本文關(guān)鍵詞：基于高光譜成像技術(shù)的油菜除草劑脅迫診斷及生理信息檢測(cè)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：精細(xì)農(nóng)業(yè)是一種既能提高農(nóng)業(yè)產(chǎn)量與品質(zhì),又能優(yōu)化資源利用率、保護(hù)生態(tài)環(huán)境等多目標(biāo)優(yōu)化的新型農(nóng)業(yè),是我國(guó)發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè)、緩解資源環(huán)境壓力、促進(jìn)農(nóng)民增收農(nóng)業(yè)增效、推進(jìn)智能農(nóng)業(yè)裝備技術(shù)、實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的必由之路。農(nóng)田作物生理信息的獲取是精細(xì)農(nóng)業(yè)信息獲取的關(guān)鍵和核心問(wèn)題之一,傳統(tǒng)方法對(duì)作物生理信息的獲取敏銳性不足、耗時(shí)費(fèi)力,不能實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。作物生理信息快速無(wú)損檢測(cè)技術(shù)能夠?qū)r(nóng)情狀態(tài)進(jìn)行快速、實(shí)時(shí)的監(jiān)測(cè)和診斷,且不破壞作物,為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理提供基礎(chǔ)信息,提高了農(nóng)業(yè)管理決策的科學(xué)性和預(yù)見(jiàn)性,促進(jìn)傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)型農(nóng)業(yè)向數(shù)字化、精細(xì)化、智能化的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)變。本研究以在我國(guó)種植廣泛、具有較好的經(jīng)濟(jì)價(jià)值的甘藍(lán)型油菜為研究對(duì)象,應(yīng)用光譜、成像和圖譜融合技術(shù)實(shí)現(xiàn)了3種油菜常用化學(xué)除草劑的脅迫診斷和油菜生理指標(biāo)的快速測(cè)定,對(duì)油菜生產(chǎn)過(guò)程的數(shù)字化、精細(xì)化和科學(xué)化管理決策提供了技術(shù)支持,對(duì)發(fā)展綠色農(nóng)業(yè),實(shí)施農(nóng)藥減施技術(shù),提高油菜籽的產(chǎn)量和品質(zhì)具有重要意義。主要研究結(jié)論如下：(1)提出了3種油菜除草劑(草除靈、丙酯草醚及胺苯磺隆)脅迫診斷的特征波長(zhǎng)選取方法,建立了油菜不同生長(zhǎng)期不同除草劑隨施藥時(shí)間的脅迫程度診斷模型,結(jié)合植被指數(shù)顯著性分析實(shí)現(xiàn)了大田和盆栽油菜除草劑藥害的快速診斷。針對(duì)油菜3種常用除草劑施藥后的脅迫效應(yīng)(大田試驗(yàn)為施藥后7、14和21天；盆栽試驗(yàn)為施藥后12、24、36、48和72小時(shí)),提出了特征波長(zhǎng)提取的二階導(dǎo)數(shù)法,分別提取除草劑脅迫程度和種類診斷的特征波長(zhǎng),建立了支持向量機(jī)判別模型,結(jié)果表明：①針對(duì)油菜施藥后的脅迫程度的最佳診斷時(shí)間,苗期草除靈為施藥后21天(大田)和36小時(shí)(盆栽),與植被指數(shù)RVSI與PRI顯著相關(guān)；苗期丙酯草醚為施藥后7天(大田)和12小時(shí)(盆栽),與植被指數(shù)DVI、PRI和VSR顯著相關(guān)；苗期胺苯磺隆為施藥后48小時(shí)(盆栽),與植被指數(shù)DVI、GNDVI、RVSI和SIPI顯著相關(guān)；抽薹期草除靈脅迫程度與植被指數(shù)GNDVI、SIPI和VSR顯著相關(guān),胺苯磺隆與植被指數(shù)PRI顯著相關(guān)。