【目的】实现对结球甘蓝叶片含水量的无损检测，为结球甘蓝田间水分管理提供参考依据。【方法】设置结球甘蓝的整个生长季设置23.33 L/株（CK）、11.33 L/株（W1）、15.33 L/株（W2）、19.33 L/株（W3）、27.33 L/株（W4）、28.33 L/株（W5）共6个灌水量处理，收集结球甘蓝莲座期和结球期各99个结球甘蓝叶片样本光谱数据，采用卷积平滑法（Savitzky-Golay）、移动平均法（Moving Average）、归一化法（Normalization）和多元散射矫正（Multiple Scattering Correction）进行预处理，连续投影算法（Successive project - ion algorithm）进行特征提取，多元线性回归模型（Multiple Linear Regression）进行建模。【结果】在波段400～1000 nm，不同灌水量的结球甘蓝叶片含水量模型的预测精度差异明显。经过预处理的原始光谱建立的预测模型精度均有一定程度提高，其中Savitzky-Golay预处理效果最好。特征提取方法提高了光谱数据质量和准确性；在结球甘蓝莲座期和结球期优选出连续投影算法进行特征波段提取最佳，分别筛选出5和6个特征波长，2个时期筛选出的特征波长基本都在一定的水分敏感波段范围。在结球甘蓝莲座期和结球期，通过多元线性回归建模方法建立的结球甘蓝叶片含水量预测模型都取得了比主成分回归和偏最小二乘回归更高的预测精度；多元线性回归模型的校正集相关系数和均方根误差在莲座期为0.8927和0.8757，在结球期为0.9167和0.9014。【结论】高光谱技术可成功监测结球甘蓝叶片在不同生育期的含水量，为农田水分管理提供依据，为精准灌溉提供技术支撑。

[目的] 为快速检测叶片含水量，探索及时监测番茄植株生长状况的在线监测模型。[方法] 本试验利用高光谱成像技术，提取出195个叶片样本的平均光谱反射率。通过异常值剔除、样本集划分、5种预处理方法对原始光谱进行预处理和优化，采用连续投影算法（Successive Projections Algorithm， SPA）、无信息变量消除变换法（Uninformation variable elimination， UVE）、迭代保留信息变量法（Iterative retained InformationVariable， IRIV）和遗传偏最小二乘算法（Genetic partial-least-squares algorithm， GAPLS）提取特征波长，并建立偏最小二乘回归（Partial-least-squares regression，PLSR）模型。基于优选的特征波长建立PLSR、多元线性回归（Multiple linear regression ， MLR）以及主成分回归（Principal component regression ， PCR）模型和卷积神经网络模型（convolutional neural network， CNN）。[结果] 结果表明：优选基线校准-正交信号校正法（Baseline-Orthogonal signal correction， Baseline-OSC）对叶片含水量进行预处理；IRIV法提取的特征波长建立的叶片含水量定量预测模型效果最优R_(c)~(2)为0.489，R_(p)~(2)为0.466；基于IRIV-CNN建立的叶片含水量模型效果好（R_(c)~(2)=0.668，RMSEC=0.019；R_(p)~(2)=0.424，RMSEP=0.033）。[结论] 本研究对设施蔬菜产业发展水分利用效率以及番茄作物水分的科学管理具有重要的现实意义和作用，为番茄植株长势在线监测提供技术支撑。

为提高棉花叶片各生育时期氮素估测模型的准确性和普适性,以2019年不同施氮水平(0,75,150,300kg·hm~(-2))的棉花叶片为研究对象,利用高光谱成像仪获取棉花叶片苗期、蕾期、初花期、盛花期和结铃期光谱反射特征,对原始光谱进行卷积平滑(SG)处理,并在此基础上进行多元散射校正(SG-MSC)、标准正交变换和去趋势算法联合应用(SG-SNV-Detrending)、区域归一化(Area-normalize)、倒数二阶微分(1/SG)"和对数二阶微分[lg(SG)]"5种预处理,基于连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)选取原始光谱和不同预处理的氮素特征波段,构建偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)和主成分回归(principal components regression,PCR)氮素估测模型,并对模型进行年际间的精度检验。结果表明:基于SPA筛选的氮素含量特征波段减少共线性和冗余信息,原始光谱反射特征经不同预处理,相关性均得到提高,5种预处理以(1/SG)"变换最优,最大相关系数出现在1114nm处,为0.522;基于PLSR和PCR构建的氮素特征波段估测模型精度均高于全波段估测模型,且PLSR方法对棉花叶片氮素含量的估算精度优于PCR方法。棉花不同生育时期光谱氮素估测精度存在差异,盛花期的(1/SG)"光谱变换的精度最高,R_p~2为0.967,RMSE_p为1.222,RPD为4.590,全生育期为SG-MSC光谱变换估算精度最高,R_p~2为0.895,RMSE_p为2.148,RPD为4.344。利用2020年棉花样本数据验证模型精度,其中盛花期的模型精度和稳定性最好,R~2高达0.783,RMSE为0.035,苗期的模型精度最低,R~2仅为0.541,RMSE为0.057。因此,对地物原始光谱反射率进行数据变换和提取特征波段是提高棉花叶片氮素含量估测模型精度的有效方式。

