業(yè)大學(xué);2013年

9 張井柱;玉米精準(zhǔn)變量施肥技術(shù)的示范應(yīng)用[D];吉林農(nóng)業(yè)大學(xué);2013年

10 牛曉穎;精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)變量施肥技術(shù)及其實(shí)施系統(tǒng)的研究[D];河北農(nóng)業(yè)大學(xué);2005年

  本文關(guān)鍵詞：生菜生長信息快速檢測方法與時(shí)域變量施肥研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：172270