基于图像处理新技术的甜菜氮营养无损检测系统的研究

发布时间：2017-12-14 19:25

  本文关键词：基于图像处理新技术的甜菜氮营养无损检测系统的研究

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【摘要】：当前农业甜菜生产中存在普遍的氮肥过量使用的问题,建立实时准确农田氮肥推荐体系至关重要。为此,通过利用BP神经网络算法利用图像数据对甜菜氮素含量进行预测,通过合理剔除原始数据中不符合拍摄条件的异常图像数据,选取147组数据作为训练集,90组数据组为预测集,将R、G、B作为输入量,通过BP神经网络算法训练得到预测值与实际值最优相关系数为r=0.70,均方根误差RMSE=4.60。将R/(R+G+B)、G/(R+G+B)、B/(R+G+B)作为输入量,利用BP神经网络算法训练后预测值与实际值最优相关系数r=0.6 4,均方根误差RMSE=3.66。由此可以看出:使用BP神经网络算法建立甜菜颜色特征信息氮素模型是可行的,可为农业甜菜生产中实时无损诊断植株氮素含量提供方法支持。
【作者单位】： 内蒙古农业大学机电工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(41261084) 国家现代农业产业技术体系专项(CARS-210402)
【分类号】：TP391.41;S566.3
【正文快照】： 0引言甜菜是我国重要的制糖原料,是我国东北、华北和西北地区的重要经济作物之一。当前甜菜生产存在的重要问题是甜菜含糖率不高,且甜菜块根单产量比较低,生产上常常增施化肥来提高产量,致使土壤残留化肥成年累加,造成了一定程度的土壤和环境污染。图像处理技术是一种当前常用

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