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基于深度学习的甜瓜氮营养诊断与需求预测模型研究

李达仁  
【摘要】:为实现植株氮素的实时精准监测,本文以温室网纹甜瓜为研究对象,通过全生育期不同氮素水平处理的基质栽培试验,定量分析了氮素对温室网纹甜瓜生长和品质的动态影响,基于机器学习和深度学习技术分别构建了温室网纹甜瓜植株的氮营养诊断模型,在氮营养诊断的基础上,构建了温室网纹甜瓜临界氮浓度、氮素吸收和氮营养指数模型,为温室网纹甜瓜的精准施氮决策提供了理论和技术基础。研究结论如下:1.氮素水平对温室网纹甜瓜生长过程和品质产生显著性影响。随着氮素水平的升高,甜瓜地上部生物量,果实鲜重、可溶性单糖(葡萄糖、果糖、蔗糖)、有机酸(苹果酸、柠檬酸、琥珀酸、延胡索酸)、可溶性蛋白、可溶性固形物和Vc,均呈现先增后减的变化趋势。甜瓜茎、叶和果实中的氮浓度与硝态氮含量,则始终随氮素水平的升高而增加。2.利用Plant CV对冠层叶片图像进行表型特征提取,通过单因素方差分析和主成分分析方法对特征参数进行筛选,得到3个主成分作为机器学习模型输入,构建的反向传播神经网络(BPNN)模型R~2=0.567,MSE=0.429。基于深度学习技术,构建的卷积神经网络(CNN)模型R~2=0.376,MSE=0.628;深度卷积神经网络(DCNN)模型R~2=0.686,MSE=0.355;深度卷积神经网络-长短期记忆神经网络(DCNN-LSTM)混合模型R~2=0.904,MSE=0.123,具有最高精度,在植株的氮营养诊断上预测结果最佳。该研究结果为温室网纹甜瓜生产中便捷、精准的智能化氮营养诊断提供依据。3.临界氮浓度稀释曲线模型(%_((8)=4.235(2~(-0)_(8)(6)._~(353))揭示了植株地上部生物量和氮浓度值之间呈幂函数关系,决定系数R~2=0.814,同时得到最高和最低氮浓度稀释曲线,决定系数分别为R~2=0.808、R~2=0.810;氮素吸收模型和氮营养指数模型对网纹甜瓜营养诊断结果基本一致,植株适宜的氮素施用量为始瓜期前4.1 g/株,之后1.3-2.7g/株。该研究结果可为温室网纹甜瓜的氮肥管理决策提供理论依据。


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