【目的】建立快速、无损诊断水稻叶片含水量的估测模型,为水稻水分精确管理提供依据。【方法】基于2年不同土壤水分处理和水稻品种的池栽试验,于水稻主要生育时期同步测定顶部4张叶片的光谱反射率和含水量,系统分析350—2 500 nm波段范围内任意两波段组合而成的比值(RSI)、归一化差值(NDSI)及差值(DSI)光谱指数,并分析其与叶片含水量的量化关系。【结果】不同土壤水分处理和叶位间,叶片反射光谱具有显著的时空变化特征,叶片含水量的敏感光谱波段主要位于近红外及短波红外区域;RSI(R1402,R2272)及NDSI(R1402,R2272)光谱指数与叶片含水量呈现良好的线性相关,线性拟合R2均达...

【目的】碳氮代谢反映植株生理状况和生长活力,是小麦籽粒产量与品质形成的生理基础,因而叶片糖氮比的实时无损监测对小麦生长诊断和氮素管理具有重要意义。本研究的主要目的是通过分析小麦叶片糖氮比与冠层高光谱参数的定量关系,确立小麦叶片糖氮比的定量监测模型。【方法】采用不同蛋白质含量的小麦品种在不同施氮水平下进行了连续3年大田试验,于小麦不同生育期采集田间冠层高光谱数据并测定叶片糖氮比值,进而分析建立冠层高光谱参数与叶片糖氮比的回归模型。【结果】小麦叶片糖氮比随施氮水平的提高而下降,随生育进程呈"高-低-高"动态变化模式。利用高光谱对叶片糖氮比进行监测的适宜时期为拔节期至灌浆中期,其中开花期最好。水分特...

为实现玉米叶片表面未见明显病症的病害早期检测,提出一种基于高光谱成像技术的玉米弯孢叶斑病早期检测方法。以玉米叶片为研究对象,采用人工接种病菌使玉米感染弯孢叶斑病,在接种后1,2,3,4,5d,每天采集接种病菌叶片30片,正常未接种叶片10片,利用高光谱成像系统获取接种病菌叶片和正常未接种叶片在400～1000nm高光谱图像数据,经过分析接种病菌叶片和正常未接种叶片的原始光谱、原始光谱的一阶导数光谱、平均光谱绝对差值,确定玉米弯孢叶斑病早期检测的特征波段选取区。然后通过显著性检验和相关性分析,将置信区间设为95%,在特征波段选取区确定458.9,481.1,500.8,515.7,525.7, 531.9,534.4,550.7,578.3,604.9,625.2,646.8,677.5,735.3,754.7nm,为玉米弯孢叶斑病早期检测的特征波段。最后,基于选定的特征波段构建玉米弯孢叶斑病支持向量机检测模型。结果表明:利用选取的特征波段作为支持向量机的输入矢量,建立的玉米弯孢叶斑病早期检测模型,通过支持向量机选择的线性核函数、多项式核函数、径向基核函数3种不同的核函数,在接种后的第1d,3种核函数测试集准确率达79%以上,线性核函数在接种第3d,测试集准确率达到88.75%。该研究可以对玉米弯孢叶斑病在未见明显叶斑的早期进行快速、无损检测,为玉米病害的早期检测提供新的思路。

【目的】分析苹果叶片的高光谱特征,探索建立苹果叶片色素含量的高光谱监测模型,以促进高光谱技术在苹果长势监测中的应用。【方法】通过方差分析方法,分析苹果春梢和秋梢停止生长两个时期功能叶片的不同部位、不同含水率、不同品种的高光谱特征。利用相关分析方法,研究高光谱参数与叶片色素含量间的关系,并建立基于光谱参数的叶片色素含量监测模型。【结果】在760—1300nm的近红外波段,叶片光谱反射率后部低、前部高、中部居于二者之间;随着叶片含水率降低,光谱反射率逐渐增大;不同品种的叶片,光谱反射率差异显著。光谱参数R800/R550、红边面积Sr和绿峰反射率Rg与叶片色素含量之间有较好的相关性,并分别建立了色...

