基于高光谱空间-光谱信息的橡胶树叶片氮素诊断模型研究
发布时间：2021-04-17 10:27
天然橡胶由于其战略地位和经济地位,其产量对我国的经济发展有着深远的影响。氮元素作为指导橡胶树精准施肥的重要营养元素,氮含量检测技术直接关系到橡胶的产量。传统植物检测手段为外观特征检测法和化学分析法,外观特征检测法受操作员的主观影响,具有精度低滞后性强的特点;基于化学方法的检测手段精度高,但成本高,效率低。光谱分析方法以光谱数据和理化分析标签建立营养含量检测模型,是一种有效的氮素检测手段。但目前应用在橡胶树上的研究较少,且其中少有文章研究橡胶树高光谱数据的空间信息,空间采集区域的选取位置对光谱诊断模型精度的影响更是少有涉及。因此该研究提取高光谱数据空间-光谱特征,研究橡胶树叶片光谱采集区域对光谱诊断模型精度的影响,确定了橡胶树叶片氮素敏感空间区域并建立氮素的诊断模型。该研究的主要容如下:1、提出基于三种加权光谱建立橡胶树的氮含量检测定量分析模型。为了解决传统平均光谱方法可能存在的空间信息丢失的问题,提出高光谱数据空间信息的三种加权光谱方法,包括欧氏距离加权法、补欧氏距离加权法以及最大方差投影加权法。并以随机点平均光谱、感兴趣区域平均光谱、全叶片区域平均光谱数据作为对照,以SPA、CARS...
【文章来源】：海南大学海南省 211工程院校
【文章页数】：56 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
样本的氮含量分布图
基于高光谱空间-光谱信息的橡胶树叶片氮素诊断模型研究163.基于加权光谱的橡胶树氮素诊断模型橡胶树叶片的氮素分布并不均匀，传统的平均光谱方法笼统地所有区域的高光谱数据进行平均，可能会损失部分的空间信息。因此本研究第三章提出三种加权光谱办法来提取高光谱数据的空间特征，研究最适合橡胶树叶片氮素诊断模型的高光谱加权方法。3.1橡胶树叶片原始光谱描述性分析平均光谱方法是一种常用的光谱数据采集方法，对于普通的近红外光谱仪，其采集的光谱数据是一种二维光谱数据，表现为向量光谱数据。通常采用随机采点方法，由实验员在作物上随机选取不同部位进行光谱数据的选取，平对所获数据进行平均，得到随机点平均光谱。本研究中，在高光谱数据中，以代码从橡胶树叶片的高光谱上部、中部、下部共选取18个像素位置的光谱，随后对所选取的18条向量数据进行平均，获取随机点平均光谱。如下图：图3-1橡胶树叶片随机点光谱Fig.3-1Randommeanspectralofrubberleaf感兴趣区域平均光谱法，通常应用于光谱成像仪收集的高光谱图像。高光谱成像仪与近红外光谱仪不同，采集的数据不仅具有光谱信息，还具有空间信息，是一种三维的数据立方。实验员从高光谱图像中选取方形或圆形区域作为感兴趣区域（RegionOfInterest,ROI），对区域内所有像素位置的光谱取平均，得到ROI光谱数据。本研究中，以代码模拟实验员的操作，随机从叶片中部选取叶肉区域的光谱数据，如下图：
海南大学硕士学位论文17图3-2橡胶树叶片感兴趣区域平均光谱Fig.3-2ROImeanspectralofrubberleaf叶片平均光谱法，与ROI光谱类似，以全叶片区域作为感兴趣区域，平对区域内所有位置的光谱数据取平均。叶片平均光谱数据，如下图：图3-3橡胶树叶片平均光谱Fig.3-3Meanspectralofrubberleaf
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于低空无人机影像光谱和纹理特征的棉花氮素营养诊断研究[J]. 陈鹏飞,梁飞. 中国农业科学. 2019(13)
[2]基于高光谱成像技术的甜菜叶片氮素遥感估测[J]. 张晶,张珏,田海清. 中山大学学报(自然科学版). 2018(06)
[3]基于高光谱的抽穗期寒地水稻叶片氮素预测模型[J]. 王树文,牛羽新,马昕宇,陈双龙,阿玛尼,冯江. 农机化研究. 2019(03)
[4]基于手机相机获取玉米叶片数字图像的氮素营养诊断与推荐施肥研究[J]. 夏莎莎,张聪,李佳珍,李红军,张玉铭,胡春胜. 中国生态农业学报. 2018(05)
[5]基于数码相机图像的甜菜冠层氮素营养监测[J]. 张珏,田海清,李哲,李斐,史树德. 农业工程学报. 2018(01)
[6]基于数字图像技术的烟草氮素营养诊断研究[J]. 钟思荣,龚丝雨,陈仁霄,陶瑶,何宽信,张世川,张启明,刘齐元. 江西农业大学学报. 2017(06)
[7]AOTF高光谱成像探测作物氮素含量方法[J]. 吴静珠,申舒,董晶晶,李慧,陈岩,毛文华. 传感器与微系统. 2017(11)
[8]基于多光谱成像技术的玉米氮素营养诊断方法研究[J]. 刘奕彤,宋玉柱,马昕宇,郭思琪,冯江,王树文. 农机化研究. 2018(02)