②針對(duì)除草劑種類的脅迫診斷,苗期大田試驗(yàn)中丙酯草醚與草除靈的支持向量機(jī)模型區(qū)分識(shí)別率為96.3%(施藥21天),盆栽試驗(yàn)中胺苯磺隆與丙酯草醚和草除靈的區(qū)分識(shí)別率為80.00%左右；抽薹期大田試驗(yàn)中草除靈與胺苯磺隆的區(qū)分識(shí)別率為100%(施藥14天)。(2)研究了基于空間灰度共生矩陣不同方向角(0。、45。、90。、135。和平均角度)的紋理信息提取方法,建立了油菜不同生長(zhǎng)期3種除草劑脅迫程度的紋理信息診斷模型和特征光譜-紋理信息融合診斷模型,實(shí)現(xiàn)了除草劑脅迫程度的多源信息融合診斷。研究提取了特征波長(zhǎng)圖像上基于空間灰度共生矩陣不同方向角(0°、45°、90°、135。和平均角度)的8個(gè)紋理信息(均值、方差、逆差矩、對(duì)比度、非相似度、熵、角二階矩和相關(guān)性),建立了除草劑脅迫程度診斷的支持向量機(jī)模型,結(jié)果表明：①紋理信息診斷模型的最佳輸入變量為135。方向上的紋理信息；②草除靈、丙酯草醚、胺苯磺隆的脅迫程度診斷最優(yōu)模型分別為融合診斷模型(施藥7天,識(shí)別率為86.67%)、紋理信息模型(施藥14天,識(shí)別率為93.3%)、融合診斷模型(施藥7天,識(shí)別率為85.0%)。(3)提出了光譜數(shù)據(jù)組合預(yù)處理方法和特征波長(zhǎng)提取方法,建立了油萊苗期和抽薹期葉片生理信息的全譜和特征波長(zhǎng)快速無(wú)損檢測(cè)模型。針對(duì)除草劑脅迫下油菜葉片生理信息(丙二醛含量MDA、過(guò)氧化物酶活性POD、超氧化物歧化酶活性SOD和可溶性蛋白含量),建立了不同組合預(yù)處理下的偏最小二乘法PLS、最小二乘-支持向量機(jī)LS-SVM和極限學(xué)習(xí)機(jī)ELM預(yù)測(cè)模型,結(jié)果表明：①對(duì)MDA的預(yù)測(cè),苗期和抽薹期的最優(yōu)模型分別為基于特征波長(zhǎng)的ELM模型(Rp=0.929)和全譜PLS模型(Rp=0.923)；②對(duì)POD的預(yù)測(cè),苗期和抽薹期的最優(yōu)模型分別為基于特征波長(zhǎng)的PLS模型(Rp=0.877)和基于特征波長(zhǎng)的ELM模型(Rp=0.920)；③對(duì)SOD的預(yù)測(cè),苗期和抽薹期的最優(yōu)模型分別為基于特征波長(zhǎng)的PLS模型(Rp=0.936)和基于特征波長(zhǎng)的ELM模型(Rp=0.798)；④對(duì)可溶性蛋白含量的預(yù)測(cè),苗期和抽薹期的最優(yōu)模型分別為全譜PLS模型(Rp=0.931)和基于特征波長(zhǎng)的ELM模型(Rp=0.934)；⑤針對(duì)4個(gè)生理指標(biāo),分別選取不同年度(2011和2012年度)相同的特征波長(zhǎng)所建最優(yōu)模型的預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)均大于0.825。(4)應(yīng)用高光譜成像技術(shù)“圖譜合一”的特性,建立了油菜葉片MDA、POD、SOD和可溶性蛋白含量的PLS預(yù)測(cè)模型,構(gòu)建了油菜葉片4種生理指標(biāo)預(yù)測(cè)分布圖,首次實(shí)現(xiàn)了非生物脅迫下油菜葉片生理信息的分布可視化,為逆境植物生理學(xué)的研究提供了新的手段。
【關(guān)鍵詞】：精細(xì)農(nóng)業(yè) 油菜 除草劑 高光譜成像技術(shù) 生理信息 可視化 波長(zhǎng)選擇 極限學(xué)習(xí)機(jī)
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：S451.223
【目錄】：

