本文關鍵詞：設施作物長勢營養(yǎng)信息研究及移動檢測平臺開發(fā)

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【摘要】：作物營養(yǎng)和水分的精確管理是精確農業(yè)的重要內容之一,而作物營養(yǎng)的準確監(jiān)測和診斷是精確管理的前提和基礎。傳統(tǒng)的實驗室化學分析方法,費時費力,時效性差,且取樣分析過程會對作物生長造成損害。因此,作物營養(yǎng)的無損檢測技術被認為是極有發(fā)展前途的營養(yǎng)診斷技術,成為當前農業(yè)工程研究的熱點。本研究以設施生菜和番茄為對象,提出了利用高光譜視覺圖像、圖像技術和三維激光掃描圖像,通過多傳感信息融合對作物氮素和水分脅迫進行無損檢測的方法。在此基礎上開發(fā)了設施作物生長信息無損檢測系統(tǒng)。本研究主要完成了以下工作:(1)構建了多傳感信息采集試驗系統(tǒng)。研究了作物氮素和水分脅迫樣本的培育方法,針對傳統(tǒng)土培法難以對作物營養(yǎng)進行精確控制的缺點,采用無土栽培技術進行樣本培育。完成了對不同營養(yǎng)和水分水平作物樣本的高光譜圖像、圖像信息和三維掃描圖像的多傳感信息的采集。(2)對不同氮素和含水率水平作物樣本的高光譜圖像特征和三維掃描圖像特征進行了研究�；讷@取的不同氮素水平作物葉片的高光譜圖像數據立方體,利用敏感區(qū)域逐步回歸,結合自適應波段選擇法,提取了作物氮素的特征譜段和特征圖像,獲取了特征圖像強度均值特征,并對作物氮素圖像特征隨含水率變化所導致的誤差進行了特征補償,建立了的作物氮素高光譜圖像診斷模型;基于獲取的作物三維激光掃描數據,利用Geomagic qualify逆向工程軟件對三維數據的干擾噪點和不連續(xù)區(qū)間進行修復和平滑,進而通過建立作物三維點云數據的空間幾何模型,獲取了不同氮素水平生菜的莖粗、株高、葉面積和生物量特征。(3)考慮到單一檢測手段進行作物營養(yǎng)無損檢測的局限性,在對作物氮素和含水率的高光譜圖像、視覺圖像和三維成像特征準確提取和分析的基礎上,對作物氮素和含水率多傳感信息的融合方法進行了研究,提出利用遺傳算法結合PLSR建立了多尺度融合生菜氮素檢測模型,結果表明,所建立的模型的相關系數R為0.95,模型精度明顯優(yōu)于采用高光譜圖像、視覺圖像和三維激光掃描單一特征模型。該研究所采用的特征提取算法及所獲得的特征向量可為開發(fā)設施作物生長信息在線監(jiān)測系統(tǒng)的提供參考。(4)開發(fā)了移動式作物生長信息無損檢測系統(tǒng)。檢測系統(tǒng)能夠在自然環(huán)境條件下,利用多傳感信息實現對作物氮素和含水率的在線無損檢測。
【關鍵詞】：高光譜圖像 圖像技術 三維激光掃描 平臺開發(fā)
【學位授予單位】：江蘇大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：S316;S126
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第1章 緒論11-17
• 1.1 研究的目的和意義11-12
• 1.2 國內外研究現狀12-15
• 1.2.1 營養(yǎng)檢測12-13
• 1.2.2 長勢檢測13-15
• 1.3 研究內容15-16
• 1.4 研究技術路線16-17
• 第2章 樣本培育及信息采集17-29
• 2.1 樣本培養(yǎng)和營養(yǎng)、長勢測定方法17-24
• 2.1.1 樣本培養(yǎng)方式的選擇17-18
• 2.1.2 營養(yǎng)液配方及樣本處理方法18-21
• 2.1.3 樣本全氮含量及含水率測定21-24
• 2.2 信息采集24-28
• 2.2.1 高光譜圖像信息采集24-25
• 2.2.2 圖像信息采集25-26
• 2.2.3 作物三維形態(tài)信息采集26-28
• 2.3 本章小結28-29
• 第3章 設施作物氮素和水分脅迫的圖像特征研究29-48
• 3.1 高光譜圖像特征的提取29-35
• 3.1.1 圖像背景分割29
• 3.1.2 高光譜特征波長提取29-33
• 3.1.3 水分補償因子對氮素模型的修正33-35
• 3.2 圖像形態(tài)特征提取35-38
• 3.2.1 圖像處理與標尺提取35-36
• 3.2.2 形態(tài)特征提取36-38
• 3.3 三維激光掃描形態(tài)特征提取38-42
• 3.3.1 三維掃描數據預處理38-40
• 3.3.2 形態(tài)特征提取40-42
• 3.4 作物長勢特征分析42-47
• 3.4.1 生菜長勢特征分析42-44
• 3.4.2 不同生長階段長勢特征與氮素的相關性分析44-46
• 3.4.3 番茄長勢特征分析46-47
• 3.6 本章小結47-48
• 第4章 設施作物氮素水分多特征融合檢測研究48-52
• 4.1 多傳感信息融合算法的選擇48
• 4.2 基于含水率修正的氮素多特征融合模型建立48-51
• 4.3 本章小結51-52
• 第5章 作物氮素水分無損檢測系統(tǒng)的開發(fā)52-68
• 5.1 移動檢測平臺總體設計52-53
• 5.2 小車結構設計53-58
• 5.2.1 小車動力系統(tǒng)設計54-55
• 5.2.2 小車在水平路面以最高車速運行的電機輸出扭矩計算55-57
• 5.2.3 小車在最大坡度以最高車速運行的電機輸出扭矩計算57-58
• 5.2.4 齒輪減速電機的選擇58
• 5.3 機械臂結構設計58-65
• 5.3.1 第一機械臂電動推桿行程計算及機架位置確定60-62
• 5.3.2 第二機械臂電動推桿行程計算及機架位置確定62-64
• 5.3.3 第三機械臂電動推桿行程計算及機架位置確定64
• 5.3.4 機械臂的材料64-65
• 5.4 信息采集傳感器布置65-66
• 5.5 移動檢測平臺的控制66-67
• 5.6 本章小結67-68
• 第6章 總結與展望68-70
• 6.1 總結68-69
• 6.2 展望69-70
• 參考文獻70-74
• 致謝74-75
• 發(fā)表論文和申請發(fā)明專利75

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