基于光谱技术的油菜养分及油菜籽品质分析的研究

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基于光谱技术的油菜养分及油菜籽品质分析的研究

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毕业论文范文题目：基于光谱技术的油菜养分及油菜籽品质分析的研究，论文范文关键词：基于光谱技术的油菜养分及油菜籽品质分析的研究
基于光谱技术的油菜养分及油菜籽品质分析的研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：精细农业已成为国际上发达国家面向21世纪，合理利用农业资源，提高农产品产量和品质，降低生产成本，改善生态环境和农业可持续发展的最富有吸引力的前沿热点领域。它的实质是基于信息和知识来精细管理复杂的农业系统。其中如何快速准确的获取农田信息成为了精细农业研究的一个难点。本论文针对国内外在田间信息获取技术上存在的一些问题和不足，结合我国的实际情况，进行了油菜的生长信息快速获取和油菜籽品种和年份鉴别的研究，主要研（本文此处忽略..）究内容和成果如下：1．根据预实验和实验室前期的探索性试验，采用正交二次回归设计方法设计了田间试验。提出了基于光谱技术的油菜养分快速检测方法和油菜籽品种、年份的快速鉴别方法，与传统的检测方法相比，它具有无损、快速、无污染等特点。2．研究了油菜冠层反射光谱特性，采用不同的化学计量学方法建立了油菜氮、磷、钾含量的线性和非线性模型。分析结果表明，由偏最小二乘法(PLS)结合最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立的预测模（文章此处忽略..）型效果最佳。氮、磷和钾的PLS-LS-SVM模型的预测相关系数分别达到了0.9180、0.8063和0.7043。3．研究了油菜叶片和冠层光谱反射率与油菜叶绿素含量的关系，建立了油菜叶绿素含量的定量分析模型。通过油菜叶片反射光谱和SPAD值的相关性和回归系数分析，找出了表征油菜叶绿素含量的特征波段。采用全波段、四个特征波段和四个特征波建立了油菜叶片SPAD值的PLS数学模型。结果表明，三个模型的预测相关系数分别达到了0.9407、0.9299和0.7905。研（文章此处忽略..）究了不同建模方法对油菜叶片SPAD值预测情况，结果显示，采用PLS-LS-SVM方法建立的油菜叶片SPAD模型预测结果要好于采用PLS和PLS-BPNN所建模型的效果。同时，研究了油菜冠层光谱反射率建立的油菜叶绿素含量PLS-LS-SVM模型，其对SPAD值的预测相关系数达到0.8728。4．采用近红外光谱技术对不同品种和年份的油菜籽进行鉴别分析。研究了不同光谱预处理方法和不同建模方法对油菜籽品种鉴别精度的影响（本文此处忽略..）。结果表明，采用平滑点数为5的卷积平滑和变量标准化相结合的预处理方法效果最佳。WT-BPNN和PLSDA-BPNN模型对油菜籽预测样本的鉴别正确率达到100％，而PCA-BPNN模型的鉴别正确率为96.7％。同时又采用WT-BPNN模型，对不同年份的浙双72油菜籽进行了鉴别分析，其预测鉴别正确率达到100％。

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