基于高光谱的柑橘叶片氮磷钾含量检测模型.pdf

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1、学校代码：10564学号：2013201004分类号：S24密级：硕士学位论文基于高光谱的柑橘叶片氮磷钾含量检测模型全东平指导教师：岳学军教授学院名称：电子工程学院专业名称：农业电气化与自动化答辩委员会主席：洪添胜教授中国·广州2016年6月华南农业大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者签名：

2、日期：学位论文提交同意书本学位论文符合国家和华南农业大学关于研究生学位论文的相关规定，达到学位授予要求，同意提交。导师签名：日期：学科带头人签名：日期：摘要氮、磷、钾是柑橘树生长发育过程当中必需的3种主要营养元素，然而传统的营养元素含量化学计量检测法往往存在着消耗时间长、过程繁琐、工作量大、时效性差和损坏样本等弊端，因此快速、无损、准确地测定叶片氮磷钾含量对柑橘树的栽培管理、变量施肥施药、农机具研发等具有重要意义，希望能为高光谱无损检测技术在果树营养元素含量快速检测和生长发育态势实时监测等方面的应用提供理论参考依据。本研究采用高光谱技术，选定萝岗甜橙作

3、为试验的柑橘品种，分别在柑橘树的4个重要生长期采集健康叶片，选用ASDFieldSpec3光谱仪测定柑橘叶片的光谱反射率，采用传统的化学计量方法分别测定柑橘叶片氮磷钾含量，基于柑橘叶片的高光谱数据分别建立了氮、磷、钾含量无损检测模型，主要内容为：（1）在基于高光谱的柑橘叶片氮含量检测模型的研究中，分别采用相关系数法、连续投影算法、主成分分析选取光谱的特征波长，其中选取的特征波长数目分别为137、12和25，建立了基于BP神经网络和支持向量机回归的氮含量预测模型，其中支持向2量机回归SVR的预测效果最好，验证集模型决定系数V-R高达0.9520，验证集均

4、方根误差V-RMSE为0.3162。（2）在基于高光谱的柑橘叶片磷含量检测模型的研究中，小波去噪的最佳去噪参数组合通过正交试验确定，去噪参数设置为“小波基函数haar、去噪分解层数3、阈值设置方案heursure、阈值调整方案sln”时，建模效果最好；依次建立了小波去噪2-逐步多元线性回归模型和小波去噪-偏最小二乘回归模型，验证集模型决定系数V-R为0.8247和0.8313，验证集均方根误差V-RMSE为0.0675和0.0623。（3）在基于高光谱的柑橘叶片钾含量检测模型的研究中，基于多维尺度变换确定了光谱数据的本征流形维数，分别采用了多维尺度变换

5、、等距映射、拉普拉斯特征映射、局部线性嵌入、最大方差展开这5种流形学习算法建立了钾含量预测模型，同时选用遗传算法、粒子群优化算法、交叉验证法优化支持向量机回归SVR的模型参数与核参数，试验结果表明多维尺度变换-遗传算法-支持向量机回归模型的建模效果22最好，校正集模型决定系数C-R和验证集模型决定系数V-R高达0.9950和0.9798，校正集均方根误差C-RMSE和验证集均方根误差V-RMSE仅为0.3238和0.6296。关键词：高光谱；柑橘叶片；氮；磷；钾；检测模型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