基于多信息技术融合的温室网纹甜瓜水分监测模型研究

发布时间：2021-02-05 22:25

　　现代温室网纹甜瓜生产管理主要依靠植株周围的环境信息,水分的监测主要依赖基质水分传感器数据,进行灌溉决策,并且单点监测的数据代表性不够,大面积监测需要大量的传感器,精度有待增加。因此实时、快速、精准、有效的监测手段是解决甜瓜栽培精准化管理的关键之一。通过光谱和植物表型更敏感、快速地反映植株的水分状况,根据甜瓜植株本身水分状况进行合理灌溉能够有效提高水分利用率从而提高植株乃至果实品质;精确的监测手段能够更加节水高效,是促进甜瓜产业发展壮大的迫切需要。本研究以网纹甜瓜“网路”、“阿鲁斯”为实验材料,以建立甜瓜植株水分监测模型为目的,通过不同年份、不同水分处理试验,系统研究了两个品种网纹甜瓜不同生育期的水分监测模型,并用独立实验数据对模拟结果进行了验证,具体研究结论如下:1.幼苗期50⁶0%、伸蔓期55⁷0%及果实期55⁶5%（相对含水量）处理下两个品种甜瓜在株高上较T1和T2高19.59%和14.93%;干鲜重上比其他处理高出64.29%、45.71%、24.34%和55.32%、31.67%、19.53%;叶片含水率较其他处... 

【文章来源】：上海交通大学上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

多信息融合的温室网纹甜瓜水分状况监测技术路线

上海交通大学硕士学位论文 2017 年 4-8 月，其数据用于模型的检验。和方法每 4 天将甜瓜植株加载到 Scanalyzer 3D（Le像。每次对两个品种共计 40 株甜瓜进行了顶部光图像（图 4-1）、近红外图像（图 4-2），试验 2160 张图像，获取图像的 29 个表型指标，所

图 4-3 三个生育期的表型指标提取过程Fig.4-3 Phenotypic index acquired of three growth stages同颜色代表不同的水分含量构建与数据处理林( Random Forest) 是使用多棵树来训练和预测样本的分类器。面具有以下优势：数据集性能好，不过拟合，抗噪声能力强，性强，快速训练，获得相对简单的优势。林算法包含两个参数，决策树个数（ntree）和可用于寻找最佳（Mtry）。在本试验中，随机森林的 Mtry=1，2，5，8；ntree=5言的 Random Forest 包(Meyer D，2015)进行建模，模型采用重交叉检验进行训练。表 4-1 随机森林模型的基本参数

【参考文献】：
期刊论文
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博士论文
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[1]机器学习在农业物联网决策系统中的研究与应用[D]. 何丽华.电子科技大学 2016
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本文编号：3019681