基于可见/近红外光谱的梨树叶片氮含量无损诊断研究
发布时间：2021-01-18 02:45
氮素是梨树生长发育、产量形成和品质提升的基础。实时、无损地监测梨树氮素营养状况,对于氮素养分精准管理具有重要意义。近年来,随着可见/近红外光谱技术在作物生长监测上的发展,其连续、精细的特点,为植物营养诊断提供了新的手段和途径。本研究在田间试验的基础上,分析了不同地域条件、不同品种、不同生育期、不同测量条件和氮素水平下梨树叶片可见/近红外光谱特征及其与叶片氮含量的定量关系,构建了基于可见/近红外光谱技术的梨树叶片氮含量无损诊断模型及系统,并利用所建立的无损诊断模型,于梨树膨大期监测不同施氮处理下梨树氮素营养状况,提出推荐追施氮量,实现梨树氮素营养无损诊断与调控施氮技术。主要结果如下:1.比较了三种田间叶片可见/近红外光谱测量方法,结果表明利用植被探头配合叶片夹持器所测得梨树叶片可见/近红外光谱值曲线平滑、稳定性好,信噪比较25°裸光纤高。分别将植被探头配合叶片夹持器黑色背景板所测得的反射光谱和植被探头配合叶片夹持器白色背景板所测的透反射光谱同叶片氮含量进行相关性分析,结果表明,在可见光和近红外波段部分,二者与叶片氮含量之间的相关系数非常接近;而在1500-2500 nm波段,反射光谱与叶...
【文章来源】：南京农业大学江苏省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：142 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
图１－３?ＢＰ神经网络结构示意图??Ｆｉｇ．?１－３?Ｂａｃｋ－ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ?ｎｅｕｒａｌ?ｎｅｔｗｏｒｋ?ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ?ｄｉａｇｒａｍ??
集叶片光谱（采样面积为３．１４?ｃｍ２）。２５°裸光纤光谱采集选择在晴朗无云或少云的天??气进行，测量时间为１０：００－１４：００?（太阳高度角大于４５°），手执裸光纤距叶片３－４?ｃｍ，??每１０分钟用参考白板校正一次。植被探头配合叶片夹持器的采集方法如图２－１所示，??植被探头内置石英卤化灯，光源稳定。测量时叶片至于叶片夹的叶室中，然后夹紧叶??片，保证叶片水平且被测探的面积相同。不同背景板所测得的光谱路径如图２－２所示，??黑色背景板所测得是叶片反射光谱，白色背景板所测得是叶片透反射率。每个叶片样??品采集正面、叶脉中部两端对称的两个点，每点记录５条光谱，以其平均值作为该样??品的光谱值。采集完光谱后，将叶片迅速采下装入保鲜袋、封口，带回实验室测定氮??含量。??■?Ｓｉ??图２－１植被探头配合叶片夹持器田间采集梨树叶片光谱??Ｆｉｇ．?２－１?Ｉｎ－ｆｉｅｌｄ?ｓｐｅｃｔｒａｌ?ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ?ｂｙ?ｐｌａｎｔ?ｐｒｏｂｅ?ｗｉｔｈ?ｌｅａｆ－ｃｌｉｐ．??２５??
ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ；?ｂ?ｉｓ?ｔｒａｎｓｆｌｅｃｔａｎｃｅ）??２．３不同生育期梨树叶片氮含量与果实产量相关性分析??连续两年不同施氮水平对叶片氮含量的影响如图２－６所示，２０１４年不同处理叶片氮??含量范围为２３－２７?ｇ?ｋｇ－１，处理间差异不明显；２０１５年不同氮处理下叶片氮含量范围为??１７－２８?ｇＡｇ－１，其中花后５０天叶片氮含量与施氮量呈极显著正相关性，这可能与树体存??