[9]基于高光谱的甜菜冠层氮素遥感估算研究[J]. 李哲,田海清,王辉,徐琳,李斐,史树德. 农机化研究. 2016(06)
[10]光谱技术结合BiPLS-GA-SPA和ELM算法的生菜冠层氮素含量检测研究[J]. 高洪燕,毛罕平,张晓东. 光谱学与光谱分析. 2016(02)
硕士论文
[1]基于光谱技术的橡胶树氮素水平无损诊断策略研究[D]. 陈凯.海南大学 2018
[2]橡胶树单叶叶绿素和氮素营养状况的高光谱监测研究[D]. 杨巧明.海南大学 2011
本文编号：3143291
【文章来源】：海南大学海南省 211工程院校
【文章页数】：56 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
样本的氮含量分布图
基于高光谱空间-光谱信息的橡胶树叶片氮素诊断模型研究163.基于加权光谱的橡胶树氮素诊断模型橡胶树叶片的氮素分布并不均匀，传统的平均光谱方法笼统地所有区域的高光谱数据进行平均，可能会损失部分的空间信息。因此本研究第三章提出三种加权光谱办法来提取高光谱数据的空间特征，研究最适合橡胶树叶片氮素诊断模型的高光谱加权方法。3.1橡胶树叶片原始光谱描述性分析平均光谱方法是一种常用的光谱数据采集方法，对于普通的近红外光谱仪，其采集的光谱数据是一种二维光谱数据，表现为向量光谱数据。通常采用随机采点方法，由实验员在作物上随机选取不同部位进行光谱数据的选取，平对所获数据进行平均，得到随机点平均光谱。本研究中，在高光谱数据中，以代码从橡胶树叶片的高光谱上部、中部、下部共选取18个像素位置的光谱，随后对所选取的18条向量数据进行平均，获取随机点平均光谱。如下图：图3-1橡胶树叶片随机点光谱Fig.3-1Randommeanspectralofrubberleaf感兴趣区域平均光谱法，通常应用于光谱成像仪收集的高光谱图像。高光谱成像仪与近红外光谱仪不同，采集的数据不仅具有光谱信息，还具有空间信息，是一种三维的数据立方。实验员从高光谱图像中选取方形或圆形区域作为感兴趣区域（RegionOfInterest,ROI），对区域内所有像素位置的光谱取平均，得到ROI光谱数据。本研究中，以代码模拟实验员的操作，随机从叶片中部选取叶肉区域的光谱数据，如下图：
海南大学硕士学位论文17图3-2橡胶树叶片感兴趣区域平均光谱Fig.3-2ROImeanspectralofrubberleaf叶片平均光谱法，与ROI光谱类似，以全叶片区域作为感兴趣区域，平对区域内所有位置的光谱数据取平均。叶片平均光谱数据，如下图：图3-3橡胶树叶片平均光谱Fig.3-3Meanspectralofrubberleaf
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于低空无人机影像光谱和纹理特征的棉花氮素营养诊断研究[J]. 陈鹏飞,梁飞. 中国农业科学. 2019(13)
[2]基于高光谱成像技术的甜菜叶片氮素遥感估测[J]. 张晶,张珏,田海清. 中山大学学报(自然科学版). 2018(06)
[3]基于高光谱的抽穗期寒地水稻叶片氮素预测模型[J]. 王树文,牛羽新,马昕宇,陈双龙,阿玛尼,冯江. 农机化研究. 2019(03)
[4]基于手机相机获取玉米叶片数字图像的氮素营养诊断与推荐施肥研究[J]. 夏莎莎,张聪,李佳珍,李红军,张玉铭,胡春胜. 中国生态农业学报. 2018(05)
[5]基于数码相机图像的甜菜冠层氮素营养监测[J]. 张珏,田海清,李哲,李斐,史树德. 农业工程学报. 2018(01)
[6]基于数字图像技术的烟草氮素营养诊断研究[J]. 钟思荣,龚丝雨,陈仁霄,陶瑶,何宽信,张世川,张启明,刘齐元. 江西农业大学学报. 2017(06)
[7]AOTF高光谱成像探测作物氮素含量方法[J]. 吴静珠,申舒,董晶晶,李慧,陈岩,毛文华. 传感器与微系统. 2017(11)
[8]基于多光谱成像技术的玉米氮素营养诊断方法研究[J]. 刘奕彤,宋玉柱,马昕宇,郭思琪,冯江,王树文. 农机化研究. 2018(02)
[9]基于高光谱的甜菜冠层氮素遥感估算研究[J]. 李哲,田海清,王辉,徐琳,李斐,史树德. 农机化研究. 2016(06)
[10]光谱技术结合BiPLS-GA-SPA和ELM算法的生菜冠层氮素含量检测研究[J]. 高洪燕,毛罕平,张晓东. 光谱学与光谱分析. 2016(02)
硕士论文
[1]基于光谱技术的橡胶树氮素水平无损诊断策略研究[D]. 陈凯.海南大学 2018
[2]橡胶树单叶叶绿素和氮素营养状况的高光谱监测研究[D]. 杨巧明.海南大学 2011
本文编号：3143291
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/huaxue/3143291.html
教材专著