【目的】叶片氮素状况是小麦生产中精确施氮管理与调控的前提,实时无损监测叶片氮素状况对小麦生产管理具有重要意义。本文旨在综合分析不同环境下小麦冠层光谱响应差异,进而构建其估测模型,为小麦氮肥合理运筹提供技术支持。【方法】本研究基于3种不同土壤质地(砂土、壤土和黏土)、5种不同施氮水平(0、120、225、330和435 kg.hm-2)及3种河南省主栽小麦品种(矮抗58、周麦22和郑麦366)连续2年的大田试验,于小麦主要生育时期同步测定冠层光谱反射率和叶片氮含量,对3种不同土壤质地条件下小麦冠层叶片氮含量的高光谱响应差异进行比较,系统分析350—1 050 nm波段范围内任意两波段组合而成的差...

为实现田间环境下水稻叶部病害的快速诊断，设计了一种基于多光谱成像技术的水稻叶部病害便携式检测装置.该装置主要由多光谱图像采集软件、高功率LED驱动电路、图像采集触发电路和USB接口通讯电路4个部分组成.以感染水稻稻瘟病、胡麻叶斑病、细条病水稻以及健康水稻的叶片为研究对象，采集了460、520、590、630、660、710、730、760、800、850、900和940 nm共12个波段下的光谱图像信息.主成分分析结果表明：第一主成分(PC1)和第二主成分(PC2)的累计方差贡献率为91.19%;稻瘟病、胡麻叶斑病和细条病在PC1和PC2得分图上具有各自聚成一类的趋势.基于12个波段反射率构建的支持向量机模型对稻瘟病、胡麻叶斑病和细条病的总体识别正确率为97.44%,Kappa系数为0.965 1,识别效果较好.表明利用自主研发的便携式多光谱成像装置结合化学计量法可实现水稻叶部病害的快速诊断.

为了研究检测苹果表面轻微损伤的有效的方法,以红富士苹果为试验样本,通过高光谱成像采集系统采集苹果样本的高光谱图像,根据正常苹果表面区域和刚损伤、损伤后(3,10,24h)的损伤区域光谱反射率平均曲线得到有效光谱区域;用掩膜法对图像进行背景分割,并基于有效光谱区域做主成分分析,选取第四主成分(PC4)提取损伤区域,运用阈值分割的方法建立提取损伤区域的算法模型;应用该算法模型对正常苹果和损伤苹果进行检测。检测结果表明:正常苹果样本正确检测率达到100%,损伤苹果样本的正确检测率为97.5%,总体检测精确度高达98.75%,说明利用高光谱成像技术可以有效快速检测出苹果表面的轻微损伤。

南果梨是一种重要的水果品种，其酸度是评估果品质量的重要指标之一。然而，传统的南果梨酸度检测方法通常需要破坏性采样和化学分析，不仅耗时费力，而且容易导致样品污染和浪费。因此，旨在探索一种基于高光谱成像技术的无损检测方法，以实现对南果梨酸度的快速、准确、无损检测。首先，采集室温20℃下不同贮藏天数南果梨的高光谱数据，其光谱波长范围为400～1 000 nm，并且通过理化实验测量南果梨样本的可滴定酸；其次，采用多元散射校正（multipli-cative scatter correction,MSC）、标准正态变换（standard normal variate,SNV）、Savitzky-Golay平滑滤波等多种方法对光谱数据进行预处理，建立偏最小二乘回归模型（partial least squares regression,PLSR），选择出建模效果最佳的预处理方法，结果显示MSC方法效果最优；然后结合连续投影算法（successie projection algorithm,SPA）提取特征波段，在700～900 nm范围内确定9个特征光谱变量；最后，以提取出的9个特征光谱变量作为输入矢量，分别建立PLSR模型、极限学习机（extreme learning machine,ELM）模型以及遗传算法（genetic algorithm,GA）和粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）优化的BP神经网络模型。研究结果表明，基于MSC预处理和SPA算法特征提取的PSO-BP模型预测精度最高，效果最好，预测集决定系数Rp2=0.911,RMSEP=0.032。可见，基于高光谱成像技术的SPA-PSO-BP模型可用于南果梨酸度的检测，为南果梨的品质评价提供参考。

