基于HMM的绿色植物水肥耦合配比定量识别分析研究
发布时间：2021-11-22 21:00
叶绿素荧光作为绿色植物的无损探针,能反映出植物所受水肥等作用的情况,植物为应对环境条件变化,叶绿素荧光强度信息会相应发生变化。基于这种关系,本文将从荧光探测入手对植物叶绿素荧光强度信息与植物水肥耦合之间的影响问题进行研究,为精准农业中最优水肥浓度的投入、实现我国现代农林业的合理灌溉施肥提供参考。本文在研究叶绿素荧光产生原理的基础上,利用LED诱导荧光动力学成像原理对荧光数据进行采集,构建了兼顾获取快、慢相荧光强度廓线的硬件探测系统。设计了理想条件下单一水分或氮肥变化的荧光检测实验和实际生长条件下水肥耦合实验,通过对比和分析荧光强度廓线特点,验证了目前常用分析方法的有效性和局限性。针对传统方法不能有效检测在水肥同时作用下荧光信息这一问题,提出了基于隐马尔可夫（HMM）的数据处理算法,用荧光动力学曲线复杂信息进行学习建模,实现了不同水肥浓度下种类的识别功能,验证了水肥耦合效应的存在和可观察性。在HMM训练识别软件算法运用于荧光检测的研究方面,采用Baum-Welch算法,分别从迭代次数、状态值选取、以及训练识别模型初值选取等方面对动力学荧光信息的建模进行分析研究。确定了模型初值选取是固定矩...
【文章来源】：西安理工大学陕西省
【文章页数】：84 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究目的与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 农业植物生产领域研究
1.2.2 叶绿素荧光强度检测研究
1.2.3 数学建模分析研究
1.3 课题的思路与技术路线
1.4 论文主要内容
1.5 本章小结
2 叶绿素荧光及模式识别算法基本原理
2.1 叶绿素荧光基本原理
2.1.1 叶绿素介绍
2.1.2 叶绿素荧光现象
2.1.3 叶绿素荧光探测分析技术
2.2 叶绿素荧光强度信息
2.2.1 荧光动力学特征信息
2.2.2 影响荧光强度的因素
2.3 隐马尔可夫模型
2.3.1 隐马尔可夫概念
2.3.2 隐马尔可夫经典算法
2.3.3 隐马尔可夫模型类型
2.4 基于隐马尔可夫模型的测量原理和应用
2.5 本章小结
3 叶绿素荧光强度探测系统构建与确定
3.1 实验设备选择
3.1.1 激发光源的种类与选取
3.1.2 滤光片的选取
3.1.3 荧光信号采集设备选取
3.2 荧光强度探测系统设计
3.2.1 方案 1
3.2.2 方案 2
3.3 实验系统确定
3.4 本章小结
4 实验样本设计和选择
4.1 植物的选择
4.2 水肥浓度确定
4.3 样本设计和培养
4.3.1 水肥单一影响实验
4.3.2 水肥浓度变化实验设定
4.3.3 水肥耦合数据采样
4.4 本章小结
5 实验数据处理软件设计以及HMM各参数确定
5.1 HMM软件设计方案
5.2 HMM在荧光动力学信息中的建模
5.2.1 HMM训练
5.2.2 HMM样本状态数选择
5.3 叶绿素荧光特征值选择研究
5.3.1 荧光特征点
5.3.2 荧光光合点
5.3.3 荧光原始信息
5.3.4 荧光原始及斜率信息
5.4 隐马尔可夫模型建立
5.5 本章小结
6 基于HMM的实验样本识别效果分析
6.1 模型识别方法和识别正确率分析
6.1.1 某一浓度识别方法
6.1.2 实际浓度数据识别正确率统计
6.2 16 组、9 组水肥耦合样本识别正确率分析
6.2.1 16 组实验样本浓度识别分析
6.2.2 9 组实验样本浓度识别分析
6.2.3 识别正确率分析
6.3 不同条件下识别正确率效果识别分析
6.3.1 16 组样本多建模条件下识别分析
6.3.2 9组样本多建模条件下识别分析
6.3.3 总样本识别结果分析
6.4 基于HMM的水肥耦合识别效果分析
6.5 本章小结
7 总结与展望
