基于多傳感信息融合的設施蔬菜氮素和水分檢測研究.pdf

1、作物營養(yǎng)元素和水分的診斷是有效利用有限資源,實現(xiàn)高產(chǎn)的主要途徑。本研究針對常規(guī)實驗室測試的缺點和單一傳感器檢測精度低的局限性,考慮從光譜、圖像、冠層溫度及影響作物生長的環(huán)境因子等方面,開展的研究工作有:以設施蔬菜研究中常用的生菜和番茄為研究對象,提出多傳感信息融合技術診斷作物氮素豐缺及水分脅迫的方法。
　　 1)采用無土栽培技術進行樣本培育。在保證其他營養(yǎng)元素均衡的情況下,對氮素和水分進行精確控制,以獲取純正的不同氮素和不同水分

2、脅迫的生菜和番茄樣本。
　　 2)分別對不同氮素和含水率水平生菜和番茄樣本的葉片反射光譜特征和冠層反射光譜特征進行了研究對比。對已變換的全波段光譜進行相關性分析后,分別提取氮素和水分的敏感波段,并進一步利用逐步回歸法提取特征波長。生菜水分發(fā)棵期冠層的特征波長為960、993、1220、1400、1680和1890nm；蓮座期冠層的特征波長為975、1250、1452、1656和1895nm:結球期冠層的特征波長為980、1205

3、、1414、1711和1910nm。生菜氮素發(fā)棵期冠層的特征波長為402、470、578、609、702和747nm~蓮座期冠層的特征波長為4.38、455、519、582、665、670、698和750nm；結球期冠層的特征波長為521、590、628、670、695和750nm。番茄水分移植-開花期冠層的特征波長為1065、1280、1429、1720和1952nm；坐果.膨大期冠層的特征波長為996、1244、1466、1719和

4、1953nm；膨大.成熟期的特征波長為989、994、1266、1419、1726和1944nm。番茄氮素移植-開花期冠層的特征波長為412、520、590、601、670和698nm；坐果-膨大期冠層的特征波長為417、466、510、642和693nm；膨大-成熟期的特征波長為400、531、568、611、612和701nm。分別選用多元線性回歸、主成分回歸、偏最小二乘回歸和偏最小二乘-神經(jīng)網(wǎng)絡回歸4種方法進行建模與分析。對各回歸

5、方法優(yōu)缺點的深入分析表明,偏最小二乘-神經(jīng)網(wǎng)絡回歸方法較好。
　　 3)分別獲取不同氮素水平和不同含水率樣本的冠層多光譜圖像。對比不同×字窗口的濾波效果后,選擇3×3窗口中值濾波法對圖像進行預處理,并采用最大類間方差法對多光譜圖像進行背景分割。分別提取通道R660nm、G560nm、B460nm和IR810nm圖像的灰度均值作為信息融合的特征向量。
　　 4)對生菜和番茄的冠層溫度特征進行了研究。分析了冠層溫度隨時間、大

6、氣溫度、大氣濕度及光強的變化規(guī)律,在此基礎上建立了不同生長期的冠氣溫差模型和水分脅迫指數(shù)模型。
　　 5)考慮到作物冠層結構和背景的復雜性,單一的檢測技術往往不能達到滿意的效果。本文采用改進的人工神經(jīng)網(wǎng)絡進行信息融合,消除了單獨使用光譜、圖像、CWSI進行診斷的局限性。結果表明:生菜水分三個生長期實測值與預測值的相關系數(shù)分別為0.8766、0.9108和0.9146；平均相對誤差分別為13.0368％、11.4455％和9.85

7、30％；驗證均方根誤差分別為30.2968、25.2165和20.1537。生菜氮素三個生長期實測值與預測值的相關系數(shù)分別為0.9461、0.9579和0.9442;平均相對誤差分別為9.4857％、11.0459％和7.2789％；驗證均方根誤差分別為0.0306、0.0646和0.0086。番茄氮素三個生長期實測值與預測值的相關系數(shù)分別為0.9420、0.9196和0.9145；平均相對誤差分別為9.7528％、8.8894％和7.

8、5831％；驗證均方根誤差分別為0.0276、0.0186和0.0369。番茄水分三個生長期實測值與預測值的相關系數(shù)分別為0.8569、0.8813和0.8550；平均相對誤差分別為6.7699％、7.2883％和8.8986％;驗證均方根誤差分別為8.3473、14.8863和14.4591。
　　 本文系統(tǒng)全面的探討了作物冠層反射光譜、多光譜圖像和冠層溫度的信息獲取、特征提取和模型優(yōu)選等技術,提出了利用改進的神經(jīng)網(wǎng)絡的多傳感