基于光譜和多光譜成像技術(shù)的油菜生命信息快速無損檢測機(jī)理和方法研究.pdf

1、數(shù)字農(nóng)業(yè)和農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)作為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)最前沿的發(fā)展領(lǐng)域之一，是當(dāng)今世界發(fā)展農(nóng)業(yè)信息化，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵和核心技術(shù)。數(shù)字農(nóng)業(yè)和農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)要求快速、實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確和定位化的獲取植物生長信息，而傳統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)室測量分析和信息獲取方法已經(jīng)不能滿足現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展要求。因此，研究和開發(fā)植物生命信息快速無損檢測技術(shù)和傳感儀器等軟硬件平臺已經(jīng)成為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)亟待解決的關(guān)鍵問題。本研究以種植廣泛、經(jīng)濟(jì)價(jià)值高和作為可再生能源的油菜為研究對象，通過連續(xù)4年（200

2、7-2010年）的試驗(yàn)研究，建立了油菜苗期、花期、角果期等全生長期的葉片和冠層養(yǎng)分信息快速檢測模型，首次實(shí)現(xiàn)了非生物脅迫（除草劑丙酯草醚）下油菜葉片乙酰乳酸合成酶活力、蛋白質(zhì)含量、氨基酸含量等生理信息的快速檢測，并研發(fā)了油菜生物脅迫（菌核?。┰缙谠\斷識別方法和系統(tǒng)，對油菜種植的精細(xì)化管理和作業(yè)，提高油菜籽的產(chǎn)量和品質(zhì)具有重要意義。主要?jiǎng)?chuàng)新性成果有：
　　 (1)提出了光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理-特征波長提取-線性和非線性建模預(yù)測的光譜分析技

3、術(shù)路徑，建立了油菜苗期、花期、角果期，以及苗-花-角果生命期葉片和冠層養(yǎng)分的快速檢測模型，實(shí)現(xiàn)了油菜養(yǎng)分信息的精確、高效無損檢測。系統(tǒng)地研究了原始光譜(Raw)和7種光譜預(yù)處理方法，并應(yīng)用連續(xù)投影算法提取特征波長，建立了線性（多元線性回歸MLR和偏最小二乘法PLS）和非線性（最小二乘．支持向量機(jī)LS-SVM）預(yù)測模型。對油菜苗期、花期、角果期，以及苗-花-角果生命期SPAD值的預(yù)測相關(guān)系數(shù)分別為0.7149、0.9431、0.9215和

4、0.8557?；贑ropscan多光譜輻射信息（15通道）的油菜冠層SPAD值檢測最優(yōu)模型LS-SVM的預(yù)測相關(guān)系數(shù)為0.7122。
　　 (2)應(yīng)用可見/近紅外光譜技術(shù)，建立了油菜葉片光譜信息與生理信息的定量關(guān)系模型，首次實(shí)現(xiàn)了非生物脅迫（除草劑丙酯草醚）下油菜葉片乙酰乳酸合成酶活力(AIS)的快速檢測。在可見光譜(400-780 nm)、近紅外光譜(781-2500 nm)和可見/近紅外光譜（400-2500 nm）范圍的

5、最優(yōu)預(yù)測相關(guān)系數(shù)分別為0.9026、0.9179和0.9379。在近紅外光譜(1100-2500 nm)范圍，應(yīng)用回歸系數(shù)(RC)提取的10個(gè)特征波長所建最優(yōu)模型對ALS的預(yù)測相關(guān)系數(shù)為0.9395。
　　 (3)提出了連續(xù)投影算法(SPA)、回歸系數(shù)法(RC)、載荷系數(shù)法（x-Loading Weights）和獨(dú)立組分分析法(ICA)提取特征波長的準(zhǔn)則，建立了除草劑丙酯草醚脅迫下油菜葉片蛋白質(zhì)含量的快速檢測方法和模型。在可見/

6、近紅外光譜(400-2500 nm)范圍，油菜鮮葉可溶性蛋白含量、非可溶性蛋白含量和總蛋白含量最優(yōu)預(yù)測相關(guān)系數(shù)分別為0.9351、0.9067和0.9338。在近紅外光譜(1100-2500 nm)范圍，油菜干葉可溶性蛋白含量最優(yōu)模SPA-LS-SVM(Raw)的預(yù)測相關(guān)系數(shù)為0.9887。
　　 (4)提出了直接正交信號校正(DOSC)和連續(xù)投影算法(SPA)的優(yōu)化組合次序?yàn)镈OSC-SPA，建立了除草劑脅迫下油菜葉片17種氨

7、基酸和總氨基酸含量的預(yù)測模型，闡明了除草劑丙酯草醚對總氨基酸含量的作用機(jī)理和響應(yīng)規(guī)律。所建模型對氨基酸含量的預(yù)測相關(guān)系數(shù)均大于0.95，應(yīng)用DOSC-SPA提取特征波長所建直接方程模型（冪函數(shù)方程）對總氨基酸含量的預(yù)測相關(guān)系數(shù)為0.9968。
　　 (5)應(yīng)用光譜和多光譜成像技術(shù)，建立了油菜生物脅迫（菌核?。┰缙谧R別的光譜診斷模型、多光譜圖像反射特性診斷模型和多光譜圖像紋理特征診斷模型，并開發(fā)了油菜菌核病早期診斷識別系統(tǒng)。應(yīng)用D