7.1 本文研究工作总结
7.2 展望
致谢
参考文献
在校期间发表论文
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于叶绿素荧光诱导动力学曲线的光合作用参数反演算法研究[J]. 邱晓晗,张玉钧,殷高方,石朝毅,余晓娅,赵南京,刘文清. 光谱学与光谱分析. 2015(08)
[2]荧光成像技术在植物病害检测的应用研究进展[J]. 卢劲竹,蒋焕煜,崔笛. 农业机械学报. 2014(04)
[3]叶绿素荧光动力学及在植物抗逆生理研究中的应用[J]. 李钦夫,李征明,纪建伟,邹秋滢,于辉. 湖北农业科学. 2013(22)
[4]水肥对大豆叶绿素荧光动力学参数及其产量的影响[J]. 张洁,丁志强,李俊红,蔡典雄,张建君,姚宇卿,吕军杰. 土壤与作物. 2013(03)
[5]基于不同隐马尔科夫模型的图像识别方法[J]. 李楠,姬光荣. 现代电子技术. 2012(08)
[6]不同水肥条件下白羊草叶片叶绿素荧光特性研究[J]. 牛富荣,徐炳成,段东平,徐伟洲. 中国草地学报. 2011(06)
[7]基于小波域隐马尔科夫模型的肌电信号滤波[J]. 罗志增,王占玉. 仪器仪表学报. 2010(11)
[8]调制叶绿素荧光动力学参数及其计量关系的意义和公理化讨论[J]. 张阿宏,齐孟文,张晔晖. 核农学报. 2008(06)
[9]水肥交互作用对烤烟叶绿素含量的影响[J]. 熊江波,陈文芳,肖金香. 江西农业学报. 2007(06)
[10]水肥耦合效应对保护地辣椒叶片叶绿素含量的影响[J]. 王健,梁运江,许广波,谢修鸿,李艳茹. 延边大学农学学报. 2006(04)
博士论文
[1]精准农业传感器网络中的节能技术研究[D]. 张瑞瑞.中国农业大学 2015
[2]基于叶绿素荧光光谱分析的植物生理信息检测技术研究[D]. 杨昊谕.吉林大学 2010
[3]快速叶绿素荧光诱导动力学在植物逆境生理研究中的应用[D]. 李鹏民.山东农业大学 2007
[4]支持精细农业实践的农田空间分布信息处理的方法与试验研究[D]. 刘刚.中国农业大学 2001
硕士论文
[1]农作物叶绿素含量高光谱遥感估算[D]. 乔振民.吉林大学 2012
[2]基于叶片光谱估测水稻叶绿素含量研究[D]. 韩超.青岛科技大学 2010
[3]叶绿素荧光检测技术及仪器的研制[D]. 魏红艳.天津大学 2009
[4]基于HMM模型的汉语数字语音识别算法的研究[D]. 马静.太原理工大学 2008
本文编号：3512436
【文章来源】：西安理工大学陕西省
【文章页数】：84 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究目的与意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 农业植物生产领域研究
1.2.2 叶绿素荧光强度检测研究
1.2.3 数学建模分析研究
1.3 课题的思路与技术路线
1.4 论文主要内容
1.5 本章小结
2 叶绿素荧光及模式识别算法基本原理
2.1 叶绿素荧光基本原理
2.1.1 叶绿素介绍
2.1.2 叶绿素荧光现象
2.1.3 叶绿素荧光探测分析技术
2.2 叶绿素荧光强度信息
2.2.1 荧光动力学特征信息
2.2.2 影响荧光强度的因素
2.3 隐马尔可夫模型
2.3.1 隐马尔可夫概念
2.3.2 隐马尔可夫经典算法
2.3.3 隐马尔可夫模型类型
2.4 基于隐马尔可夫模型的测量原理和应用
2.5 本章小结
3 叶绿素荧光强度探测系统构建与确定
3.1 实验设备选择
3.1.1 激发光源的种类与选取
3.1.2 滤光片的选取
3.1.3 荧光信号采集设备选取
3.2 荧光强度探测系统设计
3.2.1 方案 1
3.2.2 方案 2
3.3 实验系统确定
3.4 本章小结
4 实验样本设计和选择
4.1 植物的选择
