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应用近红外光谱法测定土壤的有机质和pH值被引量：50: 2008年; 为了满足精细农业对土壤快速实时测试的需要,对未经过粉碎、过筛等处理的土壤,采集了4000～12500cm-1范围的近红外光谱。研究了土壤的光谱特性,并采用偏最小二乘回归分析方法建立了一阶微分光谱的光谱吸光度与有机质含量和pH值之间的定量分析模型。试验分析表明:有机质的预测相关系数为0.818,预测标准偏差SEP为0.069,预测均方根误差为RMSEP为0.085;pH值的预测相关系数为0.834,SEP为0.095,RMSEP为0.114。表明采用近红外光谱仪经一阶微分处理可以很好地预测经过简单处理的土样中的有机质含量和pH值,该结论为今后田间快速土壤特性光谱测量奠定了基础。; 朱登胜吴迪宋海燕何勇; 关键词：近红外光谱土壤有机质 PH值偏最小二乘

利用光谱数据快速检测土壤含水量的方法研究被引量：41: 2009年; 应用美国ASD公司的FieldSpec HandHeld型可见/近红外光谱仪获得了52份不同含水量土壤的可见/近红外漫反射光谱数据,并通过实验测定了各土壤样本的含水量值,运用相关系数法寻找出了光谱对于土壤水分的敏感波段,然后利用单一敏感波段处的光谱数据建立了一元回归模型,并检测了土壤含水量。实验结果表明,该模型对土壤水分的检测效果比较好,模型的预测相关系数r为0.966 5,预测均方根误差RMSEP为0.012 1,为快速、准确检测土壤含水量提供了一条新的途径。; 宋韬鲍一丹何勇; 关键词：土壤含水量

基于反射光谱技术的植物叶片SPAD值预测建模方法研究被引量：25: 2009年; 植物叶片SPAD值反映了植物叶绿素含量,对特定的植物也反映了氮含量。为了实现植物叶绿素含量的快速无损检测,利用光纤反射光谱技术对植物叶片SPAD值进行了预测建模研究。实验中选取70个样本作为建模集,50个样本作为校验集。通过叶片光谱比对,发现光谱红边段650～750 nm对SPAD预测建模有直接关系。实验确定了光强调节因子和叶片厚度影响因子。首先通过待定系数法构造出SPAD预测公式,然后用Visual Basic6.0设计的遗传算法进行参数寻优,最后确定最佳敏感波段为683.24～733.91nm。分析表明,叶片厚度对SPAD反射光谱模型精度有显著影响。经过叶片厚度修正后的建模集拟合因子R2为0.865 8,校验集拟合因子R2为0.916 1。结果表明,利用反射光谱技术建立的SPAD预测模型是成功的,从而可为仪器开发提供方法指导。; 杨海清姚建松何勇; 关键词：反射光谱叶片厚度光纤光谱仪

基于无线传感网络与模糊控制的精细灌溉系统设计被引量：45: 2009年; 为准确判断作物需水量并确立合适的灌溉控制策略,实现作物的自动、定位、实时与适量灌溉,设计了基于ZigBee无线传感网络与模糊控制方法的精细灌溉系统。该系统通过ZigBee无线传感器网络采集土壤水势与微气象信息(包括环境温度、湿度、太阳辐射与风速等),并传输灌溉控制指令;结合FAO56 Penman-Monteith公式计算农田蒸散量,并将农田蒸散量和土壤水势作为模糊控制器的输入量,建立了多因素控制规则库,实现了作物灌溉需水量的模糊控制。试验结果表明该系统经济实用、通信可靠、控制准确性高,特别适用于中小型灌溉区域的精细灌溉。; 张伟张伟何勇裘正军曹坚钱苏翔金建芳; 关键词：灌溉无线传感器网络模糊控制 ZIGBEE

基于可见-近红外光谱和多光谱成像技术的梨损伤检测研究被引量：8: 2011年; 提出了利用可见-近红外光谱技术和多光谱成像技术检测鸭梨损伤随时间及程度变化的新方法。利用可见-近红外光谱技术,分别结合偏最小二乘(partial least squares,PLS)和最小二乘支持向量机(leastsquares-support vector machine,LS-SVM)方法对鸭梨受损程度和受损天数进行预测。结果表明,两种方法在鸭梨损伤后期对损伤程度的判别均具有较好的效果;LS-SVM方法对鸭梨轻度损伤的损伤天数的预测精度较高,但重度损伤天数的预测效果不如PLS方法。然后利用多光谱图像预测鸭梨受损天数。研究发现,利用LS-SVM建立的模型预测效果较稳定,预测结果相关系数均在0.85左右。说明利用可见-近红外光谱分析技术和多光谱成像技术能够快速无损地检测出鸭梨的损伤程度及时间,为鸭梨检测提供了一种新方法。; 曹芳吴迪郑金土鲍一丹王遵义何勇; 关键词：多光谱成像鸭梨最小二乘支持向量机偏最小二乘法

大豆含水率快速无损检测方法的研究被引量：3: 2008年; 提出了应用大豆电特性进行含水量快速无损检测的方法,分析了环境温度、激励频率和介质密度等对测量精度的影响。通过建立人工神经网络模型,对实验数据进行学习、建模和预测,综合分析各种影响因素对含水率测量的影响。结果表明,结合人工神经网络模型,大豆含水量测量的绝对误差平均值可达0.01502,具有较高的检测精度,为大豆的快速无损检测提供了一种新方法。; 朱登胜朱哲燕鲍一丹; 关键词：神经网络大豆含水率电特性

葡萄浆果糖度可见/近红外光谱检测的研究被引量：26: 2008年; 针对可见/近红外光谱与水果糖度存在非线性相关的特点,利用漫反射光谱测定方法获取了葡萄浆果的可见/近红外光谱,提出了应用偏最小二乘(PLS)结合人工神经网络(ANN)建立葡萄浆果糖度的预测模型,利用偏最小二乘法(PLS)对原始光谱数据进行处理,得出交叉检验的最佳主因子数为3,并将3个主因子的得分作为三层BP神经网络的输入。通过定标集样本对BP神经网络进行训练,用优化的BP神经网络模型对预测集样本进行预测。PLS-ANN模型对样本的预测模型检验参数r2为0.908,RMSEP为0.112,Bi-as为0.013,好于只使用PLS模型的预测模型检验参数r2为0.863,RMSEP为0.171,Bias为0.024。结果表明,利用近红外光谱技术无损检测葡萄浆果糖度等内部品质是可行的,为今后进一步分析建立浆果内部品质预测模型奠定了基础。; 吴桂芳黄凌霞何勇; 关键词：葡萄浆果糖度偏最小二乘人工神经网络

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宁波市重大科技攻关项目(2007C10034)