基于交互作用的番茄叶片氮磷钾含量的多元信息检测方法

发布时间：2023-11-18 13:39

　　设施栽培作物很容易出现氮、磷、钾等元素亏缺或过量的状况,将严重影响作物的产量和经济效益。目前,作物叶片或冠层的氮、磷、钾含量的无损检测大多利用检测到的光谱或图像信息来反演作物氮、磷、钾含量,检测和反演时都假设已知作物受氮、磷、钾某一营养胁迫,且不考虑各营养之间的交互作用影响,直接根据叶片氮、磷、钾来指导营养补充方案,将出现错误的结果。无损检测技术对作物氮、磷、钾含量检测采用单一技术手段,无法全面获取作物营养信息。因此,在考虑交互作用的情况下,融合多种技术对作物养分进行精确的监测和诊断,并将叶片检测出来的营养信息反演出作物的施肥状况,实现养分的精确管理有重要意义。本论文在“基于强度-偏振-光谱分布多维图像的番茄营养水平快速诊断研究”等课题资助下,利用高光谱和偏振光谱技术提取番茄叶片的光谱特征、图像纹理特征、偏振光谱特征,融合多元信息建立模型,并利用其交互影响修正模型,检测番茄叶片的氮、磷、钾含量。根据多元信息融合预测的叶片营养含量,采用模糊聚类识别模型,来反演对应的氮、磷、钾组合的施肥胁迫水平,提供施肥所需的信息。本论文的主要研究工作如下:(1)培育氮、磷、钾单一胁迫番茄植株样本、交互样...

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【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 研究背景和意义
    1.2 国内外研究现状及存在问题
        1.2.1 氮、磷、钾交互作用研究
        1.2.2 无损检测技术研究
        1.2.3 存在问题
    1.3 研究内容和技术路线
        1.3.1 研究内容
        1.3.2 技术路线
    1.4 本章小结
第2章 试验材料和方法
    2.1 样本培育
        2.1.1 胁迫样本的培育
        2.1.2 交互样本的培育
    2.2 实验仪器
        2.2.1 偏振光谱仪器的基本构成
        2.2.2 高光谱成像仪器的基本构成
    2.3 样本采集及试验
        2.3.1 样本和数据采集
        2.3.2 样本化学值含量的检测
    2.4 本章小结
第3章 基于高光谱和偏振光谱技术的特征提取
    3.1 高光谱的光谱特征提取
        3.1.1 基于高相关性的光谱变换处理
        3.1.2 光谱特征波长提取的联合算法
    3.2 图像处理与特征提取
        3.2.1 高光谱图像的预处理
        3.2.2 图像特征提取
    3.3 偏振特征提取
        3.3.1 番茄叶片不同营养下偏振度和偏振相角的变化
        3.3.2 番茄叶片的偏振度和偏振相角特征提取
    3.4 本章小结
第4章 氮、磷、钾多元信息融合预测模型和交互修正模型
    4.1 多元信息融合方法
        4.1.1 信息融合方法
        4.1.2 模型评价指标
    4.2 多元信息预测模型
        4.2.1 遗传神经网络模型
        4.2.2 最小二乘支持向量机模型
        4.2.3 多元信息预测模型对交互样本营养含量的预测
    4.3 氮、磷、钾交互修正模型
        4.3.1 二次多项式回归分析法
        4.3.2 氮、磷、钾交互回归模型的建立
    4.4 本章小结
第5章 氮、磷、钾交互作用与模式识别研究
    5.1 基于灰度关联分析的氮、磷、钾含量交互影响
        5.1.1 灰度关联分析方法
        5.1.2 氮、磷、钾交互的灰度关联分析
    5.2 样本营养水平的模糊聚类识别
        5.2.1 交互样本的模糊聚类分析
        5.2.2 交互样本模糊聚类的模式识别和模型验证
    5.3 本章小结
第6章 总结和期望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
致谢
硕士期间发表的论文与参加的科研工作



本文编号：3865394