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來(lái)源:賽斯拜克 發(fā)表時(shí)間:2023-09-22 瀏覽量:530 作者:awei
高光譜成像技術(shù)為預(yù)測(cè)小麥氮和水的分布與含量提供了一種無(wú)損、快速的方法。通過(guò)獲取小麥的高光譜數(shù)據(jù),并結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)或機(jī)器學(xué)習(xí)算法,可以建立模型來(lái)預(yù)測(cè)氮和水的分布與含量。
技術(shù)流程:
數(shù)據(jù)獲取:使用高光譜相機(jī)或傳感器獲取小麥的高光譜數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)應(yīng)包括可見(jiàn)光到近紅外的多個(gè)波段,以捕捉到與氮和水含量相關(guān)的光譜信息。
數(shù)據(jù)預(yù)處理:對(duì)獲取的高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,包括噪聲去除、光譜校準(zhǔn)、背景去除等步驟,以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量并減少干擾。
特征提取:通過(guò)對(duì)預(yù)處理后的高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,提取與氮和水含量相關(guān)的特征。這些特征可能包括特定波長(zhǎng)范圍內(nèi)的反射率、吸收峰深度、植被指數(shù)等。這些特征能夠反映小麥的生長(zhǎng)狀況、生物量和葉綠素含量,進(jìn)而與氮和水含量建立關(guān)聯(lián)。
建模與驗(yàn)證:利用化學(xué)計(jì)量學(xué)方法或機(jī)器學(xué)習(xí)算法(如偏最小二乘回歸、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等),建立小麥氮和水含量與提取的光譜特征之間的定量模型。確保模型經(jīng)過(guò)適當(dāng)?shù)挠?xùn)練和驗(yàn)證,以提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和可靠性。同時(shí),要考慮模型的穩(wěn)定性和泛化能力,以適應(yīng)不同環(huán)境和品種的小麥。
預(yù)測(cè)與應(yīng)用:將建立好的模型應(yīng)用于新的高光譜數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)對(duì)小麥氮和水含量的預(yù)測(cè)。這些預(yù)測(cè)結(jié)果可以呈現(xiàn)氮和水的空間分布圖,直觀展示小麥植株中氮和水的分布情況。農(nóng)民和農(nóng)業(yè)管理者可以根據(jù)這些預(yù)測(cè)結(jié)果,制定針對(duì)性的施肥和灌溉策略,以提高小麥的產(chǎn)量和品質(zhì)。
需要注意的是,雖然高光譜成像技術(shù)在預(yù)測(cè)小麥氮和水含量方面具有潛力,但其預(yù)測(cè)性能可能受到多種因素的影響,如光照條件、土壤背景、大氣干擾等。因此,在實(shí)際應(yīng)用中,需要綜合考慮這些因素,并結(jié)合其他農(nóng)業(yè)觀測(cè)和數(shù)據(jù)源,以獲得更準(zhǔn)確和可靠的預(yù)測(cè)結(jié)果。