4.2 水肥浓度确定
4.3 样本设计和培养
4.3.1 水肥单一影响实验
4.3.2 水肥浓度变化实验设定
4.3.3 水肥耦合数据采样
4.4 本章小结
5 实验数据处理软件设计以及HMM各参数确定
5.1 HMM软件设计方案
5.2 HMM在荧光动力学信息中的建模
5.2.1 HMM训练
5.2.2 HMM样本状态数选择
5.3 叶绿素荧光特征值选择研究
5.3.1 荧光特征点
5.3.2 荧光光合点
5.3.3 荧光原始信息
5.3.4 荧光原始及斜率信息
5.4 隐马尔可夫模型建立
5.5 本章小结
6 基于HMM的实验样本识别效果分析
6.1 模型识别方法和识别正确率分析
6.1.1 某一浓度识别方法
6.1.2 实际浓度数据识别正确率统计
6.2 16 组、9 组水肥耦合样本识别正确率分析
6.2.1 16 组实验样本浓度识别分析
6.2.2 9 组实验样本浓度识别分析
6.2.3 识别正确率分析
6.3 不同条件下识别正确率效果识别分析
6.3.1 16 组样本多建模条件下识别分析
6.3.2 9组样本多建模条件下识别分析
6.3.3 总样本识别结果分析
6.4 基于HMM的水肥耦合识别效果分析
6.5 本章小结
7 总结与展望
7.1 本文研究工作总结
7.2 展望
致谢
参考文献
在校期间发表论文
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于叶绿素荧光诱导动力学曲线的光合作用参数反演算法研究[J]. 邱晓晗,张玉钧,殷高方,石朝毅,余晓娅,赵南京,刘文清. 光谱学与光谱分析. 2015(08)
[2]荧光成像技术在植物病害检测的应用研究进展[J]. 卢劲竹,蒋焕煜,崔笛. 农业机械学报. 2014(04)
[3]叶绿素荧光动力学及在植物抗逆生理研究中的应用[J]. 李钦夫,李征明,纪建伟,邹秋滢,于辉. 湖北农业科学. 2013(22)
[4]水肥对大豆叶绿素荧光动力学参数及其产量的影响[J]. 张洁,丁志强,李俊红,蔡典雄,张建君,姚宇卿,吕军杰. 土壤与作物. 2013(03)
[5]基于不同隐马尔科夫模型的图像识别方法[J]. 李楠,姬光荣. 现代电子技术. 2012(08)
[6]不同水肥条件下白羊草叶片叶绿素荧光特性研究[J]. 牛富荣,徐炳成,段东平,徐伟洲. 中国草地学报. 2011(06)
[7]基于小波域隐马尔科夫模型的肌电信号滤波[J]. 罗志增,王占玉. 仪器仪表学报. 2010(11)
[8]调制叶绿素荧光动力学参数及其计量关系的意义和公理化讨论[J]. 张阿宏,齐孟文,张晔晖. 核农学报. 2008(06)
[9]水肥交互作用对烤烟叶绿素含量的影响[J]. 熊江波,陈文芳,肖金香. 江西农业学报. 2007(06)
[10]水肥耦合效应对保护地辣椒叶片叶绿素含量的影响[J]. 王健,梁运江,许广波,谢修鸿,李艳茹. 延边大学农学学报. 2006(04)
博士论文
[1]精准农业传感器网络中的节能技术研究[D]. 张瑞瑞.中国农业大学 2015
[2]基于叶绿素荧光光谱分析的植物生理信息检测技术研究[D]. 杨昊谕.吉林大学 2010
[3]快速叶绿素荧光诱导动力学在植物逆境生理研究中的应用[D]. 李鹏民.山东农业大学 2007
[4]支持精细农业实践的农田空间分布信息处理的方法与试验研究[D]. 刘刚.中国农业大学 2001
硕士论文
[1]农作物叶绿素含量高光谱遥感估算[D]. 乔振民.吉林大学 2012
[2]基于叶片光谱估测水稻叶绿素含量研究[D]. 韩超.青岛科技大学 2010
[3]叶绿素荧光检测技术及仪器的研制[D]. 魏红艳.天津大学 2009
[4]基于HMM模型的汉语数字语音识别算法的研究[D]. 马静.太原理工大学 2008
本文编号：3512436
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