• 致謝7-9
• 摘要9-11
• Abstract11-22
• 主要縮略詞表22-24
• 第一章 緒論24-32
• 1.1 研究背景及意義24-26
• 1.2 作物生理信息檢測(cè)研究現(xiàn)狀26-29
• 1.3 高光譜檢測(cè)作物葉片生理信息的原理29-30
• 1.4 研究?jī)?nèi)容與技術(shù)路線30-31
• 1.5 本章小結(jié)31-32
• 第二章 材料與方法32-49
• 2.1 試驗(yàn)材料32
• 2.2 高光譜成像數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)32-36
• 2.3 化學(xué)值測(cè)量方法36-37
• 2.3.1 可溶性蛋白含量測(cè)定方法36
• 2.3.2 丙二醛含量測(cè)定方法36-37
• 2.3.3 過(guò)氧化物酶活性測(cè)定方法37
• 2.3.4 超氧化物歧化酶活性測(cè)定方法37
• 2.4 數(shù)據(jù)預(yù)處理方法37-40
• 2.4.1 平滑處理37-38
• 2.4.2 多元散射校正和變量標(biāo)準(zhǔn)化38-39
• 2.4.3 導(dǎo)數(shù)光譜39
• 2.4.4 去趨勢(shì)處理39
• 2.4.5 基線校正39-40
• 2.5 特征波長(zhǎng)提取方法40-42
• 2.5.1 連續(xù)投影算法40
• 2.5.2 無(wú)信息變量消除法40-41
• 2.5.3 競(jìng)爭(zhēng)性自適應(yīng)加權(quán)采樣法41-42
• 2.5.4 加權(quán)回歸系數(shù)法42
• 2.6 圖像特征提取方法42-44
• 2.6.1 目標(biāo)信息提取方法42
• 2.6.2 紋理特征42-44
• 2.7 化學(xué)計(jì)量學(xué)建模方法44-47
• 2.7.1 偏最小二乘回歸44-45
• 2.7.2 最小二乘-支持向量機(jī)45-46
• 2.7.3 極限學(xué)習(xí)機(jī)46-47
• 2.8 模型評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)47
• 2.9 本章小結(jié)47-49
• 第三章 基于光譜信息的油菜除草劑脅迫快速診斷方法49-81
• 3.1 引言49-51
• 3.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)與試驗(yàn)樣本制備51-53
• 3.2.1 油菜樣本栽培試驗(yàn)51
• 3.2.2 油菜葉片苗期、抽薹期樣本制備51-52
• 3.2.3 油菜葉片高光譜成像數(shù)據(jù)信息采集52-53
• 3.3 基于光譜信息的油菜苗期葉片除草劑脅迫快速診斷方法53-74
• 3.3.1 油菜苗期葉片的光譜特性53-54
• 3.3.2 特征波長(zhǎng)提取54-61
• 3.3.3 基于特征波長(zhǎng)的同種除草劑脅迫程度判別模型61-63
• 3.3.4 基于特征波長(zhǎng)的不同種類除草劑脅迫判別模型63-67
• 3.3.5 植被指數(shù)分析67-74
• 3.4 基于光譜信息的油菜抽薹期葉片除草劑脅迫快速診斷方法74-79
• 3.4.1 油菜抽薹期葉片的光譜特性74-75
• 3.4.2 特征波長(zhǎng)提取75-76
• 3.4.3 基于特征波長(zhǎng)的同種除草劑脅迫程度判別模型76
• 3.4.4 基于特征波長(zhǎng)的不同種類除草劑脅迫判別模型76-77
• 3.4.5 植被指數(shù)分析77-79
• 3.5 本章小結(jié)79-81
• 第四章 基于紋理特征的油菜除草劑脅迫快速診斷方法81-96
• 4.1 引言81-82
• 4.2 圖像紋理特征提取方法及意義82-83
• 4.3 基于紋理特征的草除靈脅迫程度診斷83-86
• 4.4 基于紋理特征的丙酯草醚脅迫程度診斷86-88
• 4.5 基于紋理特征的胺苯磺隆脅迫程度診斷88-89
• 4.6 特征波長(zhǎng)與紋理特征量融合建模89-94
• 4.7 本章小結(jié)94-96
• 第五章 基于高光譜信息的油菜葉片除草劑脅迫下生理指標(biāo)快速檢測(cè)方法96-127
• 5.1 引言96-97
• 5.2 試驗(yàn)樣本制備97
• 5.3 除草劑脅迫下油菜葉片丙二醛含量的高光譜檢測(cè)方法97-104
• 5.3.1 油菜鮮葉樣本MDA含量統(tǒng)計(jì)分析97-98
• 5.3.2 基于全譜的油菜葉片MDA含量的PLS預(yù)測(cè)模型98-99
• 5.3.3 油菜葉片MDA含量預(yù)測(cè)的特征波長(zhǎng)選取99-100
• 5.3.4 基于特征波長(zhǎng)的油菜葉片MDA含量的預(yù)測(cè)模型100-104
• 5.4 除草劑脅迫下油菜葉片過(guò)氧化物酶高光譜檢測(cè)方法104-110
• 5.4.1 油菜鮮葉樣本POD活性統(tǒng)計(jì)分析104
• 5.4.2 基于全譜的油菜葉片POD活性的PLS預(yù)測(cè)模型104-106
• 5.4.3 油菜葉片POD活性預(yù)測(cè)的特征波長(zhǎng)選取106
• 5.4.4 基于特征波長(zhǎng)的油菜葉片POD活性的預(yù)測(cè)模型106-110
• 5.5 除草劑脅迫下油菜葉片超氧化物歧化酶高光譜檢測(cè)方法110-116
• 5.5.1 油菜鮮葉樣本SOD活性統(tǒng)計(jì)分析110
• 5.5.2 基于全譜的油菜葉片SOD活性的PLS預(yù)測(cè)模型110-112
• 5.5.3 油菜葉片SOD活性預(yù)測(cè)的特征波長(zhǎng)選取112
• 5.5.4 基于特征波長(zhǎng)的油菜葉片SOD活性的預(yù)測(cè)模型112-116
• 5.6 除草劑脅迫下油菜葉片可溶性蛋白含量高光譜檢測(cè)方法116-124
• 5.6.1 油菜鮮葉樣本可溶性蛋白含量統(tǒng)計(jì)分析117
• 5.6.2 基于全譜的油菜葉片可溶性蛋白含量的PLS預(yù)測(cè)模型117-118
• 5.6.3 油菜葉片可溶性蛋白含量預(yù)測(cè)的特征波長(zhǎng)選取118-119
• 5.6.4 基于特征波長(zhǎng)的油菜葉片可溶性蛋白含量的預(yù)測(cè)模型119-124
• 5.7 本章小結(jié)124-127
• 第六章 基于高光譜成像技術(shù)的油菜除草劑脅迫下生理參數(shù)的可視化研究127-139
• 6.1 引言127-130
• 6.2 丙二醛含量空間分布成像圖的獲取130-132
• 6.3 過(guò)氧化物酶活性空間分布成像圖的獲取132-134
• 6.4 超氧化物歧化酶活性空間分布成像圖的獲取134-135
• 6.5 可溶性蛋白含量空間分布成像圖的獲取135-138
• 6.6 本章小結(jié)138-139
• 第七章 結(jié)論與展望139-142
• 7.1 主要研究結(jié)論139-140
• 7.2 主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)140-141
• 7.3 進(jìn)一步研究展望141-142
• 參考文獻(xiàn)142-149
• 作者簡(jiǎn)介149-

