基于光譜技術(shù)的蠶桑相關(guān)特性數(shù)字化研究.pdf

1、數(shù)字農(nóng)業(yè)已經(jīng)成為21世紀(jì)農(nóng)業(yè)信息化發(fā)展戰(zhàn)略的支撐技術(shù)。它從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)業(yè)管理以及農(nóng)業(yè)科學(xué)研究的實(shí)際出發(fā),將各個(gè)環(huán)節(jié)準(zhǔn)確定量并加以數(shù)字化,為全方位的農(nóng)業(yè)科學(xué)管理、合理決策提供基礎(chǔ)技術(shù)平臺(tái),為農(nóng)業(yè)科學(xué)研究提供全新的定量定性研究方法。蠶桑業(yè)是我國(guó)的傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)行業(yè),但隨著社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和科技的高速發(fā)展,現(xiàn)正面臨著科學(xué)化、信息化、高效化的挑戰(zhàn)。光譜技術(shù)是實(shí)現(xiàn)數(shù)字化農(nóng)業(yè)研究的重要技術(shù),近年來在許多農(nóng)作物的相關(guān)特性研究上取得了成功經(jīng)驗(yàn),但光譜技術(shù)在蠶、桑上

2、的研究則未見報(bào)道。為此,本論文就光譜技術(shù)在蠶桑行業(yè)中的應(yīng)用進(jìn)行了一系列的研究與探索,為推進(jìn)數(shù)字蠶桑奠定了一定的基礎(chǔ),取得的主要研究成果如下:
　　 (1)對(duì)所采用的SPAD502葉綠素儀在桑葉測(cè)量時(shí)不同葉位、不同品種的影響差異性做了統(tǒng)計(jì)分析,發(fā)現(xiàn)這兩個(gè)因素對(duì)SPAD的測(cè)量結(jié)果有顯著差異。
　　 (2)建立了9個(gè)品種桑葉的葉綠素含量與SPAD值之間的關(guān)系,并列出了方程。發(fā)現(xiàn)9個(gè)品種均呈正相關(guān)關(guān)系,說明采用SPAD儀可以用來

3、對(duì)桑葉的營(yíng)養(yǎng)狀況做出簡(jiǎn)單判斷,但是對(duì)于不同的品種,其具體數(shù)值需要進(jìn)行校正。采用SPAD502研究了同一葉片、同一植株不同分支處SPAD值的分布情況,并采用ArcView3.2地理信息系統(tǒng)軟件中的空間分析模塊對(duì)其進(jìn)行了形象、直觀化的表達(dá)。結(jié)果表明,對(duì)于同一葉片,測(cè)量部位不同,SPAD值也不同:而對(duì)于同一植株的SPAD值則基本上遵循從低端向頂端減小的趨勢(shì)。結(jié)合養(yǎng)蠶實(shí)際,對(duì)春、秋兩季荷葉白品種確定的葉位進(jìn)行了跟蹤測(cè)量。分析了SPAD值在養(yǎng)蠶期

4、間隨生長(zhǎng)的變化趨勢(shì)。
　　 (3)根據(jù)幾何學(xué)原理,對(duì)試驗(yàn)選用ASD公司的便攜式可見一近紅外光譜儀進(jìn)行了參數(shù)分析。根據(jù)儀器高度、保存次數(shù)和掃描次數(shù)三因素下蠶種吸光度值的統(tǒng)計(jì)分析,發(fā)現(xiàn)不同的儀器高度下蠶種的吸光度有極顯著差異,而保存次數(shù)和掃描次數(shù)則差異不顯著,根據(jù)試驗(yàn)要求,選用了掃描30次,保存3次的參數(shù),對(duì)不同蠶品種進(jìn)行了鑒別,通過偏最小二乘法模型參數(shù)比較,發(fā)現(xiàn)該光譜儀對(duì)蠶種鑒別的高度以8cm為佳,為今后試驗(yàn)的開展選取最佳測(cè)試高度

5、奠定了基礎(chǔ)。
　　 (4)對(duì)采集過近紅外光譜數(shù)據(jù)的蠶種樣本進(jìn)行孵化率分析。經(jīng)過統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn),經(jīng)過光譜掃描后的樣本孵化率與未掃描過的樣本孵化率無顯著差異。初步證明了近紅外光對(duì)蠶種的生命力無顯著性破壞,為利用該技術(shù)在蠶業(yè)生產(chǎn)和檢驗(yàn)上的實(shí)際應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。
　　 (5)采用可見-近紅外光譜儀對(duì)冷藏浸酸種和越年種進(jìn)行了產(chǎn)地和品種的鑒別。從偏最小二乘法的建模參數(shù)來看,對(duì)產(chǎn)地的鑒別,冷藏浸酸種的校正模型相關(guān)系數(shù)在0.946以上,預(yù)測(cè)

6、模型相關(guān)系數(shù)在0.872以上,越年種校正模型相關(guān)系數(shù)都在0.949以上,預(yù)測(cè)模型的相關(guān)系數(shù)在0.941.以上,說明采用光譜技術(shù)可以鑒別蠶種的產(chǎn)地。同樣地,對(duì)品種鑒別,冷藏浸酸種的校正模型相關(guān)系數(shù)在0.964以上,預(yù)測(cè)模型相關(guān)系數(shù)在0.938以上,而越年種的校正模型相關(guān)系數(shù)在0.966以上,預(yù)測(cè)樣本模型相關(guān)系數(shù)在0.968以上,說明采用光譜技術(shù)可以鑒別家蠶蠶種的品種。這項(xiàng)研究結(jié)果為今后正確、無損、快速地鑒別蠶種的真?zhèn)我约笆欠癞a(chǎn)自優(yōu)質(zhì)生產(chǎn)基

7、地做了基礎(chǔ)工作。
　　 (6)跟蹤調(diào)查了主要蠶品種在出庫(kù)前不同發(fā)育階段的近紅外光譜反射特性。通過數(shù)學(xué)模型可以較準(zhǔn)確地鑒別蠶卵的不同胚胎發(fā)育階段,將蠶卵肉眼觀察無法得到的胚胎發(fā)育狀況做了數(shù)字化信息轉(zhuǎn)化。對(duì)催青后的蠶卵發(fā)育情況進(jìn)行日光譜跟蹤測(cè)量,發(fā)現(xiàn)在不同的胚胎發(fā)育期,其光譜的特性也不同,可以通過數(shù)學(xué)建模加以判斷,為日后檢測(cè)催青胚胎是否正常發(fā)育提供了一種新方法。
　　 (7)初步建立了蠶、桑相關(guān)特性近紅外光譜管理系統(tǒng)。系統(tǒng)分