甘蔗長(zhǎng)勢(shì)的光譜學(xué)檢測(cè)方法研究及其傳感器的研發(fā).pdf

1、在我國(guó)農(nóng)業(yè)耕作中，化肥農(nóng)藥的過(guò)量和不正當(dāng)使用，帶來(lái)日益嚴(yán)重的環(huán)境污染和食品安全問(wèn)題。為了解作物的生長(zhǎng)狀況，正確施肥，本論文以光譜學(xué)原理為理論基礎(chǔ)，建立了甘蔗葉片光譜反射率預(yù)測(cè)其長(zhǎng)勢(shì)模型，并進(jìn)行了甘蔗長(zhǎng)勢(shì)檢測(cè)儀器的開(kāi)發(fā)。
　　本論文以甘蔗（新臺(tái)糖22號(hào)，ROC22）為研究對(duì)象，探索了多種建模方法在葉片反射光譜預(yù)測(cè)葉綠素含量上的精度，包括主成分分析、一元線性回歸、多元線性回歸、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。研究首先在可見(jiàn)-近紅外全光譜中提取了5個(gè)主

2、成分，并由此分別建立了多元線性回歸模型（模型1）及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（模型2），模型預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的R2分別為0.7852與0.8929。另外，為了更利于工程應(yīng)用，進(jìn)一步探索了以731nm、785nm敏感波段及其光譜指數(shù)為輸入量的模型。其中，基于NDVI的一元線性模型（模型3）的R2為0.7470，基于2個(gè)敏感波段及其N(xiāo)DVI、RVI的多元線性模型（模型4）與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（模型5）的R2分別為0.7691與0.8482。研究結(jié)果表明:

3、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型精度高于一元及多元線性回歸模型。模型1的預(yù)測(cè)精度最高，其預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的R2達(dá)到了0.8929，但是由于該模型需要全波段的光譜信息，限制了其工程應(yīng)用。而只需兩個(gè)敏感波段信息的模型5的精度次高，R2達(dá)到了0.8482，工程應(yīng)用價(jià)值最高。
　　除此之外，本研究還在光譜學(xué)研究的基礎(chǔ)上，開(kāi)發(fā)出了一套基于敏感波段的低成本作物營(yíng)養(yǎng)診斷儀，并在標(biāo)定試驗(yàn)中，與ASD便攜式地物光譜儀同時(shí)對(duì)不同色卡進(jìn)行了測(cè)量，二者的測(cè)量結(jié)果具有很