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3 王映皓;新疆野生油菜種皮紋飾的遺傳分析和研究[D];中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué);2013年

4 李方球;油菜(Brassica napus)品種（系）與菌核菌(Sclerotinia sclerotiorum)相互作用機(jī)理研究[D];湖南農(nóng)業(yè)大學(xué);2001年

5 鄭倩;油菜溶血磷脂酰膽堿�；D(zhuǎn)移酶基因分離及酶活性分析[D];華中農(nóng)業(yè)大學(xué);2011年

6 童晉;油菜檸檬酸合酶與檸檬酸裂解酶基因克隆及功能研究[D];中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院;2009年

7 艾育芳;早晚熟油菜成花機(jī)理的初步研究[D];福建農(nóng)林大學(xué);2011年

8 劉雄倫;新疆野生油菜與蕓薹屬物種種間親緣關(guān)系及其進(jìn)化地位研究[D];湖南農(nóng)業(yè)大學(xué);2001年

9 石劍飛;品種和氮肥運(yùn)籌對(duì)甘藍(lán)型油菜氮素積累及精確施氮參數(shù)的影響[D];揚(yáng)州大學(xué);2010年

10 王冰山;Germin基因的克隆和人溶菌酶基因的合成及其在煙草和油菜中的表達(dá)[D];中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院;2000年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 姜偉麗;油菜抗菌核病品種的篩選和抗性機(jī)理分析[D];南京農(nóng)業(yè)大學(xué);2008年

2 曹燕紅;不同硼效率油菜品種對(duì)硼的吸收和轉(zhuǎn)運(yùn)差異及其機(jī)理研究[D];華中農(nóng)業(yè)大學(xué);2009年

3 牛靜;硼、鎘對(duì)不同油菜品種生長(zhǎng)發(fā)育、鎘吸收分配和生理特性的影響[D];華中農(nóng)業(yè)大學(xué);2009年

4 吳素英;不同硼效率油菜品種硼吸收運(yùn)轉(zhuǎn)及細(xì)胞膜透性差異的研究[D];華中農(nóng)業(yè)大學(xué);2010年

5 鄒偉;基于高光譜成像技術(shù)的油菜信息獲取研究[D];浙江大學(xué);2011年

6 陳貴青;不同油菜品種鋅富集差異及機(jī)理研究[D];西南大學(xué);2011年

7 劉代平;不同油菜品種氮素吸收利用特性與氮效率差異的比較研究[D];湖南農(nóng)業(yè)大學(xué);2006年

8 楊交禮;兩種新型藥物對(duì)油菜的殺雄效果及機(jī)制研究[D];湖南農(nóng)業(yè)大學(xué);2006年

9 劉士尋;油菜抗菌核病蛋白的分離、純化及鑒定的研究[D];湖南農(nóng)業(yè)大學(xué);2006年

10 鄒望好;兩個(gè)油菜品種抗非生物脅迫特性的差異及其生理生化基礎(chǔ)[D];北京林業(yè)大學(xué);2006年

  本文關(guān)鍵詞：基于高光譜成像技術(shù)的油菜除草劑脅迫診斷及生理信息檢測(cè)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：373551