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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(diǎn),其癥狀的外觀特征與健康植株根部葉片老化初期類(lèi)似,難以用肉眼或者計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)識(shí)別.本文根據(jù)近紅外光譜能夠反映葉片組織中有機(jī)物組分的差異,運(yùn)用近紅外光譜技術(shù)對(duì)水果黃瓜植株磷元素虧缺進(jìn)行了快速診斷研究.精確控制營(yíng)養(yǎng)液中磷元素含量,通過(guò)設(shè)施栽培方式培養(yǎng)缺磷植株和對(duì)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(cè)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(gè)子區(qū)間,分別提取每個(gè)子區(qū)間的10個(gè)主成分?jǐn)?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(shí),第7個(gè)子區(qū)間對(duì)應(yīng)的模型效果最佳,模型對(duì)缺磷葉片和正常葉片的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率均達(dá)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(kāi)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(diǎn)實(shí)驗(yàn)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(lèi)號(hào)： 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(jī)標(biāo)分類(lèi)號(hào)： TS2 R74 機(jī)標(biāo)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(jì)算機(jī)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(cè)準(zhǔn)確率 有機(jī)物組分 光譜預(yù)處理 診斷研究 栽培方式 基金項(xiàng)目： 國(guó)家(863計(jì)劃)項(xiàng)目，國(guó)家自然科學(xué)基金，江蘇省六大人才高峰和青藍(lán)工程項(xiàng)目，國(guó)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(jì)劃項(xiàng)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(kāi)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(diǎn),其癥狀的外觀特征與健康植株根部葉片老化初期類(lèi)似,難以用肉眼或者計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)識(shí)別.本文根據(jù)近紅外光譜能夠反映葉片組織中有機(jī)物組分的差異,運(yùn)用近紅外光譜技...【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】相關(guān)文章：
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