本發(fā)明涉及一種作物水分脅迫的無損檢測方法,特指利用多特征信息進行油菜含水率檢測的方法。本發(fā)明利用光譜儀、多光譜成像儀和熱成像儀獲取油菜冠層的多特征信息,利用溫濕度、光照傳感器獲取油菜生長的環(huán)境信息;通過對油菜水分的光譜、圖像和冠層溫度分布特征進行分類提取,得到油菜含水率的光譜特征波長,多光譜圖像均值、歸一化比值和分量均值特征以及水分脅迫指數(shù)特征;對特征變量進行誤差修正和主成分分析,得到最優(yōu)多特征空間;利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立油菜含水率的多特征檢測模型,模型預(yù)測值與實測值的平均絕對誤差為3.33%,相關(guān)系數(shù)R為0.93。該方法相對于光譜、圖像和冠層溫度等單一檢測方法相比,精度有顯著提高,且對環(huán)境的適應(yīng)性明顯增強。
聲明:
“油菜水分脅迫的無損檢測方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)