采集不同氮素处理水平下的油菜植株不同叶位和叶片部位的高光谱数据、SPAD值和叶绿素含量实测值,在筛选原始高光谱数据预处理方法的基础上,比较基于偏最小二乘(partial least squares,PLS)模型和最小二乘-支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)的SPAD预测模型。结果表明,基于标准正态变量校正(standard normal variate,SNV)预处理方法的LS-SVM模型(SNV-LS-SVM)为最佳高光谱-SPAD预测模型,可准确预测油菜叶片SPAD值空间分布和可视化结果。基于SPAD空间分布结果提取不同叶位和叶片部位的SPAD值,将其与对应植株和叶片位置的实测叶绿素含量进行相关性分析,结果显示,油菜SPAD值最佳测量叶位为顶四叶的顶部。

苹果果实易发生病害，传统的苹果病害的检测不适应苹果分级在线检测的要求。为了实现病害苹果快速、有效的在线检测，采用高光谱成像技术对寒富苹果的炭疽病、苦痘病、黑腐病和褐斑病的病害果进行无损检测研究。根据正常区域与病害区域光谱相对反射率差异，提出改进流形距离方法。综合计算病害与正常区域，病害与果梗／花萼区域，正常与果梗／花萼区域的光谱相对反射率的总改进流行距离Ｌ值，从而从全波段中选择了３个特征波段，分别为７００，７６５，９０４ｎｍ。对７００ｎｍ特征波段下的图像进行阈值分割，以此获得掩膜图像，并对掩膜后的图像二次阈值分割提取感兴趣区域。将３个特征波段下对应的光谱相对反射率分别组合，作为ＢＰ神经网络的输．．．

【目的】为实现区域尺度上烟田土壤pH的快速估测。【方法】以四川省296份烟田土壤为研究对象，利用高光谱成像获取土壤390～2500 nm波段的光谱反射率，系统研究12种光谱预处理方法、2种特征波段选择方法和4种建模方法对烟田土壤pH高光谱估测模型精度的影响。【结果】在600～2500 nm范围内，不同pH的光谱反射率曲线差异明显；原始光谱经单一预处理或组合预处理方法处理后，建立的估测模型精度均有所提高；其中一阶导数（First derivative， D1）组合标准正态分布（Standard normal variate， SNV）为最佳光谱预处理方法。竞争自适应重加权采样算法（Competitive adaptive reweighted sampling， CARS）筛选出了93个土壤pH特征波段，主要集中在近红外波段800～2500 nm。无论使用光谱全波段还是主成分分析降维得到的光谱特征，核岭回归（Kernel ridge regression， KRR）和支持向量机（Support vector machine， SVM）两种建模方法都取得了比偏最小二乘回归（Partial least square regression， PLSR）和岭回归（Ridge regression， RR）更高的估测精度；但使用CARS筛选的特征波段建模时，PLSR和RR取得了比KRR和SVM更高的估测精度。其中基于D1-SNV预处理方法，使用CARS筛选特征波段建立的土壤pH PLSR估测模型精度较高，模型验证集决定系数为0.758，均方根误差为0.555，相对分析误差为2.034。【结论】运用高光谱成像技术在区域尺度上对烟田土壤pH进行较高精度估测是可行的，pH估测可采用D1-SNV-CARS -PLSR模型。

为了实现蓝莓内部品质快速、准确检测,采用高光谱成像技术对蓝莓的糖度和硬度多指标同时进行检测研究。提出多阶段特征波长选择方法,即采用连续投影法(SPA)和逐步多元线性回归(SMLR)等特征波长选择方法同时将糖度和硬度的特征波长选择出来。通过高光谱成像系统(4001000nm)采集了200幅蓝莓图像,首先对高光谱图像进行多元散射校正、标准正态变量变换和Savitzky-Golay平滑等光谱预处理,选取最优的预处理方法。然后利用SPA或者SMLR选择出糖度的几个特征波长,在此基础上再利用SPA或者SMLR选择出