氮素是影響花生生長發(fā)育的重要因素之一,目前傳統(tǒng)凱氏定氮法測定步驟繁瑣且所需時間較長,而無人機遙感具有實時、靈活、低成本的特點,因此,為實現(xiàn)對花生氮含量的快速、無損、準確監(jiān)測,本研究利用大疆精靈4號無人機搭載可見光相機,獲取不同生育期的可見光影像,運用神經(jīng)網(wǎng)絡算法,建立葉片數(shù)字圖像彩色信息和葉片氮含量的關(guān)系模型。結(jié)果表明,利用數(shù)字圖像指標作為網(wǎng)絡輸入向量時,所構(gòu)建模型的平均絕對偏差為1.5左右,且以r、g、b(r=R/(R+G+B), g=G/(R+G+B), b=B/(R+G+B))和a, b, c (a=R+G, b=R+B, c=G+B)兩種組合參數(shù)擬合效果最好,平均絕對偏差為0.2左右,和真實值相差較小。通過檢驗發(fā)現(xiàn),兩種方法都能準確地預測出花生葉片氮含量,所構(gòu)建模型能快速、無損地監(jiān)測花生植株的肥料狀況。

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

圖1本文使用DNN網(wǎng)絡模型的結(jié)構(gòu)圖

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）是一種深度前饋人工神經(jīng)網(wǎng)絡，可基于梯度下降的方法進行訓練得到模型參數(shù)。它是一個端到端的訓練過程，不需要任何輸入和輸出之間精確的表達式，用已知的數(shù)據(jù)對卷積網(wǎng)絡加以訓練。相比于深度神經(jīng)網(wǎng)絡，CNN特有的卷積層和池化層可以進一步提升模型對數(shù)據(jù)的處理能力，提高模型對....

圖2本文使用CNN網(wǎng)絡模型的結(jié)構(gòu)圖

2.1施氮量對花生葉片氮含量的影響葉片氮含量是表征花生葉片的氮素狀況的主要指標之一。由圖3可知，兩個花生品種的葉片氮素含量隨施氮量的上升呈先上升后下降的趨勢，花育22號在225kg/hm2處理葉片氮含量最高，而花育25號在150kg/hm2處理葉片氮含量最高。在一定范圍內(nèi)，....

圖3施氮對花生葉片氮素含量的影響

葉片氮含量是表征花生葉片的氮素狀況的主要指標之一。由圖3可知，兩個花生品種的葉片氮素含量隨施氮量的上升呈先上升后下降的趨勢，花育22號在225kg/hm2處理葉片氮含量最高，而花育25號在150kg/hm2處理葉片氮含量最高。在一定范圍內(nèi)，隨著化肥施用量的增加，花生的氮含量提....

圖4方案一真實值和預測值折線圖及模型的訓練過程中損失值的變化

神經(jīng)網(wǎng)絡上使用回溯進行參數(shù)修正，輸入的訓練集的影響因子通過模型得到初步預測值，并和訓練集的真實值進行比較，并依照結(jié)果進行回溯，調(diào)整模型參數(shù)使得預測值逼近真實值。訓練集平均絕對偏差是一種常用的對數(shù)值預測值和真實值準確度的判斷指標，神經(jīng)網(wǎng)絡的評判標準一般為平均絕對偏差，數(shù)值越小模型越....

本文編號：3952825