基于光譜技術(shù)的油菜養(yǎng)分及油菜籽品質(zhì)分析的研究.pdf

1、精細(xì)農(nóng)業(yè)已成為國(guó)際上發(fā)達(dá)國(guó)家面向21世紀(jì),合理利用農(nóng)業(yè)資源,提高農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量和品質(zhì),降低生產(chǎn)成本,改善生態(tài)環(huán)境和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的最富有吸引力的前沿?zé)狳c(diǎn)領(lǐng)域。它的實(shí)質(zhì)是基于信息和知識(shí)來(lái)精細(xì)管理復(fù)雜的農(nóng)業(yè)系統(tǒng)。其中如何快速準(zhǔn)確的獲取農(nóng)田信息成為了精細(xì)農(nóng)業(yè)研究的一個(gè)難點(diǎn)。本論文針對(duì)國(guó)內(nèi)外在田間信息獲取技術(shù)上存在的一些問題和不足,結(jié)合我國(guó)的實(shí)際情況,進(jìn)行了油菜的生長(zhǎng)信息快速獲取和油菜籽品種和年份鑒別的研究,主要研究?jī)?nèi)容和成果如下:1.根據(jù)預(yù)實(shí)驗(yàn)和

2、實(shí)驗(yàn)室前期的探索性試驗(yàn),采用正交二次回歸設(shè)計(jì)方法設(shè)計(jì)了田間試驗(yàn)。提出了基于光譜技術(shù)的油菜養(yǎng)分快速檢測(cè)方法和油菜籽品種、年份的快速鑒別方法,與傳統(tǒng)的檢測(cè)方法相比,它具有無(wú)損、快速、無(wú)污染等特點(diǎn)。2.研究了油菜冠層反射光譜特性,采用不同的化學(xué)計(jì)量學(xué)方法建立了油菜氮、磷、鉀含量的線性和非線性模型。分析結(jié)果表明,由偏最小二乘法(PLS)結(jié)合最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)建立的預(yù)測(cè)模型效果最佳。氮、磷和鉀的PLS-LS-SVM模型的預(yù)測(cè)相關(guān)系

3、數(shù)分別達(dá)到了0.9180、0.8063和0.7043。3.研究了油菜葉片和冠層光譜反射率與油菜葉綠素含量的關(guān)系,建立了油菜葉綠素含量的定量分析模型。通過(guò)油菜葉片反射光譜和SPAD值的相關(guān)性和回歸系數(shù)分析,找出了表征油菜葉綠素含量的特征波段。采用全波段、四個(gè)特征波段和四個(gè)特征波建立了油菜葉片SPAD值的PLS數(shù)學(xué)模型。結(jié)果表明,三個(gè)模型的預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)分別達(dá)到了0.9407、0.9299和0.7905。研究了不同建模方法對(duì)油菜葉片SPAD值

4、預(yù)測(cè)情況,結(jié)果顯示,采用PLS-LS-SVM方法建立的油菜葉片SPAD模型預(yù)測(cè)結(jié)果要好于采用PLS和PLS-BPNN所建模型的效果。同時(shí),研究了油菜冠層光譜反射率建立的油菜葉綠素含量PLS-LS-SVM模型,其對(duì)SPAD值的預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.8728。4.采用近紅外光譜技術(shù)對(duì)不同品種和年份的油菜籽進(jìn)行鑒別分析。研究了不同光譜預(yù)處理方法和不同建模方法對(duì)油菜籽品種鑒別精度的影響。結(jié)果表明,采用平滑點(diǎn)數(shù)為5的卷積平滑和變量標(biāo)準(zhǔn)化相結(jié)合的預(yù)處