基于光譜技術(shù)的水稻養(yǎng)分快速診斷方法及其儀器開(kāi)發(fā).pdf

1、精細(xì)農(nóng)業(yè)已成為國(guó)際上發(fā)達(dá)國(guó)家面向21世紀(jì)，合理利用農(nóng)業(yè)資源，提高農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量和品質(zhì)，降低生產(chǎn)成本，改善生態(tài)環(huán)境和農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展的最富有吸引力的前沿?zé)狳c(diǎn)領(lǐng)域。精細(xì)農(nóng)業(yè)的實(shí)施主要包括三個(gè)環(huán)節(jié)：農(nóng)田信息的采集、信息的管理與決策和變量作業(yè)。精細(xì)農(nóng)業(yè)的發(fā)展以快速、精確地獲取和處理農(nóng)田空間分布信息作為技術(shù)支持，農(nóng)田信息采集是實(shí)踐精細(xì)農(nóng)業(yè)的基礎(chǔ)。然而，目前田間信息采集技術(shù)的研究仍大大落后支持精細(xì)農(nóng)業(yè)的其它技術(shù)環(huán)節(jié)的發(fā)展，成為精細(xì)農(nóng)業(yè)實(shí)施的主要障礙之一。

2、
　　 為了推進(jìn)農(nóng)田信息采集技術(shù)的發(fā)展，本文結(jié)合國(guó)內(nèi)外對(duì)植物生長(zhǎng)信息采集的研究，進(jìn)行了水稻的生長(zhǎng)信息快速獲取方法的研究，然后將嵌入式技術(shù)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)，研究設(shè)計(jì)了實(shí)用的水稻養(yǎng)分快速測(cè)量?jī)x。
　　 本文主要研究?jī)?nèi)容和成果有：
　　 (1)根據(jù)預(yù)實(shí)驗(yàn)和實(shí)驗(yàn)前期的探索，設(shè)計(jì)了三因素(氮、磷、鉀)、三水平(缺乏、合理、過(guò)量)田間試驗(yàn)。提出了基于光譜技術(shù)的水稻養(yǎng)分快速檢測(cè)方法，與傳統(tǒng)的檢測(cè)方法相比，它具有無(wú)損、快速、無(wú)污染等特

3、點(diǎn)。
　　 (2)研究了水稻葉片光譜反射率與葉綠素含量的關(guān)系，建立水稻葉綠素含量的定量分析模型。對(duì)不同建模算法進(jìn)行比較，結(jié)果表明LSSVM校正模型對(duì)葉片含氮量的預(yù)測(cè)效果最好，預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)r和均方根誤差RMSEP分別為0.9421和0.2586。通過(guò)回歸系數(shù)法得到4個(gè)特征波長(zhǎng)，分別為460nm、550nm、690nm和740nm。
　　 (3)研究了水稻葉片葉綠素含量與氮含量的關(guān)系。得到?jīng)Q定系數(shù)R2為0.8018，均方根誤