基于近紅外光譜的設(shè)施栽培水果黃瓜磷元素虧缺初期快速診斷

摘要：磷元素(P)虧缺初期,水果黃瓜植株根部葉片出現(xiàn)小斑點,其癥狀的外觀特征與健康植株根部葉片老化初期類似,難以用肉眼或者計算機圖像處理技術(shù)識別.本文根據(jù)近紅外光譜能夠反映葉片組織中有機物組分的差異,運用近紅外光譜技術(shù)對水果黃瓜植株磷元素虧缺進行了快速診斷研究.精確控制營養(yǎng)液中磷元素含量,通過設(shè)施栽培方式培養(yǎng)缺磷植株和對照樣本.近紅外光譜儀采集了90片葉子的原始光譜(60片作為訓(xùn)練集,30片作為預(yù)測集),經(jīng)光譜預(yù)處理和窗口寬度優(yōu)化后均勻劃分為27個子區(qū)間,分別提取每個子區(qū)間的10個主成分數(shù)據(jù)作為BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP-ANN)的輸入變量,以葉片缺素情況作為輸出變量,建立3層BP-ANN診斷模型.當(dāng)主成分因子數(shù)為3時,第7個子區(qū)間對應(yīng)的模型效果最佳,模型對缺磷葉片和正常葉片的預(yù)測準確率均達到100％.研究表明:近紅外光譜技術(shù)結(jié)合BP-ANN快速診斷水果黃瓜磷元素虧缺是可行的. 作者： 石吉勇[1]  鄒小波[1]  趙杰文[1]  毛罕平[2]  王開亮[1]  陳正偉[1]  黃曉瑋[1] Author： SHI Ji-yong[1]  ZOU Xiao-bo[1]  ZHAO Jie-wen[1]  MAO Han-ping[2]  WANG Kai-liang[1]  CHEN Zheng-wei[1]  HUANG Xiao-wei[1] 作者單位： 江蘇大學(xué)食品與生物工程學(xué)院,江蘇鎮(zhèn)江,212013江蘇大學(xué)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)裝備與技術(shù)重點實驗室,江蘇鎮(zhèn)江,212013 期 刊： 光譜學(xué)與光譜分析   ISTICEISCIPKU Journal： Spectroscopy and Spectral Analysis 年，卷(期)： 2011, 31(12) 分類號： O657.3 關(guān)鍵詞： 缺素診斷    近紅外光譜技術(shù)    磷元素    水果黃瓜    BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)    機標分類號： TS2 R74 機標關(guān)鍵詞： 近紅外光譜技術(shù)    設(shè)施栽培    水果黃瓜    磷元素    快速診斷    Near Infrared Spectroscopy    Protected Cultivation    葉片組織    子區(qū)間    計算機圖像處理技術(shù)    黃瓜植株    人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)    診斷模型    近紅外光譜儀    主成分因子    預(yù)測準確率    有機物組分    光譜預(yù)處理    診斷研究    栽培方式 基金項目： 國家(863計劃)項目，國家自然科學(xué)基金，江蘇省六大人才高峰和青藍工程項目，國家博士后基金，優(yōu)秀博士論文基金和，江蘇省研究生科研創(chuàng)新計劃項目 基于近紅外光譜的設(shè)施栽培水果黃瓜磷元素虧缺初期快速診斷[期刊論文]  光譜學(xué)與光譜分析 --2011, 31(12)石吉勇  鄒小波  趙杰文  毛罕平  王開亮  陳正偉  黃曉瑋磷元素(P)虧缺初期,水果黃瓜植株根部葉片出現(xiàn)小斑點,其癥狀的外觀特征與健康植株根部葉片老化初期類似,難以用肉眼或者計算機圖像處理技術(shù)識別.本文根據(jù)近紅外光譜能夠反映葉片組織中有機物組分的差異,運用近紅外光譜技...

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