基于高光譜的柑橘葉片氮磷鉀含量檢測模型.pdf

基于高光譜的柑橘葉片氮磷鉀含量檢測模型.pdf

ID:50075728

大小:3.14 MB

頁數(shù):85頁

時間:2020-03-04

基于高光譜的柑橘葉片氮磷鉀含量檢測模型.pdf_第1頁
基于高光譜的柑橘葉片氮磷鉀含量檢測模型.pdf_第2頁
基于高光譜的柑橘葉片氮磷鉀含量檢測模型.pdf_第3頁
基于高光譜的柑橘葉片氮磷鉀含量檢測模型.pdf_第4頁
基于高光譜的柑橘葉片氮磷鉀含量檢測模型.pdf_第5頁
資源描述:

《基于高光譜的柑橘葉片氮磷鉀含量檢測模型.pdf》由會員上傳分享,免費在線閱讀,更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。

1、學(xué)校代碼:10564學(xué)號:2013201004分類號:S24密級:碩士學(xué)位論文基于高光譜的柑橘葉片氮磷鉀含量檢測模型全東平指導(dǎo)教師:岳學(xué)軍教授學(xué)院名稱:電子工程學(xué)院專業(yè)名稱:農(nóng)業(yè)電氣化與自動化答辯委員會主席:洪添勝教授中國·廣州2016年6月華南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明:所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下獨立進行研究所取得的研究成果。除了文中特別加以標(biāo)注引用的內(nèi)容外,本論文不包含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫的作品成果。對本文的研究做出重要貢獻的個人和集體,均已在文中以明確方式標(biāo)明。本人完全意識到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔(dān)。作者簽名:

2、日期:學(xué)位論文提交同意書本學(xué)位論文符合國家和華南農(nóng)業(yè)大學(xué)關(guān)于研究生學(xué)位論文的相關(guān)規(guī)定,達到學(xué)位授予要求,同意提交。導(dǎo)師簽名:日期:學(xué)科帶頭人簽名:日期:摘要氮、磷、鉀是柑橘樹生長發(fā)育過程當(dāng)中必需的3種主要營養(yǎng)元素,然而傳統(tǒng)的營養(yǎng)元素含量化學(xué)計量檢測法往往存在著消耗時間長、過程繁瑣、工作量大、時效性差和損壞樣本等弊端,因此快速、無損、準(zhǔn)確地測定葉片氮磷鉀含量對柑橘樹的栽培管理、變量施肥施藥、農(nóng)機具研發(fā)等具有重要意義,希望能為高光譜無損檢測技術(shù)在果樹營養(yǎng)元素含量快速檢測和生長發(fā)育態(tài)勢實時監(jiān)測等方面的應(yīng)用提供理論參考依據(jù)。本研究采用高光譜技術(shù),選定蘿崗甜橙作

3、為試驗的柑橘品種,分別在柑橘樹的4個重要生長期采集健康葉片,選用ASDFieldSpec3光譜儀測定柑橘葉片的光譜反射率,采用傳統(tǒng)的化學(xué)計量方法分別測定柑橘葉片氮磷鉀含量,基于柑橘葉片的高光譜數(shù)據(jù)分別建立了氮、磷、鉀含量無損檢測模型,主要內(nèi)容為:(1)在基于高光譜的柑橘葉片氮含量檢測模型的研究中,分別采用相關(guān)系數(shù)法、連續(xù)投影算法、主成分分析選取光譜的特征波長,其中選取的特征波長數(shù)目分別為137、12和25,建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機回歸的氮含量預(yù)測模型,其中支持向2量機回歸SVR的預(yù)測效果最好,驗證集模型決定系數(shù)V-R高達0.9520,驗證集均

4、方根誤差V-RMSE為0.3162。(2)在基于高光譜的柑橘葉片磷含量檢測模型的研究中,小波去噪的最佳去噪?yún)?shù)組合通過正交試驗確定,去噪?yún)?shù)設(shè)置為“小波基函數(shù)haar、去噪分解層數(shù)3、閾值設(shè)置方案heursure、閾值調(diào)整方案sln”時,建模效果最好;依次建立了小波去噪2-逐步多元線性回歸模型和小波去噪-偏最小二乘回歸模型,驗證集模型決定系數(shù)V-R為0.8247和0.8313,驗證集均方根誤差V-RMSE為0.0675和0.0623。(3)在基于高光譜的柑橘葉片鉀含量檢測模型的研究中,基于多維尺度變換確定了光譜數(shù)據(jù)的本征流形維數(shù),分別采用了多維尺度變換

5、、等距映射、拉普拉斯特征映射、局部線性嵌入、最大方差展開這5種流形學(xué)習(xí)算法建立了鉀含量預(yù)測模型,同時選用遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法、交叉驗證法優(yōu)化支持向量機回歸SVR的模型參數(shù)與核參數(shù),試驗結(jié)果表明多維尺度變換-遺傳算法-支持向量機回歸模型的建模效果22最好,校正集模型決定系數(shù)C-R和驗證集模型決定系數(shù)V-R高達0.9950和0.9798,校正集均方根誤差C-RMSE和驗證集均方根誤差V-RMSE僅為0.3238和0.6296。關(guān)鍵詞:高光譜;柑橘葉片;氮;磷;鉀;檢測模型IMeasurementModelofNitrogen,Phosphorusand

6、PotassiumContentforCitrusLeavesBasedonHyperspectrumQuanDongping(CollegeofElectronicEngineering,SouthChinaAgriculturalUniversity,Guangzhou510642)Abstract:Nitrogen,phosphorusandpotassiumarethreeessentialnutrientsincitrusgrowth.However,traditionalchemicalmeasurementmethodsofobtaini

7、ngthesethreenutrientscontentofcitrusleavesaretime-consumingprocedureswithcomplexoperationsandheavyworkload,whichcanbeharmfultocitrusleaves.Therefore,rapid,non-destructiveandaccuratemeasurementofnitrogen,phosphorusandpotassiumcontentforcitrusleavesissignificantforcitruscultivatio

8、nandmanagement,variablesprayingfertilizer,agric

當(dāng)前文檔最多預(yù)覽五頁,下載文檔查看全文

此文檔下載收益歸作者所有

當(dāng)前文檔最多預(yù)覽五頁,下載文檔查看全文
溫馨提示:
1. 部分包含數(shù)學(xué)公式或PPT動畫的文件,查看預(yù)覽時可能會顯示錯亂或異常,文件下載后無此問題,請放心下載。
2. 本文檔由用戶上傳,版權(quán)歸屬用戶,天天文庫負責(zé)整理代發(fā)布。如果您對本文檔版權(quán)有爭議請及時聯(lián)系客服。
3. 下載前請仔細閱讀文檔內(nèi)容,確認文檔內(nèi)容符合您的需求后進行下載,若出現(xiàn)內(nèi)容與標(biāo)題不符可向本站投訴處理。
4. 下載文檔時可能由于網(wǎng)絡(luò)波動等原因無法下載或下載錯誤,付費完成后未能成功下載的用戶請聯(lián)系客服處理。