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《浙江大学》 2011年
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基于高光谱成像技术的油菜信息获取研究

邹伟  
【摘要】:精细农业是基于信息和知识支持的现代农业,不仅能合理利用农业资源、提高农作物产量和品质、降低生产成本、减少污染、改善生态环境进而实现农业的可持续发展;而且对促进农业现代化,发展大农业体系和带动相关产业的发展具有显著的作用.其本质是一种以知识和信息为基础的农业管理系统。快速有效地采集和描述作物生长信息是精细农业实践的重要基础。 针对国内外现状,本论文以油菜为研究对象,采用高光谱图像技术确定了油菜籽的特征波段,并用于鉴别不同品种的油菜籽品种研究了油菜叶片高光谱反射率与油菜叶绿素含量(SPAD值)的关系;还研究了不同生长时期不同油菜品种的鉴别方法。本论文的主要研究结论如下: (1)采用高光谱图像技术对不同品种的油菜籽进行鉴别分析。通过对高光谱数据进行主成分分析,实现了高光谱数据的降维,并找出油菜籽的3个特征波长,采用基于灰度统计矩阵和灰度直方图的纹理特征提取方法,提取了油菜籽的10个纹理参数。研究了基于BP神经网络的油菜籽品种鉴别模型,模型训练时判别率为93.75%,预测时判别率为91.67%。 (2)研究了油菜叶片反射率与油菜叶绿素含量的关系,建立了油菜叶绿素含量的定量分析模型。根据特征波长结合神经网络建立了油菜叶片SPAD值预测模型,结果表明,模型判别的相关系数为0.9237,预测相关系数为0.9526。 (3)对不同生长时期不同油菜品种的鉴别分析,分别找出油菜叶片的特征波长,得到了油菜叶片的特征波段为544-565、674-693和708-723nm,并利用特征波段建立油菜叶片鉴别模型,获得了较好的结果。 (4)研究了高光谱图像信息提取方法:高光谱图像数据处理方法,并结合BP神经网络建立了相应的定量分析模型。说明应用高光谱图像技术对油菜信息进行快速、无损、准确地获取是可行的。
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:S565.4

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【参考文献】
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