【参考文献】：
期刊论文
[1]不同施氮水平对棚架栽培‘寿新水’梨生长及山梨醇代谢的影响[J]. 丁易飞,申长卫,王洁,谢昶琰,彭莉润,金昕,董彩霞,徐阳春. 南京农业大学学报. 2017(02)
[2]数字图像技术估测冬油菜氮素营养拍摄参数标准化研究[J]. 魏全全,李岚涛,任涛,王振,王少华,李小坤,丛日环,鲁剑巍. 植物营养与肥料学报. 2016(06)
[3]基于数字图像分析技术的橡胶树叶片氮含量预测[J]. 张培松,孙毅明,郭澎涛,袁忠志,杨红竹,贝美容,罗微. 热带作物学报. 2015(12)
[4]基于可见/近红外反射光谱的梨树叶片钾含量的快速测定研究[J]. 赵化兵,王洁,董彩霞,徐阳春. 土壤. 2014(02)
[5]基于Adaboost及高光谱的生菜叶片氮素水平鉴别研究[J]. 孙俊,金夏明,毛罕平,武小红,唐凯,张晓东. 光谱学与光谱分析. 2013(12)
[6]甜菜幼苗生长及叶片光化学活性对氮素的响应特征[J]. 张翼飞,于崧,李彩凤,王玉波,刁志伟,张晓旭,刘洋,于雪,徐影,洪鑫,马凤鸣. 核农学报. 2013(09)
[7]Adaboost算法改进BP神经网络预测研究[J]. 李翔,朱全银. 计算机工程与科学. 2013(08)
[8]我国主要梨园施肥现状分析[J]. 董彩霞,姜海波,赵静文,徐阳春. 土壤. 2012(05)
[9]环渤海湾地区主要梨园树体矿质营养元素状况研究[J]. 宋晓晖,谢凯,赵化兵,李艳丽,徐阳春,董彩霞. 园艺学报. 2011(11)
[10]相对SPAD值用于不同品种夏玉米氮肥管理的研究[J]. 赵士诚,何萍,仇少君,徐新朋,串丽敏,邢素丽. 植物营养与肥料学报. 2011(05)
博士论文
[1]供氮水平等对中间砧苹果碳氮营养利用、分配特性影响的研究[D]. 李晶.山东农业大学 2013
[2]基于叶片高光谱指数的水稻氮素及色素含量监测研究[D]. 杨杰.南京农业大学 2009
[3]智能优化支持向量机预测算法及应用研究[D]. 陈其松.贵州大学 2009
[4]基于冠层反射光谱的水稻氮素营养与籽粒品质监测[D]. 周冬琴.南京农业大学 2007
[5]氮素对苹果果实发育与产量、品质的调控[D]. 彭福田.山东农业大学 2001
硕士论文
[1]基于光谱技术的梨树叶片氮含量的快速诊断研究[D]. 赵化兵.南京农业大学 2012
[2]梨树矿质元素分布特征及营养诊断研究[D]. 侯岑.南京农业大学 2012
[3]基于光谱的小麦氮素营养监测与追肥调控研究[D]. 庄森.南京农业大学 2009
[4]‘天皇’梨树体、果实生长发育特性及矿质营养研究[D]. 苏艳丽.中南林业科技大学 2007
本文编号：2984112
【文章来源】：南京农业大学江苏省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：142 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
图１－３?ＢＰ神经网络结构示意图??Ｆｉｇ．?１－３?Ｂａｃｋ－ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ?ｎｅｕｒａｌ?ｎｅｔｗｏｒｋ?ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ?ｄｉａｇｒａｍ??
集叶片光谱（采样面积为３．１４?ｃｍ２）。２５°裸光纤光谱采集选择在晴朗无云或少云的天??气进行，测量时间为１０：００－１４：００?（太阳高度角大于４５°），手执裸光纤距叶片３－４?ｃｍ，??每１０分钟用参考白板校正一次。植被探头配合叶片夹持器的采集方法如图２－１所示，??植被探头内置石英卤化灯，光源稳定。测量时叶片至于叶片夹的叶室中，然后夹紧叶??片，保证叶片水平且被测探的面积相同。不同背景板所测得的光谱路径如图２－２所示，??黑色背景板所测得是叶片反射光谱，白色背景板所测得是叶片透反射率。每个叶片样??品采集正面、叶脉中部两端对称的两个点，每点记录５条光谱，以其平均值作为该样??品的光谱值。采集完光谱后，将叶片迅速采下装入保鲜袋、封口，带回实验室测定氮??含量。??■?Ｓｉ??图２－１植被探头配合叶片夹持器田间采集梨树叶片光谱??Ｆｉｇ．?２－１?Ｉｎ－ｆｉｅｌｄ?ｓｐｅｃｔｒａｌ?ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ?ｂｙ?ｐｌａｎｔ?ｐｒｏｂｅ?ｗｉｔｈ?ｌｅａｆ－ｃｌｉｐ．??２５??
ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ；?ｂ?ｉｓ?ｔｒａｎｓｆｌｅｃｔａｎｃｅ）??２．３不同生育期梨树叶片氮含量与果实产量相关性分析??连续两年不同施氮水平对叶片氮含量的影响如图２－６所示，２０１４年不同处理叶片氮??含量范围为２３－２７?ｇ?ｋｇ－１，处理间差异不明显；２０１５年不同氮处理下叶片氮含量范围为??１７－２８?ｇＡｇ－１，其中花后５０天叶片氮含量与施氮量呈极显著正相关性，这可能与树体存??
【参考文献】：
期刊论文
[1]不同施氮水平对棚架栽培‘寿新水’梨生长及山梨醇代谢的影响[J]. 丁易飞,申长卫,王洁,谢昶琰,彭莉润,金昕,董彩霞,徐阳春. 南京农业大学学报. 2017(02)
[2]数字图像技术估测冬油菜氮素营养拍摄参数标准化研究[J]. 魏全全,李岚涛,任涛,王振,王少华,李小坤,丛日环,鲁剑巍. 植物营养与肥料学报. 2016(06)
[3]基于数字图像分析技术的橡胶树叶片氮含量预测[J]. 张培松,孙毅明,郭澎涛,袁忠志,杨红竹,贝美容,罗微. 热带作物学报. 2015(12)
[4]基于可见/近红外反射光谱的梨树叶片钾含量的快速测定研究[J]. 赵化兵,王洁,董彩霞,徐阳春. 土壤. 2014(02)
[5]基于Adaboost及高光谱的生菜叶片氮素水平鉴别研究[J]. 孙俊,金夏明,毛罕平,武小红,唐凯,张晓东. 光谱学与光谱分析. 2013(12)
[6]甜菜幼苗生长及叶片光化学活性对氮素的响应特征[J]. 张翼飞,于崧,李彩凤,王玉波,刁志伟,张晓旭,刘洋,于雪,徐影,洪鑫,马凤鸣. 核农学报. 2013(09)
[7]Adaboost算法改进BP神经网络预测研究[J]. 李翔,朱全银. 计算机工程与科学. 2013(08)
[8]我国主要梨园施肥现状分析[J]. 董彩霞,姜海波,赵静文,徐阳春. 土壤. 2012(05)
[9]环渤海湾地区主要梨园树体矿质营养元素状况研究[J]. 宋晓晖,谢凯,赵化兵,李艳丽,徐阳春,董彩霞. 园艺学报. 2011(11)
[10]相对SPAD值用于不同品种夏玉米氮肥管理的研究[J]. 赵士诚,何萍,仇少君,徐新朋,串丽敏,邢素丽. 植物营养与肥料学报. 2011(05)
博士论文
[1]供氮水平等对中间砧苹果碳氮营养利用、分配特性影响的研究[D]. 李晶.山东农业大学 2013
[2]基于叶片高光谱指数的水稻氮素及色素含量监测研究[D]. 杨杰.南京农业大学 2009
[3]智能优化支持向量机预测算法及应用研究[D]. 陈其松.贵州大学 2009
[4]基于冠层反射光谱的水稻氮素营养与籽粒品质监测[D]. 周冬琴.南京农业大学 2007
[5]氮素对苹果果实发育与产量、品质的调控[D]. 彭福田.山东农业大学 2001
硕士论文
[1]基于光谱技术的梨树叶片氮含量的快速诊断研究[D]. 赵化兵.南京农业大学 2012
[2]梨树矿质元素分布特征及营养诊断研究[D]. 侯岑.南京农业大学 2012
[3]基于光谱的小麦氮素营养监测与追肥调控研究[D]. 庄森.南京农业大学 2009
[4]‘天皇’梨树体、果实生长发育特性及矿质营养研究[D]. 苏艳丽.中南林业科技大学 2007
本文编号：2984112
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