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

1、精細農(nóng)業(yè)已成為國際上發(fā)達國家面向21世紀，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熱點領(lǐng)域。精細農(nóng)業(yè)的實施主要包括三個環(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)田信息采集是實踐精細農(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農(nóng)業(yè)的其它技術(shù)環(huán)節(jié)的發(fā)展，成為精細農(nóng)業(yè)實施的主要障礙之一。

2、
　　 為了推進農(nóng)田信息采集技術(shù)的發(fā)展，本文結(jié)合國內(nèi)外對植物生長信息采集的研究，進行了水稻的生長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)計了實用的水稻養(yǎng)分快速測量儀。
　　 本文主要研究內(nèi)容和成果有：
　　 (1)根據(jù)預(yù)實驗和實驗前期的探索，設(shè)計了三因素(氮、磷、鉀)、三水平(缺乏、合理、過量)田間試驗。提出了基于光譜技術(shù)的水稻養(yǎng)分快速檢測方法，與傳統(tǒng)的檢測方法相比，它具有無損、快速、無污染等特

3、點。
　　 (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。對不同建模算法進行比較，結(jié)果表明LSSVM校正模型對葉片含氮量的預(yù)測效果最好，預(yù)測相關(guān)系數(shù)r和均方根誤差RMSEP分別為0.9421和0.2586。通過回歸系數(shù)法得到4個特征波長，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