书目详细信息
： 基于光谱特征的烟叶养分速测模型构建方法的初探
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | CNY20.00(估)缴送 |
|---|---|
| 作品语种： | chi |
| 出版国别： | CN 530000 |
| 题名责任者项： | 基于光谱特征的烟叶养分速测模型构建方法的初探/.彭银著/.达布希拉图指导 |
| 出版发行项： | 2019.5.31 |
| 载体形态项： | 64页:;+图表:;+30cm |
| 提要文摘： | 科学高效的营养诊断技术，不仅能够提高作物产量，还能最大限度的减少肥料投入，从而降低农业生产成本，同时也能从源头减少农业面源污染负荷。大量研究表明光谱营养诊断技术具有高效，无损，低成本，高准确度等特点成为高效营养诊断的研究热点，被广大科研工作者运用于不同作物的营养诊断研究。本研究通过在温室大棚中控制氮磷钾养分的水培试验，获取不同养分含量的烟草叶片作为烟草光谱营养诊断的数据库，再通过对数据库的分析，筛选烟草叶片氮磷钾在各光波的敏感波段，以敏感波段为输入变量建立烟草叶片氮磷钾含量的回归方程，确定烟草叶片氮磷钾的诊断模型，目的是总结光谱营养诊断模型的建立过程。然后通过改变培养烟草营养液氮磷钾养分供应水平，对烟草叶片光谱特征的响应研究，为光谱营养诊断在农业生产中的应用提供理论基础。结果表明： （1）烟草叶片在蓝光、绿光、黄光、红光、红外光和近红外光波段，氮素的敏感波段光谱分别为  、R508、 、R605、R 624、 、R 693、 、 、R 750、R 935 、 ；烟草叶片磷素的敏感波段光谱分别为R 391、 、R 533、 、R 607、 、 、R 725、R 729、 、 、R 1004；烟草叶片钾素的敏感波段光谱分别为 、R 514、R 526、 、 、R 655、R 687、 、R 726、 、R 779、 ；烟草叶片光谱的三边参数中，绿峰值、蓝边面积、红边面积与烟草叶片氮含量成极显著相关；黄边幅值、红遍幅值和绿峰值与烟草叶片磷素成极显著相关；绿峰值红边面积与烟草叶片钾素成极显著相关。（2）以指数函数、一元线性函数、对数函数、一元二次函数和幂函数的形式建立烟草叶片氮磷钾含量与敏感波段光谱的回归方程，结果表明以一元二次函数形式建立的回归方程对烟草氮磷钾的拟合度最高；烟草叶片氮素含量拟合度最高的拟合模型为以R508为输入变量建立的方程y = -14.93x2 - 32.22x + 5.514、以 为输入变量建立的方程y = -85632x2 + 1983.x - 7.692和以SDr/ SDb为输入变量的方程y = -0.082x2 + 1.767x - 4.446；烟草叶片磷含量拟合度最高的拟合模型为以R533为输入变量的方程y = 1.997x2 + 5.714x - 0.801、以100*为输入变量建立的方程y = -232.4x2 + 22.42x + 0.804和以100*Dy为输入变量建立的方程y = -54.81x2 - 41.98x - 7.224；烟草叶片钾含量拟合度最高的拟合模型为以R526为输入变量 的方程y = 423.3x2 - 258.7x + 41.43、以100* 为输入变量建立的方程y = -8.551x2 + 25.20x - 11.92和以100*SDb为输入变量建立的方程y = -388.0x2 + 33.09x + 6.114。（3）最终确定烟草叶片氮素含量光谱诊断模型为以R508为输入变量建立的方程y = -14.93x2 - 32.22x + 5.514；烟草叶片磷素含量光谱诊断模型为以R533为输入变量的方程y = 1.997x2 + 5.714x - 0.801；烟草叶片钾素含量光谱诊断模型为以以R526为输入变量的方程y = 423.3x2 - 258.7x + 41.43。 （4）对低氮水平响应较为敏感的为R750、R935、 和，对高氮水平响应较为敏感的为R508、和；对低磷水平响应较为敏感的为R391、R725、R729、R1004和，对高磷水平响应各敏感波段均较为迟钝；对低钾水平响应较为敏感的波段为R726、R779、、和，对高钾水平响应各敏感波段均较为迟钝。 |
| 并列题名： | Preliminary Study on the Method of Eastablishing Rapid Determination of Tabacco Leaf Nutrient Based on Spectral Characteristics |
| 题名主题： | 光谱 营养诊断 烟草 学位论文 |
| 中图分类： | S572-533 |
| 个人名称等同： | 彭银 著 |
| 个人名称次要： | 达布希拉图 指导 |
| 团体名称等同： | 云南农业大学 授予 |
| 记录来源： | CN YNAUL 20200312 |