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寒地大田作物冠层氮素营养快速无损诊断装置的研究

发布时间： 2023-12-08 浏览量：23

交易方式：面议
联系电话：045155190895
单位名称或姓名：王树文
产业领域：生物经济
成果类型：

项目基本情况Basic information of the project

利用高光谱技术、自动控制技术以及计算机视觉技术研究寒地大田作物冠层氮素营养快速无损诊断系统，找出反映寒地大田作物冠层氮素营养的特征光谱，建立高精度的作物冠层氮素营养检测模型，研制快速的作物冠层氮素营养诊断样机。使用ENVI软件提取了水稻冠层在400-1000nm下的光谱反射率，通过分析不同氮素水平下的水稻冠层在各个时期的光谱反射率曲线和红边位置曲线，得到水稻冠层光谱特征和反射率变化趋势。采用连续投影算法和分段主成分分析方法选择各时期水稻冠层的高光谱特征波段，SPCA方法降维后结合相关分析构建特征光谱参量。建立基于全波段高光谱数据、SPA特征波段及SPCA特征光谱参量的多种回归分析模型，包括一元回归分析、逐步多元回归分析、多元回归分析，并且对模型进行检验和筛选。选取玉米苗期、拔节期、大喇叭口期和灌浆期四个重要的生育期进行光谱图像采集。利用ENVI软件提取高光谱图像的原始光谱反射率数据，对原始光谱数据进行一阶导数、二阶导数、倒数、对数、平方根5种变换处理；将原始光谱数据及经5种变换处理的数据与冠层氮素含量进行相关分析，得出针对不同生育期的优选波长，将优选的波长数据和冠层氮素含量进行SMLR筛选出敏感波长，实现光谱数据的降维。通过对光谱曲线的分析，构建基于位置、面积的高光谱参数，利用敏感波长数据构建基于一阶导数及二阶导数的差值、比值、归一化的高光谱参数，并对光谱参数和氮素数据进行相关分析筛选出特征光谱参量。利用敏感波长光谱数据与冠层N素含量建立MLR预测模型；利用特征高光谱参量，分别建立针对四个生育期的单变量回归模型及MLR预测模型。

管理团队与技术团队Management team and technical team

东北农业大学

效益分析Benefit analysis

该项目为储备库项目资源，暂无效益分析内容。

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