基于高光谱成像技术的菜心铜胁迫快速检测OA
重金属污染已经成为影响农作物生长的重要环境因素,而铜是我国农业三大重金属污染物之一。农作物受到铜胁迫后,生长发育会受到极大的影响,如何实现对农作物铜胁迫的检测对于农业生产有着极大的意义。传统检测农作物铜胁迫的方法存在分析时间长、准确性不高、易对农作物造成损害等问题。本文提出一种基于高光谱成像技术的农作物铜胁迫的快速检测方法,将健康的菜心幼苗分为5组,每组8株,分别用CuSO_(4)浓度为0.08(正常浓度)、8、16、24、32 mg/L的5种霍格兰营养液进行培育,在培育后的第1、3、5、7 d进行高光谱图像采集。对光谱数据分别进行一阶微分(FD)、多元散射校正(MSC)与标准正态变换(SNV)预处理,结合偏最小二乘判别分析(PLS-DA)与支持向量机(SVM)进行建模分析。实验结果表明:对4 d总样品进行建模分析,SVM模型效果更好,检测准确率可达86.11%;单独对每天采集的样品分别进行建模分析,PLS-DA的稳定性更好,平均检测准确率可达95%,在农作物受到铜胁迫1 d之后便可达到较好的检测效果。以上结果表明应用高光谱成像技术实现农作物铜胁迫快速检测是可行的,这对于我国精准农业领域的发展具有一定的参考价值。
黄富荣;周泳欣;郑海平;陈嘉泽;熊征;刘霓红
暨南大学理工学院光电工程系,广东广州510632暨南大学理工学院光电工程系,广东广州510632暨南大学理工学院光电工程系,广东广州510632暨南大学理工学院光电工程系,广东广州510632广东省现代农业装备研究所,广东广州510630广东省现代农业装备研究所,广东广州510630
信息技术与安全科学
高光谱成像铜胁迫偏最小二乘判别分析支持向量机
《现代农业装备》 2022 (1)
P.17-23,7
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